CN107316281B - 图像处理方法、装置和终端设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种图像处理方法、装置和终端设备，其中，该方法包括：确定待处理图像中，配饰品所在区域；对所述待处理图像中除所述配饰品所在区域外的其它区域，进行美化处理。由此，实现了对图像进行美化处理时，仅处理待处理图像中，除配饰品所在区域外的其它区域，从而避免了祛除斑点的同时，会把配饰品当成斑点处理，优化了图像处理效果，改善了用户体验。

Description

图像处理方法、装置和终端设备

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置和终端设备。

背景技术

随着科技的发展和数字便携设备的普及，数字摄像装置被大量的应用于各种终端设备 中，而图像美化功能也成为终端设备中常用的功能。用户通过数字摄像装置拍摄图片后， 通过图像美化功能进行简单的处理，即可得到一幅精美的图像。而针对人像的图像美化， 通常要做的操作为将图像中一些不想展现的元素祛除，例如祛除图像中人脸上的痘、斑、 痣等。

现有的图像处理方法，在进行美颜祛斑时，在祛除斑点的同时，会把配饰品，如眼镜 边框当成斑点处理，导致镜框边缘被模糊；且对眼镜边框周边的斑点进行祛除时，祛斑效 果不理想，用户体验差。

发明内容

本发明的目的旨在至少在一定程度上解决上述的技术问题之一。

为此，本申请的第一个目的在于提出一种图像处理方法，实现了在对图像进行美化处 理时，仅处理待处理图像中，除配饰品所在区域外的其它区域，从而避免了祛除斑点的同 时，会把配饰品当成斑点处理，优化了图像处理效果，改善了用户体验。

本申请的第二个目的在于提出一种图像处理装置。

本申请的第三个目的在于提出一种终端设备。

本申请的第四个目的在于提出一种计算机可读存储介质。

为了解决上述问题，本申请第一方面提出一种图像处理方法，所述方法包括：

确定待处理图像中，配饰品所在区域；

对所述待处理图像中除所述配饰品所在区域外的其它区域，进行美化处理。

本申请实施例提供的图像处理方法，首先确定待处理图像中，配饰品所在区域，然后 对待处理图像中除配饰品所在区域外的其它区域，进行美化处理。由此，实现了对图像进 行美化处理时，仅处理待处理图像中，除配饰品所在区域外的其它区域，从而避免了祛除 斑点的同时，会把配饰品当成斑点处理，优化了图像处理效果，改善了用户体验。

为了解决上述问题，本申请第二方面提出一种图像处理装置，其中，所述图像处理装 置包括：

第一确定模块，用于确定待处理图像中，配饰品所在区域；

处理模块，用于对所述待处理图像中除所述配饰品所在区域外的其它区域，进行美化 处理。

本申请实施例提供的图像处理装置，首先确定待处理图像中，配饰品所在区域，然后 对待处理图像中除配饰品所在区域外的其它区域，进行美化处理。由此，实现了对图像进 行美化处理时，仅处理待处理图像中，除配饰品所在区域外的其它区域，从而避免了祛除 斑点的同时，会把配饰品当成斑点处理，优化了图像处理效果，改善了用户体验。

为了解决上述问题，本申请第三方面提出一种终端设备，包括：壳体、处理器、存储器、电路板和电源电路，其中，所述电路板安置在所述壳体围成的空间内部，所述处理器 和所述存储器设置在所述电路板上；所述电源电路，用于为所述终端设备的各个电路或器 件供电；所述存储器用于存储可执行程序代码；所述处理器通过读取所述存储器中存储的 可执行程序代码，来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于执行如第一方面所述 的图像处理方法。

本申请实施例提供的终端设备，首先确定待处理图像中，配饰品所在区域，然后对待 处理图像中除配饰品所在区域外的其它区域，进行美化处理。由此，实现了对图像进行美 化处理时，仅处理待处理图像中，除配饰品所在区域外的其它区域，从而避免了祛除斑点 的同时，会把配饰品当成斑点处理，优化了图像处理效果，改善了用户体验。

为了解决上述问题，本申请第四方面提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算 机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如第一方面所述的图像处理方法。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明 显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显 和容易理解，其中：

