CN105791790B - 图像处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本公开是关于一种图像处理方法及装置，方法包括：获取图像类型为色调饱和亮度HSV类型的待处理图像；获取待处理图像的V通道中所有像素点灰度值的累计分布概率；对累计分布概率进行gamma变化得到gamma变换曲线；对gamma变化曲线进行指数化处理，得到二次gamma变化曲线；利用二次gamma变化曲线对所述待处理图像的V通道中的所有像素点的灰度值进行调节，得到亮度增强的目标V通道；将待处理图像的H通道、S通道和亮度增强的目标V通道进行合成，得到与待处理图像对应的、图像类型为HSV类型的亮度增强图像。该方法对于图像中不同的亮度的像素点的亮度调节幅度不同，因此可以使得调节后图像的亮度显著提高。

Description

图像处理方法及装置

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像处理方法及装置。

背景技术

随着科技发展，移动终端的软件水平、硬件水平也不断提升，移动终端正向着智能化的方向发展，人们在沟通、生活、娱乐、商务等方面对移动终端提出了更高的要求。由于移动终端具有自拍、连拍等功能，而且携带、使用非常方便，使得越来越多的用户选择移动终端进行拍照。

但与专业的摄影棚拍摄到的照片相比，利用移动终端进行拍照，环境通常无法调节；另外，受限于普通用户的拍摄水平，导致拍摄得到的照片可能不太完美，例如：图片亮度较低等问题。

为此，在后续需要通过图像处理的方式对拍摄得到的图像进行调整，以拍摄得到的图片亮度低为例，相关技术中，通常将图片中所有像素点的亮度按照同一设定值进行调高，使得图片的亮度增加，但这种处理方式，对于图片中亮度较高的像素点或区域，处理后常常出现曝光的情况。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种图像处理方法及装置。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像处理方法，包括：

获取图像类型为色调饱和亮度HSV类型的待处理图像；

获取所述待处理图像的V通道中所有像素点灰度值的累计分布概率；

对所述累计分布概率进行gamma变化得到gamma变换曲线；

对所述gamma变化曲线进行指数化处理，得到二次gamma变化曲线；

利用所述二次gamma变化曲线对所述待处理图像的V通道中所有像素点的灰度值进行调节，得到亮度增强的目标V通道；

将所述待处理图像的H通道、S通道和所述亮度增强的目标V通道进行合成，得到与所述待处理图像对应的、图像类型为HSV类型的亮度增强图像。

结合第一方面，在第一方面第一种可能的实现方式中，所述获取图像类型为HSV类型的待处理图像，包括：

接收原始图像；

判断所述原始图像的图像类型是否为HSV类型；

当所述原始图像的图像类型为HSV类型，将所述原始图像确定为所述待处理图像；

当所述原始图像的图像类型不为HSV类型，获取所述原始图像的初始图像类型，所述初始图像类型至少包括RGB类型；将所述原始图像由初始图像类型转换为图像类型为HSV类型的第一图像；将所述第一图像确定为所述待处理图像。

结合第一方面第一种可能的实现方式，在第一方面第二种可能的实现方式中，当所述原始图像的初始图像类型不为HSV类型时，所述方法还包括：

将所述亮度增强图像由HSV类型转换为图像类型为初始图像类型的第二图像；

将所述第二图像确定为与所述原始图像对应的、亮度增强的目标图像。

结合第一方面，在第一方面第三种可能的实现方式中，所述获取所述待处理图像的V通道中所有像素点灰度值的累计分布概率征，包括：

所述获取所述待处理图像的V通道中所有像素点灰度值的累计分布概率征，包括：

获取所述待处理图像的V通道中每个像素点的灰度值；

累计灰度值相同的像素点的数量；

计算每个灰度值对应的像素点数量与所述待处理图像的V通道中所有像素点总数量的比值；

根据所述待处理图像的V通道中所有的灰度值、以及与各个灰度值对应的比值生成累计分布概率。

结合第一方面、第一方面第一种、第二种或第三种可能的实现方式，在第一方面第四种可能的实现方式中，所述对所述累计分布概率进行gamma变化得到gamma变换曲线，包括：

利用r＝1-cdf(i)计算所述待处理图像的V通道中每个像素点的灰度值的gamma变化值；

根据所述待处理图像的V通道中所有的像素点的灰度值，以及与各个灰度值对应的gamma变化值生成gamma变化曲线；

其中，r为gamma变化值，i为灰度值，cdf(i)为灰度值为i的累计分布概率。

结合第一方面第四种可能的实现方式，在第一方面第五种可能的实现方式中，所述对所述gamma变化曲线进行指数化处理，得到二次gamma变化曲线，包括：

利用r'＝exp^(2*r-1)+pf*a^(2*r-1)计算二次gamma变化值；

根据所述待处理图像的V通道中所有的像素点的灰度值，以及与各个灰度值对应的二次gamma变化值生成二次gamma变化曲线；

其中，pf表示亮度区域的分界值，pf＝i/255，cdf(i)＞0.9，0<a<1。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种图像处理装置，包括：

