CN107277481A - 一种图像处理方法及移动终端 - Google Patents

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CN107277481A CN201710575898.9A CN201710575898A CN107277481A CN 107277481 A CN107277481 A CN 107277481A CN 201710575898 A CN201710575898 A CN 201710575898A CN 107277481 A CN107277481 A CN 107277481A
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Abstract

本发明提供一种图像处理方法及移动终端，该方法包括：分别获取彩色摄像头和红外热成像摄像头对同一目标拍摄对象所采集的预览图像和红外热成像图像；提取所述红外热成像图像中所述目标拍摄对象的人体轮廓信息；根据所述人体轮廓信息，确定所述预览图像中所述目标拍摄对象所在的人体图像区域；根据所述人体图像区域，对所述预览图像进行自动白平衡处理。本发明实施例可以减小对自动白平衡处理的影响。

Description

一种图像处理方法及移动终端
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种图像处理方法及移动终端。
背景技术
随着移动终端的迅速发展，移动终端已经成为人们生活中必不可少的一种工具，并且为用户生活的各个方面带来了极大的便捷。现有的移动终端基本上都有拍照功能，用户可以使用移动终端方便的拍摄自己喜欢的照片。移动终端会对拍摄的照片进行自动白平衡处理，以修正外部光线造成的色彩误差。当照片中存在人物图像时，通常图像很大的比例是衣服的颜色和原始肤色，这样对自动白平衡处理的影响比较大。
发明内容
本发明实施例提供一种图像处理方法及移动终端，以解决现有的图像处理方法在处理包括人物图像的照片时，对自动白平衡处理的影响比较大的问题。
第一方面，本发明实施例提供了一种图像处理方法，包括：
分别获取彩色摄像头和红外热成像摄像头对同一目标拍摄对象所采集的预览图像和红外热成像图像；
提取所述红外热成像图像中所述目标拍摄对象的人体轮廓信息；
根据所述人体轮廓信息，确定所述预览图像中所述目标拍摄对象所在的人体图像区域；
根据所述人体图像区域，对所述预览图像进行自动白平衡处理。
第二方面，本发明实施例还提供一种移动终端，包括：
获取模块，用于分别获取彩色摄像头和红外热成像摄像头对同一目标拍摄对象所采集的预览图像和红外热成像图像；
提取模块，用于提取所述红外热成像图像中所述目标拍摄对象的人体轮廓信息；
确定模块，用于根据所述人体轮廓信息，确定所述预览图像中所述目标拍摄对象所在的人体图像区域；
处理模块，用于根据所述人体图像区域，对所述预览图像进行自动白平衡处理。
第三方面，本发明实施例还提供一种移动终端，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述图像处理方法的步骤。
第四方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述图像处理方法的步骤。
这样，本发明实施例中，分别获取彩色摄像头和红外热成像摄像头对同一目标拍摄对象所采集的预览图像和红外热成像图像；提取所述红外热成像图像中所述目标拍摄对象的人体轮廓信息；根据所述人体轮廓信息，确定所述预览图像中所述目标拍摄对象所在的人体图像区域；根据所述人体图像区域，对所述预览图像进行自动白平衡处理。这样，在确定人体图像区域之后，可以对人体图像区域进行限制，减小人体图像区域对自动白平衡处理的影响。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例描述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发明的一些实施例，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他的附图。
图1是本发明实施例提供的图像处理方法的流程图之一；
图2是本发明实施例提供的图像处理方法的流程图之二；
图3是本发明实施例提供的预览图像中不同区域的显示示意图；
图4为本发明实施例提供的双摄像头坐标转换参考模型图；
图5是本发明实施例提供的移动终端的结构图之一；
图6是本发明实施例提供的移动终端的处理模块的结构图；
图7是本发明实施例提供的移动终端的第二确定子模块的结构图；
图8是本发明实施例提供的移动终端的处理子模块的结构图；
图9是本发明实施例提供的移动终端的提取模块的结构图；
图10是本发明实施例提供的移动终端的确定模块的结构图；
图11是本发明实施例提供的移动终端的结构图之二；
图12是本发明实施例提供的移动终端的结构图之三。
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、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参见图1，图1是本发明实施例提供的图像处理方法的流程图，如图1所示，包括以下步骤：
步骤101、分别获取彩色摄像头和红外热成像摄像头对同一目标拍摄对象所采集的预览图像和红外热成像图像。
本发明实施例中，上述彩色摄像头是移动终端上常见的一种摄像头，一般移动终端进行拍照或者进行视频的录制时，采用的基本上都是彩色摄像头。上述红外热成像摄像头采用红外热成像技术，是通过采集物体的红外辐射，并转换为数字信号，形成伪色彩热图。具体的，红外热成像图像就是将物体的温度反映到图上，每种温度都用一个伪色来显示，将这些伪色拼在一起，就能形成一个完成的画面。与可见光相比，红外热成像技术不受环境光线强弱的影响，因此可以在较暗环境下也可形成清晰的红外热成像图像。上述彩色摄像头和红外热成像摄像头在移动终端上可以进行位置的调整，以使彩色摄像头和红外热成像摄像头之间的位置相对固定，且可以彩色摄像头和红外热成像摄像头之间的距离尽量小，以使它们获取的拍摄区域差别尽量小，便于后期的转换处理。上述目标拍摄对象可以只是一个人，也可以是多个人，对此本发明实施例不作限定。
步骤102、提取所述红外热成像图像中所述目标拍摄对象的人体轮廓信息。
本发明实施例中，因为人体会有一个温度范围，可以获取该温度范围对应的伪色区间。一般来说，人体温度范围一般在36.5度至37.5度之间。在红外热成像图像中可以将在人体温度范围对应的伪色区间内的图像确定为红外人物图像，从而可以提取该红外人物图像的人体轮廓信息。
步骤103、根据所述人体轮廓信息，确定所述预览图像中所述目标拍摄对象所在的人体图像区域。
本发明实施例中，彩色摄像头和红外热成像摄像头对同一目标拍摄对象所采集的预览图像和红外热成像图像之间可以有一些偏差，消除这些偏差之后就可以很好的将红外热成像图像中的人体轮廓信息映射到预览图像中，从而在预览图像中可以将人体轮廓信息围成的区域确定为人体图像区域。当然，有可能彩色摄像头和红外热成像摄像头对同一目标拍摄对象所采集的预览图像和红外热成像图像之间没有偏差，那么可以直接做一个简单的映射就可以在预览图像中确定人体轮廓信息，进而将人体轮廓信息围成的区域确定为人体图像区域。
