CN109784252A - 图像处理方法、装置、存储介质及电子设备 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了图像处理方法、装置、电子设备和存储介质。其中方法包括：对待处理图像进行场景识别，得到所述待处理图像的至少一个场景标签；当所述至少一个场景标签中不存在优先场景标签时，获取所述待处理图像的场景参数，根据所述场景参数确定所述待处理图像的目标场景；基于与所述目标场景对应的亮度处理方式，对所述待处理图像进行亮度处理，得到处理后的图像。本申请实施例通过采用上述技术方案，提高了待处理图像的目标场景的确定精度，进一步的，根据目标场景确定待处理图像的最佳亮度处理方式，提高待处理图像的图像亮度。

Description

图像处理方法、装置、存储介质及电子设备

技术领域

本申请实施例涉及电子设备技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

随着手机和平板电脑等电子设备的不断发展，越来越多的电子设备的拍照功能被用户广泛使用，并且用户对电子设备的拍照性能的要求也越来越高。

目前，电子设备在对拍摄的图像进行处理时，可以是基于图像场景进行不同的处理，以提高处理后图像质量，但是目前的场景区分变量单一，易出现场景误识别的情况，导致图像处理结果指令差的问题，当增加变量进行场景识别时，则会出现同一图像处于多个场景，且无法判断根据哪一个场景进行图像处理。

发明内容

本申请实施例提供图像处理方法、装置、存储介质及电子设备，提高图像处理的准确度。

第一方面，本申请实施例提供了一种图像处理方法，包括：

对待处理图像进行场景识别，得到所述待处理图像的至少一个场景标签；

当所述至少一个场景标签中不存在优先场景标签时，获取所述待处理图像的场景参数；

根据所述场景参数确定所述待处理图像的目标场景；

基于与所述目标场景对应的亮度处理方式，对所述待处理图像进行亮度处理，得到处理后的图像。

第二方面，本申请实施例提供了一种图像处理装置，包括：

场景识别模块，用于对待处理图像进行场景识别，得到所述待处理图像的至少一个场景标签；

场景参数确定模块，用于当所述至少一个场景标签中不存在优先场景标签时，获取所述待处理图像的场景参数

第一目标场景确定模块，用于根据所述场景参数确定所述待处理图像的目标场景；

图像亮度处理模块，用于基于与所述目标场景对应的亮度处理方式，对所述待处理图像进行亮度处理，得到处理后的图像。

第三方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本申请实施例所述的图像处理方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种电子设备，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计算机程序时实现如本申请实施例所述的图像处理方法。

本申请实施例中提供的图像处理方法，对待处理图像进行场景识别，得到待处理图像的至少一个场景标签，若所述至少一个场景标签中不包括优先场景标签，则获取所述待处理图像的场景参数，其中，所述场景参数包括人脸兴趣区域数量、逆光参数和暗光参数，根据所述场景参数确定所述待处理图像的目标场景，基于与所述目标场景对应的亮度处理方式，对所述待处理图像进行亮度处理，得到处理后的图像。通过采用上述方案，在电子设备已有场景识别模型的基础上，无需更换场景识别模型，根据待处理图像的场景参数对不具备优先场景标签的待处理图像进行二次判断，根据判断结果校正场景识别模型的识别结果，避免场景识别结果出现误识别的情况，提高了待处理图像的目标场景的确定精度，进一步的，根据目标场景确定待处理图像的最佳亮度处理方式，提高待处理图像的图像亮度。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种图像处理方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的另一种图像处理方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的另一种图像处理方法的流程示意图；

图4为本申请实施例提供的一种图像处理装置的结构示意图；

图5为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图；

图6为本申请实施例提供的另一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本申请的技术方案。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构。

在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各步骤的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。

图1为本申请实施例提供的一种图像处理方法的流程示意图，该方法可以由图像处理装置执行，其中该装置可由软件和/或硬件实现，一般可集成在电子设备中。如图1所示，该方法包括：

步骤101、对待处理图像进行场景识别，得到待处理图像的至少一个场景标签。

步骤102、当所述至少一个场景标签中不存在优先场景标签时，获取所述待处理图像的场景参数。

步骤103、根据所述场景参数确定所述待处理图像的目标场景。

步骤104、基于与所述目标场景对应的亮度处理方式，对所述待处理图像进行亮度处理，得到处理后的图像。

示例性的，本申请实施例中的电子设备可包括手机和平板电脑等配置有摄像头，具有拍摄功能的智能设备。

其中，待处理图像可以是通过电子设备的摄像头拍摄的，将拍摄的待处理图像输入至场景识别模型中，得到场景识别结果。本实施例中，场景识别模型可以是分类模型，也可以是神经网络模型，可根据图像的特征信息确定图像场景。示例性的，图像的场景可以是但不限于人像场景、逆光场景、暗光场景、夜景场景、夕阳场景、美食场景、风景场景等。但是，由于拍摄图像中内容复杂，图像往往并不是仅具有单一场景，示例性的，待处理图像中可以是同时包括美食和人像，可以是在逆光下拍摄的风景或者人像，还可以是在夜景中拍摄的美食或风景等。

