CN108090876A - 一种图像处理方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种图像处理方法及装置，该方法包括：对目标图像进行保边滤波处理，获得第一处理图像；对目标图像中各个像素点的亮度分量进行提高亮度处理，获得提亮图像；基于目标图像、第一处理图像以及提亮图像，进行图像融合处理，获得图像处理结果。应用本发明实施例提供的方案进行图像处理，通过对目标图像进行保边滤波处理，能够滤除图像中的噪声，然后通过对目标图像中的各个像素点的亮度分量进行提高亮度操作，能够对目标图像中原有的细小的纹理进行保留，对上述获得的图像以及目标图像进行图像融合操作，得到的图像处理结果，保留了目标图像中原有的细小纹理，提高图像处理结果的精确度，使得图像处理结果在效果上更加自然、真实。

Description

一种图像处理方法及装置
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种图像处理方法及装置。
背景技术
近年来，随着各种拍照摄像设备的逐步普及，尤其是近年来智能手机以及拍照数码产品的更新换代，使得拍摄的门槛变低，人们可以随时随地的拍摄图像，但是在自然条件下所拍摄的图像通常含有一些瑕疵，例如，在拍摄人物特写时，人物面部可能存在一些痘印、斑印等瑕疵。由于用户的审美水平日益提升，对拍摄的照片或视频的质量要求也越来越高，因此需要对拍摄后的图像或视频进行处理。
目前，对图像或视频进行处理常用的方法是保边滤波法，即采用保边滤波方法对图像中的每一个像素点进行滤波处理，得到处理后的图像。保边滤波法是一种能够保留图像中的边缘部分，同时又能够滤除图像中噪声的方法，应用上述方法虽然能够获得比较理想的图像处理结果，但是通常情况下采用滤波方法对图像进行处理时，易造成图像细节信息丢失，上述方法也不例外，例如图像中可能会存在大量的形如毛发、皮肤皱纹等细小纹理，在采用上述方法进行滤波的过程中，图像中原有的上述细小纹理将丢失，进而导致图像变得比较模糊，这也导致了获得的图像处理结果存在较大的失真。
可见，采用上述方法对图像进行处理，不易保留图像中的细小纹理，获得的图像处理结果存在较大的失真，从而使得该图像处理结果在视觉上不自然。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种图像处理方法及装置，以提高图像处理结果的精确度，使得图像处理结果在效果上更加自然、真实。
为达到上述目的，本发明实施例公开了一种图像处理方法，该方法包括：
对目标图像进行保边滤波处理，获得第一处理图像；
对所述目标图像中各个像素点的亮度分量进行提高亮度处理，获得提亮图像；
基于所述目标图像、所述第一处理图像以及所述提亮图像，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果。
优选的，所述对所述目标图像中各个像素点的亮度分量进行提高亮度处理，获得提亮图像，包括：
按照预设提亮调整曲线对所述目标图像中各个像素点的亮度分量进行提高亮度处理，获得提亮图像。
优选的，所述基于所述目标图像、所述第一处理图像以及所述提亮图像，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果，包括：
根据所述目标图像和所述第一处理图像，建立针对所述目标图像的提亮反差蒙版，其中，所述提亮反差蒙版，表示所述目标图像中各个像素点的亮度分量与所述第一处理图像中对应像素点的偏暗程度；
根据所述目标图像、所述提亮图像和所述提亮反差蒙版，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果。
优选的，所述根据所述目标图像、所述提亮图像和所述提亮反差蒙版，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果，包括：
对所述提亮反差蒙版进行提高对比度处理；
根据所述目标图像、所述提亮图像和进行提高对比度处理后的提亮反差蒙版，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果。
优选的，所述根据所述目标图像和所述第一处理图像，建立针对所述目标图像的提亮反差蒙版，包括：
根据如下公式，建立针对所述目标图像的提亮反差蒙版：
maskLighten＝clamp(ColorSB-Color0,0+0.5,0,1)；
其中，Color0,0为所述目标图像中目标像素点的像素值，ColorSB为所述第一处理图像中与所述目标像素点对应的像素值，maskLighten为针对所述目标像素点在提亮反差蒙版中对应像素点的像素值，clamp(x,min Val,max Val)＝min(max(x,min Val),maxVal)，所述目标像素点为所述目标图像中任一像素点。
优选的，在所述基于所述目标图像、所述第一处理图像以及所述提亮图像，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果之前，所述方法还包括：
对所述目标图像中各个像素点的亮度分量进行降低亮度处理，获得压暗图像；
所述基于所述目标图像、所述第一处理图像以及所述提亮图像，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果，包括：
基于所述目标图像、所述第一处理图像、所述提亮图像以及所述压暗图像，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果。
优选的，所述基于所述目标图像、所述第一处理图像、所述提亮图像以及所述压暗图像，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果，包括：
根据所述目标图像和所述第一处理图像，建立针对所述目标图像的提亮反差蒙版，其中，所述提亮反差蒙版，表示所述目标图像中各个像素点的亮度分量与所述第一处理图像中对应像素点的偏暗程度；
根据所述目标图像和所述第一处理图像，建立针对所述目标图像的压暗反差蒙版，其中，所述压暗反差蒙版，表示所述目标图像中各个像素点的亮度分量与所述第一处理图像中对应像素点的偏亮程度；
根据所述目标图像、所述提亮图像和所述提亮反差蒙版，获得提亮调整图像；
根据所述目标图像、所述压暗图像和所述压暗反差蒙版，获得压暗调整图像；
按照第一图像融合规则对所述提亮调整图像和所述压暗调整图像进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果。
优选的，所述根据所述目标图像和所述第一处理图像，建立针对所述目标图像的压暗反差蒙版，包括：
根据如下公式，建立针对所述目标图像的压暗反差蒙版：
maskDarken＝clamp(-ColorSB+Color0,0+0.5,0,1)；
其中，Color0,0为所述目标图像中目标像素点的像素值，ColorSB为所述第一处理图像中与所述目标像素点对应的像素值，maskDarken为针对所述目标像素在压暗反差蒙版中对应像素点的像素值，clamp(x,min Val,max Val)＝min(max(x,min Val),max Val)，所述目标像素点为所述目标图像中任一像素点。
优选的，所述方法还包括：
提取所述目标图像中各个像素点在预设颜色通道的颜色信息，获得通道图像；
按照第二图像融合规则对所述图像处理结果和所述通道图像进行图像融合处理，获得所述目标图像的优化处理结果。
优选的，所述对目标图像进行保边滤波处理，获得第一处理图像，包括：
按照以下方式对所述目标图像中的每一像素进行滤波处理，获得第一处理图像：
按照预设的像素点采样规则，在以当前滤波像素点为中心的预设区域内的像素中进行采样，获得采样像素点，其中，所述当前滤波像素点为所述目标图像中的像素点；
根据所述采样像素点的像素值和所述当前滤波像素点的像素值，对所述当前滤波像素点进行滤波处理。
为达到上述目的，本发明实施例还公开了一种图像处理装置，所述装置包括：
第一获得模块，用于对目标图像进行保边滤波处理，获得第一处理图像；
第二获得模块，用于对所述目标图像中各个像素点的亮度分量进行提高亮度处理，获得提亮图像；
第三获得模块，用于基于所述目标图像、所述第一处理图像以及所述提亮图像，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果。
优选的，所述第二获得模块，具体用于：
按照预设提亮调整曲线对所述目标图像中各个像素点的亮度分量进行提高亮度处理，获得提亮图像。
优选的，所述第三获得模块，包括：
第一建立子模块，用于根据所述目标图像和所述第一处理图像，建立针对所述目标图像的提亮反差蒙版，其中，所述提亮反差蒙版，表示所述目标图像中各个像素点的亮度分量与所述第一处理图像中对应像素点的偏暗程度；
第一获得子模块，用于根据所述目标图像、所述提亮图像和所述提亮反差蒙版，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果。
优选的，所述第一获得子模块，具体用于：
