CN108111749A - 图像处理方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本申请提出了一种图像处理方法和装置，其中，方法包括：控制主摄像头拍摄多组主图像，同时控制副摄像头拍摄多组副图像；从多组主图像中获取参考主图像，并从多组副图像中获取与参考主图像同组拍摄的参考副图像；通过第一线程对多组主图像进行合成降噪处理生成目标主图像，同时通过(N‑1)个多线程分别根据参考主图像和参考副图像获取与所述(N‑1)个多线程一一对应的(N‑1)个目标图像的景深信息，根据预设的与(N‑1)个目标图像对应的图像处理参数对(N‑1)个目标区域进行相应的图像处理。由此，实现了同时对不同区域进行不同的图像处理，提高了图像处理效率，满足了用户多元化的图像处理需求。

Description

图像处理方法和装置
技术领域
本申请涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像处理方法和装置。
背景技术
目前，为了满足用户在生产和生活中的需要，终端设备的功能越来越多元化，具备了满足用户各种需求的图像处理功能等，比如，终端设备中满足用户拍照美颜需求的拍照美颜功能，又比如，终端设备中满足用户拍照美化功能的滤镜添加功能等。
相关技术中，接收到用户选择的图像处理功能后，终端设备根据用户选择的图像处理功能对图像进行统一的处理，然而，在实际应用中，用户具有对图像上的不同区域进行不同的图像处理的需求，上述图像处理方式难以满足用户的这种个性化的图像处理需求。
申请内容
本申请提供一种图像处理方法和装置，以解决现有技术中，难以实现对图像中不同区域进行相应图像处理的技术问题。
本申请实施例提供一种图像处理方法，包括：控制主摄像头拍摄多组主图像，同时控制副摄像头拍摄多组副图像；从所述多组主图像中获取参考主图像，并从所述多组副图像中获取与所述参考主图像同组拍摄的参考副图像；通过第一线程对所述多组主图像进行合成降噪处理生成目标主图像，同时通过(N-1)个多线程分别根据所述参考主图像和所述参考副图像，获取与所述(N-1)个多线程一一对应的(N-1)个目标图像的景深信息，其中，所述(N-1)个多线程对应的(N-1)个目标图像不重复，N为大于2的整数；根据所述(N-1)个目标图像的景深信息在所述目标主图像中获取对应的(N-1)个目标区域，根据预设的与所述(N-1)个目标图像对应的图像处理参数对所述(N-1)个目标区域进行相应的图像处理。
本申请另一实施例提供一种图像处理装置，包括：拍摄模块，用于控制主摄像头拍摄多组主图像，同时控制副摄像头拍摄多组副图像；第一获取模块，用于从所述多组主图像中获取参考主图像，并从所述多组副图像中获取与所述参考主图像同组拍摄的参考副图像；第一处理模块，用于通过第一线程对所述多组主图像进行合成降噪处理生成目标主图像，同时通过(N-1)个多线程分别根据所述参考主图像和所述参考副图像获取与所述(N-1)个多线程一一对应的(N-1)个目标图像的景深信息，其中，所述(N-1)个多线程对应的(N-1)个目标图像不重复，N为大于2的整数；第二处理模块，用于根据所述(N-1)个目标图像的景深信息在所述目标主图像中获取对应的(N-1)个目标区域，根据预设的与所述(N-1)个目标图像对应的图像处理参数对所述(N-1)个目标区域进行相应的图像处理。
本申请又一实施例提供一种计算机设备，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机可读指令，所述指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行本申请上述实施例所述的图像处理方法。
本申请还一实施例提供一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如本申请上述实施例所述的图像处理方法。
本申请实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
控制主摄像头拍摄多组主图像，同时控制副摄像头拍摄多组副图像，从多组主图像中获取参考主图像，并从多组副图像中获取与参考主图像同组拍摄的参考副图像，通过第一线程对多组主图像进行合成降噪处理生成目标主图像，同时通过(N-1)个多线程分别根据参考主图像和参考副图像获取与(N-1)个多线程一一对应的(N-1)个目标图像的景深信息，进而，根据(N-1)个目标图像的景深信息在目标主图像中获取对应的(N-1)个目标区域，根据预设的与(N-1)个目标图像对应的图像处理参数对(N-1)个目标区域进行相应的图像处理。由此，实现了对不同区域进行对应的图像处理，且提高了图像处理效率。