本实施例中，可以是基于电子设备中已有的场景识别模型对待处理图像进行场景识别，待处理图像的至少一个场景标签，其中，可以是根据满足预设条件的场景确定该待处理图像的场景标签，场景标签可以是一个或多个。示例性的，场景识别模型的输出结果可以是包括待处理图像与各个场景的匹配概率，可以是根据匹配概率最大的场景确定待处理图像的场景标签。在一些实施例中，所述对待处理图像进行场景识别，得到待处理图像的至少一个场景标签，包括：获取所述待处理图像与各场景的匹配概率；筛选匹配概率大于预设概率值的场景，生成所述待处理图像的场景标签。示例性的，场景识别模型的输出结果可以是待处理图像与风景场景的匹配概率为50％，与夕阳场景的匹配概率为30％，与人像场景的匹配概率为13％，与逆光场景的匹配概率为5％，与暗光场景的匹配概率为2％。例如可以是设置预设概率值为30％，可确定待处理图像的场景标签包括风景标签和夕阳标签。

在一些实施例中，所述对待处理图像进行场景识别，得到待处理图像的至少一个场景标签，包括：根据所述匹配概率对所述场景进行排序，根据预设排序范围的场景生成所述待处理图像的场景标签。示例性的，场景识别模型的输出结果可以是待处理图像与风景场景的匹配概率为50％，与夕阳场景的匹配概率为30％，与人像场景的匹配概率为13％，与逆光场景的匹配概率为5％，与暗光场景的匹配概率为2％。根据匹配概率进行大小排序，得到的排序为风景场景、夕阳场景、人像场景、逆光场景和暗光场景，可以是将排序中前三种场景生成场景标签，即待处理图像的场景标签为风景场景、夕阳场景和人像场景。需要说明的是，待处理图像的场景标签的数量可以是根据电子设备中场景识别模型中设置的场景识别方式确定。

本实施例中，在确定待处理图像的场景标签之后，判断该至少一个场景标签中是否包括优先场景标签，其中，优先场景标签指的是具有优先级的场景标签，可选的，所述优先场景标签包括人像标签、逆光标签和暗光标签。示例性的，当待处理图像的至少一个场景标签包括人像标签、风景标签时，其中，人像标签为优先场景标签，无需考虑风景标签与人像标签的匹配概率，根据人像标签优先将待处理图像的目标场景确定为人像场景。

可选的，当至少一个场景标签中包括所述优先场景标签中的至少一项时，根据所述优先场景标签以及预设优先级确定所述待处理图像的目标场景，其中，所述人像标签、所述逆光标签和所述暗光标签的优先级依次降低。示例性的，当待处理图像的场景标签包括优先场景标签中的任一个时，将该优先场景标签对应的场景确定为目标场景，当待处理图像的场景标签包括优先场景标签中的两个或两个以上时，根据预设优先级将优先级最高的优先场景标签对应的场景确定为目标场景，示例性的，当待处理图像的场景标签包括人像标签、逆光标签和暗光标签时，根据优先级顺序，根据优先级最高的人像标签确定人像场景为待处理图像的目标场景。其中，优先场景标签以及其优先级顺序可以是根据用户需要设置，示例性的，用户还可以是将其他标签(例如美食标签)添加为优先场景标签，并设置其优先级顺序。在本实施例中，还可以是在对图像进行处理之前的任意时刻，接收用户输入的场景设置指令，根据该场景设置指令确定待处理图像的目标场景，且场景设置指令的优先级高于电子设备确定的任一目标场景。

在本实施例中，当待处理图像的至少一个场景标签中不包括优先场景标签时，即待处理图像的场景标签均不具有优先级，例如可以是风景场景、夕阳场景或者美食场景等。获取该待处理图像的人脸兴趣区域数量、逆光参数和暗光参数等的场景参数。可选的，通过对待处理图像进行人脸识别，确定待处理图像中是否存在人脸兴趣区域，若是，则进一步确定人脸兴趣区域的数量；可选的，基于拍摄待处理图像感光器件获取当前环境的光线强度，以生成暗光参数，示例性的，还可以是统计待处理图像中的亮度分量，将亮度分量小于预设亮度值的像素点确定为暗区像素点，根据暗区像素点的数量确定暗光参数，示例性的，暗区像素点的数量越大，暗光参数越大，暗区像素点的数量越小，暗光参数越小；可选的，是场景识别结果中与逆光场景的匹配概率计算生成逆光参数，或者，还可以是根据待处理图像的深度信息区分近景图像和背景图像，提取待处理图像的近景图像，通过近景图像的亮度分量分布确定待处理图像的逆光参数，逆光参数可以基于如下公式确定：