对所述提亮反差蒙版进行提高对比度处理；
根据所述目标图像、所述提亮图像和进行提高对比度处理后的提亮反差蒙版，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果。
优选的，所述第一建立子模块，具体用于：
根据如下公式，建立针对所述目标图像的提亮反差蒙版：
maskLighten＝clamp(ColorSB-Color0,0+0.5,0,1)；
其中，Color0,0为所述目标图像中目标像素点的像素值，ColorSB为所述第一处理图像中与所述目标像素点对应的像素值，maskLighten为针对所述目标像素点在提亮反差蒙版中对应像素点的像素值，clamp(x,min Val,max Val)＝min(max(x,min Val),maxVal)，所述目标像素点为所述目标图像中任一像素点。
优选的，所述装置还包括：
第四获得模块，用于对所述目标图像中各个像素点的亮度分量进行降低亮度处理，获得压暗图像；
所述第三获得模块，具体用于：
基于所述目标图像、所述第一处理图像、所述提亮图像以及所述压暗图像，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果。
优选的，所述第三获得模块，包括：
所述第一建立子模块，用于根据所述目标图像和所述第一处理图像，建立针对所述目标图像的提亮反差蒙版，其中，所述提亮反差蒙版，表示所述目标图像中各个像素点的亮度分量与所述第一处理图像中对应像素点的偏暗程度；
第二建立子模块，用于根据所述目标图像和所述第一处理图像，建立针对所述目标图像的压暗反差蒙版，其中，所述压暗反差蒙版，表示所述目标图像中各个像素点的亮度分量与所述第一处理图像中对应像素点的偏亮程度；
第二获得子模块，用于根据所述目标图像、所述提亮图像和所述提亮反差蒙版，获得提亮调整图像；
第三获得子模块，用于根据所述目标图像、所述压暗图像和所述压暗反差蒙版，获得压暗调整图像；
第四获得子模块，用于按照第一图像融合规则对所述提亮调整图像和所述压暗调整图像进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果。
优选的，所述第二建立子模块，具体用于：
根据如下公式，建立针对所述目标图像的压暗反差蒙版：
maskDarken＝clamp(-ColorSB+Color0,0+0.5,0,1)；
其中，Color0,0为所述目标图像中目标像素点的像素值，ColorSB为所述第一处理图像中与所述目标像素点对应的像素值，maskDarken为针对所述目标像素在压暗反差蒙版中对应像素点的像素值，clamp(x,min Val,max Val)＝min(max(x,min Val),max Val)，所述目标像素点为所述目标图像中任一像素点。
优选的，所述装置还包括：
第五获得模块，用于提取所述目标图像中各个像素点在预设颜色通道的颜色信息，获得通道图像；
第六获得模块，用于按照第二图像融合规则对所述图像处理结果和所述通道图像进行图像融合处理，获得所述目标图像的优化处理结果。
优选的，所述第一获得模块，具体用于：
按照以下方式对所述目标图像中的每一像素进行滤波处理，获得第一处理图像：
按照预设的像素点采样规则，在以当前滤波像素点为中心的预设区域内的像素中进行采样，获得采样像素点，其中，所述当前滤波像素点为所述目标图像中的像素点；
根据所述采样像素点的像素值和所述当前滤波像素点的像素值，对所述当前滤波像素点进行滤波处理。
由上可见，在本发明实施例提供的方案中，通过目标图像进行保边滤波处理，获得第一处理图像；对所述目标图像中各个像素点的亮度分量进行提高亮度处理，获得提亮图像；基于所述目标图像、所述第一处理图像以及所述提亮图像，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果。应用本发明实施例提供的方案进行图像处理，通过对目标图像进行保边滤波处理，能够滤除图像中的噪声，然后通过对目标图像中的各个像素点的亮度分量进行提高亮度操作，能够对目标图像中原有的细小的纹理进行保留，可见，对上述获得的图像以及目标图像进行图像融合操作，得到的图像处理结果，保留了目标图像中原有的细小纹理，提高图像处理结果的精确度，使得图像处理结果在效果上更加自然、真实。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一实施例提供的图像处理方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种针对像素点P(0,0)的采样像素点的示意图；
图3为本发明实施例提供的一种具体的提亮调整曲线示意图；
图4为本发明另一实施例提供的图像处理方法的流程示意图；
图5为本发明再一实施例提供的图像处理方法的流程示意图；
图6为本发明一实施例提供的图像处理装置的结构示意图；
图7为本发明另一实施例提供的图像处理装置的结构示意图；
图8为本发明再一实施例提供的图像处理装置的结构示意图。
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、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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。
下面通过具体实施例，对本发明进行详细的说明。
本发明具体实施例中，*均代表乘号，表示相乘的关系。
图1为本发明一实施例提供的图像处理方法的流程示意图，该方法包括步骤：
S101：对目标图像进行保边滤波处理，获得第一处理图像。
本领域技术人员能够理解的是，图像由像素点组成，通常情况下，图像包含有大量的像素点，每个像素点均有与其对应的像素值，这些像素点共同构成了一幅图像。在自然条件下所拍摄的图像通常含有一些瑕疵，例如，在拍摄人物特写时，人物面部可能存在一些痘印、斑印等瑕疵，这样拍摄获得的图像中就会包含上述的这些瑕疵。通常我们称这些瑕疵为噪声，一般情况下，图像中的噪声分布在图像中偏暗的区域，并且噪声所在区域的像素点的像素值与其相邻像素点的像素值存在较大的差异，如果不能有效的去除这些噪声的话，可能使得拍摄获得的图像显示的内容不够美观，用户丧失自信。
基于上述噪声对应像素点的特征，来对图像中的噪声进行消除。图像滤波技术能够有效的滤除图像中存在的噪声部分，目前的图像滤波技术有多种实现方法，常见的图像滤波技术有保边滤波、线性滤波、高斯滤波、导向图滤波、联合滤波等等，但比较经典且滤波效果较为理想的方法为保边滤波，而保边滤波的具体方式也有多种，例如双边滤波、中值滤波以及表面模糊等。
示例性的，以保边滤波的具体方式为表面模糊为例进行说明，表面模糊是一种图像卷积处理方法，该方法的原理为：针对图像中任意一个像素点，将该像素点与相邻区域内的像素点对应的像素值进行加权计算，计算出相应的加权平均值，之后根据计算出的加权平均值对该像素点对应的像素值进行调整，从而达到模糊的目的；上述的处理过程简单来说就是减小当前的像素点与其相邻的像素点之间的差距，过滤掉那些与相邻像素点差距较大的像素点，由于噪声所在区域的像素点与其相邻像素点的属性值存在较大的差异，因此，通过上述方法对图像进行滤波，能够有效的滤除图像中的噪声部分，获得较为理想的处理效果，在本发明实施例中，称需要进行滤波处理的原图像为目标图像，对该目标图像进行滤波处理后获得的图像称之为第一处理图像。
进行上述滤波处理时，可以通过设备的CPU进行处理。另外，由于图像的数据量较大，而GPU(Graphics Processing Unit，图形处理器)具有并行程度高、处理速度快的特点，所以进行上述滤波处理时，也可以通过设备的GPU进行处理。
示例性的，假设目标图像为图像A，其中，图像A中存在噪声B，噪声B对应有多个噪声像素点，GPU正在对其中的一个噪声像素点b进行滤波处理时，假设在进行滤波前设定的相邻区域为大小为5*5的像素区域，其中，噪声像素点b处在5*5像素区域的中心，也就是噪声像素点b处在5*5像素区域的第3行第3列的位置上，可以对这25个像素点的像素值进行加权求平均计算，获得对应的加权平均值，然后将该加权平均值作为噪声像素点b的像素值。对上述25个像素点的像素值进行加权求平均的方式有多种，举例而言，可以直接对这25个像素点的像素值进行求平均，即每个像素点对应的权重都是一样的。还可以设置噪声像素点b对应的权重较大，而其他的24个像素对应的权重较小，比如，先对除噪声像素点b外的24个像素点的像素值求平均，得到一个平均值，然后将该平均值与噪声像素点b进行加权计算，例如可以设置噪声像素点b对应的权重为2，而其他24个像素点的像素值的平均值对应的权重为1，进行加权求平均计算，获得加权平均值，并将该加权平均值作为噪声像素点b的像素值。
上述仅以噪声像素点b为例来对保边滤波的过程进行说明的，对于图像A中的任意一个像素点a来说，其过程均与上述噪声像素点b的处理过程相同，可见，在对上述图像A中所有的像素点进行处理之后，能够获得针对图像A的第一处理图像。
