CN108765352B - 图像处理方法以及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了一种图像处理方法,包括:获得图像;分析所述图像获得所述图像中用户的特征;基于所述用户的特征确定图像调整参数;获得修正参数;基于所述修正参数改变所述图像调整参数;基于改变后的图像调整参数对所述图像中与所述用户对应的区域进行图像处理。本公开还提供了一种电子设备。
Description
技术领域
本公开涉及一种图像处理方法以及一种电子设备。
背景技术
随着电子技术的快速发展,具有各种各样功能的电子设备越来越多地应用于生活和工作等诸多场景。例如,越来越多的电子设备具备图像处理功能(例如,美颜功能等)。然而,随着用户对图像处理功能的要求越来越高,传统的图像调整功能在很多场景下不能够满足用户的需求。因此,亟需提供一种优化的图像调整功能,以此提高提升用户体验。
发明内容
本公开的一个方面提供了一种图像处理方法,包括:获得图像,分析所述图像获得所述图像中用户的特征,基于所述用户的特征确定图像调整参数,获得修正参数,基于所述修正参数改变所述图像调整参数,基于改变后的图像调整参数对所述图像中与所述用户对应的区域进行图像处理。
可选地,上述获得修正参数,包括:基于获得所述图像时的环境信息获得修正参数。
可选地,上述的方法,其中,不同的环境信息所对应修正参数不同。
可选地,上述方法,还包括:通过电子设备的感应元件获得环境信息,所述环境信息用于表征所述电子设备获得所述图像时的环境。
可选地,上述环境信息包括:时间信息,所述基于所述修正参数改变所述图像调整参数包括:如果所述时间信息满足第一范围时,确定所述图像调整参数中的第一调整项以及针对所述第一调整项的调整变化量,所述第一调整项为一个或者多个,如果所述时间信息满足第二范围时,确定所述图像调整参数中的第二调整项以及针对所述第二调整项的调整变化量,所述第二调整项为一个或者多个,其中,所述第一调整项与第二调整项相同,且不同的时间信息对应的修正参数不同,或者所述第一调整项与所述第二调整项不同,且不同的时间信息分别对应针对不同的调整项确定对应的调整变化量。
本公开的另一个方面提供了一种电子设备,包括:图像采集装置、智能分析引擎、处理器、以及显示屏。图像采集装置用于获得图像,智能分析引擎用于分析所述图像获得所述图像中用户的特征,基于所述用户的特征确定图像调整参数,获得修正参数,以及基于所述修正参数改变所述图像调整参数,处理器用于基于所述改变后的图像调整参数对所述图像中与所述用户对应的区域进行图像处理,显示屏用于显示所述处理后的图像。
可选地,上述获得修正参数,包括:基于获得所述图像时的环境信息获得修正参数。
可选地,上述的电子设备,其中,不同的环境信息所对应修正参数不同。
可选地,上述电子设备,还包括:感应元件,用于获得环境信息,所述环境信息用于表征所述电子设备获得所述图像时的环境。
可选地,上述环境信息包括:时间信息,所述基于所述修正参数改变所述图像调整参数包括:如果所述时间信息满足第一范围时,确定所述图像调整参数中的第一调整项以及针对所述第一调整项的调整变化量,所述第一调整项为一个或者多个,如果所述时间信息满足第二范围时,确定所述图像调整参数中的第二调整项以及针对所述第二调整项的调整变化量,所述第二调整项为一个或者多个,其中,所述第一调整项与第二调整项相同,且不同的时间信息对应的修正参数不同,或者所述第一调整项与所述第二调整项不同,且不同的时间信息分别对应针对不同的调整项确定对应的调整变化量。
本公开的另一个方面提供了一种图像处理系统,包括:第一获得模块、分析模块、确定模块、第二获取模块、改变模块、以及处理模块。第一获得模块用于获得图像,分析模块用于分析所述图像获得所述图像中用户的特征,确定模块用于基于所述用户的特征确定图像调整参数,第二获取模块用于获得修正参数,改变模块用于基于所述修正参数改变所述图像调整参数,处理模块用于基于所述改变后的图像调整参数对所述图像中与所述用户对应的区域进行图像处理。
可选地,上述获得修正参数,包括:基于获得所述图像时的环境信息获得修正参数。
可选地,上述的电子设备,其中,不同的环境信息所对应修正参数不同。
可选地,上述电子设备,还包括:感应元件,用于获得环境信息,所述环境信息用于表征所述电子设备获得所述图像时的环境。
可选地,上述环境信息包括:时间信息,所述基于所述修正参数改变所述图像调整参数包括:如果所述时间信息满足第一范围时,确定所述图像调整参数中的第一调整项以及针对所述第一调整项的调整变化量,所述第一调整项为一个或者多个,如果所述时间信息满足第二范围时,确定所述图像调整参数中的第二调整项以及针对所述第二调整项的调整变化量,所述第二调整项为一个或者多个,其中,所述第一调整项与第二调整项相同,且不同的时间信息对应的修正参数不同,或者所述第一调整项与所述第二调整项不同,且不同的时间信息分别对应针对不同的调整项确定对应的调整变化量。
本公开的另一方面提供了一种非易失性存储介质,存储有计算机可执行指令,所述指令在被执行时用于实现如上所述的方法。
本公开的另一方面提供了一种计算机程序,所述计算机程序包括计算机可执行指令,所述指令在被执行时用于实现如上所述的方法。
附图说明
为了更完整地理解本公开及其优势,现在将参考结合附图的以下描述,其中:
图1A~1B示意性示出了根据本公开实施例的图像处理方法和电子设备的应用场景;
图2A~2B示意性示出了根据本公开实施例的图像处理方法的流程图;
图2C示意性示出了根据本公开另一实施例的图像处理方法的流程图;
图3A~3B示意性示出了根据本公开实施例的基于时间信息改变相同图像调整参数的示意图;
图4A~4B示意性示出了根据本公开实施例的基于时间信息改变不同图像调整参数的示意图;
图5示意性示出了根据本公开实施例的电子设备的框图;
图6示意性示出了根据本公开实施例的电子设备的示意图;
图7示意性示出了根据本公开实施例的图像处理系统的框图;以及
图8示意性示出了根据本公开实施例的用于图像处理的计算机系统的方框图。
具体实施方式
