CN106341672A - 图像处理方法、装置以及终端 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了图像处理方法、装置以及终端，属于计算机技术领域。包括：获取图像的Y分量数组、U分量数组和V分量数组；将图像划分为N个模糊区域，N为≧1的整数；对所述N个模糊区域的所述Y分量数组的Y分量进行遍历；生成新的Y分量数组；根据所述新的Y分量数组、所述U分量数组以及所述V分量数组，合成新的图像。本发明实施例，可以逐帧对视频的图形进行处理，在录制直播视频时，实现对视频的图像进行实时美颜处理，改善了用户的使用体验。

Description

图像处理方法、装置以及终端

技术领域

本发明实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及图像处理方法、装置以及终端。

背景技术

目前，通过终端录制直播视频时，为了使得视频中的人物、环境等看起来更美观，需要对视频的图像进行美颜处理。美颜处理包括：对图像中的人物进行美化，例如去除人体皮肤的毛孔与粉刺；调整图像的亮度、色度、浓度、颜色、形状等；以及其他为了满足人的审美需求对图像进行的处理。

发明人在研究本申请的过程中发现，现有技术中至少存在以下技术问题：现有的对图像进行美颜处理的方法在图像处理装置或者终端上实施时，计算量太大，在录制直播视频时，难以对视频的图像进行实时美颜处理。

因此，如何在录制直播视频时，实现对视频的图像进行实时美颜处理，成为亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明实施例所要解决的技术问题是，在录制直播视频时，实现对视频的图像进行实时美颜处理。

为了解决上述技术问题，本发明实施例所述图像处理方法、装置以及终端采用了以下的技术方案。

本发明实施例采用的第一技术方案为：一种图像处理方法，包括：

获取图像的Y(“Y”表示明亮度(Luminance或Luma)，也就是灰阶值)分量数组、U分量数组和V分量数组(“U”和“V”表示的则是色度(Chrominance或Chroma)，作用是描述影像色彩及饱和度，用于指定像素的颜色)；

将图像划分为N个模糊区域，N为≧1的整数；

对所述N个模糊区域的所述Y分量数组的Y分量进行遍历；

生成新的Y分量数组；

根据所述新的Y分量数组、所述U分量数组以及所述V分量数组，合成新的图像。

进一步，所述方法还包括：

预设所述N个模糊区域的第n个模糊区域的阈值，n为≧1的整数，且n≦N；

声明所述N个模糊区域的第n个模糊区域的两个变量：分量总数Sn、分量序数mn，所述分量总数Sn与所述分量序数mn的起始值为0。

进一步，对所述N个模糊区域的第n个模糊区域的Y分量进行遍历。

进一步，所述对所述N个模糊区域的第n个模糊区域的Y分量进行遍历，具体为：

获取所述第n个模糊区域的中心Y分量；

计算所述第n个模糊区域的第a个Y分量与所述第n个模糊区域的中心Y分量的差值，所述第a个Y分量不包括所述中心Y分量；

当所述差值的绝对值小于所述阈值时，所述分量总数Sn增加所述第a个Y分量，所述分量序数mn加1；

所述第n个模糊区域的新的中心Y分量＝分量总数Sn÷分量序数mn。

进一步，所述生成新的Y分量数组，包括：

生成所述N个模糊区域的新的Y分量数组，所述新的Y分量数组包括所有所述第n个模糊区域的新的中心Y分量。

本发明实施例采用的第二技术方案为：一种图像处理装置，包括：

预处理模块，用于获取图像的Y分量数组、U分量数组和V分量数组；将图像划分为N个模糊区域，N为≧1的整数；

Y分量处理模块，用于对所述N个模糊区域的所述Y分量数组的Y分量进行遍历；生成新的Y分量数组；

图像合成模块，用于根据所述新的Y分量数组、所述U分量数组以及所述V分量数组，合成新的图像。

进一步，所述预处理模块还用于：预设所述N个模糊区域的第n个模糊区域的阈值，n为≧1的整数，且n≦N；声明所述N个模糊区域的第n个模糊区域的两个变量：分量总数Sn、分量序数mn，所述分量总数Sn与所述分量序数mn的起始值为0。