需要说明的是，上述设置的相邻区域的大小以及对相邻区域内像素点的像素值进行加权求平均的方式仅为本发明实施例的一种示例，本申请并不对设置的相邻区域的大小以及对相邻区域内像素点的像素值进行加权求平均的具体形式进行任何限定。
由上可知，目标图像包含有大量的像素点，GPU需要对目标图像中的每一个像素点进行一次上述的处理过程，针对目标图像中的每个像素点来说，如果设置的相邻区域比较大的话，那么也就是说该相邻区域内包含像素点的数量将会很多，尽管GPU具有并行程度高的特性，但是如果处理每个像素点时均计算大量的数据的情况下，会极大的增加GPU的运算压力，造成图像处理速度下降。
综合考虑上述情况，为了能够降低GPU的运算压力，提高图像处理的速度，本发明实施例提供的一种具体实现方式中，所述对目标图像进行保边滤波处理，获得第一处理图像，可以按照以下方式对所述目标图像中的每一像素进行滤波处理，获得第一处理图像：
按照预设的像素点采样规则，在以当前滤波像素点为中心的预设区域内的像素中进行采样，获得采样像素点，其中，所述当前滤波像素点为所述目标图像中的像素点；
根据所述采样像素点的像素值和所述当前滤波像素点的像素值，对所述当前滤波像素点进行滤波处理。
示例性的，还以上述图像A为例对本发明实施例进行说明，针对噪声像素点b来说，设置的相邻区域为大小为5*5的像素区域，其中，噪声像素点b处在5*5像素区域的中心上，也就是噪声像素点b处在5*5像素区域的第3行第3列的位置上，这里噪声像素点b就是当前滤波像素点。参见图2，为本发明实施例提供的一种针对像素点P(0,0)的采样像素点的示意图，图中深灰色像素点P(0,0)即为当前滤波像素点，也就是这里所指的噪声像素点b，如图2可见，可以按照二维坐标的方式对相邻区域内的像素点进行命名，以当前滤波像素点为原点，也就是像素点P(0,0)，对大小为5*5的像素区域内的其余24个像素点按照与像素点P(0,0)的位置关系进行命名，得到像素点P(-2,-2)-像素点P(2,2)，具体请参见图2所示。
假设预设的像素点采样规则为：在相邻区域内以像素点P(0,0)为中心，选取每正方形外圈的四个顶点作为采样像素点，并且个正方形边长上各一个像素点选取一个作为像素点，按照上述的像素点采样规则可以最终得到的采样像素点为图2所示的浅灰色像素点，即像素点P(-1,-1)、像素点P(-1,1)、像素点P(1,1)、像素点P(1,-1)、像素点P(-2,-2)、像素点P(-2,2)、像素点P(2,2)、像素点P(2,-2)、像素点P(-2,0)、像素点P(0,2)、像素点P(2,0)、像素点P(0,-2)共12个采样像素点。
在获得上述12个采样像素点之后，根据获得的这12个采样点像素和当前滤波像素点，计算其对应的加权平均值，并将计算出的加权平均值作为当前滤波像素点对应的像素值。
例如，根据上述获得的像素点P(-1,-1)、像素点P(-1,1)、像素点P(1,1)、像素点P(1,-1)、像素点P(-2,-2)、像素点P(-2,2)、像素点P(2,2)、像素点P(2,-2)、像素点P(-2,0)、像素点P(0,2)、像素点P(2,0)、像素点P(0,-2)共12个采样像素点，以及像素点P(0,0)，可以采用如下公式进行计算：
上式中，Color0,0为所述目标图像中目标像素点(当前滤波像素点)的像素值，ColorSB为第一处理图像中与所述目标像素点对应的像素值，即针对目标像素点的计算值，Coloru,v为对应采样像素点的像素值，其中，u、v分别代表u轴(横轴)和v轴(纵轴)，例如Color2,2表示像素点P(2,2)对应的像素值；distance表示欧式距离，ratio为归一化参数，ratio具体参见下式：
由上可见，对于同样大小的相邻区域来说，需要计算的像素点仅为采样像素点，这样计算加权平均值的运算量明显减少，能够有效的提高运算的速度，进而提高图像处理的整体速度。
但需要说明的是，图2仅为本发明实施例提供的一种具体的示例，对于预设的像素点采样规则，除了上述的方式外，还可以有多种具体形式，例如，按照一定的数量或者一定的比例，随机的从相邻区域内的像素中进行选择，得到对应的采样像素点。因此，本发明实施例并不对预设的像素点采样规则的具体内容做明确限定。
S102：对所述目标图像中各个像素点的亮度分量进行提高亮度处理，获得提亮图像。
本领域技术人员可以理解的是，对于目标图像来说，它通常以一种颜色空间的数据格式进行存储，上述所说的颜色空间，又称彩色模型(又称彩色空间或彩色系统)它的用途是在某些标准下用通常可接受的方式对彩色加以说明。常见的颜色空间有RGB、YUV、YCbCr、HSV、CMY以及Lab等。现有的颜色空间之间可以通过现有的颜色空间转换关系式进行相互转化，例如，RGB颜色空间与YCbCr颜色空间可以通过如下颜色空间转化关系式进行转化，颜色空间转化关系式为：
Y＝0.257*R+0.564*G+0.098*B+16；
Cb＝-0.148*R-0.291*G+0.439*B+128；
Cr＝0.439*R-0.368*G-0.071*B+128。
因此，不难理解的，可以按照上述的颜色空间转化关系式将目标图像中所有像素点对应的像素值R(红色)、G(绿色)、B(蓝色)分量，转化为YCbCr颜色空间中的Y(亮度)、Cb和Cr(色度)分量。不管目标图像是以哪种颜色空间的数据格式进行保存的，均能够最终转化为包含亮度分量的颜色空间。
由上可知，图像中的噪声一般分布在图像中偏暗的区域，按照上述过程对目标图像进行保边滤波处理能够过滤掉目标图像中的噪声，但是上述的保边滤波过程是针对目标图像中的每一个像素点的，而目标图像中存在大量的形如毛发、皮肤皱纹等细小纹理，在采用上述方法进行滤波的过程中，由于这些细小的纹理可能会比较暗也就是与相邻的像素点在亮度分量上存在一定的差距，因此，在对目标图像进行保边滤波时，上述的这些细小纹理将被认为是噪声，与实际的噪声一并被滤除，如果直接将上述对目标图像进行保边滤波后获得的第一处理图像作为图像处理结果的话，将丢失目标图像中原有的上述细小纹理，这也将直接导致获得的图像处理结果存在失真的问题。
考虑到上述的情况，在本发明实施例提供的方案中，在对目标图像进行保边滤波处理的同时，还需要对目标图像中的每个像素点对应的亮度分量进行提高亮度处理，这样能够使得目标图像中较暗的上述细小纹理的亮度分量能够增加，进而缩小与相邻的像素点之间在亮度分量上的差异，在不同的图像中，对每个像素点的亮度分量进行提高亮度处理时，提高的程度是不同的，即使是同一幅图像，对不同位置处的像素点，对亮度分量的提高程度也是不同的。例如，图像A中本来就已经很亮的像素点，对于这些已经较量的像素点来说，可以不对其对应的亮度分量进行提高，或者是进行提高的程度很小，而对图像A中那些细小纹理对应的像素点的亮度分量进行提高亮度处理时，提高的程度可以适当的大一点。
因此，在本发明实施例提供的一种具体实现方式中，对所述目标图像中各个像素点的亮度分量进行提高亮度处理，获得提亮图像，可以为：
按照预设提亮调整曲线对所述目标图像中各个像素点的亮度分量进行提高亮度处理，获得提亮图像。
由上可知，在同一幅图像A中，在对不同亮度的像素点进行提高亮度处理时，提高的程度会有所不同，具体的，对图像A中的各像素点的亮度分量进行提高亮度处理可以按照预设提亮调整曲线进行，如图3所示，为本发明实施例提供的一种具体的提亮调整曲线示意图，图3中实线为针对上述像素点进行提高亮度处理后对应的亮度分量值，x轴表示进行提高亮度处理前像素点对应的亮度分量值，y轴表示对该像素点进行提高亮度处理之后的亮度分量值。
图3中所示的为进行归一化之后的提亮调整曲线示意图，假设目标图像在亮度分量上对应的取值范围为[0，255]，如果目标图像中存在亮度分量值为100的像素点a，那么，在对该像素点a进行提高亮度处理时，对应在x轴的取值为100/255，假设经过提高亮度处理之后获得该像素点a在y轴上的值为130/255，也就是对像素点a进行提高亮度处理之后得到的亮度分量值为130，可见，经过提高亮度处理能够使像素点a的亮度增加；还如果目标图像中还存在亮度分量值为240的像素点a’，按照图3所示的提亮调整曲线对像素点a’进行上述的提高亮度处理，可以获得该像素点a’在y轴上的值为242/255，也就是对像素点a’进行提高亮度处理之后得到的亮度分量值为242，上述可以仅对像素点a’的亮度分量进行提高，对于像素点a’的其他分量可以保持不变，例如，假设图像A是以YCbCr颜色空间的格式进行存储的，对于像素值为Y＝100，Cb＝110，Cr＝100的像素点a，按照图3所示的提亮调整曲线对像素点a的亮度分量Y进行提高亮度处理之后，像素点a对应的亮度分量值Y＝130，而对于其他两个色度分量Cb、Cr可以保持不变，那么，对像素点a的亮度分量进行提高亮度处理之后，获得的像素值为Y＝130，Cb＝110，Cr＝100。
综上可见，按照上述规则，可以对目标图像中的所有像素点的亮度分量进行提高亮度处理，进而得到针对目标图像的调整图像，同时能够对目标图像中不同亮度分量值的像素点进行不同程度的提高亮度处理，以防止获得的提亮图像整体过亮，出现泛白的现象。
