CN108769520B - 电子装置、图像处理方法和计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种电子装置、图像处理方法和计算机可读存储介质。本发明提取原始图像数据中至少一种预设颜色的颜色通道图像数据，将提取的各颜色通道图像数据进行锐化处理，再进行模糊处理，得到第一组优化图像数据；按照预先确定的参数调整规则，对原始图像数据进行参数调整，得到第二组优化图像数据；将第一组优化图像数据、第二组优化图像数据及原始图像数据进行融合处理，生成融合图像。相较于现有技术，本发明对图像细节部位实现更精准的去噪，提高了图像的美化质量。

Description

电子装置、图像处理方法和计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种电子装置、图像处理方法和计算机可读存储介质。

背景技术

随着科技的进步，越来越多载有图像采集装置的设备出现，例如，数码相机、手机、平板电脑、游戏机等。这些设备的出现为摄像提供了方便，拍摄照片或视频也成为人们日常生活中必不可少的一项活动。然而，由于各种因素，拍摄的照片或者视频常常达不到用户的审美要求，例如，由于成像分辨率过高，拍摄的照片过于清晰，导致清楚的显示出人脸皮肤的细节，影响人脸图像的美感。

目前，业界通常使用的人脸图像的美化方法是：通过边缘检测结合双边模糊、HSB色彩空间调整参数等方法实现对人脸图像的美化。该方法的缺陷在于：对细节部位(如眉毛等)的美化效果不佳，例如，噪声和边界难以平衡，导致难以实现精确的去噪。

发明内容

本发明的主要目的是提供一种电子装置、图像处理方法和计算机可读存储介质，旨在实现更精准的图像去噪，提高图像的美化质量。

为实现上述目的，本发明提出一种电子装置，所述电子装置包括存储器和处理器，所述存储器上存储有图像处理程序，所述图像处理程序被所述处理器执行时实现如下步骤：

第一优化步骤：提取原始图像数据中至少一种预设颜色的颜色通道图像数据，将提取的各颜色通道图像数据进行锐化处理，并将锐化处理后的所述颜色通道图像数据进行模糊处理，得到第一组优化图像数据；

第二优化步骤：按照预先确定的参数调整规则，对所述原始图像数据进行参数调整，得到第二组优化图像数据；

融合步骤：将所述第一组优化图像数据、第二组优化图像数据及所述原始图像数据进行融合处理，生成融合图像。

优选地，所述第一优化步骤包括：

提取所述原始图像数据中蓝色通道图像数据，将提取的所述蓝色通道图像数据按照预先确定的锐化模型进行锐化处理，并将锐化处理后的所述蓝色通道图像数据进行模糊处理，得到所述第一组优化图像数据；或者，

提取所述原始图像数据中绿色通道图像数据，将提取的所述绿色通道图像数据按照所述预先确定的锐化模型进行锐化处理，并将锐化处理后的所述绿色通道图像数据进行模糊处理，得到所述第一组优化图像数据；或者，

分别提取所述原始图像数据中蓝色通道图像数据及绿色通道图像数据，将提取的所述蓝色通道图像数据及绿色通道图像数据分别按照所述预先确定的锐化模型进行锐化处理，并将锐化处理后的所述蓝色通道图像数据及锐化处理后的所述绿色通道图像数据分别进行模糊处理，再将模糊处理后的所述蓝色通道图像数据及模糊处理后的所述绿色通道图像数据进行融合处理，得到所述第一组优化图像数据。

优选地，所述预先确定的锐化模型根据如下运算表达式建立：

式一：

式二：g(x)＝(f(x)-A)×K

其中，x为一像素点对应的预设颜色的原始颜色通道值，x∈[0，1]，g(x)为所述预先确定的锐化模型输出的该像素点经锐化处理后的颜色通道值，a、A及K为预先确定的锐化参数。

优选地，所述第二优化步骤包括：

按照所述预先确定的参数调整规则，对所述原始图像数据进行参数调整，得到调整后图像数据；

将所述调整后图像数据与所述原始图像数据进行融合处理，得到所述第二组优化图像数据。

优选地，所述预先确定的参数调整规则包括：

提供参数设置界面，将用户输入的各所述参数的设置值作为各所述参数对应的调整曲线上控制点的坐标值，所述调整曲线基于所述控制点生成新的调整曲线，根据所述新的调整曲线的输出值对所述原始图像数据进行参数调整；或者，