进一步，所述Y分量处理模块还用于：对所述N个模糊区域的第n个模糊区域的Y分量进行遍历。

进一步，所述Y分量处理模块包括：

获取单元，用于获取所述第n个模糊区域的中心Y分量；

求值单元，用于计算：所述第n个模糊区域的第a个Y分量与所述第n个模糊区域的中心Y分量的差值，所述第a个Y分量不包括所述中心Y分量；当所述差值的绝对值小于所述阈值时，所述分量总数Sn增加所述第a个Y分量，所述分量序数mn加1；所述第n个模糊区域的新的中心Y分量＝分量总数Sn÷分量序数mn。

进一步，所述Y分量处理模块还包括：

数组生成单元，用于生成所述N个模糊区域的新的Y分量数组，所述新的Y分量数组包括所有所述第n个模糊区域的新的中心Y分量。

本发明实施例采用的第三技术方案为：一种图像处理终端，所述图像处理终端包括本发明实施例采用的第二技术方案所述的任意一种图像处理装置。

本发明实施例采用的第四技术方案为：一种非暂态(非易失性)计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行本发明实施例采用的第一技术方案中的任意一种方法。

本发明实施例采用的第五技术方案为：一种电子设备，所述电子设备用于执行本发明实施例采用的第一技术方案中的任意一种方法。

与现有技术相比，本发明实施例主要有以下有益效果：

本发明实施例，通过获取图像的Y分量数组、U分量数组和V分量数组；将图像划分为N个模糊区域，N为≧1的整数。通过对所述N个模糊区域的所述Y分量数组的Y分量进行遍历；生成新的Y分量数组。最后根据所述新的Y分量数组、所述U分量数组以及所述V分量数组，合成新的图像。综上所述，根据本发明实施例，可以逐帧对视频的图形进行处理，在录制直播视频时，实现对视频的图像进行实时美颜处理，改善了用户的使用体验。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。

图1为本发明第二实施例所述图像P的Y分量数组示意图。

图2为本发明第三实施例所述图像处理装置的示意图。

图3为本发明第四实施例所述图像处理装置的示意图。

图4为本申请第七实施例所述电子设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚而完整的描述。所描述的实施例是本发明一部分较佳的实施例，而不是全部可行的实施例。基于本发明具体实施方式中的各个实施例，本领域的任何技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的其他实施例，都应属于本发明保护的范围。

除非另有定义，本文所使用的所有技术和科学术语与本发明技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的任何术语只是为了描述具体的实施例，并非旨在限制本发明的保护范围。

本发明第一实施例：

本发明第一实施例所述图像处理方法在智能手机、平板电脑等终端实施。

本发明第一实施例所述的图像处理方法包括以下内容。

步骤S1：获取图像的Y分量数组(“Y”表示明亮度(Luminance或Luma)，也就是灰阶值)、U分量数组和V分量数组(“U”和“V”表示的则是色度(Chrominance或Chroma)，作用是描述影像色彩及饱和度，用于指定像素的颜色)；将图像划分为N个模糊区域，N为≧1的整数。

步骤S2：对所述N个模糊区域的所述Y分量数组的Y分量进行遍历；生成新的Y分量数组。

步骤S3：根据所述新的Y分量数组、所述U分量数组以及所述V分量数组，合成新的图像。

本发明第一实施例所述的图像处理方法，主要有以下技术效果：

本发明第一实施例所述图像处理方法，通过获取图像的Y分量数组、U分量数组和V分量数组；将图像划分为N个模糊区域，N为≧1的整数。通过对所述N个模糊区域的所述Y分量数组的Y分量进行遍历；生成新的Y分量数组。最后根据所述新的Y分量数组、所述U分量数组以及所述V分量数组，合成新的图像。综上所述，根据本发明第一实施例所述的图像处理方法，可以逐帧对视频的图形进行处理，在录制直播视频时，实现对视频的图像进行实时美颜处理，改善了用户的使用体验。

本发明第二实施例：

本发明第二实施例所述图像处理方法在智能手机、平板电脑等终端实施。

本发明第二实施例所述的图像处理方法包括以下内容。

步骤A1：获取图像的Y分量数组、U分量数组和V分量数组；将图像划分为N个模糊区域，N为≧1的整数。

步骤A2：预设所述N个模糊区域的第n个模糊区域的阈值，n为≧1的整数，且n≦N；声明所述N个模糊区域的第n个模糊区域的两个变量：分量总数Sn、分量序数mn，所述分量总数Sn与所述分量序数mn的起始值为0。