需要强调的是，上述的图3仅为本发明实施例提供的一种具体的提亮调整曲线的示意图，在实际应用中，预设提亮调整曲线的具体内容多种多样，可根据实际的目标图像进行设置，因此，本发明实施例不对上述预设提亮调整曲线的具体内容进行任何限定。
由于GPU具有并行程度高的特性，可以实现同时对目标图像的多种处理过程，例如，上述的对目标图像进行保边滤波处理，以及对目标图像中各个像素点的亮度分量进行提高亮度处理是可以同时进行的，但在本发明实施例提供的方案中，并不对上述各处理过程是否同时进行做进一步的限定。
S103：基于所述目标图像、所述第一处理图像以及所述提亮图像，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果。
综上可见，通过上述对目标图像进行处理之后，可得到第一处理图像以及针对目标图像的提亮图像。在获得上述的第一处理图像以及提亮图像之后，可以根据第一处理图像、提亮图像以及目标图像，按照一定的融合规则进行图像融合处理。例如，将目标图像与第一图像按照进行图像融合处理，获得融合图像1，然后将该融合图像1与提亮图像进行图像融合处理，获得融合图像2，该融合图像2作为图像处理结果。还例如，将目标图像分别与第一处理图像以及提亮图像进行图像融合处理，分别获得融合图像5以及融合图像6，然后再将融合图像5和融合图像6进行一次图像融合处理，将融合后的图像作为图像处理结果。再例如，直接将目标图像、第一处理图像以及提亮图像进行图像融合处理，将融合后的图像作为图像处理结果。还或者，可以对目标图像、第一处理图像以及提亮图像进行其他方式的处理，最终获得图像处理结果。
具体的，在本发明实施例提供的一种具体实现方式中，所述基于所述目标图像、所述第一处理图像以及所述提亮图像，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果，可以：
根据所述目标图像和所述第一处理图像，建立针对所述目标图像的提亮反差蒙版，其中，所述提亮反差蒙版，表示所述目标图像中各个像素点的亮度分量与所述第一处理图像中对应像素点的偏暗程度；
根据所述目标图像、所述提亮图像和所述提亮反差蒙版，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果。
在本发明实施例提供的一种具体实现方式中，所述根据所述目标图像和所述第一处理图像，建立针对所述目标图像的提亮反差蒙版，可以：
根据如下公式，建立针对所述目标图像的提亮反差蒙版：
maskLighten＝clamp(ColorSB-Color0,0+0.5,0,1)；
其中，Color0,0为所述目标图像中目标像素点的像素值，ColorSB为所述第一处理图像中与所述目标像素点对应的像素值，maskLighten为针对所述目标像素点在提亮反差蒙版中对应像素点的像素值，clamp(x,min Val,max Val)＝min(max(x,min Val),maxVal)，所述目标像素点为所述目标图像中任一像素点。其中，x为clamp函数的变量，min Val为预设最小值，max Val为预设最大值，对照上述公式可知，x＝ColorSB-Color0,0+0.5，minVal＝0，max Val＝1。
上述clamp函数的意义在于，将变量x与预设最小值min Val相比，取其中的最大值，即max(x,min Val)，然后将获得的最大值与预设最大值max Val相比取其中的最小值作为clamp的值，可见，若变量x的值小于预设最小值min Val时，则max(x,min Val)得到的最大值为min Val，那么最终获得的clamp的值为min Val；若变量x的值大于预设最大值maxVal时，由于预设最大值max Val是大于预设最小值min Val的，因此，变量x的值必然大于预设最小值min Val，那么max(x,min Val)得到的最大值为x，然后将获得的最大值与预设最大值max Val相比，由于变量x的值大于预设最大值max Val的，所以，最终得获得的clamp的值为max Val；这样能够限制最终获得的计算值的范围。由上可知，上式中变量x＝ColorSB-Color0,0+0.5，在归一化之后目标像素点的像素值取值范围为：[0，1]，其中的0.5为中间值，此处加上0.5是为了调整maskLighten的取值范围，若目标像素点在第一处理图像中的对应像素值ColorSB大于其在目标图像中对应的像素值Color0,0，此时表明目标图像偏暗，变量x＝ColorSB-Color0,0+0.5>0.5，则对应的maskLighten取值范围为(0.5，1]，即获得的maskLighten值大于0.5，进而能够使目标图像变亮。同时，变量x＝ColorSB-Color0,0+0.5的取值处于预设最大值max Val和预设最小值min Val之间，也就是-0.5<ColorSB-Color0,0≤0.5，这样即使目标像素点在第一处理图像中的对应像素值ColorSB与其在目标图像中对应的像素值Color0,0之间部的差值很大，其差值的范围也不会超出(-0.5，0.5]，这样可以防止目标像素点对应的ColorSB与Color0,0差距过大。
由上可知，通过公式：可得到ColorSB，假设图像A是以RGB颜色空间的数据格式进行保存的，且图像A中存在像素值为R＝128、G＝150、B＝90的像素点a1(目标像素点)，根据前述的各采样像素点的像素值以及像素点a1的像素值，可以利用上述ColorSB的公式求得像素点a1在第一处理图像中与像素点a1对应的像素值，假设计算得到的ColorSB为R＝140、G＝145、B＝120。
需要说明的是，上式中的Color0,0为目标像素点的像素值中包括R、G、B三个分量，每个三个分量均能够独立按照上述公式运算，例如，计算目标像素点的像素值中R分量时，可以将目标像素点像素值的R＝128以及各采样像素点对应像素值中的R分量值代入上式，可计算出ColorSB中对应的R分量值，假设计算得到的ColorSB中对应的R＝140；按照同样的计算过程，可以对目标像素点的像素值中的其他分量进行计算，例如，通过上述过程计算得到的ColorSB可以为R＝140、G＝145、B＝120。
由上可知的是，不同的颜色空间之间均能够进行转化，因此，可以将上述的RGB颜色空间转化为YCbCr颜色空间，假设对计算得到的ColorSB为R＝140、G＝145、B＝120进行转化之后对应的亮度分量Y＝120，而像素点a1对应的像素值R＝128、G＝150、B＝90进行转化之后对应的亮度分量Y＝95，为了适应不同的颜色空间中的亮度分量的取值范围，通常将上述的亮度分量进行归一化处理，在YCbCr颜色空间下，亮度分量Y的取值范围为[0，255]，那么，经过归一化之后，像素点a1对应的ColorSB的亮度分量值为120/255，像素点a1对应亮度分量值为95/255，在获得归一化后的亮度分量值之后，便可以将上述归一化之后的亮度分量值代入公式：maskLighten＝clamp(ColorSB-Color0,0+0.5,0,1)中，可以计算获得针对像素点a1的maskLighten，以Color0,0＝95/255、ColorSB＝120/255为例来说，按照上式可得maskLighten＝clamp(120/255-95/255+0.5,0,1)，其中x＝120/255-95/255+0.5＝0.6，minVal＝0，max Val＝1，而由上可知clamp函数的表达式为clamp(x,min Val,max Val)＝min(max(x,min Val),max Val)，最终可计算出maskLighten＝0.6。
可见，按照上述的过程，可以获得图像A中所有的像素点对应的maskLighten，根据所有的maskLighten建立针对图像A的提亮反差蒙版。
需要说明的是，上述在对目标图像进行保边滤波处理获得第一处理图像时，需要计算像素点的所有分量，而在建立提亮反差蒙版时，可以只关注颜色空间中的亮度分量变化，因此，为了节省计算量，在利用公式maskLighten＝clamp(ColorSB-Color0,0+0.5,0,1)进行计算时，可以仅根据亮度分量进行计算；不过实际上，还可以综合的根据亮度分量以及其他的分量来进行计算，最终建立提亮反差蒙版，因此，本申请不对上述的具体内容做明确限定。
在建立好提亮反差蒙版之后，可以根据目标图像、提亮图像和提亮反差蒙版进行图像融合处理，例如，可以按照以下融合函数对目标图像、提亮图像和提亮反差蒙版进行图像融合处理，融合函数可以为mix函数，具体可以为：
resLighten＝mix(Color0,0,LightenColor0,0,maskLighten)；
式中，Color0,0为所述目标图像中目标像素点的像素值；LightenColor0,0为提亮图像中与目标像素点对应的像素值；maskLighten为针对所述目标像素点在提亮反差蒙版中对应像素点的像素值；resLighten为对目标图像、提亮图像和提亮反差蒙版中的目标像素点进行图像融合处理得到的像素值，也就是图像处理结果中与目标像素点对应的像素值；mix函数的表达式为mix(x,y,a)＝(1-a)*x+a*y；上述所说的目标像素点为目标图像中任一像素点。
