CN108846351A - 图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。上述方法包括：获取待检测图像；对所述待检测图像进行场景识别，获取所述待检测图像的目标场景标签；对所述待检测图像进行目标检测，获取所述待检测图像的目标主体标签；根据所述目标场景标签和/或目标主体标签确定所述待检测图像的图像标签；根据所述图像标签对所述待检测图像进行图像处理。上述方法，根据图像标签对待检测图像进行图像处理，不仅可以实现对同一图像标签对应的待检测图像进行批量处理，还可实现对不同的图像标签对应的待检测图像进行不同的图像处理，不仅提高了电子设备图像处理的效率，且电子设备自动对图像处理的效果更加多元化。

Description

图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。

背景技术

随着智能电子设备和图像处理技术的迅速发展，智能电子设备对图像处理的技术越来越全面。可选地，智能电子设备可根据图像拍摄的时间对图像进行分类、根据图像拍摄的地点对图像进行分类、根据图像中人物对图像进行分类等。通过对图像进行分类，有利于用户更方便、快捷的查看图像。

发明内容

本申请实施例提供一种图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，可以提高对图像进行图像处理的效率。

一种图像处理方法，包括：

获取待检测图像；

对所述待检测图像进行场景识别，获取所述待检测图像的目标场景标签；

对所述待检测图像进行目标检测，获取所述待检测图像的目标主体标签；

根据所述目标场景标签和/或目标主体标签确定所述待检测图像的图像标签；

根据所述图像标签对所述待检测图像进行图像处理。

一种图像处理装置，包括：

第一获取模块，用于获取待检测图像；

识别模块，用于对所述待检测图像进行场景识别，获取所述待检测图像的目标场景标签；

检测模块，用于对所述待检测图像进行目标检测，获取所述待检测图像的目标主体标签；

确定模块，用于根据所述目标场景标签和/或目标主体标签确定所述待检测图像的图像标签；

处理模块，用于根据所述图像标签对所述待检测图像进行图像处理。

一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上所述的方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的方法的步骤。

上述图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，通过对图像进行场景识别和目标检测可确定图像对应的图像标签，根据图像标签对待检测图像进行图像处理，不仅可以实现对同一图像标签对应的待检测图像进行批量处理，还可实现对不同的图像标签对应的待检测图像进行不同的图像处理，不仅提高了电子设备图像处理的效率，且电子设备自动对图像处理的效果更加多元化。

附图说明

为了更清楚地说明本申请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申请的一些实施例，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为一个实施例中图像处理方法的流程图；

图2为另一个实施例中图像处理方法的流程图；

图3为另一个实施例中图像处理方法的流程图；

图4为一个实施例中图像处理装置的结构框图；

图5为另一个实施例中图像处理装置的结构框图；

图6为另一个实施例中图像处理装置的结构框图；

图7为一个实施例中电子设备的内部结构示意图；

图8为一个实施例中图像处理电路的示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

图1为一个实施例中图像处理方法的流程图。如图1所示，一种图像处理方法，包括：

步骤102，获取待检测图像。

电子设备可获取待检测图像，上述待检测图像可为电子设备拍摄获取的图像，可为电子设备中存储的图像，也可为电子设备下载的图像。电子设备在获取到上述待检测图像后，可对上述待检测图像进行场景识别、目标检测等，确定上述待检测图像对应的拍摄场景以及上述待检测图像中拍摄的目标主体。进一步地，在获取到上述待检测图像对应的拍摄场景以及上述待检测图像中拍摄的目标主体后，可根据上述拍摄场景对待检测图像进行分类处理、对上述待检测图像中目标主体进行图像处理等。