当然，除了使用上述方式确定人体图像区域之外，亦可以使用图像识别的方式来确定人体图像区域等等，对此本发明实施例不作限定。
步骤104、根据所述人体图像区域，对所述预览图像进行自动白平衡处理。
本发明实施例中，上述根据所述人体图像区域，对所述预览图像进行自动白平衡处理可以这样理解。例如：直接对人体图像区域之外的所有区域进行自动白平衡处理，这样就避免了人体图像区域对自动白平衡处理的影响；或者也可以先对人体图像区域做一些预处理，减小人体图像区域对自动白平衡处理的影响等等。
本发明实施例中，上述移动终端可以是手机、平板电脑(Tablet PersonalComputer)、膝上型电脑(Laptop Computer)、个人数字助理(personal digitalassistant，简称PDA)、移动上网装置(Mobile Internet Device，MID)或可穿戴式设备(Wearable Device)等等。
本发明实施例的一种图像处理方法，分别获取彩色摄像头和红外热成像摄像头对同一目标拍摄对象所采集的预览图像和红外热成像图像；提取所述红外热成像图像中所述目标拍摄对象的人体轮廓信息；根据所述人体轮廓信息，确定所述预览图像中所述目标拍摄对象所在的人体图像区域；根据所述人体图像区域，对所述预览图像进行自动白平衡处理。这样，在确定人体图像区域之后，可以对人体图像区域进行限制，减小人体图像区域对自动白平衡处理的影响，优化了自动白平衡处理后的图像效果。
参见图2，图2是本发明实施例提供的图像处理方法的流程图。本实施例与上个实施例的主要区别在于本方法中将预览图像中除所述人体图像区域之外的所有图像区域确定为背景图像，且基于背景图像的图像特征，确定白平衡参数。如图2所示，包括以下步骤：
步骤201、分别获取彩色摄像头和红外热成像摄像头对同一目标拍摄对象所采集的预览图像和红外热成像图像。
本发明实施例中，上述彩色摄像头是移动终端上常见的一种摄像头，一般移动终端进行拍照或者进行视频的录制时，采用的基本上都是彩色摄像头。上述红外热成像摄像头采用红外热成像技术，是通过采集物体的红外辐射，并转换为数字信号，形成伪色彩热图。具体的，红外热成像图像就是将物体的温度反映到图上，每种温度都用一个伪色来显示，将这些伪色拼在一起，就能形成一个完成的画面。与可见光相比，红外热成像技术不受环境光线强弱的影响，因此可以在较暗环境下也可形成清晰的红外热成像图像。上述彩色摄像头和红外热成像摄像头在移动终端上可以进行位置的调整，以使彩色摄像头和红外热成像摄像头之间的位置相对固定，且可以彩色摄像头和红外热成像摄像头之间的距离尽量小，以使它们获取的拍摄区域差别尽量小，便于后期的转换处理。上述目标拍摄对象可以只是一个人，也可以是多个人，对此本发明实施例不作限定。
步骤202、提取所述红外热成像图像中所述目标拍摄对象的人体轮廓信息。
本发明实施例中，因为人体会有一个温度范围，可以获取该温度范围对应的伪色区间。一般来说，人体温度范围一般在36.5度至37.5度之间。在红外热成像图像中可以将在人体温度范围对应的伪色区间内的图像确定为红外人物图像，从而可以提取该红外人物图像的人体轮廓信息。
步骤203、根据所述人体轮廓信息，确定所述预览图像中所述目标拍摄对象所在的人体图像区域。
本发明实施例中，彩色摄像头和红外热成像摄像头对同一目标拍摄对象所采集的预览图像和红外热成像图像之间可以有一些偏差，消除这些偏差之后就可以很好的将红外热成像图像中的人体轮廓信息映射到预览图像中，从而在预览图像中可以将人体轮廓信息围成的区域确定为人体图像区域。当然，有可能彩色摄像头和红外热成像摄像头对同一目标拍摄对象所采集的预览图像和红外热成像图像之间没有偏差，那么可以直接做一个简单的映射就可以在预览图像中确定人体轮廓信息，进而将人体轮廓信息围成的区域确定为人体图像区域。
当然，除了使用上述方式确定人体图像区域之外，亦可以使用图像识别的方式来确定人体图像区域等等，对此本发明实施例不作限定。
步骤204、将所述预览图像中除所述人体图像区域之外的所有图像区域确定为背景图像。
本发明实施例中，上述除所述人体图像区域之外的所有图像区域中可以包括树木、花草、房屋或者汽车等等图像。为了更好的理解上述人体图像区域和背景图像，我们可以参阅图3，图3为预览图像中不同区域的显示示意图。图3中我们可以看到，预览图像包括区域A和区域B，其中区域A就可以理解为人体图像区域，区域B就可以理解为背景图像。
步骤205、基于所述背景图像的图像特征，确定白平衡参数。
本发明实施例中，根据背景图像的像素点的色彩信息，可以计算得到背景图像的像素点的红色分量值的平均值、蓝色分量值的平均值和绿色分量值的平均值，进而可以确定红色通道调节系数、蓝色通道调节系数和绿色通道调节系数。该红色通道调节系数、蓝色通道调节系数和绿色通道调节系数就可以理解为白平衡参数。
步骤206、基于所述白平衡参数，对所述预览图像进行自动白平衡处理。
本发明实施例中，使用每个像素点的红色分量值、蓝色分量值和绿色分量值，分别乘以计算得到的红色通道调节系数、蓝色通道调节系数和绿色通道调节系数，将计算之后得到的值可以确定为每个像素点处理后的红色分量值、蓝色分量值和绿色分量值，这个过程就可以理解为自动白平衡处理的过程。
可选的，所述基于所述背景图像的图像特征，确定白平衡参数的步骤，包括：
获取所述背景图像中每个像素点的色彩信息，所述色彩信息包括红色分量值、蓝色分量值和绿色分量值；
计算所述背景图像中所有像素点的红色分量值的第一平均值；
计算所述背景图像中所有像素点的蓝色分量值的第二平均值；
计算所述背景图像中所有像素点的绿色分量值的第三平均值；
计算所述第一平均值、所述第二平均值和所述第三平均值的目标平均值；
将所述目标平均值除以所述第一平均值，得到红色通道调节系数；
将所述目标平均值除以所述第二平均值，得到蓝色通道调节系数；
将所述目标平均值除以所述第三平均值，得到绿色通道调节系数；
其中，所述白平衡参数包括所述红色通道调节系数、所述蓝色通道调节系数和所述绿色通道调节系数。
本实施方式中，计算所述背景图像中所有像素点的红色分量值的第一平均值Raver，计算所述背景图像中所有像素点的蓝色分量值的第二平均值Baver，计算所述背景图像中所有像素点的绿色分量值的第三平均值Gaver。令目标平均值为K，则K＝(Raver+Baver+Gaver)/3，然后使用K/Raver表示红色通道调节系数，使用K/Baver表示蓝色通道调节系数，使用K/Gaver表示绿色通道调节系数。
本实施方式中，通过计算得到红色通道调节系数、蓝色通道调节系数和绿色通道调节系数，便于后续的进一步的计算，为自动白平衡处理提供了可靠的数值。
可选的，所述基于所述白平衡处理参数，对所述预览图像进行自动白平衡处理的步骤，包括：
计算所述背景图像中每个像素点的红色分量值与所述红色通道调节系数的第一乘积，并将所述第一乘积确定为每个像素点处理后的红色分量值；