待处理图像获取模块，用于获取图像类型为HSV类型的待处理图像；

累计分布概率获取模块，用于获取所述待处理图像的V通道中所有像素点灰度值的累计分布概率；

第一处理模块，用于对所述累计分布概率进行gamma变化得到gamma变换曲线；

第二处理模块，用于对所述gamma变化曲线进行指数化处理，得到二次gamma变化曲线；

调节模块，用于利用所述二次gamma变化曲线对所述待处理图像的V通道中的所有像素点的灰度值进行调节，得到亮度增强的目标V通道；

图像合成模块，用于将所述待处理图像的H通道、S通道和所述目标V通道进行合成，得到与所述待处理图像对应的、图像类型为HSV类型的亮度增强图像。

结合第二方面，在第二方面第一种可能的实现方式中，所述待处理图像获取模块包括：

原始图像接收模块，用于接收原始图像；

图像类型判断模块，用于判断所述原始图像的图像类型是否为HSV类型；

第一确定模块，用于当所述原始图像的图像类型为HSV类型，将所述原始图像确定为所述待处理图像；

类型获取模块，用于当所述原始图像的图像类型不为HSV类型，获取所述原始图像的初始图像类型；

第一类型转换模块，用于将所述原始图像由初始图像类型转换为图像类型为HSV类型的第一图像；

第二确定模块，用于将所述第一图像确定为所述待处理图像。

结合第二方面第一种可能的实现方式，在第二方面第二种可能的实现方式中，当所述原始图像的初始图像类型不为HSV类型时，所述装置还包括：

第二类型转换模块，用于将所述亮度增强图像由HSV类型转换为图像类型为初始图像类型的第二图像；

目标图像确定模块，用于将所述第二图像确定为与所述原始图像对应的、亮度增强的目标图像。

结合第二方面，在第二方面第三种可能的实现方式中，所述累计分布概率获取模块，包括：

灰度值获取子模块，用于获取所述待处理图像的V通道中每个像素点的灰度值；

累计子模块，用于累计灰度值相同的像素点的数量；

比值计算子模块，用于计算每个灰度值对应的像素点数量与所述待处理图像的V通道中所有像素点总数量的比值；

概率生成子模块，用于根据所述待处理图像的V通道中所有的灰度值、以及与各个灰度值对应的比值生成累计分布概率。

结合第二方面、第二方面第一种、第二种或第三种可能的实现方式，在第二方面第四种可能的实现方式中，所述第一处理模块，包括：

第一计算子模块，用于利用r＝1-cdf(i)计算所述待处理图像的V通道中每个像素点的灰度值的gamma变化值；

第一生成子模块，用于根据所述待处理图像的V通道中所有的像素点的灰度值，以及与各个灰度值对应的gamma变化值生成gamma变化曲线；

其中，r为gamma变化值，i为灰度值，cdf(i)为灰度值i的累计分布概率。

结合第二方面第四种可能的实现方式，在第二方面第五种可能的实现方式中，所述第二处理模块，包括：

第二计算子模块，用于利用r'＝exp^(2*r-1)+pf*a^(2*r-1)计算二次gamma变化值；

第二生成子模块，用于根据所述待处理图像的V通道中所有的像素点的灰度值，以及与各个灰度值对应的二次gamma变化值生成二次gamma变化曲线；

其中，pf表示亮度区域的分界值，pf＝i/255，cdf(i)＞0.9，0<a<1。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种终端，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

获取图像类型为色调饱和亮度HSV类型的待处理图像；

获取所述待处理图像的V通道中所有像素点灰度值的累计分布概率；

对所述累计分布概率进行gamma变化得到gamma变换曲线；

对所述gamma变化曲线进行指数化处理，得到二次gamma变化曲线；

利用所述二次gamma变化曲线对所述待处理图像的V通道中的所有像素点的灰度值进行调节，得到亮度增强的目标V通道；

将所述待处理图像的H通道、S通道和所述亮度增强的目标V通道进行合成，得到与所述待处理图像对应的、图像类型为HSV类型的亮度增强图像。

结合第三方面，在第三方面第一种可能的实现方式中，所述处理器还被配置为：

接收原始图像；

判断所述原始图像的图像类型是否为HSV类型；

当所述原始图像的图像类型为HSV类型，将所述原始图像确定为所述待处理图像；

当所述原始图像的图像类型不为HSV类型，获取所述原始图像的初始图像类型，所述初始图像类型至少包括RGB类型；将所述原始图像由初始图像类型转换为图像类型为HSV类型的第一图像；将所述第一图像确定为所述待处理图像。