对所述N个模糊区域的第n个模糊区域的Y分量进行遍历，执行步骤A3。

步骤A3：获取所述第n个模糊区域的中心Y分量；计算所述第n个模糊区域的第a个Y分量与所述第n个模糊区域的中心Y分量的差值，所述第a个Y分量不包括所述中心Y分量；当所述差值的绝对值小于所述阈值时，所述分量总数Sn增加所述第a个Y分量，所述分量序数mn加1；所述第n个模糊区域的新的中心Y分量＝分量总数Sn÷分量序数mn。

步骤A4：生成所述N个模糊区域的新的Y分量数组，所述新的Y分量数组包括所有所述第n个模糊区域的新的中心Y分量。

步骤A5：根据所述新的Y分量数组、所述U分量数组以及所述V分量数组，合成新的图像。

下面将举例对本发明第二实施例所述的图像处理方法作进一说明。

假定，根据本发明第二实施例所述的图像处理方法对图像P进行处理。获取图像的Y分量数组、U分量数组和V分量数组。

假定，将图像P划分为9个模糊区域。预设所述9个模糊区域的第1个模糊区域的阈值为D1。预设所述9个模糊区域的第2个模糊区域的阈值为D2。预设所述9个模糊区域的第3个模糊区域的阈值为D3。预设所述9个模糊区域的第4个模糊区域的阈值为D4。预设所述9个模糊区域的第5个模糊区域的阈值为D5。预设所述9个模糊区域的第6个模糊区域的阈值为D6。预设所述9个模糊区域的第7个模糊区域的阈值为D7。预设所述9个模糊区域的第8个模糊区域的阈值为D8。预设所述9个模糊区域的第8个模糊区域的阈值为D8。

声明所述9个模糊区域的第1个模糊区域的两个变量：分量总数S1、分量序数m1，所述分量总数S1与所述分量序数m1的起始值为0。声明所述9个模糊区域的第2个模糊区域的两个变量：分量总数S2、分量序数m2，所述分量总数S2与所述分量序数m2的起始值为0。声明所述9个模糊区域的第3个模糊区域的两个变量：分量总数S3、分量序数m3，所述分量总数S3与所述分量序数m3的起始值为0。声明所述9个模糊区域的第4个模糊区域的两个变量：分量总数S4、分量序数m4，所述分量总数S4与所述分量序数m4的起始值为0。声明所述9个模糊区域的第5个模糊区域的两个变量：分量总数S5、分量序数m5，所述分量总数S5与所述分量序数m5的起始值为0。声明所述9个模糊区域的第6个模糊区域的两个变量：分量总数S6、分量序数m6，所述分量总数S6与所述分量序数m6的起始值为0。声明所述9个模糊区域的第7个模糊区域的两个变量：分量总数S7、分量序数m7，所述分量总数S7与所述分量序数m7的起始值为0。声明所述9个模糊区域的第8个模糊区域的两个变量：分量总数S8、分量序数m8，所述分量总数S8与所述分量序数m8的起始值为0。声明所述9个模糊区域的第9个模糊区域的两个变量：分量总数S9、分量序数m9，所述分量总数S9与所述分量序数m9的起始值为0。

参考图1，为本发明第二实施例所述图像P的Y分量数组示意图。所述第1个模糊区域包括9个Y分量，分别为{y11、y12、y13、y14、y15、y16、y17、y18、y19}，其中y15为中心Y分量。所述第2个模糊区域包括9个Y分量，分别为{y21、y22、y23、y24、y25、y26、y27、y28、y29}，其中y25为中心Y分量。所述第3个模糊区域包括9个Y分量，分别为{y31、y32、y33、y34、y35、y36、y37、y38、y39}，其中y35为中心Y分量。所述第4个模糊区域包括9个Y分量，分别为{y41、y42、y43、y44、y45、y46、y47、y48、y49}，其中y45为中心Y分量。所述第5个模糊区域包括9个Y分量，分别为{y51、y52、y53、y54、y55、y56、y57、y58、y59}，其中y55为中心Y分量。所述第6个模糊区域包括9个Y分量，分别为{y61、y62、y63、y64、y65、y66、y67、y68、y69}，其中y65为中心Y分量。所述第7个模糊区域包括9个Y分量，分别为{y71、y72、y73、y74、y75、y76、y77、y78、y79}，其中y75为中心Y分量。所述第8个模糊区域包括9个Y分量，分别为{y81、y82、y83、y84、y85、y86、y87、y88、y89}，其中y85为中心Y分量。所述第9个模糊区域包括9个Y分量，分别为{y91、y92、y93、y94、y95、y96、y97、y98、y99}，其中y95为中心Y分量。