图1是本申请一个实施例的图像处理方法的流程图；

图1a是本申请一个实施例的眼镜边框模型的示例图；

图1b是利用图1a所示的眼镜边框模型进行配饰品区域识别的示例图；

图2是本申请另一个实施例的图像处理方法的流程图；

图3是本申请一个实施例的图像处理方法的示例图；

图4是本申请一个实施例的图像处理装置的结构图；

图5是本申请另一个实施例的图像处理装置的结构图；

图6是本申请一个实施例的终端设备的结构图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同 或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描 述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

下面参考附图描述本发明实施例的图像处理方法、装置和终端设备。

本发明各实施例针对利用现有的图像处理方法，进行美颜祛斑时，在祛除斑点的同时， 会把配饰品，如眼镜边框当成斑点处理，导致镜框边缘被模糊；且对眼镜边框周边的斑点 进行祛除时，祛斑效果不理想，用户体验差的问题，提出一种图像处理方法。本发明实施 例提供的图像处理方法，在对图像进行美化处理时，仅处理待处理图像中，除配饰品所在 区域外的其它区域，从而避免了祛除斑点的同时，会把配饰品当成斑点处理，优化了图像 处理效果，改善了用户体验。

下面结合图1对本申请实施例的图像处理方法进行说明。

图1是本申请一个实施例的图像处理方法的流程图。

如图1所示，该方法包括：

步骤101，确定待处理图像中，配饰品所在区域。

其中，本发明实施例提供的图像处理方法，可以由本发明实施例提供的图像处理装置 执行。具体的，该图像处理装置，可以被配置在任意具有图像处理功能的终端设备中。

需要注意的是，终端设备的类型很多，可以根据应用需要进行选择，例如：手机、IPAD、 电脑、佩戴设备等。

其中，配饰品，可以是人脸区域中的眼镜、鼻钉，也可以是人体颈部区域的项链，还可以是待处理图像中，人体任意皮肤裸露区域佩戴的配饰品等等。

具体的，上述步骤101，具体包括：

确定待处理图像中，配饰品所在区域包括的各第一像素点。

可以理解的是，在本发明实施例中，确定待处理图像中，配饰品所在区域之前，首先 需要确定待处理图像中包含配饰品。以确定人脸区域中包括配饰品为例，在步骤101之前， 还可以包括：

确定待处理的图像中的人脸区域；

利用预设的配饰品模型，对人脸区域进行局部特征点比对，确定人脸区域中包括配饰 品。

其中，预设的配饰品模型，可以是根据配饰品的类型、形状等属性，确定的模型。

具体实现时，首先需要采集佩戴配饰品和无配饰品的人脸图像，形成有标签的人脸图 像数据，然后对人脸图像进行边缘检测和特征提取，基于提取的数据特征训练BP神经网络 模型、CNN模型、RNN模型等，以生成预设的配饰品模型。

确定了待处理的图像中的人脸区域后，即可对待处理图像进行边缘检测和特征提取， 然后利用预设的配饰品模型，对人脸区域进行局部特征点比对，从而确定人脸区域中包括 配饰品，进而确定配饰品所在区域包括的各第一像素点。

需要说明的是，可以采用特征点比对的方式，将人脸区域的每个像素点均与配饰品模 型对应的特征进行比对，以确定人脸区域中的配饰品所在的区域包含的像素点。或者，为 了加快配饰品所在区域的识别速度，也可以根据预设的配饰品模型的结构、形状等特点， 通过模糊匹配的方式，确定配饰品所在的区域包含的像素点。

举例来说，若配饰品为眼镜，由于只有当眼镜中的镜片为透明色时，才能识别到被镜 片遮挡区域内包含的斑点，因此对配饰品为眼镜的图像进行美化时，只需确定眼镜边框所 在的区域即可。而通常情况下，由于眼镜边框的形状及大小均在一定范围内，因此在识别 人脸区域中的眼镜边框所在的区域时，可以首先确定眼镜边框的一个顶点，然后以确定的 点为起始点，根据预设的眼镜边框的形状及大小，确定眼镜边框的区域。

例如，预设的眼镜边框的模型如图1a所示，其中，该模型中，以B点为参考点，每个眼镜框的长边a的长度为8个像素点，宽度为2个像素点，短边b的长度为6个像素点， 宽度为2个像素点，横梁的c的长度为5个像素点，宽度为2个像素点，且横梁c的最左 侧两个像素点，分别距离B点的竖直长度为2个像素点和3个像素点，距离B点的水平长 度为9个像素点。