结合第三方面，在第三方面第二种可能的实现方式中，所述处理器还被配置为：

将所述亮度增强图像由HSV类型转换为图像类型为初始图像类型的第二图像；

将所述第二图像确定为与所述原始图像对应的、亮度增强的目标图像。

根据本公开实施例的第四方面，提供一种服务器，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

获取图像类型为色调饱和亮度HSV类型的待处理图像；

获取所述待处理图像的V通道中所有像素点灰度值的累计分布概率；

对所述累计分布概率进行gamma变化得到gamma变换曲线；

对所述gamma变化曲线进行指数化处理，得到二次gamma变化曲线；

利用所述二次gamma变化曲线对所述待处理图像的V通道中的所有像素点的灰度值进行调节，得到亮度增强的目标V通道；

将所述待处理图像的H通道、S通道和所述目标V通道进行合成，得到与所述待处理图像对应的、图像类型为HSV类型的亮度增强图像。

结合第四方面，在第四方面第一种可能的实现方式中，所述处理器还被配置为：

接收原始图像；

判断所述原始图像的图像类型是否为HSV类型；

当所述原始图像的图像类型为HSV类型，将所述原始图像确定为所述待处理图像；

当所述原始图像的图像类型不为HSV类型，获取所述原始图像的初始图像类型，所述初始图像类型至少包括RGB类型；

将所述原始图像由初始图像类型转换为图像类型为HSV类型的第一图像；

将所述第一图像确定为所述待处理图像。

结合第四方面，在第四方面第二种可能的实现方式中，所述处理器还被配置为：

将所述亮度增强图像由HSV类型转换为图像类型为初始图像类型的第二图像；

将所述第二图像确定为与所述原始图像对应的、亮度增强的目标图像

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本公开实施例提供的该方法，在对待处理图像的亮度进行调节时，首先只对待处理图的亮度通道(即V通道)进行调整，其次，在对V通道内的灰度值进行提升时，对于灰度值较低的像素点，提升幅度大于灰度值较高的像素点，并且对于亮度值靠近250的像素点还可以进行亮度抑制处理，从而使得最终得到的目标V通道的亮度可以显著增强，并且不会出现过曝光区域。这样，当最终利用目标V通道与待处理图像的H通道和S通道进行合成后，就完成了对待处理图像的亮度调节。

与相关技术相比，该方法对于图像中不同的亮度的像素点的亮度调节幅度不同，因此，可以使得调节后图像的亮度显著提高。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种图像处理方法的流程图。

图2为本公开实施例提供的一个效果示意图。

图3为本公开实施例提供的另一个效果示意图。

图4为本公开实施例提供的又一个效果示意图。

图5是根据另一示例性实施例示出的一种图像处理方法的流程图。

图6是根据又一示例性实施例示出的一种图像处理方法的流程图。

图7为本公开实施例提供的又一个效果示意图。

图8是根据一示例性实施例示出的一种图像处理装置的结构示意图。

图9是根据另一示例性实施例示出的一种图像处理装置的结构示意图。

图10是根据又一示例性实施例示出的一种图像处理装置的结构示意图。

图11是根据一示例性实施例示出的累计分布概率获取模块的结构示意图。

图12是根据一示例性实施例示出的第一处理模块的结构示意图。

图13是根据一示例性实施例示出的第二处理模块的结构示意图。

图14是根据一示例性实施例示出的一种终端的结构示意图。

图15是根据一示例性实施例示出的一种服务器的结构示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

图1是根据一示例性实施例示出的一种图像处理方法的流程图，如图1所示，所述图像处理方法可以应用于智能终端，例如：手机、平板电脑等，也可以应用于计算机或服务器中，该图像处理方法包括以下步骤。

在步骤S101中，获取图像类型为HSV类型的待处理图像。

HSV(Hue,Saturation,Value，色调饱和亮度)对用户来说是一种直观的颜色模型，它是根据颜色的直观特性建立的一种颜色空间,也称六角锥体模型(Hexcone Model)。这个颜色模型中颜色的参数分别是：色调(H)，饱和度(S)，亮度(V)，也可以称为三个通道，其中，V通道表示色彩的明亮程度，取值范围为0.0(黑色)～1.0(白色)。

在本公开实施例中，待处理图像以HSV类型为例进行说明，对于其它图像类型的图像，例如：RGB(Red、Green、Blue，红绿蓝)、HIS(Hue、Saturation、Intensity，色调饱和度强度)、CMY(Cyan、Magenta、Yellow，青洋、红或品红、黄)，还可以先将图像类型转换为HSV类型，然后可以同样利用该方法进行图像处理。