以下,将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解,这些描述只是示例性的,而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中,为便于解释,阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而,明显地,一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外,在以下说明中,省略了对公知结构和技术的描述,以避免不必要地混淆本公开的概念。
在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例,而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了特征、步骤、操作和/或部件的存在,但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。
在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义,除非另外定义。应注意,这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义,而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。
在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下,一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如,“具有A、B和C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。在使用类似于“A、B或C等中至少一个”这样的表述的情况下,一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如,“具有A、B或C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。本领域技术人员还应理解,实质上任意表示两个或更多可选项目的转折连词和/或短语,无论是在说明书、权利要求书还是附图中,都应被理解为给出了包括这些项目之一、这些项目任一方、或两个项目的可能性。例如,短语“A或B”应当被理解为包括“A”或“B”、或“A和B”的可能性。
附图中示出了一些方框图和/或流程图。应理解,方框图和/或流程图中的一些方框或其组合可以由计算机程序指令来实现。这些计算机程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器,从而这些指令在由该处理器执行时可以创建用于实现这些方框图和/或流程图中所说明的功能/操作的装置。
因此,本公开的技术可以硬件和/或软件(包括固件、微代码等)的形式来实现。另外,本公开的技术可以采取存储有指令的计算机可读介质上的计算机程序产品的形式,该计算机程序产品可供指令执行系统使用或者结合指令执行系统使用。在本公开的上下文中,计算机可读介质可以是能够包含、存储、传送、传播或传输指令的任意介质。例如,计算机可读介质可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外或半导体系统、装置、器件或传播介质。计算机可读介质的具体示例包括:磁存储装置,如磁带或硬盘(HDD);光存储装置,如光盘(CD-ROM);存储器,如随机存取存储器(RAM)或闪存;和/或有线/无线通信链路。
本公开的实施例提供了一种图像处理方法,该方法包括获得图像,分析图像获得图像中用户的特征,基于用户的特征确定图像调整参数,获得修正参数,基于修正参数改变图像调整参数,基于改变后的图像调整参数对图像中与用户对应的区域进行图像处理。
可见,在本公开实施例的技术方案中,对所获取的图像进行分析,得到图像中的用户的特征,通过该用户的特征能够确定图像调整参数,并通过修正参数对图像调整参数进行修正,基于修正后的图像调整参数对图像中的用户区域进行处理,实现图像处理的智能化,满足用户对图像处理的需求。
图1A~1B示意性示出了根据本公开实施例的图像处理方法和电子设备的应用场景。需要注意的是,图1A~1B所示仅为可以应用本公开实施例的场景的示例,以帮助本领域技术人员理解本公开的技术内容,但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。
如图1A~1B所示,该应用场景100例如可以包括电子设备110、图像120。
在本公开实施例中,电子设备110例如可以包括摄像装置,该摄像装置例如可以用来获取图像120。例如该摄像装置包括电子设备110的前置摄像头或者后置摄像头,或者是与电子设备能够进行数据交互的其他外置摄像装置等等。该电子设备110例如还可以包括显示单元,该显示单元例如可以用于显示图像120,该显示单元可以是电子设备110的显示屏。其中,对该电子设备110不作具体限制,该电子设备110可以是手机、电脑、平板等等。
在本公开实施例中,图像120例如可以是由电子设备110的摄像装置获取的图像,还可以是由其他外置设备获取的并存储于电子设备110中的图像,该图像120例如可以显示在电子设备110的显示单元上。其中,该图像120包括用户的图像,例如包括用户的面部图像。
根据本公开实施例,在获取到图像120之后,通过分析该图像120获取用户的特征,该用户的特征例如可以包括用户的年龄、性别、人种等等。可以通过人工智能引擎分析对所述图像的分析确定所述图像中用户的年龄,性别,人种等等。当然通过所述人工智能引擎也能够确定出所述图像中的人脸、五官以及肤色等信息。
在本公开实施例中,可以基于获取的用户的特征确定图像调整参数。其中,所述图像调整参数至少用于针对所述图像中的用户部分进行调整。该图像调整参数可以是针对用户部分进行调整的是一项调整参数也可以是多项调整参数。图像调整参数例如包括用于调整图像中用户的面部大小的面部尺寸调整参数、用于调整图像中用户的眼睛大小的眼部尺寸调整参数,调整图像中用户的肤色区域所呈现出的显示效果,等等。其中,用户的特征不同,对应的图像调整参数的参数种类和参数数值可以不同。