当接收到自动调整指令时，将预先确定的各所述参数的设置值作为各所述参数对应的调整曲线上控制点的坐标值，所述调整曲线基于所述控制点生成新的调整曲线，根据所述新的调整曲线的输出值对所述原始图像数据进行参数调整。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种图像处理方法，该方法包括步骤：

第一优化步骤：提取原始图像数据中至少一种预设颜色的颜色通道图像数据，将提取的各颜色通道图像数据进行锐化处理，并将锐化处理后的所述颜色通道图像数据进行模糊处理，得到第一组优化图像数据；

第二优化步骤：按照预先确定的参数调整规则，对所述原始图像数据进行参数调整，得到第二组优化图像数据；

融合步骤：将所述第一组优化图像数据、第二组优化图像数据及所述原始图像数据进行融合处理，生成融合图像。

优选地，所述第一优化步骤包括：

提取所述原始图像数据中蓝色通道图像数据，将提取的所述蓝色通道图像数据按照预先确定的锐化模型进行锐化处理，并将锐化处理后的所述蓝色通道图像数据进行模糊处理，得到所述第一组优化图像数据；或者，

提取所述原始图像数据中绿色通道图像数据，将提取的所述绿色通道图像数据按照所述预先确定的锐化模型进行锐化处理，并将锐化处理后的所述绿色通道图像数据进行模糊处理，得到所述第一组优化图像数据；或者，

分别提取所述原始图像数据中蓝色通道图像数据及绿色通道图像数据，将提取的所述蓝色通道图像数据及绿色通道图像数据分别按照所述预先确定的锐化模型进行锐化处理，并将锐化处理后的所述蓝色通道图像数据及锐化处理后的所述绿色通道图像数据分别进行模糊处理，再将模糊处理后的所述蓝色通道图像数据及模糊处理后的所述绿色通道图像数据进行融合处理，得到所述第一组优化图像数据。

优选地，所述预先确定的锐化模型根据如下运算表达式建立：

式一：

式二：g(x)＝(f(x)-A)×K

其中，x为一像素点对应的预设颜色的原始颜色通道值，x∈[0，1]，g(x)为所述预先确定的锐化模型输出的该像素点经锐化处理后的颜色通道值，a、A及K为预先确定的锐化参数。

优选地，所述第二优化步骤包括：

按照所述预先确定的参数调整规则，对所述原始图像数据进行参数调整，得到调整后图像数据；

将所述调整后图像数据与所述原始图像数据进行融合处理，得到所述第二组优化图像数据。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有图像处理程序，所述图像处理程序可被至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行上述任一项所述的图像处理方法的步骤。

本发明提取原始图像数据中至少一种预设颜色的颜色通道图像数据，将提取的各颜色通道图像数据进行锐化处理，再进行模糊处理，得到第一组优化图像数据；按照预先确定的参数调整规则，对原始图像数据进行参数调整，得到第二组优化图像数据；将第一组优化图像数据、第二组优化图像数据及原始图像数据进行融合处理，生成融合图像。相较于现有技术，本发明提取至少一种预设颜色的颜色通道图像数据进行锐化和模糊处理，由于根据该预设颜色的颜色通道图像数据更能区分出图像中的细节部位，因此，通过对该颜色通道数据进行锐化和模糊处理可对图像细节部位实现更精准的去噪，提高图像的美化质量。

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示出的结构获得其他的附图。

图1为本发明图像处理程序第一实施例的运行环境示意图；

图2为本发明图像处理程序第一实施例的程序模块图；

图3为本发明图像处理方法第一实施例的流程示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。

本发明提出一种图像处理程序。

请参阅图1，是本发明图像处理程序10第一实施例的运行环境示意图。

在本实施例中，图像处理程序10安装并运行于电子装置1中。电子装置1可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑、手机及服务器等计算设备。该电子装置1可包括，但不仅限于，存储器11、处理器12及显示器13。图1仅示出了具有组件11-13的电子装置1，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。

存储器11在一些实施例中可以是电子装置1的内部存储单元，例如该电子装置1的硬盘或内存。存储器11在另一些实施例中也可以是电子装置1的外部存储设备，例如电子装置1上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，存储器11还可以既包括电子装置1的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器11用于存储安装于电子装置1的应用软件及各类数据，例如图像处理程序10的程序代码等。存储器11还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