计算所述背景图像中每个像素点的蓝色分量值与所述蓝色通道调节系数的第二乘积，并将所述第二乘积确定为每个像素点处理后的蓝色分量值；
计算所述背景图像中每个像素点的绿色分量值与所述绿色通道调节系数的第三乘积，并将所述第三乘积确定为每个像素点处理后的绿色分量值。
本实施方式中，计算背景图像中每个像素点的红色分量值与红色通道调节系数K/Raver的第一乘积，并将所述第一乘积确定为每个像素点处理后的红色分量值；计算背景图像中每个像素点的蓝色分量值与蓝色通道调节系数K/Baver的第二乘积，并将第二乘积确定为每个像素点处理后的蓝色分量值；计算背景图像中每个像素点的绿色分量值与绿色通道调节系数K/Gaver的第三乘积，并将第三乘积确定为每个像素点处理后的绿色分量值。通过自动白平衡处理之后，可以使图像具有更好的显示效果。
可选的，所述提取所述红外热成像图像中所述目标拍摄对象的人体轮廓信息的步骤，包括：
获取人体的温度范围；
根据预设的温度范围与伪色区间的对应关系，确定与所述人体的温度范围对应的伪色区间；
将所述红外热成像图像中伪色在所述人体的温度范围对应的伪色区间内的图像确定为所述目标拍摄对象的红外人物图像；
提取所述红外人物图像的人体轮廓信息。
本实施方式中，上述人体的温度范围可以是36.5度至37.5度之间，或者也可以是36度至37.5度之间等等。根据预设的温度范围与伪色区间的对应关系，可以确定与人体的温度范围对应的伪色区间，且该伪色区间内会包含一些色彩。当红外热成像图像中存在这些色彩时就可以确定目标拍摄对象的红外人物图像。在确定红外人物图像之后，就可以简单的提取到红外人物图像的人体轮廓信息。通过红外热成像图像来提取人体轮廓信息，使得提取的精度比较高，能够比较准确的获得人体轮廓信息，为后续在预览图像中确定人体图像区域提供了比较准确的条件，使得在预览图像中确定人体图像区域也能够比较准确。
当然，不提取人体的轮廓，直接将整个红外人物图像提取也是可以的，然后对整个红外人物图像在预览图像中作转换，以确定预览图像中的人体图像区域。但是在确定人体轮廓信息之后，只需要转换人体轮廓信息的少量数据，在预览图像中直接将人体轮廓信息围成的区域确定为人体图像区域就可以。这样既降低了内存在计算上的开销，也可以降低计算时间，所以优选的可以提取人体轮廓信息。
可选的，所述根据所述人体轮廓信息，确定所述预览图像中所述目标拍摄对象所在的人体图像区域的步骤，包括：
获取所述红外热成像图像和所述预览图像之间的坐标变换量；
根据所述坐标变换量，对所述人体轮廓信息进行变换，得到变换后的人体轮廓信息；
根据变换后的人体轮廓信息，确定所述预览图像中所述目标拍摄对象所处的图像区域，得到人体图像区域。
本实施方式中，为了更好的理解上述坐标变换过程，我们可以参见图4，图4为本发明实施例提供的双摄像头坐标转换参考模型图。
设所述彩色摄像头和所述红外热成像摄像头的焦距均为f，所述彩色摄像头和所述红外热成像摄像头之间的距离为T，P点的物距为Z，P点在所述彩色摄像头采集的预览图像中x方向的坐标值为xL，P点在所述红外热成像摄像头获取的红外热成像图像中x方向的坐标值为xR，其中，P点在所述预览图像中y方向的坐标值和该点在所述红外热成像图像中y方向的坐标值相同，故只需获取所述预览图像和所述红外热成像图像中x方向的坐标转换量即可。
根据三角形相似原理，可得
根据该公式可知所述预览图像和所述红外热成像图像之间的坐标转换量为fT/(Z+f)+xR。
需要说明的是，对于所述彩色摄像头和所述红外热成像摄像头处于同一竖直位置的情况，P点在所述预览图像中x方向的坐标值和该点在所述红外热成像图像中x方向的坐标值相同，此时只需获取所述预览图像和所述红外热成像图像中y方向的坐标转换量即可，具体的推导计算过程与该举例中的推导计算过程类似，为避免重复，这里不再赘述。
本发明实施例的一种图像处理方法，分别获取彩色摄像头和红外热成像摄像头对同一目标拍摄对象所采集的预览图像和红外热成像图像；提取所述红外热成像图像中所述目标拍摄对象的人体轮廓信息；根据所述人体轮廓信息，确定所述预览图像中所述目标拍摄对象所在的人体图像区域；将所述预览图像中除所述人体图像区域之外的所有图像区域确定为背景图像；基于所述背景图像的图像特征，确定白平衡参数；基于所述白平衡参数，对所述预览图像进行自动白平衡处理。这样，在确定人体图像区域之后，可以对人体图像区域进行限制，减小人体图像区域对自动白平衡处理的影响，优化了自动白平衡处理后的图像效果。且基于背景图像的图像特征，确定白平衡参数，并作自动白平衡处理，优化了自动白平衡的效果。
参见图5，图5是本发明实施例提供的移动终端的结构图，能实现上述实施例中图像处理方法的细节，并达到相同的效果。如图5所示，移动终端500包括获取模块501、提取模块502、确定模块503和处理模块504，获取模块501和提取模块502连接，提取模块502和确定模块503，确定模块503和处理模块504连接，其中：
获取模块501，用于分别获取彩色摄像头和红外热成像摄像头对同一目标拍摄对象所采集的预览图像和红外热成像图像；
提取模块502，用于提取所述红外热成像图像中所述目标拍摄对象的人体轮廓信息；
确定模块503，用于根据所述人体轮廓信息，确定所述预览图像中所述目标拍摄对象所在的人体图像区域；
处理模块504，用于根据所述人体图像区域，对所述预览图像进行自动白平衡处理。
可选的，如图6所示，所述处理模块504，包括：
第一确定子模块5041，用于将所述预览图像中除所述人体图像区域之外的所有图像区域确定为背景图像；
第二确定子模块5042，用于基于所述背景图像的图像特征，确定白平衡参数；
处理子模块5043，用于基于所述白平衡参数，对所述预览图像进行自动白平衡处理。
可选的，如图7所示，所述第二确定子模块5042，包括：
获取单元50421，用于获取所述背景图像中每个像素点的色彩信息，所述色彩信息包括红色分量值、蓝色分量值和绿色分量值；
第一计算单元50422，用于计算所述背景图像中所有像素点的红色分量值的第一平均值；
第二计算单元50423，用于计算所述背景图像中所有像素点的蓝色分量值的第二平均值；
第三计算单元50424，用于计算所述背景图像中所有像素点的绿色分量值的第三平均值；
第四计算单元50425，用于计算所述第一平均值、所述第二平均值和所述第三平均值的目标平均值；
第五计算单元50426，用于将所述目标平均值除以所述第一平均值，得到红色通道调节系数；
第六计算单元50427，用于将所述目标平均值除以所述第二平均值，得到蓝色通道调节系数；
第七计算单元50428，用于将所述目标平均值除以所述第三平均值，得到绿色通道调节系数；
其中，所述白平衡参数包括所述红色通道调节系数、所述蓝色通道调节系数和所述绿色通道调节系数。
可选的，如图8所示，所述处理子模块5043，包括：
第八计算单元50431，用于计算所述背景图像中每个像素点的红色分量值与所述红色通道调节系数的第一乘积，并将所述第一乘积确定为每个像素点处理后的红色分量值；
第九计算单元50432，用于计算所述背景图像中每个像素点的蓝色分量值与所述蓝色通道调节系数的第二乘积，并将所述第二乘积确定为每个像素点处理后的蓝色分量值；