更具体的,例如当用户的年龄较大时,该用户对应的眼部尺寸调整参数可以较大,当用户的年龄较小时,该用户对应的眼部尺寸调整参数可以较小。图像调整参数为一项(即,一个种类),具体为眼部尺寸。可以理解为,年龄较大的用户通常眼睛无神而导致图像中用户的眼睛较小,此时,该用户对应的眼部尺寸调整参数较大,通过该眼部尺寸调整参数可以对图像120中的用户的眼睛进行增大处理(即,调整眼部尺寸这一项的参数值),使得图像中的用户眼睛更加有神。同理,当用户年龄较小时,用户的眼睛通常较为有神,此时该用户对应的眼部尺寸调整参数可以稍小(即,年龄大的用户眼睛增大的程度可以大于年龄小的用户的眼睛增大的程度)。
在本公开实施例中还包括,获得修正参数。该修正参数用于改变图像调整参数。其中,本实施例中图像调整参数是基于人工智能引擎所确定的针对图像120所要进行图像调整参数。该人工智能引擎所得出的图像调整参数都是基于该图像120本身的图像内容所确定的调整参数。该人工智能引擎可以是美颜智能引擎。本实施例所获得修正参数是不基于该图像120本身的图像内容所确定的,而是根据电子设备获得图像120时的环境信息所确定的。例如,通过电子设备的图像采集装置(例如摄像头)获得图像并在电子设备的显示屏上显示(即,拍照应用的预览模式)时,所述电子设备的传感器获得该电子设备所处环境的环境信息。或者,通过电子设备的图像采集装置(例如摄像头)获得图像并保存(即,触发拍照保存了一张照片)时所述电子设备的传感器获得该电子设备所处环境的环境信息所处的环境。当然,本申请的另外的一个实施例中,人工智能引擎不仅仅是上述的美颜引擎还进一步集成了环境分析引擎,即,环境分析引擎能够通过图像120的本身的图像内容分析确定生成该图像时环境信息。从而修正参数根据环境分析引擎所得出的图像120生成时的环境信息所确定。
为了便于理解,以环境信息为时间信息为例,时间信息例如包括上午或者晚上等等。
针对本实施例中美颜引擎确定图像调整参数为针对眼部尺寸这一项进行调整,调整参数值为增大50。如图1A所示,时间为上午,当图像调整参数为眼部尺寸调整参数时(用于增大用户的眼睛),此时修正参数可以是适当降低眼部尺寸调整参数,例如,在50的基础上减少20,从而确定的针对眼部尺寸调整的调整参数值为增大30,因为在早上用户通常精神爽朗,眼睛较大而有神,所以没有必要对眼睛调整到那么大。所以基于本实施例的修正参数针对所述图像调整参数调整后,使得针对图像120的美颜更加自然,更加符合在获得图像的场景中最自然的状态。即,通过本实施的方式使得针对图像120的美颜更符合拍照那个时间点的场景中体现用户的自然状态也能够提升用户颜值(在图像中呈现最自然的美),此时,基于改变后眼部尺寸调整参数对用户的眼睛的增大程度较小。当然,图像调整参数还可以包括针对面部尺寸的调整以及调整参数值。当图像调整参数为面部尺寸调整参数时(用于瘦脸),上午未经处理的用户的面部紧绷而使得面部较小,此时修正参数可以是适当降低面部尺寸调整参数。
如图1B所示,例如时间为晚上,当图像调整参数为眼部尺寸调整参数时(用于增大用户的眼睛),例如,在50的基础上再增加10,从而确定的针对眼部尺寸调整的调整参数值为增大60,因为到了晚上,用户通常身心疲惫,眼睛无神,此时修正参数可以是适当增大眼部尺寸调整参数,此时,基于改变后眼部尺寸调整参数对用户的眼睛的增大程度较大。当图像调整参数为面部尺寸调整参数时(用于瘦脸),晚上未经处理的用户的面部较为水肿导致面部尺寸大,此时修正参数可以是适当增大面部尺寸调整参数。
可以理解,本公开实施例对图像调整参数的具体类型不作限制,只要能够调整图像中用户的面部即可。本公开实施例对环境信息的具体类型不作限制,只要该环境信息能够表征获得图像120时的环境即可,该环境信息可以是时间信息、光线信息、天气信息等等。
图2A~2B示意性示出了根据本公开实施例的图像处理方法的流程图。
如图2A所示,该方法包括操作S210~S260。
在操作S210,获得图像。
在本公开实施例中,例如可以通过电子设备的摄像装置获取图像,还可以是电子设备从其他外置设备中获取图像。当电子设备从其他外置设备中获取图像时,该图像例如可以包括其他外置设备获取该图像时的环境信息。该图像例如可以包括用户对应的图像,例如可以包括用户的面部图像。
在操作S220,分析图像获得图像中用户的特征。
根据本公开实施例,用户的特征例如可以包括用户的年龄、性别、人种等等。例如可以通过人工智能引擎对图像进行分析确定用户的年龄、性别、人种等信息,当然通过人工智能引擎也能够确定出图像中的人脸、五官、以及肤色等信息。更具体地,可以对用户的面部图像进行智能识别,通过获取用户面部图像的特征点识别用户的特征。
在操作S230,基于用户的特征确定图像调整参数。
在本公开实施例中,图像调整参数例如能够调整图像中用户所在的区域,更具体地,该图像调整参数例如可以用于调整用户的面部图像。该图像调整参数可以是针对用户所在的区域进行调整的是一项调整参数,也可以是多项调整参数。
根据本公开实施例,图像调整参数例如包括面部尺寸调整参数、面部亮度调整参数、面部色度调整参数、面部模糊度调整参数、眼部尺寸调整参数、眼部亮度调整参数等等。
具体地,例如可以通过面部尺寸调整参数对图像中的用户进行瘦脸处理,通过面部亮度调整参数调整图像中用户的面部亮度,通过面部色度调整参数对图像中的用户面部进行美白处理,通过面部模糊度调整参数对图像中的用户面部进行磨皮处理,通过眼部尺寸调整参数对图像中的用户的眼睛进行放大处理,通过眼部亮度调整参数对图像中的用户的眼睛进行明亮处理等等,即图像调整调整参数能够调整图像中用户的肤色区域所呈现出的显示效果。
在本公开实施例中,用户的特征和图像调整参数之间可以为映射关系,不同的用户的特征可以对应不同的图像调整参数的参数种类或者参数数值,本公开实施例通过存储该映射关系,通过识别用户的特征,基于存储的映射关系确定与该用户的特征对应的图像调整参数。
在操作S240,获得修正参数。
根据本公开实施例,修正参数例如可以用于改变图像调整参数,该修正参数可以对应于图像调整参数,该修正参数能够表征对应的图像调整参数的变化量。
根据本公开实施例,获得修正参数包括:基于获得图像时的环境信息获得修正参数。其中,不同的环境信息所对应修正参数不同。
在本公开实施例中,环境信息例如可以为获取图像时的环境信息,该环境信息例如可以包括时间信息、光线信息、天气信息、图像中的多名用户的位置信息等等。