处理器12在一些实施例中可以是一中央处理器(Central Processing Unit,CPU)，微处理器或其他数据处理芯片，用于运行存储器11中存储的程序代码或处理数据，例如执行图像处理程序10等。

显示器13在一些实施例中可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。显示器13用于显示在电子装置1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。电子装置1的部件11-13通过程序总线相互通信。

请参阅图2，是本发明图像处理程序10第一实施例的程序模块图。在本实施例中，图像处理程序10可以被分割成一个或多个模块，一个或者多个模块被存储于存储器11中，并由一个或多个处理器(本实施例为处理器12)所执行，以完成本发明。例如，在图2中，图像处理程序10可以被分割成第一优化模块101、第二优化模块102及融合模块103。本发明所称的模块是指能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，比程序更适合于描述图像处理程序10在电子装置1中的执行过程，其中：

第一优化模块101，用于提取原始图像数据中至少一种预设颜色的颜色通道图像数据，将提取的各颜色通道图像数据进行锐化处理，并将锐化处理后的所述颜色通道图像数据进行模糊处理，得到第一组优化图像数据。

优选地，本实施例中，所述第一优化模块101具体可通过以下三种方案获得第一组优化图像数据：

方案一：

首先，提取所述原始图像数据中蓝色通道图像数据。

然后，将提取的所述蓝色通道图像数据按照预先确定的锐化模型进行锐化处理。

所述预先确定的锐化模型可根据如下运算表达式建立：

式一：

式二：g(x)＝(f(x)-A)×K

其中，x为一像素点对应的预设颜色的原始颜色通道值，x∈[0，1]，g(x)为所述预先确定的锐化模型输出的该像素点经锐化处理后的颜色通道值，a、A及K为预先确定的锐化参数。

在方案一中，上述预设颜色为蓝色，其对应的颜色通道值为蓝色通道值。上述原始颜色通道值即为原始蓝色通道值，经锐化处理后的颜色通道值即为经锐化处理后的蓝色通道值。

优选的，本实施例中，a为预先确定的颜色通道阈值，在方案一中，a即为预先确定的蓝色通道阈值。

此外，上述参数a、A及K可根据具体的应用场景进行自定义设置，例如，在本实施例中，a取值为0.5，A取值为15/51，K取值为2.86。

上述预先确定的锐化模型的计算方法包括：将x的值输入至式一方程f(x)，式一方程f(x)的输出值代入至式二方程g(x)，式二方程g(x)的输出值即为锐化模型的输出值。

优选地，本实施例中，可在一次锐化模型的计算过程中使用式一方程f(x)执行多次运算(例如，执行三次运算)。例如，将x的值输入至式一方程f(x)，再将式一方程f(x)的输出值作为输入值输入至式一方程f(x)，如此使用式一方程f(x)执行三次运算，得到的式一方程f(x)的输出值代入至式二方程g(x)。