在步骤S102中，获取所述待处理图像的V通道中所有像素点灰度值的累计分布概率。

对于HSV类型的待处理图像，其数据通常分别在H通道、S通道和V通道这三个通道中，但由于V通道表示色彩的明亮程度，所以在该步骤中，仅仅提取待处理图像的V通道。然后对这个V通道内的所有像素点进行逐个扫描，可以得到V通道内像素点的像素值，针对或得到的每个灰度值(范围在0～255)，分别计算每个灰度值对应的像素点的概率，即每个灰度值对应的像素点的数量占V通道内像素点总数的比值。

然后根据每个灰度值对应的像素点的概率，统计图像中像素点灰度级的累计分布概率，累计分布概率直观反映就是累计灰度直方图，如图2所示,为本公开实施例提供的一个累计分布概率的效果示意图。

在步骤S103中，对所述累计分布概率进行gamma变化得到gamma变换曲线。

在上面步骤S102中，得到了V通道中所有像素点灰度值的累计分布概率，从图2中也可以看到图像中亮暗像素点的大致分布情况。

对累计分布概率进行gamma变化后，就可以得到gamma变化曲线，如图3所示，图3中的曲线可以反应图像的暗、正常、亮的区域的变化情况，可见，为了调节图像的整体亮度，对于图中左侧灰度值较低的像素点，亮度调节幅度要大于右侧灰度值较高的像素点。

为此在该步骤中，可以对累计分布概率进行gamma变化，gamma变化的目的是对不同灰度级的像素采用不同的处理方式，即较暗区域(灰度值较低)的像素点的灰度值提升倍数要大于较亮区域(灰度值较高)的像素点的灰度值提升倍数。

在步骤S104中，对所述gamma变化曲线进行指数化处理，得到二次gamma变化曲线。

虽然通过gamma变化曲线，可以实现对不同灰度级的像素采用不同的处理方式，但如果直接利用gamma变化曲线对灰度值进行提升，对于较暗的区域(灰度值靠近0的像素点)仍然会出现亮度调节不够，并且对于较亮的区域(灰度值靠近250的像素点)可能会出现曝光。为此，在该步骤中，可以对gamma变化曲线进行指数化处理，如图4所示，为二次gamma变化曲线的示意图，从图中可以看到，每个灰度值都对应有一个二次gamma变化值，并且经过指数化处理后，对于较暗区域的像素点，可以将亮度再次提升，而对于较亮区域则可以进行一些抑制。

在步骤S105中，利用所述二次gamma变化曲线对所述待处理图像的V通道中的所有像素点的灰度值进行调节，得到亮度增强的目标V通道。

在上述步骤S104中，每个灰度值都得到一个对应的二次gamma变化值，对于每个灰度值的像素点，都利用对应的二次gamma变化值对灰度值进行调整，使得像素点的灰度值得到提升，调整时，可以以二次gamma变化值为基准设定灰度值调整量，这样就使得对于不同灰度值，灰度值的调整量不同，并且可以做到对于灰度值较低的像素点较大提升，而对于灰度值较高的像素点则提升幅度较小，避免出现处理后图像出现过曝光区域。

在步骤S106中，将所述待处理图像的H通道、S通道和所述目标V通道进行合成，得到与所述待处理图像对应的、图像类型为HSV类型的亮度增强图像。

由于目标V通道的亮度已经调节完成，所以，合成后得到的就是待处理图像的亮度增强图像。

本公开实施例提供的该方法，在对待处理图像的亮度进行调节时，首先只对待处理图的亮度通道(即V通道)进行调整，其次，在对V通道内的灰度值进行提升时，对于灰度值较低的像素点，提升幅度大于灰度值较高的像素点，并且对于亮度值靠近250的像素点还可以进行亮度抑制处理，从而使得最终得到的目标V通道的亮度可以显著增强，并且不会出现过曝光区域。这样，当最终利用目标V通道与待处理图像的H通道和S通道进行合成后，就完成了对待处理图像的亮度调节。

与相关技术相比，该方法对于图像中不同的亮度的像素点的亮度调节幅度不同，因此，可以使得调节后图像的亮度显著提高。

在本公开另一实施例中，还可以图像类型来确定待处理图像，如图5所示，该方法还可以包括以下步骤：

在步骤S201中，接收原始图像。

原始图像的图像类型可以为各种类型，例如：对于服务器而言，上传到服务器上的拍照设备所支持的格式各种各样。

在步骤S202中，判断所述原始图像的图像类型是否为HSV类型。

在步骤中，可以根据原始图像中所携带的信息等来对图像类型进行判断，例如：文件名后缀、文件说明等，另外，还可以利用图像软件对原始图像进行分析以实现对图像类型进行判断。