若待处理的图像中的人脸区域如图1b中的A区域所示。由于通常情况下，眼镜位于人 脸区域的中部偏上区域，因此，在本发明实施例中，可以首先利用预设的眼镜边框模型对 应的特征值，与待处理图像中眼镜边框通常所处的区域中的边界点进行特征比对，以确定 待处理图像中，眼镜边框的顶点B。然后则可以确定该图像中，眼镜框的长边a所在的区域包括：B点、C点(B点下方的像素点)，及B点和C点右侧的8个像素点。并根据相同 方法，确定眼镜边框的其它边框，从而确定整个眼镜边框的区域。

可以理解的是，确定待处理图像中，人体颈部区域或其它任意皮肤裸露区域佩戴的配 饰品所在区域时，也可以先确定待处理图像中的人脸区域，然后根据人体的特征，确定皮 肤裸露区域具体是人体的哪个部位，从而根据该部位对应的配饰品模型，对该区域进行局 部特征点比对，以确定该区域中包括配饰品，进而确定配饰品所在区域包括的各像素点。

步骤102，对所述待处理图像中除所述配饰品所在区域外的其它区域，进行美化处理。

具体的，确定了待处理图像中，配饰品所在区域后，祛除人脸中的斑点，即对斑点所 在区域包括的像素点进行美化处理时，即可仅对配饰品所在区域外的其它区域进行美化， 即不对配饰品所在区域包括的各第一像素点进行处理，从而避免将配饰品当作斑点进行处 理，优化了图像处理效果，改善了用户体验。

可以理解的是，人脸中的斑点、痣等，通常为黑、棕等颜色，若配饰品的颜色与人脸中的斑点、痣等颜色差异较大，则容易区分，从而在对人脸中的斑点、痣等进行处理时， 配饰品可能不会被当作斑点处理。若配饰品的颜色与人脸中的斑点、痣等颜色类似，则对 人脸中的斑点、痣等进行处理时，配饰品极易被当作斑点进行处理，导致配饰品边缘被模 糊。因此，在本发明实施例中，可以根据配饰品的颜色，确定在美化处理图像时，是否对 配饰品所在区域包括的第一像素点进行美化处理。

即，在步骤102之前，还可以根据配饰品所在区域的属性信息，确定配饰品的颜色满 足预设的条件。

其中，属性信息，用来表征配饰品所在区域包括的各第一像素点的颜色信息。具体的， 第一像素点的属性信息，可以是第一像素点的RGB颜色值或表示第一像素点颜色的其它信 息。

预设的条件，可以根据需要设定。例如，若对待处理图像进行美化处理时，处理的为 黑色的像素点，则需要确定配饰品所在区域的颜色是否为与黑色相近的颜色；若对待处理 图像进行美化处理时，处理的为棕色的像素点，则需要确定配饰品所在区域的颜色是否为 与棕色相近的颜色。

若配饰品所在区域的颜色满足预设的条件，即配饰品会在美化处理过程中，被美化处 理，则可以对待处理图像中，除配饰品所在区域外的其它区域进行处理，从而避免将配饰 品所在区域包括的像素点作为待处理的像素点进行处理。

本申请实施例提供的图像处理方法，首先确定待处理图像中，配饰品所在区域，然后 对待处理图像中除配饰品所在区域外的其它区域，进行美化处理。由此，实现了在对图像 进行美化处理时，仅处理待处理图像中，除配饰品所在区域外的其它区域，从而避免了祛 除斑点的同时，会把配饰品当成斑点处理，优化了图像处理效果，改善了用户体验。

通过上述分析可知，可以在进行图像美化处理时，仅处理待处理图像中，除配饰品所 在区域外的其它区域，从而避免祛除斑点的同时，会把配饰品当成斑点处理，下面结合图 2，对本申请实施例提供的图像处理方法中，对待处理图像进行美化处理的过程进行进一步 说明。