按照上述mix函数的表达式可知式中的x＝Color0,0，y＝LightenColor0,0，a＝maskLighten，假设图像A(目标图像)中像素点a1(目标像素点)的像素值Color0,0为：Y＝95、Cb＝110、Cr＝105，针对图像A的提亮图像中与像素点a1对应的像素值LightenColor0,0为：Y＝120、Cb＝135、Cr＝125，根据第一处理图像和图像A建立的提亮反差蒙版中对应像素点a1的像素值maskLighten＝0.6，将上述的个参数代入mix函数的表达式中，可以计算出resLighten为：Y＝0.4*95+0.6*120＝110、Cb＝0.4*110+0.6*135＝125、Cr＝0.4*105+0.6*125＝117。
由上可见，按照上述的计算过程，能够对目标图像、提亮图像和提亮反差蒙版中所有的像素点进行图像融合处理，获得针对每个像素点的resLighten，所有像素点对应的resLighten构成了融合图像，也就是图像处理结果。
除上述方式外，本发明实施例提供的再一具体实现方式中，所述根据所述目标图像、所述提亮图像和所述提亮反差蒙版，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果，可以：
对所述提亮反差蒙版进行提高对比度处理；
根据所述目标图像、所述提亮图像和进行提高对比度处理后的提亮反差蒙版，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果。
由于在对目标图像进行保边滤波处理时，是通过计算相邻区域内像素点与目标图像中像素点的加权平均值的方式实现的，通常情况下，尽管目标图像中存在与相邻区域内像素点的像素值差异比较大的像素点，但是经过对相邻区域内的多个像素点进行加权平均计算之后，计算得到的加权平均值则与目标图像中原像素点的像素值差距并不大，因此，根据目标图像和第一处理图像建立的提亮反差蒙版的对比度比较低，为了进一步的提高提亮反差蒙版的对比度，以使得目标图像中那些处于噪声像素点和正常像素点之间的像素点能够与噪声点拉开差距，进而防止误判的现象。本发明实施例提供的方案中，可以对提亮反差蒙版进行提高对比度处理，提高对比度的方法有多种，例如，强光混合、线性光混合、柔光混合等处理手段，因此，本发明实施例对提亮反差蒙版进行提高对比度处理的具体过程做进一步限定。
假设采用强光混合的方式对提亮反差蒙版进行提高对比度处理之后，得到提高对比度处理后的提亮反差蒙版为根据如下公式获得的，具体的，公式可以为：
其中，RmaskLighten为对提亮反差蒙版中目标像素点的maskLighten进行提高对比度处理之后的值。由上述公式可见，若maskLighten小于0.5时，2×maskLighten必然小于1，那么，获得的RmaskLighten也将小于maskLighten。若maskLighten大于0.5小于1时，1-(1-maskLighten)等于maskLighten本身，由于1-maskLighten小于1，那么(1-maskLighten)×(1-maskLighten)必然小于1-maskLighten，因此，1-(1-maskLighten)×(1-maskLighten)大于1-(1-maskLighten)＝maskLighten。可见，通过上述的公式，能够将小于0.5的maskLighten调整的更小，将大于0.5的maskLighten调整的更大，按照上述的规则，可以对提亮反差蒙版中所有的像素点进行上述操作，进而获得进行提高对比度处理后的提亮反差蒙版。
可以理解的是，根据目标图像、提亮图像和进行提高对比度处理后的提亮反差蒙版，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果的过程与上述未对提亮反差蒙版进行提高对比度之前的处理过程相同，不同之处仅在于公式RmaskLighten与上述公式maskLighten对应的具体内容，因此，本发明实施例不再赘述该过程，相同之处请参见对应部分说明。
综上可见，应用图1提供的实施例，通过对目标图像进行保边滤波处理，能够滤除图像中的噪声，然后通过对目标图像中的各个像素点的亮度分量进行提高亮度操作，能够对目标图像中原有的细小的纹理进行保留，可见，对上述获得的图像以及目标图像进行图像融合操作，得到的图像处理结果，保留了目标图像中原有的细小纹理，提高图像处理结果的精确度，使得图像处理结果在效果上更加自然、真实。
如图4所示，为本发明另一实施例提供的图像处理方法的流程示意图，除包括图1中的步骤S101-S103之外，该方法还包括步骤：
S104：对所述目标图像中各个像素点的亮度分量进行降低亮度处理，获得压暗图像。
本领域技术人员能够理解的是，对于图像来说，通常情况下图像中的瑕疵等噪声大多处在图像中较暗的区域，但图像中还可能存在偏亮的瑕疵，例如：白色毛发、白色亮斑等，这些偏亮的瑕疵往往与其相邻的像素点之间差异较大，只要体现在亮度分量上的差异，通常偏亮的瑕疵对应的像素点在亮度分量值上大于与其相邻像素点的亮度分量值；如不能对上述的偏亮的瑕疵进行相应的处理，会使获得的图像处理结果不自然。
另一方面，考虑到前述在获得提亮图像时可能提亮过度，导致最终获得的图像处理结果泛白的情况，在本发明实施例提供的方案中，需要对目标图像中所有像素点的亮度分量进行降低亮度处理，获得压暗图像。
具体的，对目标图像中所有像素点的亮度分量进行降低亮度处理，获得压暗图像，可以：
按照预设的压暗调整曲线对所述目标图像中各个像素点的亮度分量进行提高亮度处理，获得压暗图像。
与前述对目标图像中每个像素点的亮度分量进行提高亮度处理过程相类似的，不同之处仅在于，在对目标图像中每个像素点的亮度分量进行提高亮度处理利用的是提亮调整曲线，而对目标图像中每个像素点的亮度分量进行降低亮度处理利用的是压暗调整曲线，由于获得压暗图像的过程类似与获得提亮图像的过程，因此，本发明实施例对获得压暗图像的具体过程不再赘述。
在上述包含步骤S104的情况下，所述基于所述目标图像、所述第一处理图像以及所述提亮图像，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果，具体可以为：
基于所述目标图像、所述第一处理图像、所述提亮图像以及所述压暗图像，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果。
在获得上述的第一处理图像、提亮图像以及压暗图像之后，可以根据第一处理图像、提亮图像、压暗图像以及目标图像，按照一定的融合规则进行图像融合处理。例如，将目标图像与第一处理图像按照进行图像融合处理，获得融合图像11，然后将该融合图像11与提亮图像进行图像融合处理，获得融合图像12，再将上述融合图像11与压暗图像进行图像融合处理，获得融合图像13，最后将融合图像12与融合图像13进行图像融合处理，获得融合图像14，该融合图像14作为图像处理结果。还例如，将目标图像分别与第一处理图像、提亮图像以及压暗图像进行图像融合处理，分别获得融合图像15、融合图像16以及融合图像17，然后再将融合图像15、融合图像16以及融合图像17进行一次图像融合处理，将融合后的图像作为图像处理结果。再例如，直接将目标图像、第一处理图像、提亮图像以及压暗图像进行图像融合处理，将融合后的图像作为图像处理结果。还或者，可以对目标图像、第一处理图像、提亮图像以及压暗图像进行其他方式的处理，最终获得图像处理结果。
具体的，在本发明实施例提供的一种具体实现方式中，所述基于所述目标图像、所述第一处理图像、所述提亮图像以及所述压暗图像，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果，可以：
根据所述目标图像和所述第一处理图像，建立针对所述目标图像的提亮反差蒙版，其中，所述提亮反差蒙版，表示所述目标图像中各个像素点的亮度分量与所述第一处理图像中对应像素点的偏暗程度；
根据所述目标图像和所述第一处理图像，建立针对所述目标图像的压暗反差蒙版，其中，所述压暗反差蒙版，表示所述目标图像中各个像素点的亮度分量与所述第一处理图像中对应像素点的偏暗亮程度；
根据所述目标图像、所述提亮图像和所述提亮反差蒙版，获得提亮调整图像；
根据所述目标图像、所述压暗图像和所述压暗反差蒙版，获得压暗调整图像；
按照第一图像融合规则对所述提亮调整图像和所述压暗调整图像进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果。
上述的根据目标图像和第一处理图像，建立针对目标图像的提亮反差蒙版的过程与前述的建立提亮反差蒙版的过程无异，同时，根据目标图像、提亮图像和提亮反差蒙版，获得的提亮调整图像，可以理解为是前述部分根据目标图像、提亮图像和提亮反差蒙版，进行图像融合处理获得的图像处理结果。
与上述根据目标图像和第一处理图像，建立针对目标图像的提高反差蒙版的过程类似的，根据目标图像和第一处理图像，建立针对目标图像的压暗反差蒙版，可以：
根据如下公式，建立针对目标图像的压暗反差蒙版：