分别计算所述第1个模糊区域的第a(a为1、2、3、4、6、7、8、9)个Y分量与所述第1个模糊区域的中心Y分量y55的差值{y41－y55、y42－y55、y43－y55、y44－y55、y46－y55、y47－y55、y48－y55、y49－y55}。当所述第1个模糊区域的第a(a为1、2、3、4、6、7、8、9)个Y分量与所述第1个模糊区域的中心Y分量y55的差值的绝对值小于预设阈值D1，所述分量总数S1增加所述第a个Y分量，所述分量序数m1加1。假定，差值y41－y55的绝对值、差值y43－y55的绝对值和差值y48－y55的绝对值小于预设阈值D1，则S1＝y41+y43+y48，m1＝3。所述第1个模糊区域的新的中心Y分量＝S1÷m1＝(y41+y43+y48)÷3。

按照上述方法，分别计算所述第2个模糊区域的新的中心Y分量至所述第9个模糊区域的新的中心Y分量。

生成所述9个模糊区域的新的Y分量数组，所述新的Y分量数组包括所述第1个模糊区域的新的中心Y分量至所述第9个模糊区域的新的中心Y分量。

根据所述新的Y分量数组、所述U分量数组以及所述V分量数组，合成新的图像。

本发明第二实施例所述的图像处理方法，主要有以下技术效果：

本发明第二实施例所述的图像处理方法，通过获取图像的Y分量数组、U分量数组和V分量数组；将图像划分为N个模糊区域。通过预设所述N个模糊区域的第n个模糊区域的阈值；声明所述N个模糊区域的第n个模糊区域的两个变量：分量总数Sn、分量序数mn，所述分量总数Sn与所述分量序数mn的起始值为0。通过获取所述第n个模糊区域的中心Y分量；计算所述第n个模糊区域的第a个Y分量与所述第n个模糊区域的中心Y分量的差值，所述第a个Y分量不包括所述中心Y分量；当所述差值的绝对值小于所述阈值时，所述分量总数Sn增加所述第a个Y分量，所述分量序数mn加1；所述第n个模糊区域的新的中心Y分量＝分量总数Sn÷分量序数mn。然后生成所述N个模糊区域的新的Y分量数组，所述新的Y分量数组包括所有所述第n个模糊区域的新的中心Y分量。最后根据所述新的Y分量数组、所述U分量数组以及所述V分量数组，合成新的图像。综上所述，本发明第二实施例所述的图像处理方法，可以逐帧对视频的图形进行处理，在录制直播视频时，实现对视频的图像进行实时美颜处理，进一步改善了用户的使用体验。

本发明第三实施例：

参考图2，为本发明第三实施例所述图像处理装置的示意图。本发明第三实施例所述的图像处理装置，用于实施本发明第一实施例所述的图像处理方法。

本发明第三实施例所述的图像处理装置，包括：

预处理模块1，用于获取图像的Y分量数组、U分量数组和V分量数组；将图像划分为N个模糊区域，N为≧1的整数；

Y分量处理模块2，用于对所述N个模糊区域的所述Y分量数组的Y分量进行遍历；生成新的Y分量数组；

图像合成模块3，用于根据所述新的Y分量数组、所述U分量数组以及所述V分量数组，合成新的图像。

在本发明第三实施例中，通过所述预处理模块1，获取图像的Y分量数组、U分量数组和V分量数组；将图像划分为N个模糊区域，N为≧1的整数。通过Y分量处理模块2，对所述N个模糊区域的所述Y分量数组的Y分量进行遍历；生成新的Y分量数组。通过图像合成模块3，根据所述新的Y分量数组、所述U分量数组以及所述V分量数组，合成新的图像。

本发明第三实施例所述的图像处理装置，主要有以下技术效果：

本发明第三实施例所述图像处理装置，通过所述预处理模块1，获取图像的Y分量数组、U分量数组和V分量数组；将图像划分为N个模糊区域，N为≧1的整数。通过Y分量处理模块2，对所述N个模糊区域的所述Y分量数组的Y分量进行遍历；生成新的Y分量数组。通过图像合成模块3，根据所述新的Y分量数组、所述U分量数组以及所述V分量数组，合成新的图像。综上所述，本发明第三实施例所述的图像处理装置，可以逐帧对视频的图形进行处理，在录制直播视频时，实现对视频的图像进行实时美颜处理，改善了用户的使用体验。