其中,不同的环境信息对应的修正参数不同,以时间信息为例,在不同的时间段,用户的生理状态不同,因此在不同的时间段内对应的修正参数可以不同,以不同的修正参数动态地改变图像调整参数。
更具体地,不同的环境信息对应的修正参数不同,例如可以包括但不限于如下几方面:
第一,时间信息不同,针对图像调整参数中的某一项参数的修正参数不同。例如,以图像调整参数中的眼部尺寸调整参数为例,当在不同的时间段内(例如上午、下午、晚上等)眼部尺寸调整参数对应的修正参数的数值不同。
第二,时间信息不同,图像调整参数中的需要改变的参数种类不同。例如,在上午时间段内,需要改变的参数种类可以包括眼部尺寸调整参数,在下午时间段内,需要改变的参数种类可以包括眼部尺寸调整参数、面部尺寸调整参数等,在晚上时间段内,需要改变的参数种类可以包括面部尺寸调整参数、面部色度调整参数等。
第三,时间信息和光线信息不同,针对图像调整参数中的某一项参数的修正参数不同,或者图像调整参数中的需要改变的参数种类不同。例如,在上午时间段内且光线较暗的情况下或者下午时间段内且光线较亮的情况下,对眼部尺寸调整参数对应的修正参数的数值不同。还可以是,在上午时间段内且光线较暗的情况下,需要改变的参数种类包括眼部尺寸调整参数、面部尺寸调整参数等。或者在下午时间段内且光线较亮的情况下,需要改变的参数种类包括面部亮度调整参数、面部尺寸调整参数等。
根据本公开实施例,例如可以通过电子设备的感应元件获得环境信息,环境信息用于表征电子设备获得图像时的环境。
例如,在电子设备获取图像时,可以通过电子设备的感应单元获取当前环境的光线信息,例如获取光线的强度信息。
其中,时间信息可以通过获取电子设备的系统时间,天气信息可以通过获取电子设备的天气应用中的信息。
其中,图像中的多名用户的位置信息,可以通过电子设备的处理器对获取的图像进行处理识别得到。
在操作S250,基于修正参数改变图像调整参数。
根据本公开实施例,基于环境信息获得修正参数后,可以通过修正参数改变图像调整参数。
例如,图像调整参数为眼部尺寸调整参数时,在上午、下午、或晚上等不同的时间段内,与眼部尺寸调整参数对应的修正参数不同。在上午时间段内,图像中的用户通常精神爽朗,眼睛较大而有神,此时通过修正参数可以适当降低眼部尺寸调整参数。在下午时间段内,图像中的用户通常繁忙发困,眼睛臃肿,此时通过修正参数可以适当增大眼部尺寸调整参数。在晚上时间段内,图像中的用户通常身心疲惫,眼睛无神,此时通过修正参数可以适当增大眼部尺寸调整参数。
以光线信息为例,例如在逆光拍照时,图像中用户的眼睛没有受到光线干扰,通过与眼部尺寸调整参数对应的修正参数减小眼部尺寸调整参数,即减小眼睛的放大程度,保证图像中用户与环境的整体协调性,同时,在逆光条件下,可以通过修正参数减小面部色度调整参数(美白参数),使得图像在逆光环境下的整体协调性。在暗光的条件下,图像中的用户的彩色噪点较高,此时可以通过修正参数改变面部色度调整参数、面部模糊度调整参数等,例如通过修正参数增大图像中用户的美白、磨皮、去斑等参数。
以天气信息为例,例如在温度较低时(通常为阴天),此时图像亮度较低,可以通过修正参数降低面部色度调整参数,例如降低美白参数。例如在温度较高时(通常为晴天),此时图像亮度较高,可以通过修正参数提高面部色度调整参数,例如提高美白参数。例如在雾霾天气时,可以通过修正参数适当增大面部色度调整参数、面部模糊度调整参数等,还可以通过修正参数适当减小眼部尺寸调整参数。根据不同的天气信息对应的修正参数改变图像调整参数,以保证图像中用户与环境的整体协调性。
以图像中的多名用户的位置信息为例,例如在图像中包括多名用户时,通过识别图像中的用户的位置关系,根据多名用户的脸部距离远近获得不同用户的关于面部尺寸调整参数对应的修正参数,基于修正参数改变不同用户的面部尺寸调整参数。例如,图像中位置靠前或者靠两侧的用户通常脸部较大,可以通过修正参数提高面部尺寸调整参数,例如提高瘦脸参数,图像中位置靠后的用户通常脸部较小,可以通过修正参数降低面部尺寸调整参数,例如降低瘦脸参数。
此外,还可以通过识别图像中多名用户中的第一用户,该第一用户例如可以为获取图像的电子设备的拥有者,根据主人优先原则,获取该电子设备拥有者的修正参数,基于修正参数优先改变该用户的图像调整参数。
在操作S260,基于改变后的图像调整参数对图像中与用户对应的区域进行图像处理。
在本公开实施例中,通过修正参数改变图像调整参数,得到改变后的图像调整参数,可以通过该改变后的图像调整参数对图像进行处理,例如可以对图像中的部分区域进行处理,该部分区域例如可以为图像中用户对应的区域,更具体的,该部分区域可以为图像中用户的面部图像。
如图2B所示,操作S250包括操作S251~S252。
为了便于理解,以下以时间信息为例做出详细描述。
在操作S251,如果时间信息满足第一范围时,确定图像调整参数中的第一调整项以及针对第一调整项的调整变化量,第一调整项为一个或者多个。
根据本公开实施例,第一范围可以包括具体的时间段,在该时间段内,需要改变的图像调整参数例如为第一调整项,与之对应的修正参数例如为针对该第一调整项的调整变化量。
更具体地,第一范围例如可以为凌晨四点到中午十二点的时间段,在该第一范围内的第一调整项例如包括眼部尺寸调整参数、面部尺寸调整参数等。
在操作S252,如果时间信息满足第二范围时,确定图像调整参数中的第二调整项以及针对第二调整项的调整变化量,第二调整项为一个或者多个。
根据本公开实施例,第二范围可以包括具体的时间段,在该时间段内,需要改变的图像调整参数例如为第二调整项,与之对应的修正参数例如为针对该第二调整项的调整变化量。
更具体地,第二范围例如可以为中午十二点到晚上二十点的时间段,在该第二范围内的第二调整项例如包括眼部尺寸调整参数、面部尺寸调整参数、面部色度调整参数等。
其中,第一调整项与第二调整项相同,且不同的时间信息对应的修正参数不同。
图3A~3B示意性示出了根据本公开实施例的基于时间信息改变相同图像调整参数的示意图。
如图3A~3B所示,以第一调整项和第二调整项都为眼部尺寸调整参数为例,对不同时间信息的眼部尺寸调整参数对应的修正参数不同为例做出描述。
如图3A所示,其中,左边的图为获取的图像,中间的图为通过未改变的图像调整参数处理的图像,右边的图为通过修正参数改变图像调整参数后,通过改变后的图像调整参数处理的图像。