第十计算单元50433，用于计算所述背景图像中每个像素点的绿色分量值与所述绿色通道调节系数的第三乘积，并将所述第三乘积确定为每个像素点处理后的绿色分量值。
可选的，如图9所示，所述提取模块502，包括：
第一获取子模块5021，用于获取人体的温度范围；
第三确定子模块5022，用于根据预设的温度范围与伪色区间的对应关系，确定与所述人体的温度范围对应的伪色区间；
第四确定子模块5023，用于将所述红外热成像图像中伪色在所述人体的温度范围对应的伪色区间内的图像确定为所述目标拍摄对象的红外人物图像；
提取子模块5024，用于提取所述红外人物图像的人体轮廓信息。
可选的，如图10所示，所述确定模块503，包括：
第二获取子模块5031，用于获取所述红外热成像图像和所述预览图像之间的坐标变换量；
变换子模块5032，用于根据所述坐标变换量，对所述人体轮廓信息进行变换，得到变换后的人体轮廓信息；
第五确定子模块5033，用于根据变换后的人体轮廓信息，确定所述预览图像中所述目标拍摄对象所处的图像区域，得到人体图像区域。
移动终端500能实现图1至图2的方法实施例中移动终端实现的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。
本发明实施例的移动终端500，分别获取彩色摄像头和红外热成像摄像头对同一目标拍摄对象所采集的预览图像和红外热成像图像；提取所述红外热成像图像中所述目标拍摄对象的人体轮廓信息；根据所述人体轮廓信息，确定所述预览图像中所述目标拍摄对象所在的人体图像区域；根据所述人体图像区域，对所述预览图像进行自动白平衡处理。这样，在确定人体图像区域之后，可以对人体图像区域进行限制，减小人体图像区域对自动白平衡处理的影响。
本发明实施例还提供一种移动终端，包括处理器，存储器，存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述图像处理方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述图像处理方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，所述的计算机可读存储介质，如只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等。
参见图11，图11是本发明实施例提供的移动终端的结构图，能实现上述实施例中图像处理方法的细节，并达到相同的效果。如图11所示，移动终端1100包括：至少一个处理器1101、存储器1102、至少一个网络接口1104、用户接口1103、彩色摄像头1105和红外热成像摄像头1106。移动终端1100中的各个组件通过总线系统1107耦合在一起。可理解，总线系统1107用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统1107除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图11中将各种总线都标为总线系统1107。
其中，用户接口1103可以包括显示器、键盘或者点击设备(例如，鼠标，轨迹球(track ball)、触感板或者触摸屏等。
可以理解，本发明实施例中的存储器1102可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable P ROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EP ROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(Static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous D RAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(DoubleData Rate SD RAM，DDRSDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(Enhanced SD RAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synch link D RAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(Direct Rambus RAM，DRRAM)。本文描述的系统和方法的存储器1102旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
在一些实施方式中，存储器1102存储了如下的元素，可执行模块或者数据结构，或者他们的子集，或者他们的扩展集：操作系统11021和应用程序11022。
其中，操作系统11021，包含各种系统程序，例如框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。应用程序11022，包含各种应用程序，例如媒体播放器(Media Player)、浏览器(Browser)等，用于实现各种应用业务。实现本发明实施例方法的程序可以包含在应用程序11022中。
在本发明实施例中，移动终端1100还包括：存储在存储器1102上并可在处理器1101上运行的计算机程序，计算机程序被处理器1101执行时实现如下步骤：分别获取彩色摄像头和红外热成像摄像头对同一目标拍摄对象所采集的预览图像和红外热成像图像；提取所述红外热成像图像中所述目标拍摄对象的人体轮廓信息；根据所述人体轮廓信息，确定所述预览图像中所述目标拍摄对象所在的人体图像区域；根据所述人体图像区域，对所述预览图像进行自动白平衡处理。
上述本发明实施例揭示的方法可以应用于处理器1101中，或者由处理器1101实现。处理器1101可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器1101中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器1101可以是通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(FieldProgrammable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器1102，处理器1101读取存储器1102中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