步骤104，对待检测图像进行场景识别，获取待检测图像的目标场景标签。

电子设备可对上述待检测图像进行场景识别，获取上述待检测图像的目标场景标签。电子设备可采用图像分类技术对上述待检测图像进行场景识别。图像分类是指根据图像信息反映的特征，将图像或图像区域划分为若干类别中某一类的方法。电子设备在根据图像分类技术对待检测图像进行场景识别包括：电子设备中可预存有多个场景标签对应的图像特征信息，在获取到待检测图像后，电子设备可将上述待检测图像的图像特征信息与已存储的图像特征信息分别进行匹配，获取匹配成功的图形特征信息对应的场景标签作为上述待检测图像的目标场景标签。可选地，电子设备中预存的场景标签可包括：风景、海滩、蓝天、绿草、雪景、夜景、黑暗、逆光、日落、烟火、聚光灯、室内、微距、文本、人像、婴儿、猫、狗、美食等。进一步地，可将上述场景标签分为背景标签和前景标签，上述背景标签可包括：风景、海滩、蓝天、绿草、雪景、夜景、黑暗、逆光、日落、烟火、聚光灯、室内；上述前景标签可包括：微距、文本、人像、婴儿、猫、狗、美食等。

其中，电子设备在将上述待检测图像的图像特征信息与已存储的图像特征信息分别进行匹配时，若仅有一个匹配成功的场景标签，则将上述匹配成功的场景标签作为上述待检测图像的目标场景标签；若有多个匹配成功的场景标签，则电子设备可分别获取各个场景标签的置信度，根据各个场景标签的置信度选取一个场景标签作为目标场景标签。

步骤106，对待检测图像进行目标检测，获取待检测图像的目标主体标签。

电子设备还可对上述待检测图像进行目标检测，识别并定位上述待检测图像中目标主体。上述目标检测是指根据图像信息反映的特征辨识图像中物体的类别并标定图像中物体的位置的方法。电子设备在对上述待检测图像进行目标检测时，可将待检测图像的图像特征信息与已存储的主体标签对应的特征信息进行匹配，获取匹配成功的主体标签作为目标主体标签。上述电子设备中已存储的主体标签可包括：人像、婴儿、猫、狗、美食、文本、蓝天、绿草、沙滩、烟火等。

可选地，电子设备在对待检测图像进行目标检测时，若上述待检测图像中仅存在一个主体标签，则将上述主体标签作为目标主体标签；若电子设备在对待检测图像进行目标检测时，若上述待检测图像中存在多个主体标签，则电子设备可从多个主体标签中选取一个作为目标主体标签。其中，电子设备可从多个主体标签中选取对应的主体区域面积最大的一个作为目标主体标签；电子设备也可从多个主体标签中选取对应的主体区域清晰度最高的一个作为目标主体标签等。

电子设备在获取目标主体标签后，还可获取上述目标主体标签对应的目标主体区域的位置信息，并将上述目标主体区域在待检测图像中标示出。例如，电子设备可将待检测图像中目标主体区域用矩形框标示出。

步骤108，根据目标场景标签和/或目标主体标签确定待检测图像的图像标签。

当电子设备获取到目标场景标签和目标主体标签时，电子设备可从目标场景标签和目标主体标签中选取一个作为图像标签，电子设备也可将上述目标场景标签和目标主体标签都作为图像标签。当电子设备仅获取到目标场景标签时，电子设备可将目标主体标签作为图像标签。当电子设备仅获取到目标主体标签时，可将目标场景标签作为图像标签。

步骤110，根据图像标签对待检测图像进行图像处理。

电子设备在获取到上述待检测图像的图像标签后，可根据上述图像标签对上述待检测图像进行图像处理。可选地，电子设备可根据上述图像标签对上述待检测图像进行分组处理、图像全局处理、图像局部处理等。上述分组处理是指根据图像标签将待检测图像进行分组，例如将同一图像标签对应的图像分为一组。上述图像全局处理是指对图像整体进行色彩处理、饱和度处理、亮度处理、对比度处理以及其他处理等。上述图像局部处理是指对图像中局部进行色彩处理、饱和度处理、亮度处理、对比度处理以及其他处理等。

其中，电子设备在对待检测图像进行图像全局处理或图像局部处理时，可获取图像标签对应的图像处理策略，根据上述图像处理策略对待检测图像进行图像处理。其中，当图像标签与目标场景标签相同时，电子设备可对上述待检测图像进行图像全局处理；当图像标签与目标主体标签相同时，电子设备可查找上述目标主体标签对应的目标主体区域，对上述待检测图像中目标主体区域进行图像局部处理。例如，当图像标签为“风景”时，电子设备可提高上述待检测图像的饱和度；当图像标签为“人像”时，电子设备可对上述待检测图像中人像区域进行美颜处理。