其中，N为逆光参数，α和β为预设权重值，σ为近景图像的亮度分布的标准差。

其中，n为近景图像的像素点总数，x_i为第i个级别的亮度值的个数，i的范围为0-255，μ近景图像的亮度分布的均值。

本实施例中，基于场景参数和预设判断规则对待处理图像的目标场景进行判断，确定待处理图像的目标场景，其中，预设判断规则中包括场景参数的判断顺序以及各场景参数的判断阈值。通过场景参数对不存在优先场景标签的待处理图像进行二次判断，根据判断结果校正场景识别模型的识别结果，提高了待处理图像的目标场景的确定精度。

可选的，所述基于与所述目标场景对应的亮度处理方式，对所述待处理图像进行亮度处理，得到处理后的图像，包括：遍历所述待处理图像中各像素点的亮度分量，根据所述亮度分量的遍历结果生成所述待处理图像的亮度分布；基于与所述目标场景对应的标准亮度分布和所述待处理图像的亮度分布，生成亮度映射关系；根据所述亮度映射关系对所述待处理图像中各像素点的亮度分量进行调节，生成处理后的图像。其中，当待处理图像为色亮分类模式图像时，提取待处理图像的亮度分量，对亮度分量进行亮度处理，例如色亮分类模式可以是但不限于YUV模式或LAB模式等，当待处理图像为RGB图像时，可以是将RGB图像转换为YUV模式图像，在对YUV模式图像进行亮度处理。优选的，由摄像头采集的待处理图像为YUV模式图像，无需多余图像转换，减少了图像的转换过程，提高了图像处理效率。

遍历图像中每一个像素点的亮度分量，例如，在YUV颜色模式的图像中，提取图像中每一个像素点的Y分量，并对各亮度分量对应的像素点进行统计。可选的，对于YUV颜色模式的图像数据采用平面格式进行存储，即将Y、U、V的三个分量分别存放在不同的矩阵中，在遍历图像中各像素点的亮度分量时，读取用于存储Y分量的矩阵，可获取该图像中各像素点的亮度分量。其中，亮度分布可以是以直方图、亮度分布曲线或积分图的形式展示。

本实施例中，电子设置中存储每一个目标场景的标准亮度分布，用于作为对同一场景下的图像进行亮度分量调节的依据。标准亮度分布中包含0-255各个亮度分量对应的像素点数量占整个图像像素点数量的标准比例。当待处理图像的亮度分布情况满足预设的标准亮度分布时，该待处理图像满足用户对图像的亮度需求。待处理图像的亮度分布与预设的标准亮度分布存在差异时，可调节待处理图像中像素点的亮度分量，以使得的调节后图像的亮度分布与预设的标准亮度分布一致或在允许误差范围内。在本实施例中，亮度映射关系中包括待处理图像原始亮度分量与映射亮度分量的对应关系，可用于将待处理图像中像素点的亮度分量调节为映射亮度分量，且调节后的图像的亮度分布情况满足预设的标准亮度分布。其中，亮度映射关系可以是以曲线形式或者查询表(LUT，look up table)形式展示，本实施例对此不做限定。可选的，基于与所述图像的场景对应的标准亮度分布和所述图像的亮度分布，生成亮度映射关系，包括：根据所述标准亮度分布中各亮度分量对应的第一像素点比例，以及所述待处理图像的亮度分布中各亮度分量对应的第二像素点比例，确定需要调节的亮度分量，以及对应的目标亮度分量，将需要调节的亮度分量与所述目标亮度分量建立映射关系；或者，根据所述标准亮度分布中亮度分量区间对应的第三像素点比例，以及所述待处理图像的亮度分布中亮度分量区间对应的第四像素点比例，确定需要调节的亮度分量，以及对应的目标亮度分量，将需要调节的亮度分量与所述目标亮度分量建立映射关系。