最后，将锐化处理后的所述蓝色通道图像数据进行模糊处理，得到所述第一组优化图像数据。

方案二：

首先，提取所述原始图像数据中绿色通道图像数据。

然后，将提取的所述绿色通道图像数据按照所述预先确定的锐化模型进行锐化处理。其中，所述预先确定的锐化模型可参照方案一中描述的锐化模型。

最后，将锐化处理后的所述绿色通道图像数据进行模糊处理，得到所述第一组优化图像数据。

方案三：

首先，分别提取所述原始图像数据中蓝色通道图像数据及绿色通道图像数据。

然后，将提取的所述蓝色通道图像数据及绿色通道图像数据分别按照所述预先确定的锐化模型进行锐化处理。

接着，并将锐化处理后的所述蓝色通道图像数据及锐化处理后的所述绿色通道图像数据分别进行模糊处理。其中，所述预先确定的锐化模型可参照方案一中描述的锐化模型。

最后，将模糊处理后的所述蓝色通道图像数据及模糊处理后的所述绿色通道图像数据进行融合处理，得到所述第一组优化图像数据。

其中，上述融合处理的方式优选为使用融合函数将将模糊处理后的所述蓝色通道图像数据及模糊处理后的所述绿色通道图像数据按照预设比例进行混合，得到第一组优化图像数据。

本实施例中，上述模糊处理方式优选为高斯模糊处理，此外，模糊处理方式还包括双边模糊、均值模糊、中值模糊等。

第二优化模块102，用于按照预先确定的参数调整规则，对所述原始图像数据进行参数调整，得到第二组优化图像数据。

优选地，本实施例中，所述第二优化模块102具体用于：

首先，按照所述预先确定的参数调整规则，对所述原始图像数据进行参数调整，得到调整后图像数据。

然后，将所述调整后图像数据与所述原始图像数据进行融合处理，得到所述第二组优化图像数据。

其中，上述融合处理优选为将调整后图像数据的颜色值与原始图像数据的颜色值按照预设比例进行混合，得到第二组优化图像数据。

上述预先确定的参数调整规则为第一参数调整规则，所述第一参数调整规则包括：

提供第一参数设置界面，将用户输入的各所述第一参数的设置值作为各所述第一参数对应的调整曲线(例如，B样条曲线等)上控制点的坐标值，所述调整曲线基于所述控制点生成新的调整曲线，根据所述新的调整曲线的输出值对所述原始图像数据进行第一参数的调整。

或者，当接收到自动调整指令时，将预先确定的各所述第一参数的设置值作为各所述第一参数对应的调整曲线上控制点的坐标值，所述调整曲线基于所述控制点生成新的调整曲线，根据所述新的调整曲线的输出值对所述原始图像数据进行第一参数的调整，得到调整后图像数据。

上述第一参数包括亮度、对比度等。

每一个第一参数对应一个参数调整曲线，参数调整曲线的横坐标的值为参数调整曲线的输入值(即第一参数的原始数据)，纵坐标的值为参数调整曲线的输出值(即第一参数的调整值)，当参数调整曲线的曲线形状随着控制点的改变而改变时，其输出值也随之改变，从而实现对第一参数的调整。

融合模块103，用于将所述第一组优化图像数据、第二组优化图像数据及所述原始图像数据进行融合处理，生成融合图像。

所述融合模块103具体用于：

利用预先确定的融合处理模型，对所述第一组优化图像数据、第二组优化图像数据及所述原始图像数据进行融合处理，以得到融合图像数据。

上述融合处理模型可根据以下公式建立：

C＝vec4(mix(x，y，1-z)， 1)

其中，该公式适用于RGBA色彩空间。C为融合图像中各像素点的颜色值，vec4为颜色向量，mix为融合函数，融合函数是将多种颜色按照预设比例混合，生成另一种颜色的函数，x为第二组优化图像数据中各像素点的颜色值，y为原始图像数据中各像素点的颜色值，z为第一组优化图像数据中各像素点的预设颜色的颜色通道值。

优选地，本实施例中，该程序还包括第三优化模块(图中未示出)。

第三优化模块，用于将基于RGBA色彩空间的所述融合图像转换为HSB色彩空间，得到所述融合图像对应的色调分量数据、饱和度分量数据和亮度分量数据，根据预先确定的第二参数调整规则，对所述融合图像的色调分量数据、饱和度分量数据和亮度分量数据进行参数调整，并输出参数调整后的融合图像。

所述RGBA色彩空间是指代表Red(红色)、Green(绿色)、Blue(蓝色)和Alpha(透明度)的色彩空间。

所述HSB色彩空间是指代表Hues(色调)、Saturation(饱和度)、Brightness(亮度)的色彩空间。

所述第二参数调整规则包括：

根据用户输入的各第二参数的设置值，对所述融合图像进行参数调整。或者，根据预先确定的第二参数的设置值，对所述融合图像进行参数调整。所述第二参数包括：色调分量数据、饱和度分量数据和亮度分量数据。

本实施例提取原始图像数据中至少一种预设颜色的颜色通道图像数据，将提取的各颜色通道图像数据进行锐化处理，再进行模糊处理，得到第一组优化图像数据；按照预先确定的参数调整规则，对原始图像数据进行参数调整，得到第二组优化图像数据；将第一组优化图像数据、第二组优化图像数据及原始图像数据进行融合处理，生成融合图像。相较于现有技术，本实施例提取至少一种预设颜色的颜色通道图像数据进行锐化和模糊处理，由于根据该预设颜色的颜色通道图像数据更能区分出图像中的细节部位，因此，通过对该颜色通道数据进行锐化和模糊处理可对图像细节部位实现更精准的去噪，提高了图像的美化质量。