其中,在时间信息为第一范围内,通过眼部尺寸调整参数对应的修正参数可以减小该眼部尺寸调整参数,通过减小后的眼部尺寸调整参数调整图像中用户的眼睛大小,例如眼部尺寸调整参数为增大50,修正参数可以减小该眼部尺寸调整参数,例如在50的基础上减小20,减小后的眼部尺寸调整参数为30,通过眼部尺寸调整参数30增大用于的眼睛。因为在第一范围内(早上)用户通常精神爽朗,眼睛较大而有神,所以没有必要对眼睛调整到那么大,因此通过修正参数减小眼部尺寸调整参数,使得图像处理结果更加自然。
如图3B所示,其中,在时间信息为第二范围内,通过眼部尺寸调整参数对应的修正参数可以增大该眼部尺寸调整参数,通过增大后的眼部尺寸调整参数调整图像中用户的眼部大小,例如眼部尺寸调整参数为增大50,修正参数可以增大该眼部尺寸调整参数,例如在50的基础上增大20,减小后的眼部尺寸调整参数为70,通过眼部尺寸调整参数70增大用于的眼睛。因为在第二范围内(下午)用户通常身心疲惫,眼睛无神,此时修正参数可以是适当增大眼部尺寸调整参数,使得图像处理结果更加自然。
或者,第一调整项与第二调整项不同,且不同的时间信息分别对应针对不同的调整项确定对应的调整变化量。
图4A~4B示意性示出了根据本公开实施例的基于时间信息改变不同图像调整参数的示意图。
如图4A~4B所示,以第一调整项为眼部尺寸调整参数,第二调整项为眼部尺寸调整参数以及面部尺寸调整参数为例,对不同时间信息针对不同的调整项确定对应的调整变化量为例做出描述。
如图4A所示,其中,左边的图为获取的图像,中间的图为通过未改变的图像调整参数处理的图像,右边的图为通过修正参数改变图像调整参数后,通过改变后的图像调整参数处理的图像。
其中,在时间信息为第一范围内,通过眼部尺寸调整参数对应的修正参数可以减小该眼部尺寸调整参数,通过减小后的眼部尺寸调整参数调整图像中用户的眼部大小,例如眼部尺寸调整参数为增大50,修正参数可以减小该眼部尺寸调整参数,例如在50的基础上减小20,减小后的眼部尺寸调整参数为30,通过眼部尺寸调整参数30增大用于的眼睛。
如图4B所示,其中,在时间信息为第二范围内,眼部尺寸调整参数对应的修正参数可以增大该眼部尺寸调整参数,通过增大后的眼部尺寸调整参数调整图像中用户的眼部大小,例如眼部尺寸调整参数为增大50,修正参数可以增大该眼部尺寸调整参数,例如在50的基础上增大20,减小后的眼部尺寸调整参数为70,通过眼部尺寸调整参数70增大用于的眼睛。
面部尺寸调整参数对应的修正参数可以增大该面部尺寸调整参数,通过增大后的面部尺寸调整参数调整图像中用户的面部大小,例如面部尺寸调整参数为减小30,修正参数可以增大该面部尺寸调整参数,例如在30的基础上增大20,增大后的面部尺寸调整参数为50,通过面部尺寸调整参数50减小用于的面部尺寸。因为在第二范围内(下午)用户通常身心疲惫,脸部水肿,此时修正参数可以是适当增大面部尺寸调整参数,使得图像处理结果更加自然。
可以理解,上述具体的数值是为便于理解本公开实施例所做的举例,本公开实施例不限制图像调整参数和修正参数的具体数值,本领域技术人员可根据实际应用情况具体设定。
在本公开实施例中,如果时间信息满足第三范围时,确定图像调整参数中的第三调整项以及针对第三调整项的调整变化量,第三调整项为一个或者多个。
根据本公开实施例,第三范围可以包括具体的时间段,在该时间段内,需要改变的图像调整参数例如为第三调整项,与之对应的修正参数例如为针对该第三调整项的调整变化量。
更具体地,第三范围例如为晚上二十点到凌晨四点的时间段,在该第三范围内的第三调整项例如包括面部尺寸调整参数、面部色度调整参数等。
其中,第三调整项与第一调整项、第二调整项相同,且不同的时间信息对应的修正参数不同。
或者,第三调整项与第一调整项、第二调整项不同,且不同的时间信息对应的修正参数不同。
根据本公开实施例,通过分析图像中的用户的特征,根据用户的特征确定图像调整参数,并通过获取图像时的环境信息获得修正参数,通过该修正参数改变图像调整参数,基于该改变后的图像调整参数对图像中的用户对应的区域进行处理,本公开实施例在图像处理过程中加入环境信息,使得处理后的图像能够更好地与环境融合,提高了图像的智能处理,为用户提供优化的图像处理功能(例如智能美颜功能),提高用户的使用体验。
图2C示意性示出了根据本公开另一实施例的图像处理方法的流程图。
如图2C所示,该方法包括操作S210、以及S270~S290。
在操作S210,获得图像。跟本公开实施例,该操作与上文参考图2A描述的操作S210相同或类似,在此不再赘述。
在操作S270,获得环境信息,该环境信息用于表征电子设备获取图像时的环境。
在本公开实施例中,环境信息例如可以包括时间信息、光线信息、天气信息、以及图像中的多名用户的位置信息等等。例如,在电子设备获取图像时,可以通过电子设备的感应单元获取当前环境的光线信息,例如获取光线的强度信息。例如,时间信息可以通过获取电子设备的系统时间,天气信息可以通过获取电子设备的天气应用中的信息。例如,图像中的多名用户的位置信息,可以通过电子设备的处理器对获取的图像进行处理识别得到。
在操作S280,通过智能分析引擎基于图像以及环境信息确定图像调整参数。
在本公开实施例中,智能分析引擎例如可以包括美颜智能引擎,通过将获取的图像和环境信息输入智能分析引擎中,智能分析引擎对图像以及环境信息进行分析处理,得到该图像对应的图像调整参数,由于考虑了图像对应的环境信息,因此该图像调整参数能够包含获取图像的场景,实现基于不同的环境信息能够动态地获得不同的图像调整参数。
在操作S290,基于图像调整参数对图像中与用户对应的区域进行图像处理。
根据本公开实施例,基与图像调整参数处理图像,例如可以是对图像中的用户面部进行美颜处理,使得针对图像的美颜更加自然,更加符合在获得图像的场景中最自然的状态。即,通过本实施的方式使得针对图像的美颜更符合拍照那个时间点的场景中体现用户的自然状态也能够提升用户颜值(在图像中呈现最自然的美)。
图5示意性示出了根据本公开实施例的电子设备的框图。
如图5所示,电子设备500包括图像采集装置510、智能分析引擎520、处理器530、显示屏540、以及感应元件550。