本申请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，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/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是根据本申请一个实施例的图像处理方法的流程图；
图2是根据本申请一个实施例的三角测距的原理示意图；
图3是根据本申请一个实施例的双摄像头景深信息获取示意图；
图4是根据本申请一个实施例的图像处理场景示意图；
图5是根据本申请一个实施例的旅游拍照的场景示意图；
图6是根据本申请一个实施例的图像处理装置的结构示意图；
图7是根据本申请另一个实施例的图像处理装置的结构示意图；
图8是根据本申请又一个实施例的图像处理装置的结构示意图；以及
图9是根据本申请一个实施例的图像处理电路的示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，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，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。
下面参考附图描述本申请实施例的图像处理方法和装置。
其中，本申请的图像处理方法和装置的执行主体可以是终端设备，其中，终端设备可以是手机、平板电脑、个人数字助理、穿戴式设备等具有双摄像头的硬件设备。该穿戴式设备可以是智能手环、智能手表、智能眼镜等。
图1是根据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，控制主摄像头拍摄多组主图像，同时控制副摄像头拍摄多组副图像。
具体地，终端设备通过双摄像头系统进行拍照，双摄像头系统通过主摄像头拍摄的主图像和副摄像头拍摄的副图像计算景深信息，其中，双摄像头系统包括一个获取拍摄主体主图像的主摄像头，和一个辅助主图像获取景深信息的副摄像头，其中，主摄像头和副摄像头的设置方式可以为沿着水平方向设置，或者，也可以是沿着竖直方向设置等，为了更加清楚的描述双摄像头如何获取景深信息，下面参考附图说明双摄像头获取景深信息的原理：
在实际应用中，人眼分辩景深信息主要是依靠双目视觉分辨景深信息，这与双摄像头分辨景深信息的原理一样，主要是依靠如图2所示的三角测距的原理实现的，基于图2中，在实际空间中，画出了成像对象，以及两个摄像头所在位置OR和OT，以及两个摄像头的焦平面，焦平面距离两个摄像头所在平面的距离为f，在焦平面位置两个摄像头进行成像，从而得到两张拍摄图像。
其中，P和P’分别是同一对象在不同拍摄图像中的位置。其中，P点距离所在拍摄图像的左侧边界的距离为XR，P’点距离所在拍摄图像的左侧边界的距离为XT。OR和OT分别为两个摄像头，这两个摄像头在同一平面，距离为B。
基于三角测距原理，图2中的对象与两个摄像头所在平面之间的距离Z，具有如下关系：
基于此，可以推得其中，d为同一对象在不同拍摄图像中的位置之间的距离差。由于B、f为定值，因此，根据d可以确定出对象的距离Z。
当然，除了三角测距法，也可以采用其他的方式来计算主图像的景深信息，比如，主摄像头和副摄像头针对同一个场景拍照时，场景中的物体距离摄像头的距离与主摄像头和副摄像头成像的位移差、姿势差等成比例关系，因此，在本申请的一个实施例中，可以根据这种比例关系获取上述距离Z。
举例而言，如图3所示，通过主摄像头获取的主图像以及副摄像头获取的副图像，计算出不同点差异的图，这里用视差图表示，这个图上表示的是两张图上相同点的位移差异，但是由于三角定位中的位移差异和Z成正比，因此很多时候视差图就直接被用作景深信息图。
具体而言，在本申请实施例中，通过主摄像头拍摄的主图像和副摄像头拍摄的副图像计算得到主图像和副图像中针对同一对象的景深信息，并通过主图像作为最终成像的实际图像的基础图像，而为了避免主图像和副图像计算景深信息时，由于主图像和副图像的差异较大等原因导致景深信息计算不精确，或者，主图像不清晰导致进行最终成像的成像效果不好，控制主摄像头拍摄多组主图像，同时控制副摄像头拍摄多组副图像，以便于在多组主图像和多组副图像中进行最优选择，提高景深信息计算的准确度和最终成像效果。