在本实施例中，根据待处理图像的目标场景，自适应地识别对应的标准亮度分布，并确定适用于该待处理图像的亮度映射关系，实现了对多种场景下的差异性图像进行提亮，基于图像场景的差异性，对图像进行不同程度的亮度映射，形成差异性的处理图像，提高处理图像的效果。具体的，遍历图像中的每一个像素点，获取每一个像素点的亮度分量，基于亮度映射关系确定该亮度分量对应的映射亮度分量，将每一个像素点的亮度分量调节为映射亮度分量，以实现对待处理图像的亮度调节，得到处理后的图像。由于是对独立的亮度分量进行处理，不涉及任何对色彩分量的调节，保证了在上述待处理图像处理过程中，图像色彩保持原样，不存在处理过程对色彩的影响和改变，保证了图像色彩清晰不失真。

本申请实施例中提供的图像处理方法，对待处理图像进行场景识别，得到待处理图像的至少一个场景标签，若所述至少一个场景标签中不包括优先场景标签，则获取所述待处理图像的场景参数，其中，所述场景参数包括人脸兴趣区域数量、逆光参数和暗光参数，根据所述场景参数确定所述待处理图像的目标场景，基于与所述目标场景对应的亮度处理方式，对所述待处理图像进行亮度处理，得到处理后的图像。通过采用上述方案，在电子设备已有场景识别模型的基础上，无需更换场景识别模型，根据待处理图像的场景参数对不具备优先场景标签的待处理图像进行二次判断，根据判断结果校正场景识别模型的识别结果，避免场景识别结果出现误识别的情况，提高了待处理图像的目标场景的确定精度，进一步的，根据目标场景确定待处理图像的最佳亮度处理方式，提高待处理图像的图像亮度。

图2为本申请实施例提供的另一种图像处理方法的流程示意图，参见图2，本实施例的方法包括如下步骤：

步骤201、对待处理图像进行场景识别，得到所述待处理图像的至少一个场景标签。

步骤202、若所述至少一个场景标签中不包括优先场景标签，则获取所述待处理图像的场景参数，其中，所述场景参数包括人脸兴趣区域数量、逆光参数和暗光参数。

步骤203、当所述待处理图像的人脸兴趣区域数量大于零时，确定所述待处理图像的目标场景为人像场景。

步骤204、当所述待处理图像的人脸兴趣区域数量为零，且所述逆光参数大于预设逆光值时，确定所述待处理图像的目标场景为逆光场景。

步骤205、当所述待处理图像的人脸兴趣区域数量为零、所述逆光参数小于或等于所述预设逆光值，且所述暗光参数大于第一暗光值时，确定所述待处理图像的目标场景为暗光场景。

步骤206、当所述待处理图像的人脸兴趣区域数量为零、所述逆光参数小于或等于所述预设逆光值，且所述暗光参数小于或等于所述第一暗光值时，根据所述待处理图像的至少一个场景标签确定所述待处理图像的目标场景。

步骤207、基于与所述目标场景对应的亮度处理方式，对所述待处理图像进行亮度处理，得到处理后的图像。

本实施例中，提供了场景参数的判断顺序和判断阈值，其中，场景参数的判断顺序依次是人脸兴趣区域数量、逆光参数和暗光参数。通过人脸兴趣区域数量判断待处理图像是否为人像场景，即人脸兴趣区域数量大于或等于1时，确定待处理图像的目标场景为人像场景；当人脸兴趣区域数量为零时，确定待处理图像的目标场景不是人像场景，进一步对逆光参数进行判断，逆光参数大于预设逆光值时，确定所述待处理图像的目标场景为逆光场景，当逆光参数小于或等于预设逆光值时，对暗光参数进行判读，暗光参数大于第一暗光值时，确定所述待处理图像的目标场景为暗光场景。在一些实施例中，当所述待处理图像的人脸兴趣区域数量为零、所述逆光参数小于或等于所述预设逆光值，且所述暗光参数大于第二暗光值时，确实所述待处理图像的目标场景为夜景场景，其中，所述第二暗光值大于所述第一暗光值。其中，暗光场景和夜景场景分别对应不同的亮度处理方式。当待处理图像的人脸兴趣区域数量为零、逆光参数小于或等于预设逆光值，且暗光参数小于或等于第一暗光值时，根据待处理图像的至少一个场景标签中匹配概率最大的场景标签确定待处理图像的目标场景，示例性的，当待处理图像的场景标签为风景标签的匹配概率为60％，夕阳标签的匹配概率为40％时，确定待处理图像的目标场景为风景场景。需要说明的是，若待处理图像只有一个场景标签时，根据该场景标签确定待处理图像的目标场景。

需要说明的是，步骤203至步骤205的执行顺序可以是根据用户对场景参数的优先级顺序的变化。

本申请实施例中提供的图像处理方法，在待处理图像不具有任何优先场景标签时，根据场景参数的优选级顺序依次对待处理图像进行判断，以校正待处理图像的目标场景，使得处理后的图像更加符合用户需求，提高目标场景的准确度，进一步提高了待处理图像的亮度处理质量。