可以理解的是，本文描述的这些实施例可以用硬件、软件、固件、中间件、微码或其组合来实现。对于硬件实现，处理单元可以实现在一个或多个专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuits，ASIC)、数字信号处理器(Digital Signal Processing，DSP)、数字信号处理设备(DSP Device，DSPD)、可编程逻辑设备(Programmable LogicDevice，PLD)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)、通用处理器、控制器、微控制器、微处理器、用于执行本申请所述功能的其它电子单元或其组合中。
对于软件实现，可通过执行本文所述功能的模块(例如过程、函数等)来实现本文所述的技术。软件代码可存储在存储器中并通过处理器执行。存储器可以在处理器中或在处理器外部实现。
可选的，计算机程序被处理器1101执行时还可实现如下步骤：将所述预览图像中除所述人体图像区域之外的所有图像区域确定为背景图像；基于所述背景图像的图像特征，确定白平衡参数；基于所述白平衡参数，对所述预览图像进行自动白平衡处理。
可选的，计算机程序被处理器1101执行时还可实现如下步骤：获取所述背景图像中每个像素点的色彩信息，所述色彩信息包括红色分量值、蓝色分量值和绿色分量值；计算所述背景图像中所有像素点的红色分量值的第一平均值；计算所述背景图像中所有像素点的蓝色分量值的第二平均值；计算所述背景图像中所有像素点的绿色分量值的第三平均值；计算所述第一平均值、所述第二平均值和所述第三平均值的目标平均值；将所述目标平均值除以所述第一平均值，得到红色通道调节系数；将所述目标平均值除以所述第二平均值，得到蓝色通道调节系数；将所述目标平均值除以所述第三平均值，得到绿色通道调节系数；其中，所述白平衡参数包括所述红色通道调节系数、所述蓝色通道调节系数和所述绿色通道调节系数。
可选的，计算机程序被处理器1101执行时还可实现如下步骤：计算所述背景图像中每个像素点的红色分量值与所述红色通道调节系数的第一乘积，并将所述第一乘积确定为每个像素点处理后的红色分量值；计算所述背景图像中每个像素点的蓝色分量值与所述蓝色通道调节系数的第二乘积，并将所述第二乘积确定为每个像素点处理后的蓝色分量值；计算所述背景图像中每个像素点的绿色分量值与所述绿色通道调节系数的第三乘积，并将所述第三乘积确定为每个像素点处理后的绿色分量值。
可选的，计算机程序被处理器1101执行时还可实现如下步骤：获取人体的温度范围；根据预设的温度范围与伪色区间的对应关系，确定与所述人体的温度范围对应的伪色区间；将所述红外热成像图像中伪色在所述人体的温度范围对应的伪色区间内的图像确定为所述目标拍摄对象的红外人物图像；提取所述红外人物图像的人体轮廓信息。
可选的，计算机程序被处理器1101执行时还可实现如下步骤：获取所述红外热成像图像和所述预览图像之间的坐标变换量；根据所述坐标变换量，对所述人体轮廓信息进行变换，得到变换后的人体轮廓信息；根据变换后的人体轮廓信息，确定所述预览图像中所述目标拍摄对象所处的图像区域，得到人体图像区域。
移动终端1100能够实现前述实施例中移动终端实现的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。
本发明实施例的移动终端1100，分别获取彩色摄像头和红外热成像摄像头对同一目标拍摄对象所采集的预览图像和红外热成像图像；提取所述红外热成像图像中所述目标拍摄对象的人体轮廓信息；根据所述人体轮廓信息，确定所述预览图像中所述目标拍摄对象所在的人体图像区域；根据所述人体图像区域，对所述预览图像进行自动白平衡处理。这样，在确定人体图像区域之后，可以对人体图像区域进行限制，减小人体图像区域对自动白平衡处理的影响。
参见图12，图12是本发明实施提供的移动终端的结构图，该移动终端能够实现上述图像处理方法的细节，并达到相同的效果。如图12所示，移动终端1200包括射频(RadioFrequency，RF)电路1210、存储器1220、输入单元1230、显示单元1240、处理器1250、音频电路1260、通信模块1270、电源1280、彩色摄像头1290和红外热成像摄像头1291。
其中，输入单元1230可用于接收用户输入的数字或字符信息，以及产生与移动终端1200的用户设置以及功能控制有关的信号输入。具体地，本发明实施例中，该输入单元1230可以包括触控面板1231。触控面板1231，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板1231上的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触控面板1231可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给该处理器1250，并能接收处理器1250发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板1231。除了触控面板1231，输入单元1230还可以包括其他输入设备1232，其他输入设备1232可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。
其中，显示单元1240可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及移动终端1200的各种菜单界面。显示单元1240可包括显示面板1241，可选的，可以采用LCD或有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode，OLED)等形式来配置显示面板1241。
应注意，触控面板1231可以覆盖显示面板1241，形成触摸显示屏，当该触摸显示屏检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器1250以确定触摸事件的类型，随后处理器1250根据触摸事件的类型在触摸显示屏上提供相应的视觉输出。
触摸显示屏包括应用程序界面显示区及常用控件显示区。该应用程序界面显示区及该常用控件显示区的排列方式并不限定，可以为上下排列、左右排列等可以区分两个显示区的排列方式。该应用程序界面显示区可以用于显示应用程序的界面。每一个界面可以包含至少一个应用程序的图标和/或widget桌面控件等界面元素。该应用程序界面显示区也可以为不包含任何内容的空界面。该常用控件显示区用于显示使用率较高的控件，例如，设置按钮、界面编号、滚动条、电话本图标等应用程序图标等。
其中处理器1250是移动终端1200的控制中心，利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在第一存储器1221内的软件程序和/或模块，以及调用存储在第二存储器1222内的数据，执行移动终端1200的各种功能和处理数据，从而对移动终端1200进行整体监控。可选的，处理器1250可包括一个或多个处理单元。
在本发明实施例中，通过调用存储该第一存储器1221内的软件程序和/或模块和/或该第二存储器1222内的数据，计算机程序被处理器1250执行时可实现如下步骤：分别获取彩色摄像头和红外热成像摄像头对同一目标拍摄对象所采集的预览图像和红外热成像图像；提取所述红外热成像图像中所述目标拍摄对象的人体轮廓信息；根据所述人体轮廓信息，确定所述预览图像中所述目标拍摄对象所在的人体图像区域；根据所述人体图像区域，对所述预览图像进行自动白平衡处理。