当然，由于摄像头在暗光下的成像效果较差，在光线充足的环境下拍摄时，无论是主摄像头还是副摄像头均成像效果较好，因而，在这种应用场景下，为了提高拍摄效率以进一步提高图像处理效率，在本申请的一个实施例中，在环境光线亮度充足时，可以减少拍摄的主图像和副图像的组数，比如仅仅拍摄一组主图像和副图像，一方面由于光线充足，拍摄的一组主图像和一组副图像即可满足景深信息的精确度和成像清晰度的要求，另一方面仅仅拍摄一组主图像和副图像提高了图像处理效率。
在本申请的另一个实施例中，检测拍摄环境的亮度，比如通过光线传感器检测当前拍摄环境的亮度，如果检测获知亮度小于预设阈值，则表明当前环境亮度可能影响终端设备的成像效果，从而，控制主摄像头和副摄像头同时拍摄多组主图像和多组副图像。
其中，预设阈值可以是根据大量实验的数据标定的用来判断环境亮度是否影响成像效果的基准亮度值，该预设阈值还可以与终端设备的成像硬件相关，成像硬件的感光性越好，该预设阈值越低。
步骤102，从多组主图像中获取参考主图像，并从多组副图像中获取与参考主图像同组拍摄的参考副图像。
步骤103，通过第一线程对多组主图像进行合成降噪处理生成目标主图像，同时通过(N-1)个多线程分别根据参考主图像和参考副图像，获取与(N-1)个多线程一一对应的(N-1)个目标图像的景深信息，其中，(N-1)个多线程对应的(N-1)个目标图像不重复，N为大于2的整数。
基于以上分析可知，双摄像头获取景深信息时，需要获取同一对象在不同拍摄图像中的位置，因此，如果获取景深信息的双摄像头的两张图像较为接近，则会提高景深信息获取的效率和准确率。
可以理解，在本申请的实施例中，由于主摄像头和副摄像头同时拍摄多组主图像和多组副图像，因此，在同一时间点拍摄的属于同组的主图像和副图像的图像信息较为接近，且根据源主图像和副图像进行景深信息的计算，可以保证获取的景深信息较为准确。
具体而言，从多组主图像中选择参考主图像，并从多组副图像中选择与参考主图像同组拍摄的参考副图像，需要强调的是，在实际拍摄过程中，主图像和副图像按照同样的频率拍摄多组图像，其中，在同一时刻拍摄的主图像和副图像属于同组图像，比如，按照时间先后顺序，主摄像头拍摄的多组主图像包括主图像11、主图像12…，副摄像头拍摄的多组主图像包括副图像21、副图像22…，则主图像11和副图像21为同组图像，主图像12和副图像22为同组图像…为了进一步提高景深信息获取的效率和准确度，还可以从多组主图像中选择清晰度较高的参考主图像等，当然，当获取的图像组中的图像帧数较多时，为了提高选择效率，还可以根据图像清晰度等初步选择几帧主图像和对应的几帧副图像，从清晰度较高的几帧主图像和对应的几帧副图像中选择参考主图像和对应的参考副图像。
进一步地，由于景深信息计算耗时较长，因而，通过第一线程对多组主图像进行合成降噪处理生成目标主图像，同时通过(N-1)个多线程分别根据参考主图像和参考副图像获取与自身线程对应的目标图像的景深信息，其中，(N-1)个多线程对应的(N-1)个目标图像不重复，N为大于2的整数，N可根据每个目标图像的景深信息的计算量而设置，尽量使得每个线程的景深信息的计算量接近。
由此，一方面，在计算景深信息的同时，对多组主图像进行合成降噪处理，获取到目标主图像，以便于在获取景深信息后，可以直接根据景深信息和目标主图像进行相应的图像处理，相比先获取景深信息，再对主图像进行降噪处理的处理方式，图像处理效率得到了提高，另一方面，根据多组主图像进行降噪合成使得目标主图像细节清晰，图像质量较高，处理后的图像效果较好，又一方面，将对景深信息的计算进一步细分为(N-1)个并行的线程运行，每个线程获取对应的目标图像的景深信息，不但可以针对性的获取到对应的目标对象图像的景深信息以便于进一步针对该目标图像进行单独的图像处理，而且采用多个并行的线程同时计算多个目标对象的景深信息，进一步缩短了景深计算的时间和多帧降噪的时间差，提高了图像处理效率。
其中，为了便于清楚理解多帧合成降噪过程，下面以光线条件较差的场景中对主图像的多帧合成降噪进行说明。