此外,本发明提出一种图像处理方法。

如图3所示，图3为本发明图像处理方法第一实施例的流程示意图。

本实施例中，该方法包括：

步骤S10，提取原始图像数据中至少一种预设颜色的颜色通道图像数据，将提取的各颜色通道图像数据进行锐化处理，并将锐化处理后的所述颜色通道图像数据进行模糊处理，得到第一组优化图像数据。

优选地，本实施例中，所述步骤S10的具体实施方式包括以下三种方案：

方案一：

首先，提取所述原始图像数据中蓝色通道图像数据。

然后，将提取的所述蓝色通道图像数据按照预先确定的锐化模型进行锐化处理。

所述预先确定的锐化模型可根据如下运算表达式建立：

式一：

式二：g(x)＝(f(x)-A)×K

其中，x为一像素点对应的预设颜色的原始颜色通道值，x∈[0，1]，g(x)为所述预先确定的锐化模型输出的该像素点经锐化处理后的颜色通道值，a、A及K为预先确定的锐化参数。

在方案一中，上述预设颜色为蓝色，其对应的颜色通道值为蓝色通道值。上述原始颜色通道值即为原始蓝色通道值，经锐化处理后的颜色通道值即为经锐化处理后的蓝色通道值。

优选的，本实施例中，a为预先确定的颜色通道阈值，在方案一中，a即为预先确定的蓝色通道阈值。

此外，上述参数a、A及K可根据具体的应用场景进行自定义设置，例如，在本实施例中，a取值为0.5，A取值为15/51，K取值为2.86。

上述预先确定的锐化模型的计算方法包括：将x的值输入至式一方程f(x)，式一方程f(x)的输出值代入至式二方程g(x)，式二方程g(x)的输出值即为锐化模型的输出值。

优选地，本实施例中，可在一次锐化模型的计算过程中使用式一方程f(x)执行多次运算(例如，执行三次运算)。例如，将x的值输入至式一方程f(x)，再将式一方程f(x)的输出值作为输入值输入至式一方程f(x)，如此使用式一方程f(x)执行三次运算，得到的式一方程f(x)的输出值代入至式二方程g(x)。

最后，将锐化处理后的所述蓝色通道图像数据进行模糊处理，得到所述第一组优化图像数据。

方案二：

首先，提取所述原始图像数据中绿色通道图像数据。

然后，将提取的所述绿色通道图像数据按照所述预先确定的锐化模型进行锐化处理。其中，所述预先确定的锐化模型可参照方案一中描述的锐化模型。

最后，将锐化处理后的所述绿色通道图像数据进行模糊处理，得到所述第一组优化图像数据。

方案三：

首先，分别提取所述原始图像数据中蓝色通道图像数据及绿色通道图像数据。

然后，将提取的所述蓝色通道图像数据及绿色通道图像数据分别按照所述预先确定的锐化模型进行锐化处理。

接着，并将锐化处理后的所述蓝色通道图像数据及锐化处理后的所述绿色通道图像数据分别进行模糊处理。其中，所述预先确定的锐化模型可参照方案一中描述的锐化模型。

最后，将模糊处理后的所述蓝色通道图像数据及模糊处理后的所述绿色通道图像数据进行融合处理，得到所述第一组优化图像数据。

其中，上述融合处理的方式优选为使用融合函数将将模糊处理后的所述蓝色通道图像数据及模糊处理后的所述绿色通道图像数据按照预设比例进行混合，得到第一组优化图像数据。

本实施例中，上述模糊处理方式优选为高斯模糊处理，此外，模糊处理方式还包括双边模糊、均值模糊、中值模糊等。

步骤S20，按照预先确定的参数调整规则，对所述原始图像数据进行参数调整，得到第二组优化图像数据。

优选地，本实施例中，所述步骤S20包括：

首先，按照所述预先确定的参数调整规则，对所述原始图像数据进行参数调整，得到调整后图像数据。

然后，将所述调整后图像数据与所述原始图像数据进行融合处理，得到所述第二组优化图像数据。

其中，上述融合处理优选为将调整后图像数据的颜色值与原始图像数据的颜色值按照预设比例进行混合，得到第二组优化图像数据。

上述预先确定的参数调整规则为第一参数调整规则，所述第一参数调整规则包括：

提供第一参数设置界面，将用户输入的各所述第一参数的设置值作为各所述第一参数对应的调整曲线(例如，B样条曲线等)上控制点的坐标值，所述调整曲线基于所述控制点生成新的调整曲线，根据所述新的调整曲线的输出值对所述原始图像数据进行第一参数的调整。