可选的，计算机程序被处理器1250执行时还可实现如下步骤：将所述预览图像中除所述人体图像区域之外的所有图像区域确定为背景图像；基于所述背景图像的图像特征，确定白平衡参数；基于所述白平衡参数，对所述预览图像进行自动白平衡处理。
可选的，计算机程序被处理器1250执行时还可实现如下步骤：获取所述背景图像中每个像素点的色彩信息，所述色彩信息包括红色分量值、蓝色分量值和绿色分量值；计算所述背景图像中所有像素点的红色分量值的第一平均值；计算所述背景图像中所有像素点的蓝色分量值的第二平均值；计算所述背景图像中所有像素点的绿色分量值的第三平均值；计算所述第一平均值、所述第二平均值和所述第三平均值的目标平均值；将所述目标平均值除以所述第一平均值，得到红色通道调节系数；将所述目标平均值除以所述第二平均值，得到蓝色通道调节系数；将所述目标平均值除以所述第三平均值，得到绿色通道调节系数；其中，所述白平衡参数包括所述红色通道调节系数、所述蓝色通道调节系数和所述绿色通道调节系数。
可选的，计算机程序被处理器1250执行时还可实现如下步骤：计算所述背景图像中每个像素点的红色分量值与所述红色通道调节系数的第一乘积，并将所述第一乘积确定为每个像素点处理后的红色分量值；计算所述背景图像中每个像素点的蓝色分量值与所述蓝色通道调节系数的第二乘积，并将所述第二乘积确定为每个像素点处理后的蓝色分量值；计算所述背景图像中每个像素点的绿色分量值与所述绿色通道调节系数的第三乘积，并将所述第三乘积确定为每个像素点处理后的绿色分量值。
可选的，计算机程序被处理器1250执行时还可实现如下步骤：获取人体的温度范围；根据预设的温度范围与伪色区间的对应关系，确定与所述人体的温度范围对应的伪色区间；将所述红外热成像图像中伪色在所述人体的温度范围对应的伪色区间内的图像确定为所述目标拍摄对象的红外人物图像；提取所述红外人物图像的人体轮廓信息。
可选的，计算机程序被处理器1250执行时还可实现如下步骤：获取所述红外热成像图像和所述预览图像之间的坐标变换量；根据所述坐标变换量，对所述人体轮廓信息进行变换，得到变换后的人体轮廓信息；根据变换后的人体轮廓信息，确定所述预览图像中所述目标拍摄对象所处的图像区域，得到人体图像区域。
移动终端1200能够实现前述实施例中移动终端实现的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。
本发明实施例的移动终端1200，分别获取彩色摄像头和红外热成像摄像头对同一目标拍摄对象所采集的预览图像和红外热成像图像；提取所述红外热成像图像中所述目标拍摄对象的人体轮廓信息；根据所述人体轮廓信息，确定所述预览图像中所述目标拍摄对象所在的人体图像区域；根据所述人体图像区域，对所述预览图像进行自动白平衡处理。这样，在确定人体图像区域之后，可以对人体图像区域进行限制，减小人体图像区域对自动白平衡处理的影响。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (14)

1.一种图像处理方法，应用于移动终端，其特征在于，所述移动终端包括彩色摄像头和红外热成像摄像头，所述方法包括：
分别获取彩色摄像头和红外热成像摄像头对同一目标拍摄对象所采集的预览图像和红外热成像图像；
提取所述红外热成像图像中所述目标拍摄对象的人体轮廓信息；
根据所述人体轮廓信息，确定所述预览图像中所述目标拍摄对象所在的人体图像区域；
根据所述人体图像区域，对所述预览图像进行自动白平衡处理。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述人体图像区域，对所述预览图像进行自动白平衡处理的步骤，包括：
将所述预览图像中除所述人体图像区域之外的所有图像区域确定为背景图像；
基于所述背景图像的图像特征，确定白平衡参数；
基于所述白平衡参数，对所述预览图像进行自动白平衡处理。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述背景图像的图像特征，确定白平衡参数的步骤，包括：
获取所述背景图像中每个像素点的色彩信息，所述色彩信息包括红色分量值、蓝色分量值和绿色分量值；
计算所述背景图像中所有像素点的红色分量值的第一平均值；
计算所述背景图像中所有像素点的蓝色分量值的第二平均值；
计算所述背景图像中所有像素点的绿色分量值的第三平均值；
计算所述第一平均值、所述第二平均值和所述第三平均值的目标平均值；
将所述目标平均值除以所述第一平均值，得到红色通道调节系数；
将所述目标平均值除以所述第二平均值，得到蓝色通道调节系数；
将所述目标平均值除以所述第三平均值，得到绿色通道调节系数；
其中，所述白平衡参数包括所述红色通道调节系数、所述蓝色通道调节系数和所述绿色通道调节系数。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述白平衡处理参数，对所述预览图像进行自动白平衡处理的步骤，包括：
计算所述背景图像中每个像素点的红色分量值与所述红色通道调节系数的第一乘积，并将所述第一乘积确定为每个像素点处理后的红色分量值；
计算所述背景图像中每个像素点的蓝色分量值与所述蓝色通道调节系数的第二乘积，并将所述第二乘积确定为每个像素点处理后的蓝色分量值；
计算所述背景图像中每个像素点的绿色分量值与所述绿色通道调节系数的第三乘积，并将所述第三乘积确定为每个像素点处理后的绿色分量值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述红外热成像图像中所述目标拍摄对象的人体轮廓信息的步骤，包括：
获取人体的温度范围；
根据预设的温度范围与伪色区间的对应关系，确定与所述人体的温度范围对应的伪色区间；
将所述红外热成像图像中伪色在所述人体的温度范围对应的伪色区间内的图像确定为所述目标拍摄对象的红外人物图像；
提取所述红外人物图像的人体轮廓信息。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述人体轮廓信息，确定所述预览图像中所述目标拍摄对象所在的人体图像区域的步骤，包括：
获取所述红外热成像图像和所述预览图像之间的坐标变换量；
根据所述坐标变换量，对所述人体轮廓信息进行变换，得到变换后的人体轮廓信息；
根据变换后的人体轮廓信息，确定所述预览图像中所述目标拍摄对象所处的图像区域，得到人体图像区域。
7.一种移动终端，所述移动终端包括彩色摄像头和红外热成像摄像头，其特征在于，所述移动终端还包括：
获取模块，用于分别获取彩色摄像头和红外热成像摄像头对同一目标拍摄对象所采集的预览图像和红外热成像图像；
提取模块，用于提取所述红外热成像图像中所述目标拍摄对象的人体轮廓信息；
确定模块，用于根据所述人体轮廓信息，确定所述预览图像中所述目标拍摄对象所在的人体图像区域；