当环境光线不足时，终端设备等成像设备一般采用自动提高感光度的方式拍摄。但这种提高感光度的方式，导致了图像中噪声较多。多帧合成降噪就是为了减少图像中的噪声点，改善高感光情况下所拍摄的图像画质。其原理在于，噪点是无序排列的这一先验知识，具体来说，连拍多组拍摄图像后，同一个位置出现的噪点可能是红噪点，也可能是绿噪点、白噪点，甚至是没有噪点，这样就有了比对筛选的条件，可以依据多组拍摄图像中对应同一位置的各像素点的取值(该像素点的取值包括像素所包含的像素的多少，包含的像素越多，像素点的取值越高，对应的图像也就越清晰)，将属于噪声的像素点(即噪点)筛选出来。
更进一步地，在筛选出噪点之后，还可以根据进一步法的算法对噪点进行猜色和像素替换处理，达到去除噪点的效果。经过这样的过程，就能够达到画质损失度极低的降噪效果了。
例如，作为一种比较简便的多帧合成降噪方法，可以在获取多组拍摄图像之后，读取多组拍摄图像中对应同一位置的各像素点的取值，通过对这些像素点计算加权平均值，生成合成图像中该位置的像素点的取值。通过这种方式，可以得到清晰的图像。
另外，预先设置需要获取景深信息以便于进一步根据景深信息进行图像处理的目标图像，该目标图像可以是人脸图像、特定的手势动作图像(比如剪刀手、加油手势等)，可以包括著名建筑物图像(比如万里长城、黄山等)，或者，可以包括某些特定的形状的物体图像等(比如圆形物体、三角形物体等)。
当目标图像对应的对象是上述示例中特定的对象时，可以通过图像识别、轮廓识别等技术确定出目标图像所在位置，进而获取对应的景深信息，当目标图像对应的对象仅仅是将主图像划分后的多个子区域对应的图像，可以根据划分的像素位置，获取对应多个子区域对应的图像的景深信息。
步骤104，根据(N-1)个目标图像的景深信息在目标主图像中获取对应的(N-1)个目标区域，根据预设的与(N-1)个目标图像对应的图像处理参数对(N-1)个目标区域进行相应的图像处理。
具体地，根据(N-1)个目标图像的景深信息在目标主图像中获取对应的(N-1)个目标区域，其中，该目标区域中包含目标对象，进而，根据预设的与(N-1)个目标图像对应的图像处理参数对(N-1)个目标区域进行相应的图像处理，由此，每一个目标区域都得到了相应的图像处理，其中与(N-1)个目标图像对应的图像处理参数可以包含美颜处理参数、虚化处理参数、滤镜添加处理参数等，(N-1)个目标图像对应的图像处理参数可以相同，也可以不同，灵活的满足了用户的多种图像处理需求。其中，在本申请的一个实施例中，上述(N-1)个目标图像对应的图像处理参数可以是系统根据当前拍照场景学习生成的，也可以是用户设置的，即获取用户设置的与每个目标图像对应的个性化的图像处理参数。
进一步地，在本申请的一个实施例中，为了进一步提高图像处理效果，还可根据目标图像的景深信息对每个目标区域的背景区域进行虚化处理，即根据(N-1)个目标图像的景深信息分别对与(N-1)个目标区域对应的(N-1)个背景区域进行虚化处理。
具体地，根据(N-1)个目标图像的景深信息分别对与(N-1)个目标区域对应的(N-1)个背景区域进行虚化处理的方式包括但不限于以下方式：
作为一种可能的实现方式：
根据(N-1)个目标图像的景深信息确定与(N-1)个目标区域对应的(N-1)个背景区域的虚化强度，进而，根据(N-1)个背景区域的虚化强度对相应的背景区域进行虚化处理，从而，根据不同的景深信息进行不同程度的虚化，使得虚化的图像效果更加自然且富有层次感。
需要说明的是，根据应用场景的不同，可以采用不同的实现方式，实现根据(N-1)个目标图像的景深信息确定与(N-1)个目标区域对应的(N-1)个背景区域的虚化强度，作为一种可能的实现方式，当目标图像的景深信息越精确，则证明目标对象的轮廓越清晰，此时，即使对目标区域中的背景区域进行虚化处理时越不容易导致对目标图像的误虚化，此时背景区域对应的虚化强度可以越大，因而，可以预先建立目标图像的景深信息的计算精度和背景区域对应的虚化强度的对应关系，进而，根据该对应关系获取背景区域对应的虚化强度。
其中，可以通过不同的实现方式来根据(N-1)个背景区域的虚化强度对相应的背景区域进行虚化处理：
示例一：
根据(N-1)个背景区域的虚化强度和目标区域对应的背景区域中每个像素的景深信息获取每个像素的虚化系数，其中，虚化系数与背景区域的虚化强度有关，虚化系数越大，虚化强度越高，比如，可通过计算背景区域的虚化强度和目标区域对应的背景区域中每个像素的景深信息的乘积，获取每个像素的虚化系数，进而，根据每个像素的虚化系数对目标区域的背景区域进行虚化处理。
示例二：