通常情况下，电子设备在对图像进行图像处理时，往往只能根据固定的参数针对单张图像或单张图像的局部进行处理。对图像处理的效果较为单一，且图像处理的效率较低。

本申请实施例中方法，通过对图像进行场景识别和目标检测可确定图像对应的图像标签，根据图像标签对待检测图像进行图像处理，不仅可以实现对同一图像标签对应的待检测图像进行批量处理，还可实现对不同的图像标签对应的待检测图像进行不同的图像处理，不仅提高了电子设备图像处理的效率，且电子设备自动对图像处理的效果更加多元化。

本申请实施例中，电子设备可采用分类模型对待检测图像进行场景识别，采用检测模型对待检测图像进行目标检测，上述分类模型和检测模型均为深度学习模型。可选地，电子设备中可设置独立的分类模型和检测模型，上述分类模型和检测模型并行运行。电子设备将待检测图像分别输入上述分类模型和检测模型，则上述分类模型可对待检测图像进行场景识别，并输出上述待检测图像的目标场景标签；上述检测模型可对待检测图像进行目标检测，并输出上述待检测图像的目标主体标签。电子设备也可将上述分类模型和检测模型进行复用基础网络，通过复用基础网络部分对待检测图像待检测图像进行特征提取，再将提取到的特征分别发送给分类模型和检测模型，则上述分类模型可根据提取到的特征进行场景识别；上述检测模型可根据提取到的特征进行目标检测。

在一个实施例中，对待检测图像进行场景识别，获取待检测图像的目标场景标签包括：对待检测图像进行场景识别，获取待检测图像对应的多个场景标签以及各个场景标签的置信度；根据置信度确定目标场景标签。

由于图片内容的丰富性和复杂性，电子设备在对待检测图像进行场景识别时，可能会输出待检测图像对应的多个场景标签；上述多个场景标签表示电子设备检测出的待检测图像对应的拍摄场景。其中，电子设备在输出待检测图像对应的多个场景标签时，可输出各个场景标签的置信度，上述置信度是用于表示输出参数的可信程度的值。当上述置信度越高时，表示场景标签的可信程度越高。例如，电子设备输出待检测图像对应的多个场景标签可为：“蓝天”置信度90％，“沙滩”置信度85％，“草地”置信度80％，则上述3个场景标签中，“蓝天”标签的可信程度最高，即表示待检测图像对应的拍摄场景最接近为“蓝天”。

电子设备在获取到待检测图像对应的多个场景标签以及各个场景标签的置信度后，可根据上述置信度确定目标场景标签。可选地，电子设备可将置信度最高的场景标签作为目标场景标签。

本申请实施例中方法，在对待检测图像进行场景识别时，可获取待检测图像对应的多个场景标签以及各个场景标签的置信度，再根据各个场景标签的置信度确定目标场景标签，检测获取的目标场景标签准确度较高，有利于根据获取的目标场景标签对图像进行进一步处理。

在一个实施例中，根据目标场景标签和/或目标主体标签确定待检测图像的图像标签包括：

(1)若无法获取到目标场景标签，将目标主体标签作为图像标签。

(2)若无法获取到目标主体标签，将目标场景标签作为图像标签。

由于图像种类的多样性，在对上述待检测图像进行场景识别和目标检测时，上述待检测图像中可能不包括目标场景标签或不包括目标主体标签。

若上述待检测图像中不包括目标主体标签而只包括目标场景标签，则电子设备可将上述目标场景标签作为图像标签，则此时上述待检测图像的图像标签为单标签。若上述待检测图像中不包括目标场景标签只包括目标主体标签，则电子设备可将上述目标主体标签作为图像标签，则此时上述待检测图像的图像标签为单标签。若上述待检测图像中不包括目标场景标签只包括目标主体标签时，电子设备可获取对待检测图像进行目标检测获取的多个主体标签，获取各个主体标签对应的主体区域，电子设备可比较各个主体区域的面积，根据主体区域的面积来确定图像标签。电子设备可根据主体区域的面积对上述主体标签进行排序，再根据输出图像标签的个数选取对应序号的主体标签作为图像标签。例如，电子设备输出图像标签个数为2个，则电子设备可选取主体区域面积最大和主体区域面积第二大的主体标签作为图像标签。