maskDarken＝clamp(-ColorSB+Color0,0+0.5,0,1)；
其中，Color0,0为所述目标图像中目标像素点的像素值，ColorSB为所述第一处理图像中与所述目标像素点对应的像素值，maskDarken为针对所述目标像素在压暗反差蒙版中对应像素点的像素值，clamp(x,min Val,max Val)＝min(max(x,min Val),max Val)，所述目标像素点为所述目标图像中任一像素点。
由上可知，通过公式：可得到ColorSB，假设图像A是以YCbCr颜色空间的数据格式进行保存的，且图像A中存在像素值为Y＝205、Cb＝160、Cr＝165的像素点a2(目标像素点)，根据前述的各采样像素点的像素值以及像素点a2的像素值，可以利用上述计算ColorSB的公式求得像素点a2在第一处理图像中与像素点a2对应的像素值，假设计算得到的ColorSB为Y＝160、Cb＝140、Cr＝140。
为了适应不同的颜色空间中的亮度分量的取值范围，通常将上述的亮度分量进行归一化处理，在YCbCr颜色空间下，亮度分量Y的取值范围为[0，255]，那么，经过归一化处理之后，像素点a2对应的ColorSB的亮度分量值Y为160/255，像素点a2对应亮度分量值为205/255，在获得归一化处理之后的亮度分量值之后，便可以将上述进行归一化处理之后的亮度分量值代入公式：maskDarken＝clamp(-ColorSB+Color0,0+0.5,0,1)中，可以计算获得针对像素点a2的maskDarken，以Color0,0＝205/255、ColorSB＝160/255为例来说，按照上式可得maskDarken＝clamp(-160/255+205/255+0.5,0,1)，其中x＝-160/255+205/255+0.5＝0.68，Val＝0，Val＝1，而由上可知clamp函数的表达式为clamp(x,min Val,max Val)＝min(max(x,min Val),max Val)，最终计算出maskLighten＝0.68。
可见，按照上述的过程，可以获得图像A中所有的像素点对应的maskDarken，根据所有的maskDarken建立针对图像A的压暗反差蒙版。
同样需要说明的是，在根据目标图像与第一处理图像，建立压暗反差蒙版时，可以只关注颜色空间中的亮度分量变化，因此，为了节省计算量，在利用公式maskDarken＝clamp(-ColorSB+Color0,0+0.5,0,1)进行计算时，可以仅根据亮度分量进行计算；不过实际上，还可以综合的根据亮度分量以及其他的分量来进行计算，最终建立压暗反差蒙版，因此，本申请不对上述的具体内容做明确限定。
在建立好压暗反差蒙版之后，可以根据目标图像、压暗图像和压暗反差蒙版进行图像融合处理，例如，可以按照以下融合函数对目标图像、压暗图像和压暗反差蒙版进行图像融合处理，融合函数可以为mix函数，具体可以为：
resDarken＝mix(Color0,0,DarkenColor0,0,maskDarken)；
式中，Color0,0为所述目标图像中目标像素点的像素值；DarkenColor0,0为压暗图像中与目标像素点对应的像素值；maskDarken为针对所述目标像素点在压暗反差蒙版中对应像素点的像素值；resDarken为对目标图像、压暗图像和压暗反差蒙版中的目标像素点进行图像融合处理得到的像素值，也就压暗调整图像中与目标像素点对应的像素值；mix函数的表达式为mix(x,y,a)＝(1-a)*x+a*y，其中，x＝Color0,0，y＝DarkenColor0,0，a＝maskDarken；上述所说的目标像素点为目标图像中任一像素点。
按照上述的计算过程，能够对目标图像、压暗图像和压暗反差蒙版中所有的像素点进行图像融合处理，获得针对每个像素点的resDarken，所有像素点对应的resDarken构成了压暗调整图像。
在获得上述的提亮调整图像以及压暗调整图像之后，可以对提亮调整图像和压暗调整图像进行图像融合处理，例如，按照加权图像融合规则对提亮调整图像和压暗调整图像进行图像融合处理，具体的可参见如下公式：resImg＝k1*resLighten+k2*resDarken，其中，k1+k2＝1，k1为提亮调整图像的加权系数，k2为压暗调整图像的加权系数，reImg为对提亮调整图像和压暗调整图像进行加权融合之后得到的图像处理结果。
最为简单常见的可以设置k1＝k2＝0.5，即resImg＝0.5*resLighten+0.5*resDarken，也就是将提亮调整图像中像素点的像素值与压暗调整图像中对应像素点的像素值求平均。对提亮调整图像和压暗调整图像中的所有像素点进行上述计算，可以获得与提亮调整图像中像素点数量相同的新像素点，这些新像素点构成图像处理结果。
值得一提的是，上述对提亮调整图像和压暗调整图像进行加权图像融合处理仅为本发明实施例提供的图像融合处理的一种具体实现方式，对于图像融合处理的方式还有多种，例如，线性光融合、差值融合、正片叠底融合等等，因此，本申请对提亮调整图像和压暗调整图像进行图像融合处理的具体实现方式不做进一步限定。
综上可见，应用图4提供实施例，通过对目标图像中各像素点分别进行提稿亮度处理和降低亮度处理，分别获得提亮图像以及压暗图像，同时又结合第一处理图像以及目标图像对获得的提亮图像以及压暗图像进行调整，得到提亮调整图像和压暗调整图像，最后对提亮调整图像和压暗调整图像进行图像融合处理，通过上述的处理过程，能够对目标图像中偏亮或偏暗类型的瑕疵进行美化，同时降低亮度处理可以防止最终会获得的图像处理结果泛白的现象。
图5为本发明再一实施例提供的图像处理方法的流程示意图，该方法可以包括步骤S101-S103，还可以包括步骤：
S105：提取所述目标图像中各个像素点在预设颜色通道的颜色信息，获得通道图像。
为了使获得的图像处理结果中各像素点更加饱满，包含的细小纹理尽可能多，同时包含的噪声尽可能少。本领域技术人员能够理解的是，对于目标图像来说，它通常以一种颜色空间的数据格式进行存储，在该颜色空间中，目标图像均对应着不同的颜色通道，例如，若目标图像是以RGB颜色空间的数据格式进行存储的，那么，在RGB颜色空间中，目标图像将对应有R(红色)颜色通道、G(绿色)颜色通道以及B(蓝色)颜色通道。再例如，若目标图像是以CMY颜色空间的数据格式进行存储的，那么，在CMY颜色空间中，目标图像将对应有C(青色)颜色通道、M(洋红色)颜色通道以及Y(黄色)颜色通道。
在本发明实施例提供的方案中，可以提取目标图像中各个像素点在预设颜色通道的颜色信息，获得通道图像。提取目标图像中各个像素点在预设颜色通道的颜色信息可以但不限于采用拉普拉斯函数的方式实现，上述所说的预设颜色通道可以为颜色空间中的任意一个颜色通道。
通常情况下，颜色通道中包含有大量的细小纹理，但不同的颜色通道中包含的噪声数量也有所差异，例如，对于RGB颜色空间来说，R颜色通道中包含的噪声较少，而对于G颜色通道以及B颜色通道来说，这两个颜色通道中则包含的噪声较多。还例如，对于CMY颜色空间来说，C颜色通道中包含的噪声较M颜色通道和Y颜色通道中的少。通常情况下，颜色通道中包含的噪声较多的，在获取该颜色通道对应的通道图像时，获取的通道图像中也容易包含一些噪声，这样导致最终获得的图像处理结果不够美观，因此，为了使获得的通道图像中包含的噪声尽可能少，在提取目标图像中各个像素点在预设颜色通道的颜色信息，获得通道图像时，可以选取包含噪声数量较少的颜色通道作为预设颜色通道，示例性的，预设颜色通道可以具体为RGB颜色空间中的R颜色通道或CMY颜色空间中的C颜色通道。但本发明实施例并不对上述预设颜色通道的具体内容做明确限定。
值得强调的是，GPU在提取目标图像中各个像素点在预设颜色通道的颜色信息，获得通道图像时，可以与保边滤波处理或者提高亮度处理等同时进行，但考虑到GPU的运行压力以及硬件计算能力等因素，通常是在GPU空闲时来提取目标图像中各个像素点在预设颜色通道的颜色信息，获得通道图像。
S106：按照第二图像融合规则对所述图像处理结果和所述通道图像进行图像融合处理，获得所述目标图像的优化处理结果。
由上可知，提取目标图像中各个像素点在预设颜色通道的颜色信息，获得通道图像可以在GPU空闲时处理，如果是提前获得上述的通道图像的话，那么在等到获得图像处理结果之后，可以按照加权图像融合或者正片叠底融合等图像融合方式，对获得的图像处理结果以及通道图像进行图像融合处理，获得优化处理结果。
综上可见，应用图5提供的实施例，通过将获得的图像处理结果与通过提取颜色通道的颜色信息获得的通道图像进行图像融合处理，能够是的最终获得的优化处理结果中包含较多的细小纹理，使得得到的处理结果更加真实细腻，质感更强。同时上述在提取颜色通道的颜色信息获得通道图像可以在GPU空闲时进行，一定程度上能够减缓GPU的运算压力。
图6为本发明一实施例提供的图像处理装置的结构示意图，与图1提供的方法实施例相对应的，该装置包括：第一获得模块201、第二获得模块202和第三获得模块203。
第一获得模块201，用于对目标图像进行保边滤波处理，获得第一处理图像。