由于背景区域的景深信息与目标区域的景深信息的差值越大，表示对应的背景区域与目标区域的距离越远，越不相关，从而对应的虚化强度越大，在该示例中，可以预先存储目标区域与背景区域的景深信息的差值与虚化强度的对应关系，在该对应关系中，目标区域与背景区域的景深信息的差值越大，背景区域对应的虚化强度越大，从而，获取目标区域与背景区域的差值，根据该差值查询上述对应关系获取对应的(N-1)个背景区域的虚化强度，根据(N-1)个背景区域的虚化强度对相应的背景区域进行虚化处理。
由此，本申请实施例的图像处理方法，不但将景深信息的计算拆分为多个线程并行计算，且将景深计算与目标主图像的获取并行处理，提高了图像处理的效率，而且对当前拍摄的场景中包含多个目标对象，尤其是对包含多个不同的目标对象且对多个目标图像分别进行不同的图像处理操作，具有重要意义，灵活的满足了用户的个性化图像处理需求。为了更加清楚的说明本申请实施例的图像处理的效果，下面结合具体的应用场景进行举例：
第一种场景：
在该场景下，目标图像对应的是人脸图像，当前拍照场景中为多人合照场景，包含用户A、B和C这3个用户的人脸图像，其中，图像处理参数对应的操作为美颜处理操作，则在该示例中，分为3个多线程分别获取用户A、B和C这3个用户的人脸图像的景深信息。
如图4所示，在获取到拍照指令时，控制主摄像头和副摄像头同时拍摄，获取4帧主图像和4帧副图像，其中，按照拍摄顺序4帧主图像的编号分别为11、12、13和14，4帧副图像的编号分别为21、22、23和24。
其中，从多组主图像中选择参考主图像为12，并从多组副图像中选择与参考主图像同组拍摄的副图像22，进而，通过第一线程对多组主图像进行合成降噪处理生成目标主图像，同时通过3个多线程分别根据参考主图像和参考副图像获取分别获取用户A、B和C的人脸图像对应的景深信息。
进而，根据3个人脸图像的景深信息在目标主图像中获取对应的3个包含人脸图像的目标区域，根据预设的与3个人脸图像对应的美颜处理参数对3个人脸图像进行美颜处理，其中，用户A是女性年轻用户，则针对用户A进行瘦脸、美白、祛痘和亮眼美颜处理，用户B是男性年轻用户，则针对用户B进行美白、祛痘美颜处理，用户C是男性儿童用户，则针对用户C不进行美颜处理，或者针对用户A进行猪鼻子添加美颜处理，针对用户B进行胡须添加美颜处理，针对用户C进行青蛙眼添加美颜处理，由此，不但使得用户A、B和C各自得到了适合的美颜处理，而且提高了图像处理效率。
第二种场景：在该场景下，目标图像分别为建筑物和人像，当前场景为包含建筑物1和人物图像2的旅游场景，其中，图像处理参数对应的操作为虚化处理操作，则在该示例中，分为2个多线程分别获取用户A和建筑物1对应的图像的景深信息。
如图5所示，在获取到拍照指令时，控制主摄像头和副摄像头同时拍摄，获取4帧主图像和4帧副图像，其中，按照拍摄顺序4帧主图像的编号分别为11、12、13和14，4帧副图像的编号分别为21、22、23和24。
其中，从多组主图像中选择参考主图像为12，并从多组副图像中选择与参考主图像同组拍摄的副图像22，进而，通过第一线程对多组主图像进行合成降噪处理生成目标主图像，同时通过2个多线程分别根据参考主图像和参考副图像获取分别获取用户A和建筑物1对应的图像的景深信息。
进而，根据用户A和建筑物1对应图像的景深信息在目标主图像中获取对应的目标区域，进而，为了突出当前拍照主体，针对用户A所在目标区域不进行虚化处理，针对建筑物1进行较低强度的虚化处理，针对用户A所在目标区域对应的背景区域和针对建筑物1所在目标区域对应的背景区域进行较强的虚化处理操作，不但突出了拍照主体，满足了用户和建筑的合照需求，而且提高了图像处理效率，避免了同时计算用户A和建筑物1对应图像的景深信息导致的图像处理耗时长的问题，且实现了用户A和建筑物1得到了合适的虚化处理，提高了图像处理的视觉效果。
综上所述，本申请实施例的图像处理方法，控制主摄像头拍摄多组主图像，同时控制副摄像头拍摄多组副图像，从多组主图像中获取参考主图像，并从多组副图像中获取与参考主图像同组拍摄的参考副图像，通过第一线程对多组主图像进行合成降噪处理生成目标主图像，同时通过(N-1)个多线程分别根据参考主图像和参考副图像获取与(N-1)个多线程一一对应的(N-1)个目标图像的景深信息，进而，根据(N-1)个目标图像的景深信息在目标主图像中获取对应的(N-1)个目标区域，根据预设的与(N-1)个目标图像对应的图像处理参数对(N-1)个目标区域进行相应的图像处理。由此，实现了对不同区域进行对应的图像处理，且提高了图像处理效率。