其中,图像采集装置510可以用于获得图像。根据本公开实施例,图像采集装置510例如可以执行上文参考图2A描述的操作S210,在此不再赘述。
智能分析引擎520可以用于分析图像获得图像中用户的特征;基于用户的特征确定图像调整参数,获得修正参数,以及基于修正参数改变图像调整参数。根据本公开实施例,智能分析引擎520例如可以执行上文参考图2A描述的操作S220~S250,在此不再赘述。
其中,获得修正参数,包括:基于获得图像时的环境信息获得修正参数。
其中,不同的环境信息所对应修正参数不同。
其中,环境信息包括:时间信息,基于修正参数改变图像调整参数包括:
如果时间信息满足第一范围时,确定图像调整参数中的第一调整项以及针对第一调整项的调整变化量,第一调整项为一个或者多个。
如果时间信息满足第二范围时,确定图像调整参数中的第二调整项以及针对第二调整项的调整变化量,第二调整项为一个或者多个。
其中,第一调整项与第二调整项相同,且不同的时间信息对应的修正参数不同,或者
或者,第一调整项与第二调整项不同,且不同的时间信息分别对应针对不同的调整项确定对应的调整变化量。
处理器530可以用于基于改变后的图像调整参数对图像中与用户对应的区域进行图像处理。根据本公开实施例,处理器530例如可以执行上文参考图2A描述的操作S260,在此不再赘述。
显示屏540可以用于显示处理后的图像。
感应元件550可以用于获得环境信息,环境信息用于表征电子设备获得图像时的环境。
图6示意性示出了根据本公开实施例的电子设备的示意图。
如图6所示,电子设备600以智能手机为例,电子设备600例如包括摄像头610、显示屏620。
其中,摄像头610例如可以用于获取图像,例如摄像头可以包括前置摄像头和后置摄像头,用于拍摄图像。
显示屏620例如可以用于显示处理后的图像,或者还可以用于显示但未经处理的图像等。
图7示意性示出了根据本公开实施例的图像处理系统的框图。
如图7所示,图像处理系统700包括第一获得模块710、分析模块720、确定模块730、第二获得模块740、改变模块750、以及处理模块760。
其中,第一获得模块710可以用于获得图像。根据本公开实施例,第一获得模块710例如可以执行上文参考图2A描述的操作S210,在此不再赘述。
分析模块720可以用于分析图像获得图像中用户的特征。根据本公开实施例,分析模块720例如可以执行上文参考图2A描述的操作S220,在此不再赘述。
确定模块730可以用于基于用户的特征确定图像调整参数。根据本公开实施例,确定模块730例如可以执行上文参考图2A描述的操作S230,在此不再赘述。
第二获得模块740可以用于获得修正参数。根据本公开实施例,第二获得模块740例如可以执行上文参考图2A描述的操作S240,在此不再赘述。
其中,获得修正参数,包括:基于获得图像时的环境信息获得修正参数。
其中,不同的环境信息所对应修正参数不同。
其中,环境信息包括:时间信息,基于修正参数改变图像调整参数包括:
如果时间信息满足第一范围时,确定图像调整参数中的第一调整项以及针对第一调整项的调整变化量,第一调整项为一个或者多个。
如果时间信息满足第二范围时,确定图像调整参数中的第二调整项以及针对第二调整项的调整变化量,第二调整项为一个或者多个。
其中,第一调整项与第二调整项相同,且不同的时间信息对应的修正参数不同,或者
第一调整项与第二调整项不同,且不同的时间信息分别对应针对不同的调整项确定对应的调整变化量。
其中,可以通过电子设备的感应元件获得环境信息,环境信息用于表征电子设备获得图像时的环境。
改变模块750可以用于基于修正参数改变图像调整参数。根据本公开实施例,改变模块750例如可以执行上文参考图2A描述的操作S250,在此不再赘述。
处理模块760可以用于基于改变后的图像调整参数对图像中与用户对应的区域进行图像处理。根据本公开实施例,处理模块760例如可以执行上文参考图2A描述的操作S260,在此不再赘述。
根据本公开的实施例的模块、子模块、单元、子单元中的任意多个、或其中任意多个的至少部分功能可以在一个模块中实现。根据本公开实施例的模块、子模块、单元、子单元中的任意一个或多个可以被拆分成多个模块来实现。根据本公开实施例的模块、子模块、单元、子单元中的任意一个或多个可以至少被部分地实现为硬件电路,例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC),或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式的硬件或固件来实现,或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者,根据本公开实施例的模块、子模块、单元、子单元中的一个或多个可以至少被部分地实现为计算机程序模块,当该计算机程序模块被运行时,可以执行相应的功能。
例如,第一获得模块710、分析模块720、确定模块730、第二获得模块740、改变模块750、以及处理模块760中的任意多个可以合并在一个模块中实现,或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者,这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合,并在一个模块中实现。根据本公开的实施例,第一获得模块710、分析模块720、确定模块730、第二获得模块740、改变模块750、以及处理模块760中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路,例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC),或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现,或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者,第一获得模块710、分析模块720、确定模块730、第二获得模块740、改变模块750、以及处理模块760中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块,当该计算机程序模块被运行时,可以执行相应的功能。