当所述原始图像的图像类型为HSV类型，在步骤S203中，将所述原始图像确定为所述待处理图像。

然后就可以执行上述图1中的步骤S101。

当所述原始图像的图像类型不为HSV类型，在步骤S204中，获取所述原始图像的初始图像类型。

在本公开实施例中，初始图像类型至少包括RGB类型。在其它实施例中，初始图像类型还可以包括：HIS、CMY等。

在步骤S205中，将所述原始图像由初始图像类型转换为图像类型为HSV类型的第一图像。

在步骤S206中，将所述第一图像确定为所述待处理图像。

同样，在该步骤之后就可以执行上述图1中的步骤S101。

另外，当原始图像不是HSV类型的图像时，上述图5所示实施例，可以将原始图像转换为HSV类型，以方便对亮度进行处理，但处理后还需要对图像进行还原。为此，在图5所示实施例的基础上，如图6所示，当所述原始图像的初始图像类型不为HSV类型时，该方法还可以包括：

在步骤S301中，将所述亮度增强图像由HSV类型转换为图像类型为初始图像类型的第二图像；

在步骤S302中，将所述第二图像确定为与所述原始图像对应的、亮度增强的目标图像。

经过上述步骤S301的图像类型还原，就可以得到与原始图像亮度调节后的目标图像，并且目标图像与原始图像的图像类型相同，区别仅仅在于二者的亮度不同。

下面结合一个具体的实施例对本公开实施例提供的该方法进行详细说明。

11)、接收RGB类型的原始图像。

12)、将所述原始图像由RGB类型转换为图像类型为HSV类型的待处理图像。

13)、获取所述待处理图像的V通道中每个像素点的灰度值。

14)、累计灰度值相同的像素点的数量。

在该步骤中，可以利用公式(1)对每个灰度值的像素点数量进行累计。

Hist(i)＝Hist(i)+1 (1)

其中，i为灰度值，取值范围为0～255，Hist(i)为灰度值为i的像素点数量。

15)、计算每个灰度值对应的像素点数量与所述待处理图像的V通道中所有像素点总数量的比值。

在该步骤中，可以利用公式(2)计算比值。

其中，y为灰度值i对应的像素点数量与所述待处理图像的V通道中所有像素值的像素点总数量之间的比值。

参见图7所示，图中横轴为灰度值，纵轴为每个灰度值对应的像素点数量的比值，但在图7中，曲线仅为效果图，其中对于像素点数量作了归一化处理。

16)、根据所述待处理图像的V通道中所有的灰度值、以及与各个灰度值对应的比值生成累计分布概率。

在该步骤中，可以利用公式(3)计算累计分布概率。

其中，i的取值范围为0～255，k为变量，k的取值范围为0～i，cdf(i)为灰度值为i的累计分布概率。

参见图2所示，图中横轴为灰度值，纵轴为累计分布概率。

17)、利用累计分布概率计算所述待处理图像的V通道中每个像素点的灰度值的gamma变化值。

在该步骤中，可以利用公式(4)计算gamma变化值。

r＝1-cdf(i) (4)

其中，r为gamma变化值，i为灰度值，cdf(i)为灰度值为i的累计分布概率。

18)、根据所述待处理图像的V通道中所有的像素点的灰度值，以及与各个灰度值对应的gamma变化值生成gamma变化曲线。

参见图3所示，图中横轴为灰度值，纵轴为gamma变化值。

19)、根据所述累计分布概率，计算二次gamma变化值。

在该步骤中，利用(5)计算二次gamma变化值。

r'＝exp^(2*r-1)+pf*a^(2*r-1) (5)

其中，pf表示亮度区域的分界值，pf＝i/255，cdf(i)＞0.9，0<a<1。

关于公式(5)的说明，由于0≤r≤1，那么-1≤2*r-1≤1，exp^(2*r-1)是增函数，a^(2*r-1)是减函数，两个函数在[0,1]区间有个极小值，极小值左边是递减函数，右边是后续的提升。

20)、根据所述待处理图像的V通道中所有的像素点的灰度值，以及与各个灰度值对应的二次gamma变化值生成二次gamma变化曲线。

参见图4所示，图中横轴为灰度值，纵轴为二次gamma变化值。

图8是根据一示例性实施例示出的一种图像处理装置的结构示意图。参照图8，该装置包括：待处理图像获取模块11、累计分布概率获取模块12、第一处理模块13、第二处理模块14、调节模块15和图像合成模块16。