为了实现上述实施例，本申请还提出了一种图像处理装置，图6是根据本申请一个实施例的图像处理装置的结构示意图，如图6所示，该图像处理装置包括：拍摄模块100、第一获取模块200、第一处理模块300和第二处理模块400。其中，拍摄模块100，用于控制主摄像头拍摄多组主图像，同时控制副摄像头拍摄多组副图像。
在本申请的一个实施例中，如图7所示，拍摄模块100包括检测单元110和拍摄单元120，其中，检测单元110，用于检测拍摄环境的亮度。
拍摄单元120，用于在检测获知亮度小于预设阈值时，控制主摄像头拍摄多组主图像，同时控制副摄像头拍摄多组副图像。
第一获取模块200，用于从多组主图像中获取参考主图像，并从多组副图像中获取与参考主图像同组拍摄的参考副图像。
第一处理模块300，用于通过第一线程对多组主图像进行合成降噪处理生成目标主图像，同时通过(N-1)个多线程分别根据参考主图像和参考副图像获取与(N-1)个多线程一一对应的(N-1)个目标图像的景深信息，其中，(N-1)个多线程对应的(N-1)个目标图像不重复，N为大于2的整数。
第二处理模块400，用于根据(N-1)个目标图像的景深信息在目标主图像中获取对应的(N-1)个目标区域，根据预设的与(N-1)个目标图像对应的图像处理参数对(N-1)个目标区域进行相应的图像处理。
在本申请的一个实施例中，图8是根据本申请另一个实施例的图像处理装置的结构示意图，如图8所示，该装置还包括第二获取模块500，第二获取模块500用于获取用户设置的与每个目标图像对应的个性化图像处理参数。
需要说明的是，前述对方法实施例的描述，也适用于本申请实施例的装置，其实现原理类似，在此不再赘述。
上述图像处理装置中各个模块的划分仅用于举例说明，在其他实施例中，可将图像处理装置按照需要划分为不同的模块，以完成上述图像处理装置的全部或部分功能。
综上所述，本申请实施例的图像处理装置，控制主摄像头拍摄多组主图像，同时控制副摄像头拍摄多组副图像，从多组主图像中获取参考主图像，并从多组副图像中获取与参考主图像同组拍摄的参考副图像，通过第一线程对多组主图像进行合成降噪处理生成目标主图像，同时通过(N-1)个多线程分别根据参考主图像和参考副图像，获取与(N-1)个多线程一一对应的(N-1)个目标图像的景深信息，进而，根据(N-1)个目标图像的景深信息在目标主图像中获取对应的(N-1)个目标区域，根据预设的与(N-1)个目标图像对应的图像处理参数对(N-1)个目标区域进行相应的图像处理。由此，实现了对不同区域进行对应的图像处理，且提高了图像处理效率。
为了实现上述实施例，本申请还提出了一种计算机设备，其中，计算机设备为包括包含存储计算机程序的存储器及运行计算机程序的处理器的任意设备，比如，可以为智能手机、个人电脑等，上述计算机设备中还包括图像处理电路，图像处理电路可以利用硬件和/或软件组件实现，可包括定义ISP(Image Signal Processing，图像信号处理)管线的各种处理单元。图9为一个实施例中图像处理电路的示意图。如图9所示，为便于说明，仅示出与本申请实施例相关的图像处理技术的各个方面。
如图9所示，图像处理电路包括ISP处理器1040和控制逻辑器1050。成像设备1010捕捉的图像数据首先由ISP处理器1040处理，ISP处理器1040对图像数据进行分析以捕捉可用于确定和/或成像设备1010的一个或多个控制参数的图像统计信息。成像设备1010(照相机)可包括具有一个或多个透镜1012和图像传感器1014的摄像头，其中，为了实施本申请的背景虚化处理方法，成像设备1010包含两组摄像头，其中，继续参照图9，成像设备1010可基于主摄像头和副摄像头同时拍摄场景图像。图像传感器1014可包括色彩滤镜阵列(如Bayer滤镜)，图像传感器1014可获取用图像传感器1014的每个成像像素捕捉的光强度和波长信息，并提供可由ISP处理器1040处理的一组原始图像数据，其中，ISP处理器1040可基于传感器1020提供的主摄像头中的图像传感器1014获取的原始图像数据和副摄像头中的图像传感器1014获取的原始图像数据计算景深信息等。传感器1020可基于传感器1020接口类型把原始图像数据提供给ISP处理器1040。传感器1020接口可以利用SMIA(Standard MobileImaging Architecture，标准移动成像架构)接口、其它串行或并行照相机接口或上述接口的组合。