本发明第四实施例：

参考图3，为本发明第四实施例所述图像处理装置的示意图。本发明第四实施例所述的图像处理装置，用于实施本发明第二实施例所述的图像处理方法。

本发明第四实施例所述图像处理装置，包括：

预处理模块10，用于获取图像的Y分量数组、U分量数组和V分量数组；将图像划分为N个模糊区域，N为≧1的整数。

所述预处理模块10还用于：预设所述N个模糊区域的第n个模糊区域的阈值，n为≧1的整数，且n≦N；声明所述N个模糊区域的第n个模糊区域的两个变量：分量总数Sn、分量序数mn，所述分量总数Sn与所述分量序数mn的起始值为0。

Y分量处理模块20，用于对所述N个模糊区域的所述Y分量数组的Y分量进行遍历；生成新的Y分量数组。

所述Y分量处理模块20还用于：对所述N个模糊区域的第n个模糊区域的Y分量进行遍历。

所述Y分量处理模块20包括：

获取单元21，用于获取所述第n个模糊区域的中心Y分量；

求值单元22，用于计算：所述第n个模糊区域的第a个Y分量与所述第n个模糊区域的中心Y分量的差值，所述第a个Y分量不包括所述中心Y分量；当所述差值的绝对值小于所述阈值时，所述分量总数Sn增加所述第a个Y分量，所述分量序数mn加1；所述第n个模糊区域的新的中心Y分量＝分量总数Sn÷分量序数mn。

所述Y分量处理模块20还包括：数组生成单元23，用于生成所述N个模糊区域的新的Y分量数组，所述新的Y分量数组包括所有所述第n个模糊区域的新的中心Y分量。

图像合成模块30，用于根据所述新的Y分量数组、所述U分量数组以及所述V分量数组，合成新的图像。

本发明第四实施例所述的图像处理装置，主要有以下技术效果：

本发明第四实施例所述的图像处理装置，通过所述预处理模块10获取图像的Y分量数组、U分量数组和V分量数组；将图像划分为N个模糊区域，N为≧1的整数。通过获取单元21获取所述第n个模糊区域的中心Y分量。通过所述求值单元22，计算：所述第n个模糊区域的第a个Y分量与所述第n个模糊区域的中心Y分量的差值，所述第a个Y分量不包括所述中心Y分量；当所述差值的绝对值小于所述阈值时，所述分量总数Sn增加所述第a个Y分量，所述分量序数mn加1；所述第n个模糊区域的新的中心Y分量＝分量总数Sn÷分量序数mn。通过所述数组生成单元23，生成所述N个模糊区域的新的Y分量数组，所述新的Y分量数组包括所有所述第n个模糊区域的新的中心Y分量。通过所述图像合成模块30，根据所述新的Y分量数组、所述U分量数组以及所述V分量数组，合成新的图像。综上所述，本发明第四实施例所述的图像处理装置，可以逐帧对视频的图形进行处理，在录制直播视频时，实现对视频的图像进行实时美颜处理，进一步改善了用户的使用体验。

本发明第五实施例：

本发明第五实施例公开一种图像处理终端。所述图像处理终端包括本发明第三实施例和本发明第四实施例所述的任意一种图像处理装置。

本发明第五实施例所述的图像处理终端，主要有以下技术效果：

本发明第五实施例所述的图像处理终端，可以逐帧对视频的图形进行处理，在录制直播视频时，实现对视频的图像进行实时美颜处理，改善了用户的使用体验。

本发明第六实施例：

本发明第六实施例公开一种非暂态(非易失性)计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行上述任意方法实施例中的方法。

本发明第六实施例所述的非暂态(非易失性)计算机存储介质，主要有以下技术效果：

本发明第六实施例所述的非暂态(非易失性)计算机存储介质，可以逐帧对视频的图形进行处理，在录制直播视频时，实现对视频的图像进行实时美颜处理，改善了用户的使用体验。

本发明第七实施例：

参考图4，为本申请第七实施例所述电子设备的硬件结构示意图。本申请第二实施例所述电子设备包括：一个或多个处理器610以及存储器620。以一个处理器610为例。该设备还可以包括：输入装置630和输出装置640。

处理器610、存储器620、输入装置630和输出装置640可以通过总线或者其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。

存储器620作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块。处理器610通过运行存储在存储器620中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行电子设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例的处理方法。

存储器620可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储数据等。此外，存储器620可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器620可选包括相对于处理器610远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