本申请实施例中方法，电子设备可选取目标主体标签或目标场景标签作为上述待检测图像的图像标签，有利于快速、准确的确定图像标签。

在一个实施例中，根据目标场景标签和/或目标主体标签确定待检测图像的图像标签包括：若获取到的目标场景标签与目标主体标签不相同，获取目标主体标签对应的目标主体区域与待检测图像的面积比；根据面积比确定图像标签。

当电子设备对上述待检测图像进行场景识别获取到目标场景标签，对上述待检测图像进行目标检测获取到目标主体标签后，从上述目标主体标签和目标场景标签中选取一个标签作为图像标签。其中，当目标场景标签与目标主体标签相同时，则直接获取上述目标主体标签作为图像标签。例如，当目标主体标签与目标场景标签均为“蓝天”时，电子设备输出图像标签为“蓝天”。当目标主体标签与目标场景标签不相同时，电子设备可获取上述目标主体标签对应的目标主体区域，根据目标主体区域的面积与待检测图像的面积比确定待检测图像的图像标签。

在一个实施例中，根据面积比确定待检测图像的图像标签包括：若面积比低于第一阈值，将目标场景标签作为图像标签；若面积比不低于第一阈值，获取目标场景标签的第一置信度和目标主体标签的第二置信度；根据第一置信度和第二置信度确定图像标签。

当上述目标主体区域与待检测图像的面积比低于第一阈值时，可判定上述目标主体区域在待检测图像中面积较小，电子设备可选取目标场景标签作为上述图像标签。在待检测图像中主体区域较小时，电子设备对上述主体区域进行目标检测检测出的结果准确度较低，因此在待检测图像中主体区域较小时，电子设备可选取图像分类获取的目标场景标签作为图像标签。当上述目标主体区域与待检测图像的面积比不低于第一阈值时，电子设备可分别获取上述目标场景标签的第一置信度和上述目标主体标签的第二置信度，根据上述第一置信度和第二置信度确定图像标签，其中，电子设备可选取上述第一置信度和第二置信度中置信度高的标签作为图像标签。例如，电子设备对待检测图像输出的目标场景标签为“沙滩”置信度90％，目标主体标签为“猫”置信度95％，电子设备检测到目标主体标签对应的目标主体区域与待检测图像的面积比大于1/3，则电子设备选取置信度高的目标主体标签“猫”作为电子设备的图像标签。上述第一阈值可为用户设定值或电子设备设定的值，例如1/2或1/3。

本申请实施例中方法，当电子设备获取的目标主体标签与目标场景标签不相同时，可根据目标主体区域的面积确定图像标签，对待检测图像输出的图像标签更加准确。

在一个实施例中，上述方法还包括：

步骤112，获取目标主体标签对应的目标主体区域。

步骤114，获取目标主体标签对应的图像处理策略。

步骤116，根据图像处理策略对目标主体区域进行对应的图像处理。

电子设备可对上述待检测图像进行局部图像处理。可选地，当电子设备获取到待检测图像的目标主体标签后，可识别上述待检测图像中目标主体标签对应的目标主体区域。电子设备还可获取上述目标主体标签对应的图像处理策略，根据上述图像处理策略对上述待检测图像中目标主体区域进行图像处理。例如，当目标主体区域为“人像”时，电子设备可对“人像”进行美颜处理；当目标主体区域为“美食”时，电子设备可对“美食”进行提高饱和度处理；当目标主体区域为“文本”时，电子设备可对“文本”进行锐化、校准处理。上述主体标签对应的图像处理策略可预存于电子设备中，也可存储于服务器中。电子设备可直接获取预存的与目标主体标签对应的图像处理策略或从服务器查找上述目标主体标签对应的图像处理策略。

本申请实施例中方法，电子设备可对待检测图像中目标主体区域进行图像处理，不仅可实现对图像的局部处理，还可实现根据图像处理策略对目标主体区域进行处理，图像处理方式更加智能化。