进一步的，上述的第一获得模块201，具体用于：
按照以下方式对所述目标图像中的每一像素进行滤波处理，获得第一处理图像：
按照预设的像素点采样规则，在以当前滤波像素点为中心的预设区域内的像素中进行采样，获得采样像素点，其中，所述当前滤波像素点为所述目标图像中的像素点；
根据所述采样像素点的像素值和所述当前滤波像素点的像素值，对所述当前滤波像素点进行滤波处理。
第二获得模块202，用于对所述目标图像中各个像素点的亮度分量进行提高亮度处理，获得提亮图像。
进一步的，上述的第二获得模块202，具体用于：
按照预设提亮调整曲线对所述目标图像中各个像素点的亮度分量进行提高亮度处理，获得提亮图像.
第三获得模块203，用于基于所述目标图像、所述第一处理图像以及所述提亮图像，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果。
进一步的，上述的第三获得模块，包括：第一建立子模块和第一获得子模块(图中未示出)。
第一建立子模块，用于根据所述目标图像和所述第一处理图像，建立针对所述目标图像的提亮反差蒙版，其中，所述提亮反差蒙版，表示所述目标图像中各个像素点的亮度分量与所述第一处理图像中对应像素点的偏暗程度。
更进一步的，上述的第一获得子模块，具体用于：
对所述提亮反差蒙版进行提高对比度处理；
根据所述目标图像、所述提亮图像和进行提高对比度处理后的提亮反差蒙版，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果。
实际应用中，上述的第一获得子模块，具体用于：
根据如下公式，建立针对所述目标图像的提亮反差蒙版：
maskLighten＝clamp(ColorSB-Color0,0+0.5,0,1)；
其中，Color0,0为所述目标图像中目标像素点的像素值，ColorSB为所述第一处理图像中与所述目标像素点对应的像素值，maskLighten为针对所述目标像素点在提亮反差蒙版中对应像素点的像素值，clamp(x,min Val,max Val)＝min(max(x,min Val),maxVal)，所述目标像素点为所述目标图像中任一像素点。
第一获得子模块，用于根据所述目标图像、所述提亮图像和所述提亮反差蒙版，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果。
应用图6提供的实施例，通过对目标图像进行保边滤波处理，能够滤除图像中的噪声，然后通过对目标图像中的各个像素点的亮度分量进行提高亮度操作，能够对目标图像中原有的细小的纹理进行保留，可见，对上述获得的图像以及目标图像进行图像融合操作，得到的图像处理结果，保留了目标图像中原有的细小纹理，提高图像处理结果的精确度，使得图像处理结果在效果上更加自然、真实。
图7为本发明另一实施例提供的图像处理装置的结构示意图，在图6提供实施例的基础上，该装置还包括：第四获得模块204。
第四获得模块204，用于对所述目标图像中各个像素点的亮度分量进行降低亮度处理，获得压暗图像。
在包或第四获得模块204的情况下，第三获得模块203，具体用于：
基于所述目标图像、所述第一处理图像、所述提亮图像以及所述压暗图像，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果。
更进一步的，上述的第三获得模块203，包括：所述第一建立子模块、第二建立子模块、第二获得子模块、第三获得子模块和第四获得子模块(图中未示出)。
所述第一建立子模块，用于根据所述目标图像和所述第一处理图像，建立针对所述目标图像的提亮反差蒙版，其中，所述提亮反差蒙版，表示所述目标图像中各个像素点的亮度分量与所述第一处理图像中对应像素点的偏暗程度。
第二建立子模块，用于根据所述目标图像和所述第一处理图像，建立针对所述目标图像的压暗反差蒙版，其中，所述压暗反差蒙版，表示所述目标图像中各个像素点的亮度分量与所述第一处理图像中对应像素点的偏亮程度。
第二获得子模块，用于根据所述目标图像、所述提亮图像和所述提亮反差蒙版，获得提亮调整图像。
实际应用中，上述的第二获得子模块，具体用于：
根据如下公式，建立针对所述目标图像的压暗反差蒙版：
maskDarken＝clamp(-ColorSB+Color0,0+0.5,0,1)；
其中，Color0,0为所述目标图像中目标像素点的像素值，ColorSB为所述第一处理图像中与所述目标像素点对应的像素值，maskDarken为针对所述目标像素在压暗反差蒙版中对应像素点的像素值，clamp(x,min Val,max Val)＝min(max(x,min Val),max Val)，所述目标像素点为所述目标图像中任一像素点。
第三获得子模块，用于根据所述目标图像、所述压暗图像和所述压暗反差蒙版，获得压暗调整图像。
第四获得子模块，用于按照第一图像融合规则对所述提亮调整图像和所述压暗调整图像进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果。
应用图7提供实施例，通过对目标图像中各像素点分别进行提稿亮度处理和降低亮度处理，分别获得提亮图像以及压暗图像，同时又结合第一处理图像以及目标图像对获得的提亮图像以及压暗图像进行调整，得到提亮调整图像和压暗调整图像，最后对提亮调整图像和压暗调整图像进行图像融合处理，通过上述的处理过程，能够对目标图像中偏亮或偏暗类型的瑕疵进行美化，同时降低亮度处理可以防止最终会获得的图像处理结果泛白的现象。
图8为本发明再一实施例提供的图像处理装置的结构示意图，在图6提供实施例的基础上，该装置还包括：第五获得模块205和第六获得模块206。
第五获得模块205，用于提取所述目标图像中各个像素点在预设颜色通道的颜色信息，获得通道图像。
第六获得模块206，用于按照第二图像融合规则对所述图像处理结果和所述通道图像进行图像融合处理，获得所述目标图像的优化处理结果。
应用图8提供的实施例，通过将获得的图像处理结果与通过提取颜色通道的颜色信息获得的通道图像进行图像融合处理，能够是的最终获得的优化处理结果中包含较多的细小纹理，使得得到的处理结果更加真实细腻，质感更强。同时上述在提取颜色通道的颜色信息获得通道图像可以在GPU空闲时进行，一定程度上能够减缓GPU的运算压力。
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。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本领域普通技术人员可以理解实现上述方法实施方式中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，这里所称得的存储介质，如：ROM/RAM、磁碟、光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (20)

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：
对目标图像进行保边滤波处理，获得第一处理图像；
对所述目标图像中各个像素点的亮度分量进行提高亮度处理，获得提亮图像；
基于所述目标图像、所述第一处理图像以及所述提亮图像，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标图像中各个像素点的亮度分量进行提高亮度处理，获得提亮图像，包括：
按照预设提亮调整曲线对所述目标图像中各个像素点的亮度分量进行提高亮度处理，获得提亮图像。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标图像、所述第一处理图像以及所述提亮图像，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果，包括：
根据所述目标图像和所述第一处理图像，建立针对所述目标图像的提亮反差蒙版，其中，所述提亮反差蒙版，表示所述目标图像中各个像素点的亮度分量与所述第一处理图像中对应像素点的偏暗程度；
根据所述目标图像、所述提亮图像和所述提亮反差蒙版，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标图像、所述提亮图像和所述提亮反差蒙版，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果，包括：
对所述提亮反差蒙版进行提高对比度处理；
根据所述目标图像、所述提亮图像和进行提高对比度处理后的提亮反差蒙版，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标图像和所述第一处理图像，建立针对所述目标图像的提亮反差蒙版，包括：
根据如下公式，建立针对所述目标图像的提亮反差蒙版：
maskLighten＝clamp(ColorSB-Color0,0+0.5,0,1)；