图2是本申请另一个实施例的图像处理方法的流程图。

如图2所示，该方法包括：

步骤201，确定待处理的图像中的人脸区域。

步骤202，利用预设的配饰品模型，对人脸区域进行局部特征点比对，确定人脸区域 中包括配饰品。

步骤203，确定待处理图像中，配饰品所在区域包括的各第一像素点。

其中，上述步骤201-步骤203的具体实现过程和实现原理，可以参照上述实施例中步 骤101的详细描述，此处不再赘述。

步骤204，确定待美化的第二像素点。

其中，第二像素点，指根据美化要求，确定的待处理图像中，除配饰品所在区域外的 其它区域包括的像素点，比如，痘、斑点、痣等用户不想展现的元素所在区域包括的像素点。

具体实现时，第二像素点，可以是用户手动确定的，也可以是图像处理装置自动确定 的，此处不作限制。

步骤205，判断与第二像素点对应的滤波区域中，是否包括第一像素点。

步骤206，若包括，则在对第二像素点进行美化处理时，调整位于滤波区域中的第一 像素点的权重值。

具体实现时，可以通过高斯滤波、均值滤波、中值滤波等方法，对待处理图像中，第二像素点进行美化处理。

以通过高斯滤波对待处理图像中，第二像素点进行美化处理为例，通常对待美化的像 素点进行美化处理时，首先对高斯函数进行离散化，并将离散点上的高斯函数值作为权重 值；然后根据各权重值，对第二像素点对应的RGB三个分量分别在一定范围邻域内做加权 求和；最后再将三个分量分别对应的加权平均结果进行整合，得到第二像素点美化后的各 颜色分量。

或者，也可以先将待处理图像转化为灰度图像；然后对高斯函数进行离散化，将离散 点上的高斯函数值作为权重值；再根据各权重值，对第二像素点的灰度值做一定范围邻域 内的加权求和，得到第二像素点美化后的灰度值。

在本发明实施例中，第二像素点对应的滤波区域，即为对第二像素点进行美化处理时， 确定的对第二像素点的RGB分量或灰度值进行加权求和的一定范围内的邻域范围。具体的， 可以根据对第二像素点进行美化处理的具体方法，确定滤波区域的大小。

举例来说，如图3a所示，假设滤波区域为包含第二像素点A及周围像素点的共5*5个 像素点，根据高斯函数确定的各像素点对应的权重值如表1所示。若采用现有的美化处理 方式，在将待处理图像转化为灰度图像后，可以将表1中的各像素点的权重值与图3a中的 各像素点对应的灰度值，作加权求和，得到第二像素点A美化后的灰度值。

表1根据高斯函数确定的5*5个权重值

0.003	0.0133	0.0219	0.0133	0.003
					0.0133	0.0596	0.0983	0.0596	0.0133
0.0219	0.0983	0.1621	0.0983	0.0219
					0.0133	0.0596	0.0983	0.0596	0.0133
0.003	0.0133	0.0219	0.0133	0.003

或者，也可以将表1中的各像素点对应的权重值，与图3a中的各像素点分别对应的RGB分量分别做加权求和，再将三个分量分别对应的加权求和结果进行整合，得到第二像素点A美化后的各颜色分量。

可以理解的是，若第二像素点对应的滤波区域中，包括第一像素点，即，第二像素点 对应的滤波区域中，包括配饰品，而配饰品的颜色与斑点、痣等的颜色相近，或者配饰品的颜色与人脸皮肤的颜色差异较大，则若采用现有的美化处理方式，利用滤波区域中的各像素点，对第二像素点进行美化处理时，由于配饰品的影响，可能会使第二像素点的美化效果不好。

例如，假设配饰品为眼镜边框，若如图3a所示，眼镜边框的颜色与斑点A的颜色相近， 则利用含有眼镜边框的滤波区域，对第二像素点进行美化后，得到的第二像素点A的颜色 可能会比美化前第二像素点A的颜色略浅，但是仍然可以用肉眼将斑点A分辨出来。

因此在本发明实施例中，若第二像素点对应的滤波区域中，包括第一像素点，则可以 对滤波区域中的第一像素点的权重值进行调整。

具体的，可以根据配饰品所在区域包括的第一像素点的各RGB颜色分量，确定配饰品 的颜色是否与人脸斑点、痣等颜色相近，或者配饰品的颜色是否与人脸皮肤的颜色差异较 大，若是，则将位于滤波区域中的第一像素点的权重值调整为零。