图3为本申请实施例提供的另一种图像处理方法的流程示意图，本实施例是上述实施例的一个可选方案，相应的，如图3所示，本实施例的方法包括如下步骤：

步骤301、对待处理图像进行场景识别，得到所述待处理图像的至少一个场景标签。

步骤302、若所述至少一个场景标签中不包括优先场景标签，则获取所述待处理图像的场景参数，其中，所述场景参数包括人脸兴趣区域数量。

步骤303、当所述待处理图像的人脸兴趣区域数量大于零时，确定所述待处理图像的目标场景为人像场景。

步骤304、确定所述待处理图像中人脸兴趣区域所占比例。

步骤305、当所述人脸兴趣区域所占比例小于预设比例时，确定所述待处理图像的人脸区域和背景区域。

步骤306、根据所述待处理图像的至少一个场景标签确定所述背景区域的目标场景。

步骤307、基于人像场景对应的亮度处理方式对所述人脸区域进行亮度处理，基于所述背景区域的目标场景对应的亮度处理方式对所述背景区域进行亮度处理，得到处理后的图像。

在本实施例中，当通过场景参数中的人脸兴趣区域数量确定待处理图像的目标场景为人像场景时，确定待处理图像中人脸兴趣区域所占比例，当人脸兴趣区域所占比例大于或等于预设比例(预设比例例如可以是25％)时，基于人像场景继续对待处理图像进行亮度处理，当人脸兴趣区域所占比例小于预设比例时，分别确定人脸区域和背景区域的目标场景，以及确定不同的亮度处理方式，避免基于人像场景的亮度处理方式对其他场景图像进行亮度处理时，导致图像处理效果差的情况。示例性的，若待处理图像的场景标签为风景标签，且该待处理图像中人脸兴趣区域数量大于1，则将待处理图像的目标场景确定为人像场景，进一步地确定待处理图像中人脸兴趣区域所占比例小于25％时，表明待处理图像的大部分图像内容为风景，当基于人像场景的亮度处理方式对风景部分图像进行处理时，影响该风景部分图像的处理质量。确定待处理图像的人脸区域和背景区域，并确定人脸区域的目标场景为人像场景，背景区域的目标场景为风景场景，分别确定对应的亮度处理方式，进行亮度处理，对处理后的人脸区域和处理后的背景区域进行图像拼接，得到处理后的图像。示例性的，根据人脸区域和背景区域的亮度分布范围调节待处理图像的亮度映射关系，例如可以是根据人脸区域亮度分布范围截取人像场景对应的第一标准亮度分布，根据背景区域的目标场景截取该目标场景对应的第二标准亮度分布，根据截取的第一标准亮度分布和第二标准亮度分布生成待处理图像调节后的标准亮度分布，根据基于调节后的标准亮度分布和待处理图像的亮度分布，生成亮度映射关系；根据亮度映射关系对所述待处理图像中各像素点的亮度分量进行调节，生成处理后的图像。

本申请实施例中提供的图像处理方法，对待处理图像中的人脸兴趣区域进行优先保护，提高人脸兴趣区域的图像亮度和清晰度，同时根据人脸兴趣区域外的背景区域所占比例确定背景区域的处理方式，当背景区域面积较大时，将待处理图像确定为两种目标场景，分别对人像区域和背景区域进行亮度处理，并对处理后的人像区域和背景区域拼接得到处理后的图像。基于多种亮度处理方式对同一图像的不同区域进行亮度处理，提高图像处理的针对性和适用性，提高了图像亮度。

图4为本申请实施例提供的一种图像处理装置的结构框图，该装置可由软件和/或硬件实现，一般集成在电子设备中，可通过执行电子设备的图像处理方法来对图像进行亮度处理。如图4所示，该装置包括：场景识别模块401、场景参数确定模块402、第一目标场景确定模块403和图像亮度处理模块404。

场景识别模块401，用于对待处理图像进行场景识别，得到待处理图像的至少一个场景标签；

场景参数确定模块402，用于当所述至少一个场景标签中不存在优先场景标签时，获取所述待处理图像的场景参数

第一目标场景确定模块403，用于根据所述场景参数确定所述待处理图像的目标场景；

图像亮度处理模块404，用于基于与所述目标场景对应的亮度处理方式，对所述待处理图像进行亮度处理，得到处理后的图像。

本申请实施例中提供的图像处理装置，在电子设备已有场景识别模型的基础上，无需更换场景识别模型，根据待处理图像的场景参数对不具备优先场景标签的待处理图像进行二次判断，根据判断结果校正场景识别模型的识别结果，避免场景识别结果出现误识别的情况，提高了待处理图像的目标场景的确定精度，进一步的，根据目标场景确定待处理图像的最佳亮度处理方式，提高待处理图像的图像亮度。