在一个实施例中，上述方法还包括：

步骤118，获取同一图像标签下各张图像的浏览次数。

步骤120，根据浏览次数确定各张图像的展示顺序。

电子设备可根据图像标签对图像进行分组，将同一图像标签对应的图像分为一组。电子设备可在电子设备界面展示各个分组对应的图像，方便用户根据图像标签直接查看图像。其中，电子设备还可统计同一图像标签下各张图像的浏览次数，上述浏览次数可为累计浏览次数也可为在一段时间内统计的浏览次数。电子设备可根据各张图像的浏览次数确定上述各张图像的展示顺序。可选地，电子设备可按照浏览次数由高到低的顺序依次展示各张图像；电子设备也可按照浏览次数由低到高的顺序依次展示各张图像。

本申请实施例中方法，通过统计同一标签下各张图像的浏览次数，可确定电子设备对各张图像的展示顺序，展示图像的方法更加智能化。

在一个实施例中，一种图像处理方法，包括：

(1)获取待检测图像。

(2)对待检测图像进行场景识别，获取待检测图像的目标场景标签。

(3)对待检测图像进行目标检测，获取待检测图像的目标主体标签。

(4)根据目标场景标签和/或目标主体标签确定待检测图像的图像标签。

(5)根据图像标签对待检测图像进行图像处理。

在一个实施例中，对待检测图像进行场景识别，获取待检测图像的目标场景标签包括：对待检测图像进行场景识别，获取待检测图像对应的多个场景标签以及各个场景标签的置信度；根据置信度确定目标场景标签。

在一个实施例中，根据目标场景标签和/或目标主体标签确定待检测图像的图像标签包括：若无法获取到目标场景标签，将目标主体标签作为图像标签；若无法获取到目标主体标签，将目标场景标签作为图像标签。

在一个实施例中，根据目标场景标签和/或目标主体标签确定待检测图像的图像标签包括：若获取到的目标场景标签与目标主体标签不相同，获取目标主体标签对应的目标主体区域与待检测图像的面积比；根据面积比确定图像标签。

在一个实施例中，根据面积比确定待检测图像的图像标签包括：若面积比低于第一阈值，将目标场景标签作为图像标签；若面积比不低于第一阈值，获取目标场景标签的第一置信度和目标主体标签的第二置信度；根据第一置信度和第二置信度确定图像标签。

在一个实施例中，上述方法还包括：获取目标主体标签对应的目标主体区域；获取目标主体标签对应的图像处理策略；根据图像处理策略对目标主体区域进行对应的图像处理。

在一个实施例中，上述方法还包括：获取同一图像标签下各张图像的浏览次数；根据浏览次数确定各张图像的展示顺序。

应该理解的是，虽然上述流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，上述流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

图4为一个实施例中图像处理装置的结构框图。如图4所示，一种图像处理装置，包括：

第一获取模块402，用于获取待检测图像。

识别模块404，用于对待检测图像进行场景识别，获取待检测图像的目标场景标签。

检测模块406，用于对待检测图像进行目标检测，获取待检测图像的目标主体标签。

确定模块408，用于根据目标场景标签和/或目标主体标签确定待检测图像的图像标签。

处理模块410，用于根据图像标签对待检测图像进行图像处理。

在一个实施例中，识别模块404对待检测图像进行场景识别，获取待检测图像的目标场景标签包括：对待检测图像进行场景识别，获取待检测图像对应的多个场景标签以及各个场景标签的置信度；根据置信度确定目标场景标签。

在一个实施例中，确定模块408根据目标场景标签和/或目标主体标签确定待检测图像的图像标签包括：若无法获取到目标场景标签，将目标主体标签作为图像标签；若无法获取到目标主体标签，将目标场景标签作为图像标签。

在一个实施例中，确定模块408根据目标场景标签和/或目标主体标签确定待检测图像的图像标签包括：若获取到的目标场景标签与目标主体标签不相同，获取目标主体标签对应的目标主体区域与待检测图像的面积比；根据面积比确定图像标签。

在一个实施例中，确定模块408根据面积比确定待检测图像的图像标签包括：若面积比低于第一阈值，将目标场景标签作为图像标签；若面积比不低于第一阈值，获取目标场景标签的第一置信度和目标主体标签的第二置信度；根据第一置信度和第二置信度确定图像标签。