处理模块，用于根据所述人体图像区域，对所述预览图像进行自动白平衡处理。
8.根据权利要求7所述的移动终端，其特征在于，所述处理模块，包括：
第一确定子模块，用于将所述预览图像中除所述人体图像区域之外的所有图像区域确定为背景图像；
第二确定子模块，用于基于所述背景图像的图像特征，确定白平衡参数；
处理子模块，用于基于所述白平衡参数，对所述预览图像进行自动白平衡处理。
9.根据权利要求8所述的移动终端，其特征在于，所述第二确定子模块，包括：
获取单元，用于获取所述背景图像中每个像素点的色彩信息，所述色彩信息包括红色分量值、蓝色分量值和绿色分量值；
第一计算单元，用于计算所述背景图像中所有像素点的红色分量值的第一平均值；
第二计算单元，用于计算所述背景图像中所有像素点的蓝色分量值的第二平均值；
第三计算单元，用于计算所述背景图像中所有像素点的绿色分量值的第三平均值；
第四计算单元，用于计算所述第一平均值、所述第二平均值和所述第三平均值的目标平均值；
第五计算单元，用于将所述目标平均值除以所述第一平均值，得到红色通道调节系数；
第六计算单元，用于将所述目标平均值除以所述第二平均值，得到蓝色通道调节系数；
第七计算单元，用于将所述目标平均值除以所述第三平均值，得到绿色通道调节系数；
其中，所述白平衡参数包括所述红色通道调节系数、所述蓝色通道调节系数和所述绿色通道调节系数。
10.根据权利要求9所述的移动终端，其特征在于，所述处理子模块，包括：
第八计算单元，用于计算所述背景图像中每个像素点的红色分量值与所述红色通道调节系数的第一乘积，并将所述第一乘积确定为每个像素点处理后的红色分量值；
第九计算单元，用于计算所述背景图像中每个像素点的蓝色分量值与所述蓝色通道调节系数的第二乘积，并将所述第二乘积确定为每个像素点处理后的蓝色分量值；
第十计算单元，用于计算所述背景图像中每个像素点的绿色分量值与所述绿色通道调节系数的第三乘积，并将所述第三乘积确定为每个像素点处理后的绿色分量值。
11.根据权利要求7所述的移动终端，其特征在于，所述提取模块，包括：
第一获取子模块，用于获取人体的温度范围；
第三确定子模块，用于根据预设的温度范围与伪色区间的对应关系，确定与所述人体的温度范围对应的伪色区间；
第四确定子模块，用于将所述红外热成像图像中伪色在所述人体的温度范围对应的伪色区间内的图像确定为所述目标拍摄对象的红外人物图像；
提取子模块，用于提取所述红外人物图像的人体轮廓信息。
12.根据权利要求7所述的移动终端，其特征在于，所述确定模块，包括：
第二获取子模块，用于获取所述红外热成像图像和所述预览图像之间的坐标变换量；
变换子模块，用于根据所述坐标变换量，对所述人体轮廓信息进行变换，得到变换后的人体轮廓信息；
第五确定子模块，用于根据变换后的人体轮廓信息，确定所述预览图像中所述目标拍摄对象所处的图像区域，得到人体图像区域。
13.一种移动终端，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的图像处理方法的步骤。
14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的图像处理方法的步骤。
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Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107862259A (zh) * 2017-10-24 2018-03-30 重庆虚拟实境科技有限公司 人像采集方法及装置、终端装置和计算机可读存储介质
CN107995425A (zh) * 2017-12-11 2018-05-04 维沃移动通信有限公司 一种图像处理方法及移动终端
CN108337433A (zh) * 2018-03-19 2018-07-27 广东欧珀移动通信有限公司 一种拍照方法、移动终端及计算机可读存储介质
CN110411570A (zh) * 2019-06-28 2019-11-05 武汉高德智感科技有限公司 基于人体检测和人体跟踪技术的红外人体温度筛查方法
CN110688960A (zh) * 2019-09-29 2020-01-14 安徽创世科技股份有限公司 一种基于热成像的夜间行人检测方法及装置
WO2020024483A1 (zh) * 2018-08-03 2020-02-06 北京字节跳动网络技术有限公司 用于处理图像的方法和装置
CN110996078A (zh) * 2019-11-25 2020-04-10 深圳市创凯智能股份有限公司 图像获取方法、终端及可读存储介质
US10753734B2 (en) 2018-06-08 2020-08-25 Dentsply Sirona Inc. Device, method and system for generating dynamic projection patterns in a confocal camera
CN112634346A (zh) * 2020-12-21 2021-04-09 上海影创信息科技有限公司 基于ar眼镜的现实物品尺寸获取方法和系统
CN112822370A (zh) * 2021-01-12 2021-05-18 Oppo广东移动通信有限公司 电子设备、前置图像信号处理器及图像处理方法
CN113298025A (zh) * 2021-06-11 2021-08-24 浙江华消科技有限公司 目标对象的确定方法及装置、存储介质、电子装置
CN113382275A (zh) * 2021-06-07 2021-09-10 广州博冠信息科技有限公司 直播数据的生成方法、装置、存储介质及电子设备

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000165906A (ja) * 1998-11-20 2000-06-16 Victor Co Of Japan Ltd 自動ホワイトバランス調整方法及び調整装置
CN101262617A (zh) * 2007-03-02 2008-09-10 富士胶片株式会社 白平衡校正设备和方法
KR20100013702A (ko) * 2008-07-31 2010-02-10 삼성디지털이미징 주식회사 후보정 ａｗｂ를 수행하는 디지털 영상 처리 장치 및 그동작 방법
US20110050927A1 (en) * 2009-08-31 2011-03-03 Canon Kabushiki Kaisha Information processing apparatus and control method therefor
CN104853172A (zh) * 2014-02-19 2015-08-19 联想(北京)有限公司 一种信息处理方法以及一种电子设备
CN104994362A (zh) * 2015-07-02 2015-10-21 广东欧珀移动通信有限公司 白平衡处理的方法及装置