在上述实施例的基础上，其中所述优先场景标签包括人像标签、逆光标签和暗光标签。

在上述实施例的基础上，还包括：

第二目标场景处理模块，用于当至少一个场景标签中包括所述优先场景标签中的任一项时，将与至少一个场景标签中包括的优先场景标签对应的场景确定为所述待处理图像的目标场景；

第三目标场景处理模块，用于当至少一个场景标签中包括所述优先场景标签中的至少两项时，根据所述优先场景标签以及预设优先级确定至少一个场景标签中包括的最高优先级场景标签，将所述最高优先级场景标签对应的场景确定为所述待处理图像的目标场景，其中，所述人像标签、所述逆光标签和所述暗光标签的优先级依次降低。

在上述实施例的基础上，场景识别模块401用于：

对所述待处理图像进行场景识别，获取所述待处理图像与各场景的匹配概率；

筛选所述匹配概率大于预设概率值的场景，生成所述待处理图像的场景标签；或者，

根据所述匹配概率对所述场景进行排序，根据预设排序范围的场景生成所述待处理图像的场景标签。

在上述实施例的基础上，第一目标场景确定模块403包括：

人像场景确定单元，用于当所述待处理图像的人脸兴趣区域数量大于零时，确定所述待处理图像的目标场景为人像场景；

逆光场景确定单元，用于当所述待处理图像的人脸兴趣区域数量为零，且所述逆光参数大于预设逆光值时，确定所述待处理图像的目标场景为逆光场景；

暗光场景确定单元，用于所述待处理图像的人脸兴趣区域数量为零、所述逆光参数小于或等于所述预设逆光值，且所述暗光参数大于第一暗光值时，确定所述待处理图像的目标场景为暗光场景；

目标场景确定单元，用于当所述待处理图像的人脸兴趣区域数量为零、所述逆光参数小于或等于所述预设逆光值，且所述暗光参数小于或等于所述第一暗光值时，根据所述待处理图像的至少一个场景标签确定所述待处理图像的目标场景。

在上述实施例的基础上，第一目标场景确定模块403还包括：

夜景场景确定单元，用于当所述待处理图像的人脸兴趣区域数量为零、所述逆光参数小于或等于所述预设逆光值，且所述暗光参数大于第二暗光值时，确实所述待处理图像的目标场景为夜景场景，其中，所述第二暗光值大于所述第一暗光值。

在上述实施例的基础上，还包括：

人脸兴趣区域比例确定模块，用于在确定所述待处理图像的目标场景为人像场景之后，确定所述待处理图像中人脸兴趣区域所占比例；

图像分割模块，用于当所述人脸兴趣区域所占比例小于预设比例时，确定所述待处理图像的人脸区域和背景区域；

第二目标场景确定模块，用于根据所述待处理图像的至少一个场景标签确定所述背景区域的目标场景；

相应的，图像亮度处理模块404用于：

基于人像场景对应的亮度处理方式对所述人脸区域进行亮度处理，基于所述背景区域的目标场景对应的亮度处理方式对所述背景区域进行亮度处理，得到处理后的图像。

在上述实施例的基础上，图像亮度处理模块404包括：

亮度分布确定单元，用于遍历所述待处理图像中各像素点的亮度分量，根据所述亮度分量的遍历结果生成所述待处理图像的亮度分布；

亮度映射关系生成单元，用于基于与所述目标场景对应的标准亮度分布和所述待处理图像的亮度分布，生成亮度映射关系；

图像处理单元，用于根据所述亮度映射关系对所述待处理图像中各像素点的亮度分量进行调节，生成处理后的图像。

本申请实施例还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行图像处理方法，该方法包括：

对待处理图像进行场景识别，得到待处理图像的至少一个场景标签；

当所述至少一个场景标签中不存在优先场景标签时，获取所述待处理图像的场景参数；

根据所述场景参数确定所述待处理图像的目标场景；

基于与所述目标场景对应的亮度处理方式，对所述待处理图像进行亮度处理，得到处理后的图像。

存储介质——任何的各种类型的存储器设备或存储设备。术语“存储介质”旨在包括：安装介质，例如CD-ROM、软盘或磁带装置；计算机系统存储器或随机存取存储器，诸如DRAM、DDRRAM、SRAM、EDORAM，兰巴斯(Rambus)RAM等；非易失性存储器，诸如闪存、磁介质(例如硬盘或光存储)；寄存器或其它相似类型的存储器元件等。存储介质可以还包括其它类型的存储器或其组合。另外，存储介质可以位于程序在其中被执行的第一计算机系统中，或者可以位于不同的第二计算机系统中，第二计算机系统通过网络(诸如因特网)连接到第一计算机系统。第二计算机系统可以提供程序指令给第一计算机用于执行。术语“存储介质”可以包括可以驻留在不同位置中(例如在通过网络连接的不同计算机系统中)的两个或更多存储介质。存储介质可以存储可由一个或多个处理器执行的程序指令(例如具体实现为计算机程序)。