图5为另一个实施例中图像处理装置的结构框图。如图5所示，一种图像处理装置，包括：第一获取模块502、识别模块504、检测模块506、确定模块508、处理模块510、第二获取模块512。其中，第一获取模块502、识别模块504、检测模块506、确定模块508、处理模块510与图4中对应的模块功能相同。

第二获取模块512，用于获取目标主体标签对应的目标主体区域；获取目标主体标签对应的图像处理策略。

处理模块510，还用于根据图像处理策略对目标主体区域进行对应的图像处理。

图6为另一个实施例中图像处理装置的结构框图。如图6所示，一种图像处理装置，包括：第一获取模块602、识别模块604、检测模块606、确定模块608、处理模块610、统计模块612、展示模块614。其中，第一获取模块602、识别模块604、检测模块606、确定模块608、处理模块610与图4中对应的模块功能相同。

统计模块612，用于获取同一图像标签下各张图像的浏览次数。

展示模块614，用于根据浏览次数确定各张图像的展示顺序。

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。

关于图像处理装置的具体限定可以参见上文中对于图像处理方法的限定，在此不再赘述。上述图像处理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

本申请实施例中提供的图像处理装置中的各个模块的实现可为计算机程序的形式。该计算机程序可在终端或服务器上运行。该计算机程序构成的程序模块可存储在终端或服务器的存储器上。该计算机程序被处理器执行时，实现本申请实施例中所描述图像处理方法的步骤。

图7为一个实施例中电子设备的内部结构示意图。如图7所示，该电子设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个电子设备的运行。存储器用于存储数据、程序等，存储器上存储至少一个计算机程序，该计算机程序可被处理器执行，以实现本申请实施例中提供的适用于电子设备的图像处理方法。存储器可包括非易失性存储介质及内存储器。非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该计算机程序可被处理器所执行，以用于实现以下各个实施例所提供的一种图像处理方法。内存储器为非易失性存储介质中的操作系统计算机程序提供高速缓存的运行环境。网络接口可以是以太网卡或无线网卡等，用于与外部的电子设备进行通信。该电子设备可以是手机、平板电脑或者个人数字助理或穿戴式设备等。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质。一个或多个包含计算机可执行指令的非易失性计算机可读存储介质，当计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，使得处理器执行本申请实施例中所描述图像处理方法的步骤。

本申请实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行本申请实施例中所描述图像处理方法的步骤。

本申请实施例还提供一种电子设备。上述电子设备中包括图像处理电路，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 SignalProcessing，图像信号处理)管线的各种处理单元。图8为一个实施例中图像处理电路的示意图。如图8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8所示，图像处理电路包括第一ISP处理器830、第二ISP处理器840和控制逻辑器850。第一摄像头810包括一个或多个第一透镜812和第一图像传感器814。第一图像传感器814可包括色彩滤镜阵列(如Bayer滤镜)，第一图像传感器814可获取用第一图像传感器814的每个成像像素捕捉的光强度和波长信息，并提供可由第一ISP处理器830处理的一组图像数据。第二摄像头820包括一个或多个第二透镜822和第二图像传感器824。第二图像传感器824可包括色彩滤镜阵列(如Bayer滤镜)，第二图像传感器824可获取用第二图像传感器824的每个成像像素捕捉的光强度和波长信息，并提供可由第二ISP处理器840处理的一组图像数据。

第一摄像头810采集的第一图像传输给第一ISP处理器830进行处理，第一ISP处理器830处理第一图像后，可将第一图像的统计数据(如图像的亮度、图像的反差值、图像的颜色等)发送给控制逻辑器850，控制逻辑器850可根据统计数据确定第一摄像头810的控制参数，从而第一摄像头810可根据控制参数进行自动对焦、自动曝光等操作。第一图像经过第一ISP处理器830进行处理后可存储至图像存储器860中，第一ISP处理器830也可以读取图像存储器860中存储的图像以对进行处理。另外，第一图像经过ISP处理器830进行处理后可直接发送至显示器870进行显示，显示器870也可以读取图像存储器860中的图像以进行显示。

其中，第一ISP处理器830按多种格式逐个像素地处理图像数据。例如，每个图像像素可具有8、10、12或14比特的位深度，第一ISP处理器830可对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。