图8示意性示出了根据本公开实施例的用于图像处理的计算机系统的方框图。图8示出的计算机系统仅仅是一个示例,不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图8所示,实现用于图像处理的计算机系统800包括处理器801、计算机可读存储介质802。该系统800可以执行根据本公开实施例的方法。
具体地,处理器801例如可以包括通用微处理器、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如,专用集成电路(ASIC)),等等。处理器801还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器801可以是用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。
计算机可读存储介质802,例如可以是能够包含、存储、传送、传播或传输指令的任意介质。例如,可读存储介质可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外或半导体系统、装置、器件或传播介质。可读存储介质的具体示例包括:磁存储装置,如磁带或硬盘(HDD);光存储装置,如光盘(CD-ROM);存储器,如随机存取存储器(RAM)或闪存;和/或有线/无线通信链路。
计算机可读存储介质802可以包括计算机程序803,该计算机程序803可以包括代码/计算机可执行指令,其在由处理器801执行时使得处理器801执行根据本公开实施例的方法或其任何变形。
计算机程序803可被配置为具有例如包括计算机程序模块的计算机程序代码。例如,在示例实施例中,计算机程序803中的代码可以包括一个或多个程序模块,例如包括803A、模块803B、……。应当注意,模块的划分方式和个数并不是固定的,本领域技术人员可以根据实际情况使用合适的程序模块或程序模块组合,当这些程序模块组合被处理器801执行时,使得处理器801可以执行根据本公开实施例的方法或其任何变形。
根据本发明的实施例,第一获得模块710、分析模块720、确定模块730、第二获得模块740、改变模块750、以及处理模块760中的至少一个可以实现为参考图8描述的计算机程序模块,其在被处理器801执行时,可以实现上面描述的相应操作。
本公开还提供了一种计算机可读介质,该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该设备/装置/系统中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被执行时,实现:
一种图像处理方法,包括:获得图像,分析图像获得图像中用户的特征,基于用户的特征确定图像调整参数,获得修正参数,基于修正参数改变图像调整参数,基于改变后的图像调整参数对图像中与用户对应的区域进行图像处理。
可选地,上述获得修正参数,包括:基于获得图像时的环境信息获得修正参数。
可选地,上述的方法,其中,不同的环境信息所对应修正参数不同。
可选地,上述方法,还包括:通过电子设备的感应元件获得环境信息,环境信息用于表征电子设备获得图像时的环境。
可选地,上述环境信息包括:时间信息,基于修正参数改变图像调整参数包括:如果时间信息满足第一范围时,确定图像调整参数中的第一调整项以及针对第一调整项的调整变化量,第一调整项为一个或者多个,如果时间信息满足第二范围时,确定图像调整参数中的第二调整项以及针对第二调整项的调整变化量,第二调整项为一个或者多个,其中,第一调整项与第二调整项相同,且不同的时间信息对应的修正参数不同,或者第一调整项与第二调整项不同,且不同的时间信息分别对应针对不同的调整项确定对应的调整变化量。
根据本公开的实施例,计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中,计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:无线、有线、光缆、射频信号等等,或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图,图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
本领域技术人员可以理解,本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合或/或结合,即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地,在不脱离本公开精神和教导的情况下,本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。
尽管已经参照本公开的特定示例性实施例示出并描述了本公开,但是本领域技术人员应该理解,在不背离所附权利要求及其等同物限定的本公开的精神和范围的情况下,可以对本公开进行形式和细节上的多种改变。因此,本公开的范围不应该限于上述实施例,而是应该不仅由所附权利要求来进行确定,还由所附权利要求的等同物来进行限定。
Claims (10)
1.一种图像处理方法,包括:
获得图像;
分析所述图像获得所述图像中用户的特征;
基于所述用户的特征确定图像调整参数;
基于获得所述图像时的时间信息,获得用于改变所述图像调整参数的修正参数,所述时间信息对应的修正参数与用户的生理状态相关;
基于所述修正参数改变所述图像调整参数;
基于改变后的图像调整参数对所述图像中与所述用户对应的区域进行图像处理。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述获得修正参数,包括:
基于获得所述图像时的环境信息获得修正参数。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,不同的环境信息所对应修正参数不同。
4.根据权利要求1所述的方法,还包括:
通过电子设备的感应元件获得环境信息,所述环境信息用于表征所述电子设备获得所述图像时的环境。
5.根据权利要求4所述的方法,其中:
所述环境信息包括:时间信息;