该待处理图像获取模块11被配置为，获取图像类型为HSV类型的待处理图像；

该累计分布概率获取模块12被配置为，获取所述待处理图像的V通道中所有像素点灰度值的累计分布概率；

该第一处理模块13被配置为，对所述累计分布概率进行gamma变化得到gamma变换曲线；

该第二处理模块14被配置为，对所述gamma变化曲线进行指数化处理，得到二次gamma变化曲线；

该调节模块15被配置为，利用所述二次gamma变化曲线对所述待处理图像的V通道中的所有像素点的灰度值进行调节，得到亮度增强的目标V通道；

该图像合成模块16被配置为，将所述待处理图像的H通道、S通道和所述目标V通道进行合成，得到与所述待处理图像对应的、图像类型为HSV类型的亮度增强图像。

在图8所示实施例的基础上，如图9所示，该装置还可以包括：原始图像接收模块21、图像类型判断模块22、第一确定模块23、类型获取模块24、第一类型转换模块25和第二确定模块26。

该原始图像接收模块21被配置为，接收原始图像；

该图像类型判断模块22被配置为，判断所述原始图像的图像类型是否为HSV类型；

该第一确定模块23被配置为，当所述原始图像的图像类型为HSV类型，将所述原始图像确定为所述待处理图像；

该类型获取模块24被配置为，当所述原始图像的图像类型不为HSV类型，获取所述原始图像的初始图像类型；

该第一类型转换模块25被配置为，将所述原始图像由初始图像类型转换为图像类型为HSV类型的第一图像；

该第二确定模块26被配置为，将所述第一图像确定为所述待处理图像。

在图9所示实施例的基础上，如图10所述，该装置还可以包括：第二类型转换模块31和目标图像确定模块32。

该第二类型转换模块31被配置为，将所述亮度增强图像由HSV类型转换为图像类型为初始图像类型的第二图像；

目标图像确定模块32被配置为，将所述第二图像确定为与所述原始图像对应的、亮度增强的目标图像。

在本公开实施例中，如图11所示，上述图8中所示的累计分布概率获取模块12可以包括：灰度值获取子模块121、累计子模块122、比值计算子模块123和概率生成子模块124。

该灰度值获取子模块121被配置为，获取所述待处理图像的V通道中每个像素点的灰度值；

该累计子模块122被配置为，累计灰度值相同的像素点的数量；

该比值计算子模块123被配置为，计算每个灰度值对应的像素点数量与所述待处理图像的V通道中所有像素点总数量的比值；

该概率生成子模块124被配置为，根据所述待处理图像的V通道中所有的灰度值、以及与各个灰度值对应的比值生成累计分布概率。

在本公开实施例中，如图12所示，上述图8中所示的第一处理模块13可以包括：第一计算子模块131和第一生成子模块132。

该第一计算子模块131被配置为，利用r＝1-cdf(i)计算所述待处理图像的V通道中每个像素点的灰度值的gamma变化值；

该第一生成子模块132被配置为，根据所述待处理图像的V通道中所有的像素点的灰度值，以及与各个灰度值对应的gamma变化值生成gamma变化曲线；

其中，r为gamma变化值，i为灰度值，cdf(i)为灰度值i的累计分布概率。

在本公开实施例中，如图13所示，上述图8中所示的第二处理模块14可以包括：第二计算子模块141和第二生成子模块142。

该第二计算子模块141被配置为，利用r'＝exp^(2*r-1)+pf*a^(2*r-1)计算二次gamma变化值；

该第二生成子模块142被配置为，根据所述待处理图像的V通道中所有的像素点的灰度值，以及与各个灰度值对应的二次gamma变化值生成二次gamma变化曲线；

其中，pf表示亮度区域的分界值，pf＝i/255，cdf(i)＞0.9，0<a<1。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

图14是根据一示例性实施例示出的一种用于图像处理的终端800的结构示意图。例如，终端800可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

参照图14，终端800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电源组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出(I/O)的接口812，传感器组件814，以及通信组件816。

处理组件802通常控制终端800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理组件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。

存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在终端800的操作。这些数据的示例包括用于在终端800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件806为终端800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为终端800生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件808包括在所述终端800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当终端800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(MIC)，当终端800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为终端800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到终端800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为终端800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测终端800或终端800一个组件的位置改变，用户与终端800接触的存在或不存在，终端800方位或加速/减速和终端800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件816被配置为便于终端800和其他设备之间有线或无线方式的通信。终端800可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件816还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，终端800可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器804，上述指令可由终端800的处理器820执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端能够执行一种图像处理方法，所述方法包括：