ISP处理器1040按多种格式逐个像素地处理原始图像数据。例如，每个图像像素可具有8、10、12或14比特的位深度，ISP处理器1040可对原始图像数据进行一个或多个图像处理操作、收集关于图像数据的统计信息。其中，图像处理操作可按相同或不同的位深度精度进行。
ISP处理器1040还可从图像存储器1030接收像素数据。例如，从传感器1020接口将原始像素数据发送给图像存储器1030，图像存储器1030中的原始像素数据再提供给ISP处理器1040以供处理。图像存储器1030可为存储器装置的一部分、存储设备、或电子设备内的独立的专用存储器，并可包括DMA(Direct Memory Access，直接直接存储器存取)特征。
当接收到来自传感器1020接口或来自图像存储器1030的原始图像数据时，ISP处理器1040可进行一个或多个图像处理操作，如时域滤波。处理后的图像数据可发送给图像存储器1030，以便在被显示之前进行另外的处理。ISP处理器1040从图像存储器1030接收处理数据，并对所述处理数据进行原始域中以及RGB和YCbCr颜色空间中的图像数据处理。处理后的图像数据可输出给显示器1070，以供用户观看和/或由图形引擎或GPU(GraphicsProcessing Unit，图形处理器)进一步处理。此外，ISP处理器1040的输出还可发送给图像存储器1030，且显示器1070可从图像存储器1030读取图像数据。在一个实施例中，图像存储器1030可被配置为实现一个或多个帧缓冲器。此外，ISP处理器1040的输出可发送给编码器/解码器1060，以便编码/解码图像数据。编码的图像数据可被保存，并在显示于显示器1070设备上之前解压缩。编码器/解码器1060可由CPU或GPU或协处理器实现。
ISP处理器1040确定的统计数据可发送给控制逻辑器1050单元。例如，统计数据可包括自动曝光、自动白平衡、自动聚焦、闪烁检测、黑电平补偿、透镜1012阴影校正等图像传感器1014统计信息。控制逻辑器1050可包括执行一个或多个例程(如固件)的处理器和/或微控制器，一个或多个例程可根据接收的统计数据，确定成像设备1010的控制参数以及的控制参数。例如，控制参数可包括传感器1020控制参数(例如增益、曝光控制的积分时间)、照相机闪光控制参数、透镜1012控制参数(例如聚焦或变焦用焦距)、或这些参数的组合。ISP控制参数可包括用于自动白平衡和颜色调整(例如，在RGB处理期间)的增益水平和色彩校正矩阵，以及透镜1012阴影校正参数。
以下为运用图9中图像处理技术实现图像处理方法的步骤：
控制主摄像头拍摄多组主图像，同时控制副摄像头拍摄多组副图像；
从所述多组主图像中获取参考主图像，并从所述多组副图像中获取与所述参考主图像同组拍摄的参考副图像；
通过第一线程对所述多组主图像进行合成降噪处理生成目标主图像，同时通过(N-1)个多线程分别根据所述参考主图像和所述参考副图像获取与(N-1)个多线程一一对应的(N-1)个目标图像的景深信息，其中，所述(N-1)个多线程对应的(N-1)个目标图像不重复，N为大于2的整数；
根据所述(N-1)个目标图像的景深信息在所述目标主图像中获取对应的(N-1)个目标区域，根据预设的与所述(N-1)个目标图像对应的图像处理参数对所述(N-1)个目标区域进行相应的图像处理。
为了实现上述实施例，本申请还提出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处理器被执行时，使得能够执行如上述实施例图像处理方法。
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申请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。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