所述基于所述修正参数改变所述图像调整参数包括:
如果所述时间信息满足第一范围时,确定所述图像调整参数中的第一调整项以及针对所述第一调整项的调整变化量,所述第一调整项为一个或者多个;
如果所述时间信息满足第二范围时,确定所述图像调整参数中的第二调整项以及针对所述第二调整项的调整变化量,所述第二调整项为一个或者多个;
其中,所述第一调整项与第二调整项相同,且不同的时间信息对应的修正参数不同;或者
所述第一调整项与所述第二调整项不同,且不同的时间信息分别对应针对不同的调整项确定对应的调整变化量。
6.一种电子设备,包括:
图像采集装置,用于获得图像;
智能分析引擎,用于分析所述图像获得所述图像中用户的特征;基于所述用户的特征确定图像调整参数;基于获得所述图像时的时间信息,获得用于改变所述图像调整参数的修正参数,所述时间信息对应的修正参数与用户的生理状态相关;以及基于所述修正参数改变所述图像调整参数;
处理器,用于基于所述改变后的图像调整参数对所述图像中与所述用户对应的区域进行图像处理;
显示屏,用于显示所述处理后的图像。
7.根据权利要求6所述的电子设备,其中,所述获得修正参数,包括:
基于获得所述图像时的环境信息获得修正参数。
8.根据权利要求7所述的电子设备,其中,不同的环境信息所对应修正参数不同。
9.根据权利要求6所述的电子设备,还包括:
感应元件,用于获得环境信息,所述环境信息用于表征所述电子设备获得所述图像时的环境。
10.根据权利要求9所述的电子设备,其中:
所述环境信息包括:时间信息;
所述基于所述修正参数改变所述图像调整参数包括:
如果所述时间信息满足第一范围时,确定所述图像调整参数中的第一调整项以及针对所述第一调整项的调整变化量,所述第一调整项为一个或者多个;
如果所述时间信息满足第二范围时,确定所述图像调整参数中的第二调整项以及针对所述第二调整项的调整变化量,所述第二调整项为一个或者多个;
其中,所述第一调整项与第二调整项相同,且不同的时间信息对应的修正参数不同;或者
所述第一调整项与所述第二调整项不同,且不同的时间信息分别对应针对不同的调整项确定对应的调整变化量。
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Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110097622B (zh) * | 2019-04-23 | 2022-02-25 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 渲染图像的方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 |
CN112446832A (zh) * | 2019-08-31 | 2021-03-05 | 华为技术有限公司 | 一种图像处理方法及电子设备 |
CN110992500B (zh) * | 2019-10-12 | 2023-04-25 | 平安科技(深圳)有限公司 | 考勤方法、装置及存储介质、服务器 |
CN112070707B (zh) * | 2020-11-12 | 2021-02-23 | 国科天成科技股份有限公司 | 基于微透镜阵列的真彩像增强器 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104270571A (zh) * | 2014-10-20 | 2015-01-07 | 联想(北京)有限公司 | 图像处理方法以及电子设备 |
CN107330904A (zh) * | 2017-06-30 | 2017-11-07 | 北京金山安全软件有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN107346544A (zh) * | 2017-06-30 | 2017-11-14 | 联想(北京)有限公司 | 一种图像处理方法和电子设备 |
CN107798652A (zh) * | 2017-10-31 | 2018-03-13 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置、可读存储介质和电子设备 |
CN107862653A (zh) * | 2017-11-30 | 2018-03-30 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 图像显示方法、装置、存储介质和电子设备 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20140198177A1 (en) * | 2013-01-15 | 2014-07-17 | International Business Machines Corporation | Realtime photo retouching of live video |
CN107845088B (zh) * | 2017-10-25 | 2020-02-07 | 苏州比格威医疗科技有限公司 | 基于动态约束图搜索的视网膜oct图像中生理参数获取方法 |
-
2018
- 2018-06-01 CN CN201810562973.2A patent/CN108765352B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104270571A (zh) * | 2014-10-20 | 2015-01-07 | 联想(北京)有限公司 | 图像处理方法以及电子设备 |
CN107330904A (zh) * | 2017-06-30 | 2017-11-07 | 北京金山安全软件有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN107346544A (zh) * | 2017-06-30 | 2017-11-14 | 联想(北京)有限公司 | 一种图像处理方法和电子设备 |
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