举例来说，如图3a所示，假设配饰品为眼镜边框，滤波区域为包含第二像素点A及周 围像素点的共5*5个像素点，根据高斯函数确定的各权重值如表1所示。由于第二像素点A对应的滤波区域中，包括眼镜边框所在区域包括的第一像素点，而眼镜边框的颜色与斑点、痣等的颜色相近，则如表2所示，可以将各第一像素点对应的权重值调整为零。则在 将待处理图像转化为灰度图像后，可以将调整后的各像素点对应的权重值与图3a中的各像素点对应的灰度值，作加权求和，得到第二像素点美化后的灰度值。

表2调整后的5*5个权重值

或者，也可以将表2中的各像素点对应的权重值，与图3a中的各像素点分别对应的RGB分量分别做加权求和，再将三个分量分别对应的加权求和结果进行整合，得到第二像素点A美化后的各颜色分量。

进一步的，由于配饰品可能为多种颜色，因此，在对滤波区域中的第一像素点的权重 值进行调整时，还可以根据配饰品的颜色，调整位于滤波区域中的第一像素点的权重值。

具体实现时，可以根据配饰品所在区域包括的第一像素点的各RGB颜色分量，确定配 饰品的颜色，进而对位于滤波区域中的第一像素点的权重值进行调整。若配饰品的颜色较 深，或与人脸皮肤的颜色差异较大，则可以将滤波区域中的第一像素点的权重值调整为尽 可能小的值，或调整为零，以减小第一像素点对第二像素点的美化处理产生的影响；若配 饰品的颜色较浅，或与人脸皮肤的颜色差异较小，则第一像素点对第二像素点的美化处理 产生的影响较小，此时可以将滤波区域中的第一像素点的权重值调整为比原权重值稍小的 值。

举例来说，如图3a所示，假设配饰品为眼镜边框，滤波区域为包含第二像素点A及周 围像素点的共5*5个像素点，第二像素点A对应的滤波区域中，包括眼镜边框所在区域包括的第一像素点，根据高斯函数确定的各权重值如表1所示。若眼镜边框的颜色为黑色， 则如表2所示，可以将各第一像素点对应的权重值调整为零。并根据调整后的各像素点对 应的权重值与图3a中的各像素点对应的灰度值或RGB颜色分量，作加权求和，得到第二像 素点美化后的灰度值或RGB颜色分量。若眼镜边框的颜色为白色，则可以将各第一像素点 对应的权重值调整为如表3所示的值。并根据调整后的各像素点对应的权重值与图3a中的 各像素点对应的灰度值或RGB颜色分量，作加权求和，得到第二像素点美化后的灰度值或 RGB颜色分量。

表3调整后的5*5个权重值

或者，在本发明实施例中，若第二像素点对应的滤波区域中，包括第一像素点，还可 以通过对第二像素点对应的滤波区域进行调整，从而使调整后的滤波区域中不包括第一像 素点。即，步骤206还可以是：

调整第二像素点的滤波区域，以使调整后的滤波区域中不包括第一像素点。

举例来说，如图3a所示，假设配饰品为眼镜边框，滤波区域为包含第二像素点A及周 围像素点的共5*5个像素点，根据高斯函数确定的各权重值如表1所示。由于第二像素点A对应的滤波区域中，包括眼镜边框所在区域包括的第一像素点，而眼镜边框的颜色与斑点、痣等的颜色相近，则可以如图3b所示，将第二像素点A对应的滤波区域调整为3*3个 像素点，调整后的滤波区域对应的各权重值如表4所示。则在将待处理图像转化为灰度图 像后，可以将调整后的各权重值与图3b中的各像素点对应的灰度值，作加权求和，得到第 二像素点美化后的灰度值。

表4调整后的3*3个权重值

需要说明的是，在本发明实施例中，也可以不论待处理的第二像素对应的滤波区域中 是否包括第一像素点，只要第二像素点对应的滤波区域中的任一像素点的颜色较深或与人 脸肤色差异较大，都将颜色较深或与人脸肤色差异较大的像素点对应的权重值调整为零， 从而避免颜色较深或与人脸肤色差异较大的像素点对图像处理的效果产生影响。