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，本申请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。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。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，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模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
控制主摄像头拍摄多组主图像，同时控制副摄像头拍摄多组副图像；
从所述多组主图像中获取参考主图像，并从所述多组副图像中获取与所述参考主图像同组拍摄的参考副图像；
通过第一线程对所述多组主图像进行合成降噪处理生成目标主图像，同时通过(N-1)个多线程分别根据所述参考主图像和所述参考副图像，获取与所述(N-1)个多线程一一对应的(N-1)个目标图像的景深信息，其中，所述(N-1)个多线程对应的(N-1)个目标图像不重复，N为大于2的整数；
根据所述(N-1)个目标图像的景深信息在所述目标主图像中获取对应的(N-1)个目标区域，根据预设的与所述(N-1)个目标图像对应的图像处理参数对所述(N-1)个目标区域进行相应的图像处理。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据预设的与所述(N-1)个目标图像对应的图像处理参数对所述(N-1)个目标区域进行相应的图像处理之前，还包括：
获取用户设置的与每个目标图像对应的所述图像处理参数。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述控制主摄像头拍摄多组主图像，同时控制副摄像头拍摄多组副图像包括：
检测拍摄环境的亮度；
若检测获知所述亮度小于预设阈值，则控制主摄像头拍摄多组主图像，同时控制副摄像头拍摄多组副图像。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
根据所述(N-1)个目标图像的景深信息分别对与所述(N-1)个目标区域对应的(N-1)个背景区域进行虚化处理。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述(N-1)个目标图像的景深信息分别对与所述(N-1)个目标区域对应的(N-1)个背景区域进行虚化处理，包括：
根据所述(N-1)个目标图像的景深信息确定与所述(N-1)个目标区域对应的(N-1)个背景区域的虚化强度；
根据所述(N-1)个背景区域的虚化强度对相应的背景区域进行虚化处理。
6.一种多人合拍处理装置，其特征在于，包括：
拍摄模块，用于控制主摄像头拍摄多组主图像，同时控制副摄像头拍摄多组副图像；
第一获取模块，用于从所述多组主图像中获取参考主图像，并从所述多组副图像中获取与所述参考主图像同组拍摄的参考副图像；
第一处理模块，用于通过第一线程对所述多组主图像进行合成降噪处理生成目标主图像，同时通过(N-1)个多线程分别根据所述参考主图像和所述参考副图像，获取与所述(N-1)个多线程一一对应的(N-1)个目标图像的景深信息，其中，所述(N-1)个多线程对应的(N-1)个目标图像不重复，N为大于2的整数；
第二处理模块，用于根据所述(N-1)个目标图像的景深信息在所述目标主图像中获取对应的(N-1)个目标区域，根据预设的与所述(N-1)个目标图像对应的图像处理参数对所述(N-1)个目标区域进行相应的图像处理。
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：
第二获取模块，用于获取用户设置的与每个目标图像对应的所述图像处理参数。
8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述拍摄模块包括：
检测单元，用于检测拍摄环境的亮度；
拍摄单元，用于在检测获知所述亮度小于预设阈值时，控制主摄像头拍摄多组主图像，同时控制副摄像头拍摄多组副图像。
9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如权利要求1-5中任一所述的图像处理方法。
10.一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1-5中任一所述的图像处理方法。
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