获取图像类型为色调饱和亮度HSV类型的待处理图像；

获取所述待处理图像的V通道中所有像素点灰度值的累计分布概率；

对所述累计分布概率进行gamma变化得到gamma变换曲线；

对所述gamma变化曲线进行指数化处理，得到二次gamma变化曲线；

利用所述二次gamma变化曲线对所述待处理图像的V通道中的所有像素点的灰度值进行调节，得到亮度增强的目标V通道；

将所述待处理图像的H通道、S通道和所述目标V通道进行合成，得到与所述待处理图像对应的、图像类型为HSV类型的亮度增强图像。

在本公开另一实施例中，所述方法还可以包括：

接收原始图像；

判断所述原始图像的图像类型是否为HSV类型；

当所述原始图像的图像类型为HSV类型，将所述原始图像确定为所述待处理图像；

当所述原始图像的图像类型不为HSV类型，获取所述原始图像的初始图像类型，所述初始图像类型至少包括RGB类型；将所述原始图像由初始图像类型转换为图像类型为HSV类型的第一图像；将所述第一图像确定为所述待处理图像。

在本公开另一实施例中，所述方法还可以包括：

将所述亮度增强图像由HSV类型转换为图像类型为初始图像类型的第二图像；

将所述第二图像确定为与所述原始图像对应的、亮度增强的目标图像。

图15是根据一示例性实施例示出的一种用于图像处理的装置1900的结构示意图。例如，装置1900可以被提供为一服务器。参照图15，装置1900包括处理组件1922，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器1932所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件1922的执行的指令，例如应用程序。存储器1932中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件1922被配置为执行指令，以执行上述图1、图5或图6所示实施例中所示的方法。

装置1900还可以包括一个电源组件1926被配置为执行装置1900的电源管理，一个有线或无线网络接口1950被配置为将装置1900连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口1958。装置1900可以操作基于存储在存储器1932的操作系统，例如Windows ServerTM，MacOS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM或类似。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取图像类型为色调饱和亮度HSV类型的待处理图像；

获取所述待处理图像的V通道中所有像素点灰度值的累计分布概率；

对所述累计分布概率进行gamma变化得到gamma变化曲线，包括，

利用计算待处理图像的V通道中每个像素点的灰度值的gamma变化值，

根据所述待处理图像的V通道中所有的像素点的灰度值，以及与各个灰度值对应的gamma变化值生成gamma变化曲线，

其中， 为gamma变化值， 为灰度值，为灰度值为 的累计分布概率；

对所述gamma变化曲线进行指数化处理，得到二次gamma变化曲线，包括：

利用计算二次gamma变化值，

根据所述待处理图像的V通道中所有的像素点的灰度值，以及与各个灰度值对应的二次gamma变化值生成二次gamma变化曲线，

其中， 表示亮度区域的分界值， ， ，0<a<1；

利用所述二次gamma变化曲线对所述待处理图像的V通道中所有像素点的灰度值进行调节，得到亮度增强的目标V通道；

将所述待处理图像的H通道、S通道和所述亮度增强的目标V通道进行合成，得到与所述待处理图像对应的、图像类型为HSV类型的亮度增强图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取图像类型为HSV类型的待处理图像，包括：

接收原始图像；

判断所述原始图像的图像类型是否为HSV类型；

当所述原始图像的图像类型为HSV类型，将所述原始图像确定为所述待处理图像；

当所述原始图像的图像类型不为HSV类型，获取所述原始图像的初始图像类型，所述初始图像类型至少包括RGB类型；将所述原始图像由初始图像类型转换为图像类型为HSV类型的第一图像；将所述第一图像确定为所述待处理图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述原始图像的初始图像类型不为HSV类型时，所述方法还包括：

将所述亮度增强图像由HSV类型转换为图像类型为初始图像类型的第二图像；

将所述第二图像确定为与所述原始图像对应的、亮度增强的目标图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述待处理图像的V通道中所有像素点灰度值的累计分布概率征，包括：