输入装置630可接收输入的数字或字符信息，以及产生信号输入。输出装置640可包括显示屏等显示设备。

所述一个或者多个模块存储在所述存储器620中，当被所述一个或者多个处理器610执行时，执行上述任意方法实施例中的方法。

本发明第七实施例所述的电子设备，主要有以下技术效果：

本发明第七实施例所述的电子设备，可以逐帧对视频的图形进行处理，在录制直播视频时，实现对视频的图像进行实时美颜处理，改善了用户的使用体验。

本领域普通技术人员应当理解到，上述实施例中的图像处理装置、图像处理终端、非暂态(非易失性)计算机存储介质和电子设备还可以通过其他方式实现。

当使用到软件实现时，可以将实现上述各个实施例的计算机指令和/或数据存储在计算机可读介质中或作为可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是计算机能够存储的任何可用介质。以此为例但不限于次：计算机可读介质可以包括RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其他光盘存储、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质。此外，任何连接可以适当的成为计算机可读介质。例如，如果软件是使用同轴电缆、光钎光缆、双绞线、数字用户线(DSL)或者诸如红外线、无线电和微波之类的无线技术从网站、服务器或者其他远程源传输的，那么同轴电缆、光钎光缆、双绞线、DSL或者诸如红外线、无线和微波之类的无线技术包括在所属介质的定义中。

通过以上所有的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取图像的Y分量数组、U分量数组和V分量数组；

将图像划分为N个模糊区域，N为≧1的整数；

对所述N个模糊区域的所述Y分量数组的Y分量进行遍历；

生成新的Y分量数组；

根据所述新的Y分量数组、所述U分量数组以及所述V分量数组，合成新的图像。

2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

预设所述N个模糊区域的第n个模糊区域的阈值，n为≧1的整数，且n≦N；

声明所述N个模糊区域的第n个模糊区域的两个变量：分量总数Sn、分量序数mn，所述分量总数Sn与所述分量序数mn的起始值为0。

3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，对所述N个模糊区域的第n个模糊区域的Y分量进行遍历。

4.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述对所述N个模糊区域的第n个模糊区域的Y分量进行遍历，具体为：

获取所述第n个模糊区域的中心Y分量；

计算所述第n个模糊区域的第a个Y分量与所述第n个模糊区域的中心Y分量的差值，所述第a个Y分量不包括所述中心Y分量；

当所述差值的绝对值小于所述阈值时，所述分量总数Sn增加所述第a个Y分量，所述分量序数mn加1；

所述第n个模糊区域的新的中心Y分量＝分量总数Sn÷分量序数mn。

5.根据权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，所述生成新的Y分量数组，包括：

生成所述N个模糊区域的新的Y分量数组，所述新的Y分量数组包括所有所述第n个模糊区域的新的中心Y分量。

6.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

预处理模块，用于获取图像的Y分量数组、U分量数组和V分量数组；将图像划分为N个模糊区域，N为≧1的整数；

Y分量处理模块，用于对所述N个模糊区域的所述Y分量数组的Y分量进行遍历；生成新的Y分量数组；

图像合成模块，用于根据所述新的Y分量数组、所述U分量数组以及所述V分量数组，合成新的图像。

7.根据权利要求6所述的图像处理装置，其特征在于，所述预处理模块还用于：预设所述N个模糊区域的第n个模糊区域的阈值，n为≧1的整数，且n≦N；声明所述N个模糊区域的第n个模糊区域的两个变量：分量总数Sn、分量序数mn，所述分量总数Sn与所述分量序数mn的起始值为0。

8.根据权利要求7所述的图像处理装置，其特征在于，所述Y分量处理模块还用于：对所述N个模糊区域的第n个模糊区域的Y分量进行遍历。

9.根据权利要求8所述的图像处理装置，其特征在于，所述Y分量处理模块包括：

获取单元，用于获取所述第n个模糊区域的中心Y分量；

求值单元，用于计算：所述第n个模糊区域的第a个Y分量与所述第n个模糊区域的中心Y分量的差值，所述第a个Y分量不包括所述中心Y分量；当所述差值的绝对值小于所述阈值时，所述分量总数Sn增加所述第a个Y分量，所述分量序数mn加1；所述第n个模糊区域的新的中心Y分量＝分量总数Sn÷分量序数mn。

10.根据权利要求9所述的图像处理装置，其特征在于，所述Y分量处理模块还包括：

数组生成单元，用于生成所述N个模糊区域的新的Y分量数组，所述新的Y分量数组包括所有所述第n个模糊区域的新的中心Y分量。

11.一种图像处理终端，其特征在于，所述图像处理终端包括权利要求6—10任意一项所述的图像处理装置。