当然，本申请实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的图像处理操作，还可以执行本申请任意实施例所提供的图像处理方法中的相关操作。

本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备中可集成本申请实施例提供的图像处理装置。图5为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。电子设备500可以包括：存储器501，处理器502及存储在存储器501上并可在处理器502运行的计算机程序，所述处理器502执行所述计算机程序时实现如本申请实施例所述的图像处理方法。

本申请实施例提供的电子设备，在电子设备已有场景识别模型的基础上，无需更换场景识别模型，根据待处理图像的场景参数对不具备优先场景标签的待处理图像进行二次判断，根据判断结果校正场景识别模型的识别结果，避免场景识别结果出现误识别的情况，提高了待处理图像的目标场景的确定精度，进一步的，根据目标场景确定待处理图像的最佳亮度处理方式，提高待处理图像的图像亮度。

图6为本申请实施例提供的另一种电子设备的结构示意图。该电子设备可以包括：壳体(图中未示出)、存储器601、中央处理器(central processing unit，CPU)602(又称处理器，以下简称CPU)、电路板(图中未示出)和电源电路(图中未示出)。所述电路板安置在所述壳体围成的空间内部；所述CPU602和所述存储器601设置在所述电路板上；所述电源电路，用于为所述电子设备的各个电路或器件供电；所述存储器601，用于存储可执行程序代码；所述CPU602通过读取所述存储器601中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的计算机程序，以实现以下步骤：

对待处理图像进行场景识别，得到待处理图像的至少一个场景标签；

当所述至少一个场景标签中不存在优先场景标签时，获取所述待处理图像的场景参数；

根据所述场景参数确定所述待处理图像的目标场景；

基于与所述目标场景对应的亮度处理方式，对所述待处理图像进行亮度处理，得到处理后的图像。

所述电子设备还包括：外设接口603、RF(Radio Frequency，射频)电路605、音频电路606、扬声器611、电源管理芯片608、输入/输出(I/O)子系统609、其他输入/控制设备610、触摸屏612、其他输入/控制设备610以及外部端口604，这些部件通过一个或多个通信总线或信号线607来通信。

应该理解的是，图示电子设备600仅仅是电子设备的一个范例，并且电子设备600可以具有比图中所示出的更多的或者更少的部件，可以组合两个或更多的部件，或者可以具有不同的部件配置。图中所示出的各种部件可以在包括一个或多个信号处理和/或专用集成电路在内的硬件、软件、或硬件和软件的组合中实现。

下面就本实施例提供的用于对图像处理操作的电子设备进行详细的描述，该电子设备以手机为例。

存储器601，所述存储器601可以被CPU602、外设接口603等访问，所述存储器601可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如一个或多个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

外设接口603，所述外设接口603可以将设备的输入和输出外设连接到CPU602和存储器601。

I/O子系统609，所述I/O子系统609可以将设备上的输入输出外设，例如触摸屏612和其他输入/控制设备610，连接到外设接口603。I/O子系统609可以包括显示控制器6091和用于控制其他输入/控制设备610的一个或多个输入控制器6092。其中，一个或多个输入控制器6092从其他输入/控制设备610接收电信号或者向其他输入/控制设备610发送电信号，其他输入/控制设备610可以包括物理按钮(按压按钮、摇臂按钮等)、拨号盘、滑动开关、操纵杆、点击滚轮。值得说明的是，输入控制器6092可以与以下任一个连接：键盘、红外端口、USB接口以及诸如鼠标的指示设备。

触摸屏612，所述触摸屏612是用户电子设备与用户之间的输入接口和输出接口，将可视输出显示给用户，可视输出可以包括图形、文本、图标、视频等。

I/O子系统609中的显示控制器6091从触摸屏612接收电信号或者向触摸屏612发送电信号。触摸屏612检测触摸屏上的接触，显示控制器6091将检测到的接触转换为与显示在触摸屏612上的用户界面对象的交互，即实现人机交互，显示在触摸屏612上的用户界面对象可以是运行游戏的图标、联网到相应网络的图标等。值得说明的是，设备还可以包括光鼠，光鼠是不显示可视输出的触摸敏感表面，或者是由触摸屏形成的触摸敏感表面的延伸。