获取所述待处理图像的V通道中每个像素点的灰度值；

累计灰度值相同的像素点的数量；

计算每个灰度值对应的像素点数量与所述待处理图像的V通道中所有像素点总数量的比值；

根据所述待处理图像的V通道中所有的灰度值、以及与各个灰度值对应的比值生成累计分布概率。

5.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

待处理图像获取模块，用于获取图像类型为HSV类型的待处理图像；

累计分布概率获取模块，用于获取所述待处理图像的V通道中所有像素点灰度值的累计分布概率；

第一处理模块，用于对所述累计分布概率进行gamma变化得到gamma变化曲线，所述第一处理模块包括：

第一计算子模块，用于利用 计算所述待处理图像的V通道中每个像素点的灰度值的gamma变化值，

第一生成子模块，用于根据所述待处理图像的V通道中所有的像素点的灰度值，以及与各个灰度值对应的gamma变化值生成gamma变化曲线，

其中， 为gamma变化值， 为灰度值， 为灰度值为的累计分布概率；

第二处理模块，用于对所述gamma变化曲线进行指数化处理，得到二次gamma变化曲线，所述第二处理模块包括：

第二计算子模块，用于利用计算二次gamma变化值，

第二生成子模块，用于根据所述待处理图像的V通道中所有的像素点的灰度值，以及与各个灰度值对应的二次gamma变化值生成二次gamma变化曲线，

其中， 表示亮度区域的分界值，，，0<a<1；

调节模块，用于利用所述二次gamma变化曲线对所述待处理图像的V通道中的所有像素点的灰度值进行调节，得到亮度增强的目标V通道 ；

图像合成模块，用于将所述待处理图像的H通道、S通道和所述目标V通道进行合成，得到与所述待处理图像对应的、图像类型为HSV类型的亮度增强图像。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述待处理图像获取模块包括：

原始图像接收模块，用于接收原始图像；

图像类型判断模块，用于判断所述原始图像的图像类型是否为HSV类型；

第一确定模块，用于当所述原始图像的图像类型为HSV类型，将所述原始图像确定为所述待处理图像；

类型获取模块，用于当所述原始图像的图像类型不为HSV类型，获取所述原始图像的初始图像类型；

第一类型转换模块，用于将所述原始图像由初始图像类型转换为图像类型为HSV类型的第一图像；

第二确定模块，用于将所述第一图像确定为所述待处理图像。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，当所述原始图像的初始图像类型不为HSV类型时，所述装置还包括：

第二类型转换模块，用于将所述亮度增强图像由HSV类型转换为图像类型为初始图像类型的第二图像；

目标图像确定模块，用于将所述第二图像确定为与所述原始图像对应的、亮度增强的目标图像。

8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述累计分布概率获取模块，包括：

灰度值获取子模块，用于获取所述待处理图像的V通道中每个像素点的灰度值；

累计子模块，用于累计灰度值相同的像素点的数量；

比值计算子模块，用于计算每个灰度值对应的像素点数量与所述待处理图像的V通道中所有像素点总数量的比值；

概率生成子模块，用于根据所述待处理图像的V通道中所有的灰度值、以及与各个灰度值对应的比值生成累计分布概率。

9.一种终端，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

获取图像类型为色调饱和亮度HSV类型的待处理图像；

获取所述待处理图像的V通道中所有像素点灰度值的累计分布概率；

对所述累计分布概率进行gamma变化得到gamma变化曲线，包括：

利用 计算待处理图像的V通道中每个像素点的灰度值的gamma变化值，

根据所述待处理图像的V通道中所有的像素点的灰度值，以及与各个灰度值对应的gamma变化值生成gamma变化曲线，

其中， 为gamma变化值， 为灰度值， 为灰度值为 的累计分布概率；

对所述gamma变化曲线进行指数化处理，得到二次gamma变化曲线，包括：

利用 计算二次gamma变化值，

根据所述待处理图像的V通道中所有的像素点的灰度值，以及与各个灰度值对应的二次gamma变化值生成二次gamma变化曲线，

其中， 表示亮度区域的分界值，，，0<a<1；

利用所述二次gamma变化曲线对所述待处理图像的V通道中所有像素点的灰度值进行调节，得到亮度增强的目标V通道；

将所述待处理图像的H通道、S通道和所述亮度增强的目标V通道进行合成，得到与所述待处理图像对应的、图像类型为HSV类型的亮度增强图像。

10.一种服务器，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

获取图像类型为色调饱和亮度HSV类型的待处理图像；

获取所述待处理图像的V通道中所有像素点灰度值的累计分布概率；

对所述累计分布概率进行gamma变化得到gamma变化曲线，包括：

利用 计算待处理图像的V通道中每个像素点的灰度值的gamma变化值，

根据所述待处理图像的V通道中所有的像素点的灰度值，以及与各个灰度值对应的gamma变化值生成gamma变化曲线，

其中， 为gamma变化值， 为灰度值， 为灰度值为 的累计分布概率；

对所述gamma变化曲线进行指数化处理，得到二次gamma变化曲线，包括：

利用 计算二次gamma变化值，

根据所述待处理图像的V通道中所有的像素点的灰度值，以及与各个灰度值对应的二次gamma变化值生成二次gamma变化曲线，

其中， 表示亮度区域的分界值， ， ，0<a<1；

利用所述二次gamma变化曲线对所述待处理图像的V通道中所有像素点的灰度值进行调节，得到亮度增强的目标V通道；

将所述待处理图像的H通道、S通道和所述亮度增强的目标V通道进行合成，得到与所述待处理图像对应的、图像类型为HSV类型的亮度增强图像。