本申请实施例提供的图像处理方法，首先确定待处理的图像中的人脸区域，然后利用 预设的配饰品模型，对人脸区域进行局部特征点比对，确定人脸区域中包括配饰品，再确 定待处理图像中，配饰品所在区域包括的各第一像素点及待美化的第二像素点，若第二像 素点对应的滤波区域中，包括第一像素点，则在对第二像素点进行美化处理时，调整位于 滤波区域中的第一像素点的权重值。由此，实现了在对图像进行美化处理时，仅处理待处 理图像中，除配饰品所在区域外的其它区域，从而避免了祛除斑点的同时，会把配饰品当 成斑点处理，且通过在对图像进行美化处理时，调整位于滤波区域中的第一像素点的权重 值，或调整滤波区域，优化了图像处理效果，改善了用户体验。

图4是本申请一个实施例的图像处理装置的结构图。

如图4所示，该图像处理装置包括：

第一确定模块41，用于确定待处理图像中，配饰品所在区域；

处理模块42，用于对所述待处理图像中除所述配饰品所在区域外的其它区域，进行美 化处理。

其中，本实施例提供的图像处理装置，可以被配置在任意具有图像处理功能的终端设 备中。需要注意的是，终端设备的类型很多，可以根据应用需要进行选择，例如：手机、IPAD、电脑、佩戴设备等。

在本实施例一种可能的实现形式中，上述第一确定模块41，具体用于：

确定所述待处理图像中，配饰品所在区域包括的各第一像素点。

在本实施例另一种可能的实现形式中，上述处理模块42，具体用于：

确定待美化的第二像素点；

判断与所述第二像素点对应的滤波区域中，是否包括所述第一像素点；

若包括，则在对所述第二像素点进行美化处理时，调整位于所述滤波区域中的第一像 素点的权重值。

进一步的，上述处理模块42，还用于：

根据所述配饰品的颜色，调整位于所述滤波区域中的第一像素点的权重值。

在本实施例另一种可能的实现形式中，上述处理模块42，还用于：

确定待美化的第二像素点；

判断与所述第二像素点对应的滤波区域中，是否包括所述第一像素点；

若包括，则调整所述第二像素点的滤波区域，以使调整后的滤波区域中不包括所述第 一像素点。

需要说明的是，前述实施例中对图像处理方法实施例的解释说明也适用于该实施例的 图像处理装置，此处不再赘述。

本申请实施例提供的图像处理装置，首先确定待处理图像中，配饰品所在区域，然后 对待处理图像中除配饰品所在区域外的其它区域，进行美化处理。由此，实现了在对图像 进行美化处理时，仅处理待处理图像中，除配饰品所在区域外的其它区域，从而避免了祛 除斑点的同时，会把配饰品当成斑点处理，优化了图像处理效果，改善了用户体验。

图5是本申请另一个实施例的图像处理装置的结构图。

如图5所示，在图4所示的基础上，该图像处理装置，还包括：

第二确定模块51，用于确定所述待处理的图像中的人脸区域；

第三确定模块52，用于利用预设的配饰品模型，对所述人脸区域进行局部特征点比对， 确定所述人脸区域中包括配饰品。

第四确定模块53，用于根据所述配饰品所在区域的属性信息，确定所述配饰品的颜色 满足预设的条件。

需要说明的是，前述实施例中对图像处理方法实施例的解释说明也适用于该实施例的 图像处理装置，此处不再赘述。

本申请实施例提供的图像处理装置，首先确定待处理图像中，配饰品所在区域，然后 对待处理图像中除配饰品所在区域外的其它区域，进行美化处理。由此，实现了在对图像 进行美化处理时，仅处理待处理图像中，除配饰品所在区域外的其它区域，从而避免了祛 除斑点的同时，会把配饰品当成斑点处理，优化了图像处理效果，改善了用户体验。

本发明再一方面实施例还提出一种终端设备。

图6是本申请一个实施例提供的终端设备的结构图。

其中，终端设备的类型很多，可以根据应用需要进行选择，例如：手机、IPAD、电脑、佩戴设备等。图6以终端设备为手机进行示意。

如图6所示，该终端设备包括：壳体601、处理器602、存储器603、电路板604和电 源电路605，其中，所述电路板604安置在所述壳体601围成的空间内部，所述处理器602 和所述存储器603设置在所述电路板604上；所述电源电路605，用于为所述终端设备的 各个电路或器件供电；所述存储器603用于存储可执行程序代码；所述处理器602通过读 取所述存储器603中存储的可执行程序代码，来运行与所述可执行程序代码对应的程序， 以用于执行如前述实施例中的图像处理方法。