图像存储器860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。

当接收到来自第一图像传感器814接口时，第一ISP处理器830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860，以便在被显示之前进行另外的处理。第一ISP处理器830从图像存储器860接收处理数据，并对处理数据进行RGB和YCbCr颜色空间中的图像数据处理。第一ISP处理器830处理后的图像数据可输出给显示器870，以供用户观看和/或由图形引擎或GPU(Graphics Processing Unit，图形处理器)进一步处理。此外，第一ISP处理器830的输出还可发送给图像存储器860，且显示器870可从图像存储器860读取图像数据。在一个实施例中，图像存储器860可被配置为实现一个或多个帧缓冲器。

第一ISP处理器830确定的统计数据可发送给控制逻辑器850。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、第一透镜812阴影校正等第一图像传感器814统计信息。控制逻辑器850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，确定第一摄像头810的控制参数及第一ISP处理器830的控制参数。例如，第一摄像头810的控制参数可包括增益、曝光控制的积分时间、防抖参数、闪光控制参数、第一透镜812控制参数(例如聚焦或变焦用焦距)、或这些参数的组合等。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，以及第一透镜812阴影校正参数。

同样地，第二摄像头820采集的第二图像传输给第二ISP处理器840进行处理，第二ISP处理器840处理第一图像后，可将第二图像的统计数据(如图像的亮度、图像的反差值、图像的颜色等)发送给控制逻辑器850，控制逻辑器850可根据统计数据确定第二摄像头820的控制参数，从而第二摄像头820可根据控制参数进行自动对焦、自动曝光等操作。第二图像经过第二ISP处理器840进行处理后可存储至图像存储器860中，第二ISP处理器840也可以读取图像存储器860中存储的图像以对进行处理。另外，第二图像经过ISP处理器840进行处理后可直接发送至显示器870进行显示，显示器870也可以读取图像存储器860中的图像以进行显示。第二摄像头820和第二ISP处理器840也可以实现如第一摄像头810和第一ISP处理器830所描述的处理过程。电子设备根据上述图像处理技术可实现本申请实施例中所描述图像处理方法。

本申请所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)，它用作外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDR SDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)。

以上实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取待检测图像；

对所述待检测图像进行场景识别，获取所述待检测图像的目标场景标签；

对所述待检测图像进行目标检测，获取所述待检测图像的目标主体标签；

根据所述目标场景标签和/或目标主体标签确定所述待检测图像的图像标签；

根据所述图像标签对所述待检测图像进行图像处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待检测图像进行场景识别，获取所述待检测图像的目标场景标签包括：

对所述待检测图像进行场景识别，获取所述待检测图像对应的多个场景标签以及各个场景标签的置信度；

根据所述置信度确定所述目标场景标签。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标场景标签和/或目标主体标签确定所述待检测图像的图像标签包括：

若无法获取到所述目标场景标签，将所述目标主体标签作为所述图像标签；

若无法获取到所述目标主体标签，将所述目标场景标签作为所述图像标签。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标场景标签和/或目标主体标签确定所述待检测图像的图像标签包括：

若获取到的所述目标场景标签与所述目标主体标签不相同，获取所述目标主体标签对应的目标主体区域与所述待检测图像的面积比；

根据所述面积比确定所述图像标签。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述面积比确定所述待检测图像的图像标签包括：

若所述面积比低于第一阈值，将所述目标场景标签作为所述图像标签；

若所述面积比不低于第一阈值，获取所述目标场景标签的第一置信度和所述目标主体标签的第二置信度；

根据所述第一置信度和所述第二置信度确定所述图像标签。

6.根据权利要求1至5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述目标主体标签对应的目标主体区域；

获取所述目标主体标签对应的图像处理策略；

根据所述图像处理策略对所述目标主体区域进行对应的图像处理。

7.根据权利要求1至5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取同一图像标签下各张图像的浏览次数；

根据所述浏览次数确定各张图像的展示顺序。

8.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取待检测图像；

识别模块，用于对所述待检测图像进行场景识别，获取所述待检测图像的目标场景标签；

检测模块，用于对所述待检测图像进行目标检测，获取所述待检测图像的目标主体标签；

确定模块，用于根据所述目标场景标签和/或目标主体标签确定所述待检测图像的图像标签；

处理模块，用于根据所述图像标签对所述待检测图像进行图像处理。

9.一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

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，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。