或者，当接收到自动调整指令时，将预先确定的各所述第一参数的设置值作为各所述第一参数对应的调整曲线上控制点的坐标值，所述调整曲线基于所述控制点生成新的调整曲线，根据所述新的调整曲线的输出值对所述原始图像数据进行第一参数的调整，得到调整后图像数据。

上述第一参数包括亮度、对比度等。

每一个第一参数对应一个参数调整曲线，参数调整曲线的横坐标的值为参数调整曲线的输入值(即第一参数的原始数据)，纵坐标的值为参数调整曲线的输出值(即第一参数的调整值)，当参数调整曲线的曲线形状随着控制点的改变而改变时，其输出值也随之改变，从而实现对第一参数的调整。

步骤S30，将所述第一组优化图像数据、第二组优化图像数据及所述原始图像数据进行融合处理，生成融合图像。

所述步骤S30包括：

利用预先确定的融合处理模型，对所述第一组优化图像数据、第二组优化图像数据及所述原始图像数据进行融合处理，以得到融合图像数据。

上述融合处理模型可根据以下公式建立：

C＝vec4(mix(x，y，1-z)， 1)

其中，该公式适用于RGBA色彩空间。C为融合图像中各像素点的颜色值，vec4为颜色向量，mix为融合函数，融合函数是将多种颜色按照预设比例混合，生成另一种颜色的函数，x为第二组优化图像数据中各像素点的颜色值，y为原始图像数据中各像素点的颜色值，z为第一组优化图像数据中各像素点的预设颜色的颜色通道值。

优选地，本实施例中，在步骤S30之后，该方法还包括：

将基于RGBA色彩空间的所述融合图像转换为HSB色彩空间，得到所述融合图像对应的色调分量数据、饱和度分量数据和亮度分量数据，根据预先确定的第二参数调整规则，对所述融合图像的色调分量数据、饱和度分量数据和亮度分量数据进行参数调整，并输出参数调整后的融合图像。

所述RGBA色彩空间是指代表Red(红色)、Green(绿色)、Blue(蓝色)和Alpha(透明度)的色彩空间。

所述HSB色彩空间是指代表Hues(色调)、Saturation(饱和度)、Brightness(亮度)的色彩空间。

所述第二参数调整规则包括：

根据用户输入的各第二参数的设置值，对所述融合图像进行参数调整。或者，根据预先确定的第二参数的设置值，对所述融合图像进行参数调整。所述第二参数包括：色调分量数据、饱和度分量数据和亮度分量数据。

本实施例提取原始图像数据中至少一种预设颜色的颜色通道图像数据，将提取的各颜色通道图像数据进行锐化处理，再进行模糊处理，得到第一组优化图像数据；按照预先确定的参数调整规则，对原始图像数据进行参数调整，得到第二组优化图像数据；将第一组优化图像数据、第二组优化图像数据及原始图像数据进行融合处理，生成融合图像。相较于现有技术，本实施例提取至少一种预设颜色的颜色通道图像数据进行锐化和模糊处理，由于根据该预设颜色的颜色通道图像数据更能区分出图像中的细节部位，因此，通过对该颜色通道数据进行锐化和模糊处理可对图像细节部位实现更精准的去噪，提高了图像的美化质量。

进一步地，本发明还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有图像处理程序，所述图像处理程序可被至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行上述任一实施例中的图像处理方法。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的发明构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (6)

1.一种电子装置，所述电子装置包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器上存储有图像处理程序，所述图像处理程序被所述处理器执行时实现如下步骤：

第一优化步骤：提取原始图像数据中至少一种预设颜色的颜色通道图像数据，将提取的各颜色通道图像数据进行锐化处理，并将锐化处理后的所述颜色通道图像数据进行模糊处理，得到第一组优化图像数据；

第二优化步骤：按照预先确定的参数调整规则，对所述原始图像数据进行参数调整，得到第二组优化图像数据；

融合步骤：将所述第一组优化图像数据、第二组优化图像数据及所述原始图像数据进行融合处理，生成融合图像；

所述第一优化步骤包括：

提取所述原始图像数据中蓝色通道图像数据，将提取的所述蓝色通道图像数据按照预先确定的锐化模型进行锐化处理，并将锐化处理后的所述蓝色通道图像数据进行模糊处理，得到所述第一组优化图像数据；或者，