需要说明的是，前述对图像处理方法实施例的解释说明也适用于该实施例的终端设备， 其实现原理类似，此处不再赘述。

本申请实施例提供的终端设备，首先确定待处理图像中，配饰品所在区域，然后对待 处理图像中除配饰品所在区域外的其它区域，进行美化处理。由此，实现了在对图像进行 美化处理时，仅处理待处理图像中，除配饰品所在区域外的其它区域，从而避免了祛除斑 点的同时，会把配饰品当成斑点处理，优化了图像处理效果，改善了用户体验。

为达上述目的，本申请实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程 序，当该程序被处理器执行时实现如前述实施例中的图像处理方法。

为达上述目的，本申请实施例提出了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中 的指令处理器执行时，执行如前述实施例中的图像处理方法。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或 者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任 何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖 非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要 素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设 备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实 现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令 执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行 系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设 备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布 线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读 存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式 光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸 或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解 译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机 存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实 施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或 固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下 列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路 的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现 场可编程门阵列(FPGA)等。

需要说明的是，在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料 或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的 情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者 特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述 不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以 在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领 域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进 行结合和组合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的， 不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例 进行变化、修改、替换和变型。

Claims (7)

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

确定待处理图像中，配饰品所在区域包括的各第一像素点；其中，所述配饰品所在区域为眼镜的眼镜边框的区域，所述眼镜的镜片为透明色，识别所述眼镜边框的区域包括：确定眼镜边框的一个顶点，然后以确定的点为起始点，根据预设的眼镜边框的形状和大小，确定眼镜边框的区域；

对所述待处理图像中除所述配饰品所在区域外的其它区域，进行美化处理；

所述对所述图像中除所述配饰品所在区域外的其它区域，进行美化处理，包括：

确定待美化的第二像素点；

判断与所述第二像素点对应的滤波区域中，是否包括第一像素点；

若包括，则在对所述第二像素点进行美化处理时，根据所述配饰品的颜色，调整位于所述滤波区域中的第一像素点的权重值。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述图像中除所述配饰品所在区域外的其它区域，进行美化处理，包括：

确定待美化的第二像素点；

判断与所述第二像素点对应的滤波区域中，是否包括第一像素点；

若包括，则调整所述第二像素点的滤波区域，以使调整后的滤波区域中不包括所述第一像素点。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述确定待处理图像中，配饰品所在区域之前，还包括：

确定所述待处理的图像中的人脸区域；

利用预设的配饰品模型，对所述人脸区域进行局部特征点比对，确定所述人脸区域中包括配饰品。

4.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对所述待处理图像中除所述配饰品所在区域的其它区域，进行美化处理之前，还包括：

根据所述配饰品所在区域的属性信息，确定所述配饰品的颜色满足预设的条件。

5.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

第一确定模块，用于确定待处理图像中，配饰品所在区域，所述确定待处理图像中，配饰品所在区域，包括：

确定所述待处理图像中，配饰品所在区域包括的各第一像素点；

处理模块，用于对所述待处理图像中除所述配饰品所在区域外的其它区域，进行美化处理；

其中，所述对所述图像中除所述配饰品所在区域外的其它区域，进行美化处理，包括：

确定待美化的第二像素点；

判断与所述第二像素点对应的滤波区域中，是否包括第一像素点；

若包括，则在对所述第二像素点进行美化处理时，调整位于所述滤波区域中的第一像素点的权重值；

所述调整位于所述滤波区域中的第一像素点的权重值，包括：

根据所述配饰品的颜色，调整位于所述滤波区域中的第一像素点的权重值。

6.一种终端设备，其特征在于，包括：壳体、处理器、存储器、电路板和电源电路，其中，所述电路板安置在所述壳体围成的空间内部，所述处理器和所述存储器设置在所述电路板上；所述电源电路，用于为所述终端设备的各个电路或器件供电；所述存储器用于存储可执行程序代码；所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码，来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于执行如权利要求1-3中任一所述的图像处理方法。

7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-3中任一所述的图像处理方法。

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