其中，Color0,0为所述目标图像中目标像素点的像素值，ColorSB为所述第一处理图像中与所述目标像素点对应的像素值，maskLighten为针对所述目标像素点在提亮反差蒙版中对应像素点的像素值，clamp(x,min Val,max Val)＝min(max(x,min Val),max Val)，所述目标像素点为所述目标图像中任一像素点。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述目标图像、所述第一处理图像以及所述提亮图像，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果之前，所述方法还包括：
对所述目标图像中各个像素点的亮度分量进行降低亮度处理，获得压暗图像；
所述基于所述目标图像、所述第一处理图像以及所述提亮图像，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果，包括：
基于所述目标图像、所述第一处理图像、所述提亮图像以及所述压暗图像，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标图像、所述第一处理图像、所述提亮图像以及所述压暗图像，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果，包括：
根据所述目标图像和所述第一处理图像，建立针对所述目标图像的提亮反差蒙版，其中，所述提亮反差蒙版，表示所述目标图像中各个像素点的亮度分量与所述第一处理图像中对应像素点的偏暗程度；
根据所述目标图像和所述第一处理图像，建立针对所述目标图像的压暗反差蒙版，其中，所述压暗反差蒙版，表示所述目标图像中各个像素点的亮度分量与所述第一处理图像中对应像素点的偏亮程度；
根据所述目标图像、所述提亮图像和所述提亮反差蒙版，获得提亮调整图像；
根据所述目标图像、所述压暗图像和所述压暗反差蒙版，获得压暗调整图像；
按照第一图像融合规则对所述提亮调整图像和所述压暗调整图像进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标图像和所述第一处理图像，建立针对所述目标图像的压暗反差蒙版，包括：
根据如下公式，建立针对所述目标图像的压暗反差蒙版：
maskDarken＝clamp(-ColorSB+Color0,0+0.5,0,1)；
其中，Color0,0为所述目标图像中目标像素点的像素值，ColorSB为所述第一处理图像中与所述目标像素点对应的像素值，maskDarken为针对所述目标像素在压暗反差蒙版中对应像素点的像素值，clamp(x,min Val,max Val)＝min(max(x,min Val),max Val)，所述目标像素点为所述目标图像中任一像素点。
9.根据权利要求1-8中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
提取所述目标图像中各个像素点在预设颜色通道的颜色信息，获得通道图像；
按照第二图像融合规则对所述图像处理结果和所述通道图像进行图像融合处理，获得所述目标图像的优化处理结果。
10.根据权利要求1-8中任一项所述的方法，其特征在于，所述对目标图像进行保边滤波处理，获得第一处理图像，包括：
按照以下方式对所述目标图像中的每一像素进行滤波处理，获得第一处理图像：
按照预设的像素点采样规则，在以当前滤波像素点为中心的预设区域内的像素中进行采样，获得采样像素点，其中，所述当前滤波像素点为所述目标图像中的像素点；
根据所述采样像素点的像素值和所述当前滤波像素点的像素值，对所述当前滤波像素点进行滤波处理。
11.一种图像处理装置，其特征在于，所述装置包括：
第一获得模块，用于对目标图像进行保边滤波处理，获得第一处理图像；
第二获得模块，用于对所述目标图像中各个像素点的亮度分量进行提高亮度处理，获得提亮图像；
第三获得模块，用于基于所述目标图像、所述第一处理图像以及所述提亮图像，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述第二获得模块，具体用于：
按照预设提亮调整曲线对所述目标图像中各个像素点的亮度分量进行提高亮度处理，获得提亮图像。
13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述第三获得模块，包括：
第一建立子模块，用于根据所述目标图像和所述第一处理图像，建立针对所述目标图像的提亮反差蒙版，其中，所述提亮反差蒙版，表示所述目标图像中各个像素点的亮度分量与所述第一处理图像中对应像素点的偏暗程度；
第一获得子模块，用于根据所述目标图像、所述提亮图像和所述提亮反差蒙版，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果。
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述第一获得子模块，具体用于：
对所述提亮反差蒙版进行提高对比度处理；
根据所述目标图像、所述提亮图像和进行提高对比度处理后的提亮反差蒙版，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果。
15.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述第一建立子模块，具体用于：
根据如下公式，建立针对所述目标图像的提亮反差蒙版：
maskLighten＝clamp(ColorSB-Color0,0+0.5,0,1)；
其中，Color0,0为所述目标图像中目标像素点的像素值，ColorSB为所述第一处理图像中与所述目标像素点对应的像素值，maskLighten为针对所述目标像素点在提亮反差蒙版中对应像素点的像素值，clamp(x,min Val,max Val)＝min(max(x,min Val),max Val)，所述目标像素点为所述目标图像中任一像素点。
16.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第四获得模块，用于对所述目标图像中各个像素点的亮度分量进行降低亮度处理，获得压暗图像；
所述第三获得模块，具体用于：
基于所述目标图像、所述第一处理图像、所述提亮图像以及所述压暗图像，进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果。
17.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述第三获得模块，包括：
所述第一建立子模块，用于根据所述目标图像和所述第一处理图像，建立针对所述目标图像的提亮反差蒙版，其中，所述提亮反差蒙版，表示所述目标图像中各个像素点的亮度分量与所述第一处理图像中对应像素点的偏暗程度；
第二建立子模块，用于根据所述目标图像和所述第一处理图像，建立针对所述目标图像的压暗反差蒙版，其中，所述压暗反差蒙版，表示所述目标图像中各个像素点的亮度分量与所述第一处理图像中对应像素点的偏亮程度；
第二获得子模块，用于根据所述目标图像、所述提亮图像和所述提亮反差蒙版，获得提亮调整图像；
第三获得子模块，用于根据所述目标图像、所述压暗图像和所述压暗反差蒙版，获得压暗调整图像；
第四获得子模块，用于按照第一图像融合规则对所述提亮调整图像和所述压暗调整图像进行图像融合处理，获得所述目标图像的图像处理结果。
18.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，所述第二建立子模块，具体用于：
根据如下公式，建立针对所述目标图像的压暗反差蒙版：
maskDarken＝clamp(-ColorSB+Color0,0+0.5,0,1)；
其中，Color0,0为所述目标图像中目标像素点的像素值，ColorSB为所述第一处理图像中与所述目标像素点对应的像素值，maskDarken为针对所述目标像素在压暗反差蒙版中对应像素点的像素值，clamp(x,min Val,max Val)＝min(max(x,min Val),max Val)，所述目标像素点为所述目标图像中任一像素点。
19.根据权利要求11-18中任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第五获得模块，用于提取所述目标图像中各个像素点在预设颜色通道的颜色信息，获得通道图像；
第六获得模块，用于按照第二图像融合规则对所述图像处理结果和所述通道图像进行图像融合处理，获得所述目标图像的优化处理结果。
20.根据权利要求11-18中任一项所述的装置，其特征在于，所述第一获得模块，具体用于：
按照以下方式对所述目标图像中的每一像素进行滤波处理，获得第一处理图像：
按照预设的像素点采样规则，在以当前滤波像素点为中心的预设区域内的像素中进行采样，获得采样像素点，其中，所述当前滤波像素点为所述目标图像中的像素点；
根据所述采样像素点的像素值和所述当前滤波像素点的像素值，对所述当前滤波像素点进行滤波处理。
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