提取所述原始图像数据中绿色通道图像数据，将提取的所述绿色通道图像数据按照所述预先确定的锐化模型进行锐化处理，并将锐化处理后的所述绿色通道图像数据进行模糊处理，得到所述第一组优化图像数据；或者，

分别提取所述原始图像数据中蓝色通道图像数据及绿色通道图像数据，将提取的所述蓝色通道图像数据及绿色通道图像数据分别按照所述预先确定的锐化模型进行锐化处理，并将锐化处理后的所述蓝色通道图像数据及锐化处理后的所述绿色通道图像数据分别进行模糊处理，再将模糊处理后的所述蓝色通道图像数据及模糊处理后的所述绿色通道图像数据进行融合处理，得到所述第一组优化图像数据；

所述预先确定的锐化模型根据如下运算表达式建立：

式一：

式二:g(x)＝(f(x)-A)×K

其中，x为一像素点对应的预设颜色的原始颜色通道值，x∈[0，1]，g(x)为所述预先确定的锐化模型输出的该像素点经锐化处理后的颜色通道值，a、A及K为预先确定的锐化参数。

2.如权利要求1所述的电子装置，其特征在于，所述第二优化步骤包括：

按照所述预先确定的参数调整规则，对所述原始图像数据进行参数调整，得到调整后图像数据；

将所述调整后图像数据与所述原始图像数据进行融合处理，得到所述第二组优化图像数据。

3.如权利要求1所述的电子装置，其特征在于，所述预先确定的参数调整规则包括：

提供参数设置界面，将用户输入的各所述参数的设置值作为各所述参数对应的调整曲线上控制点的坐标值，所述调整曲线基于所述控制点生成新的调整曲线，根据所述新的调整曲线的输出值对所述原始图像数据进行参数调整；或者，

当接收到自动调整指令时，将预先确定的各所述参数的设置值作为各所述参数对应的调整曲线上控制点的坐标值，所述调整曲线基于所述控制点生成新的调整曲线，根据所述新的调整曲线的输出值对所述原始图像数据进行参数调整。

4.一种图像处理方法，其特征在于，该方法包括步骤：

第一优化步骤：提取原始图像数据中至少一种预设颜色的颜色通道图像数据，将提取的各颜色通道图像数据进行锐化处理，并将锐化处理后的所述颜色通道图像数据进行模糊处理，得到第一组优化图像数据；

第二优化步骤：按照预先确定的参数调整规则，对所述原始图像数据进行参数调整，得到第二组优化图像数据；

融合步骤：将所述第一组优化图像数据、第二组优化图像数据及所述原始图像数据进行融合处理，生成融合图像；

所述第一优化步骤包括：

提取所述原始图像数据中蓝色通道图像数据，将提取的所述蓝色通道图像数据按照预先确定的锐化模型进行锐化处理，并将锐化处理后的所述蓝色通道图像数据进行模糊处理，得到所述第一组优化图像数据；或者，

提取所述原始图像数据中绿色通道图像数据，将提取的所述绿色通道图像数据按照所述预先确定的锐化模型进行锐化处理，并将锐化处理后的所述绿色通道图像数据进行模糊处理，得到所述第一组优化图像数据；或者，

分别提取所述原始图像数据中蓝色通道图像数据及绿色通道图像数据，将提取的所述蓝色通道图像数据及绿色通道图像数据分别按照所述预先确定的锐化模型进行锐化处理，并将锐化处理后的所述蓝色通道图像数据及锐化处理后的所述绿色通道图像数据分别进行模糊处理，再将模糊处理后的所述蓝色通道图像数据及模糊处理后的所述绿色通道图像数据进行融合处理，得到所述第一组优化图像数据；

所述预先确定的锐化模型根据如下运算表达式建立：

式一：

式二：g(x)＝(f(x)-A)×K

其中，x为一像素点对应的预设颜色的原始颜色通道值，x∈[0，1]，g(x)为所述预先确定的锐化模型输出的该像素点经锐化处理后的颜色通道值，a、A及K为预先确定的锐化参数。

5.如权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，所述第二优化步骤包括：

按照所述预先确定的参数调整规则，对所述原始图像数据进行参数调整，得到调整后图像数据；

将所述调整后图像数据与所述原始图像数据进行融合处理，得到所述第二组优化图像数据。

6.一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存储有图像处理程序，所述图像处理程序可被至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如权利要求4-5中的任一项所述的图像处理方法的步骤。

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