JP2015198438A (ja) * 2014-04-03 2015-11-09 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム
CN105096289A (zh) * 2015-09-21 2015-11-25 河南科技学院 一种图像处理的方法及移动终端
CN106303250A (zh) * 2016-08-26 2017-01-04 维沃移动通信有限公司 一种图像处理方法及移动终端
CN106446873A (zh) * 2016-11-03 2017-02-22 北京旷视科技有限公司 人脸检测方法及装置
CN106851238A (zh) * 2017-03-09 2017-06-13 广东欧珀移动通信有限公司 白平衡控制方法、白平衡控制装置及电子装置
CN106878695A (zh) * 2017-02-13 2017-06-20 广东欧珀移动通信有限公司 白平衡处理的方法、装置和计算机设备

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000165906A (ja) * 1998-11-20 2000-06-16 Victor Co Of Japan Ltd 自動ホワイトバランス調整方法及び調整装置
CN101262617A (zh) * 2007-03-02 2008-09-10 富士胶片株式会社 白平衡校正设备和方法
KR20100013702A (ko) * 2008-07-31 2010-02-10 삼성디지털이미징 주식회사 후보정 ａｗｂ를 수행하는 디지털 영상 처리 장치 및 그동작 방법
US20110050927A1 (en) * 2009-08-31 2011-03-03 Canon Kabushiki Kaisha Information processing apparatus and control method therefor
CN104853172A (zh) * 2014-02-19 2015-08-19 联想(北京)有限公司 一种信息处理方法以及一种电子设备
JP2015198438A (ja) * 2014-04-03 2015-11-09 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム
CN104994362A (zh) * 2015-07-02 2015-10-21 广东欧珀移动通信有限公司 白平衡处理的方法及装置
CN105096289A (zh) * 2015-09-21 2015-11-25 河南科技学院 一种图像处理的方法及移动终端
CN106303250A (zh) * 2016-08-26 2017-01-04 维沃移动通信有限公司 一种图像处理方法及移动终端
CN106446873A (zh) * 2016-11-03 2017-02-22 北京旷视科技有限公司 人脸检测方法及装置
CN106878695A (zh) * 2017-02-13 2017-06-20 广东欧珀移动通信有限公司 白平衡处理的方法、装置和计算机设备
CN106851238A (zh) * 2017-03-09 2017-06-13 广东欧珀移动通信有限公司 白平衡控制方法、白平衡控制装置及电子装置

Cited By (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107862259A (zh) * 2017-10-24 2018-03-30 重庆虚拟实境科技有限公司 人像采集方法及装置、终端装置和计算机可读存储介质
CN107995425A (zh) * 2017-12-11 2018-05-04 维沃移动通信有限公司 一种图像处理方法及移动终端
CN107995425B (zh) * 2017-12-11 2019-08-20 维沃移动通信有限公司 一种图像处理方法及移动终端
CN108337433A (zh) * 2018-03-19 2018-07-27 广东欧珀移动通信有限公司 一种拍照方法、移动终端及计算机可读存储介质
US10753734B2 (en) 2018-06-08 2020-08-25 Dentsply Sirona Inc. Device, method and system for generating dynamic projection patterns in a confocal camera
US11403730B2 (en) 2018-08-03 2022-08-02 Beijing Bytedance Network Technology Co., Ltd. Method and apparatus for processing image
WO2020024483A1 (zh) * 2018-08-03 2020-02-06 北京字节跳动网络技术有限公司 用于处理图像的方法和装置
CN110411570A (zh) * 2019-06-28 2019-11-05 武汉高德智感科技有限公司 基于人体检测和人体跟踪技术的红外人体温度筛查方法
CN110411570B (zh) * 2019-06-28 2020-08-28 武汉高德智感科技有限公司 基于人体检测和人体跟踪技术的红外人体温度筛查方法
CN110688960A (zh) * 2019-09-29 2020-01-14 安徽创世科技股份有限公司 一种基于热成像的夜间行人检测方法及装置
CN110688960B (zh) * 2019-09-29 2022-11-29 安徽创世科技股份有限公司 一种基于热成像的夜间行人检测方法及装置
CN110996078A (zh) * 2019-11-25 2020-04-10 深圳市创凯智能股份有限公司 图像获取方法、终端及可读存储介质
CN112634346A (zh) * 2020-12-21 2021-04-09 上海影创信息科技有限公司 基于ar眼镜的现实物品尺寸获取方法和系统
CN112822370A (zh) * 2021-01-12 2021-05-18 Oppo广东移动通信有限公司 电子设备、前置图像信号处理器及图像处理方法
CN113382275A (zh) * 2021-06-07 2021-09-10 广州博冠信息科技有限公司 直播数据的生成方法、装置、存储介质及电子设备
WO2022257480A1 (zh) * 2021-06-07 2022-12-15 广州博冠信息科技有限公司 直播数据的生成方法、装置、存储介质及电子设备
CN113382275B (zh) * 2021-06-07 2023-03-07 广州博冠信息科技有限公司 直播数据的生成方法、装置、存储介质及电子设备
CN113298025A (zh) * 2021-06-11 2021-08-24 浙江华消科技有限公司 目标对象的确定方法及装置、存储介质、电子装置

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