RF电路605，主要用于建立手机与无线网络(即网络侧)的通信，实现手机与无线网络的数据接收和发送。例如收发短信息、电子邮件等。具体地，RF电路605接收并发送RF信号，RF信号也称为电磁信号，RF电路605将电信号转换为电磁信号或将电磁信号转换为电信号，并且通过该电磁信号与通信网络以及其他设备进行通信。RF电路605可以包括用于执行这些功能的已知电路，其包括但不限于天线系统、RF收发机、一个或多个放大器、调谐器、一个或多个振荡器、数字信号处理器、CODEC(COder-DECoder，编译码器)芯片组、用户标识模块(Subscriber Identity Module，SIM)等等。

音频电路606，主要用于从外设接口603接收音频数据，将该音频数据转换为电信号，并且将该电信号发送给扬声器611。

扬声器611，用于将手机通过RF电路605从无线网络接收的语音信号，还原为声音并向用户播放该声音。

电源管理芯片608，用于为CPU602、I/O子系统及外设接口所连接的硬件进行供电及电源管理。

上述实施例中提供的图像处理装置、存储介质及电子设备可执行本申请任意实施例所提供的图像处理方法，具备执行该方法相应的功能模块和有益效果。未在上述实施例中详尽描述的技术细节，可参见本申请任意实施例所提供的图像处理方法。

注意，上述仅为本申请的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本申请不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本申请的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本申请进行了较为详细的说明，但是本申请不仅仅限于以上实施例，在不脱离本申请构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本申请的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

对待处理图像进行场景识别，得到所述待处理图像的至少一个场景标签；

当所述至少一个场景标签中不存在优先场景标签时，获取所述待处理图像的场景参数；

根据所述场景参数确定所述待处理图像的目标场景；

基于与所述目标场景对应的亮度处理方式，对所述待处理图像进行亮度处理，得到处理后的图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述优先场景标签包括人像标签、逆光标签和暗光标签；

所述方法还包括：

当至少一个场景标签中包括所述优先场景标签中的任一项时，将与至少一个场景标签中包括的优先场景标签对应的场景确定为所述待处理图像的目标场景；

当至少一个场景标签中包括所述优先场景标签中的至少两项时，根据所述优先场景标签以及预设优先级确定至少一个场景标签中包括的最高优先级场景标签，将所述最高优先级场景标签对应的场景确定为所述待处理图像的目标场景，其中，所述人像标签、所述逆光标签和所述暗光标签的优先级依次降低。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对待处理图像进行场景识别，得到待处理图像的至少一个场景标签，包括：

获取所述待处理图像与各个场景的匹配概率；

筛选所述匹配概率大于预设概率值的场景，生成所述待处理图像的场景标签；或者，

根据所述匹配概率对所述场景进行排序，根据预设排序范围的场景生成所述待处理图像的场景标签。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述场景参数包括人脸兴趣区域数量、逆光参数和暗光参数，所述根据所述场景参数确定所述待处理图像的目标场景，包括：

当所述待处理图像的人脸兴趣区域数量大于零时，确定所述待处理图像的目标场景为人像场景；

当所述待处理图像的人脸兴趣区域数量为零，且所述逆光参数大于预设逆光值时，确定所述待处理图像的目标场景为逆光场景；

当所述待处理图像的人脸兴趣区域数量为零、所述逆光参数小于或等于所述预设逆光值，且所述暗光参数大于第一暗光值时，确定所述待处理图像的目标场景为暗光场景；

当所述待处理图像的人脸兴趣区域数量为零、所述逆光参数小于或等于所述预设逆光值，且所述暗光参数小于或等于所述第一暗光值时，根据所述待处理图像的至少一个场景标签确定所述待处理图像的目标场景。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述待处理图像的人脸兴趣区域数量为零、所述逆光参数小于或等于所述预设逆光值，且所述暗光参数大于第二暗光值时，确实所述待处理图像的目标场景为夜景场景，其中，所述第二暗光值大于所述第一暗光值。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在确定所述待处理图像的目标场景为人像场景之后，还包括：

确定所述待处理图像中人脸兴趣区域所占比例；

当所述人脸兴趣区域所占比例小于预设比例时，确定所述待处理图像的人脸区域和背景区域；

根据所述待处理图像的至少一个场景标签确定所述背景区域的目标场景；

相应的，基于与所述目标场景对应的亮度处理方式，对所述待处理图像进行亮度处理，得到处理后的图像，包括：

基于人像场景对应的亮度处理方式对所述人脸区域进行亮度处理，基于所述背景区域的目标场景对应的亮度处理方式对所述背景区域进行亮度处理，得到处理后的图像。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于与所述目标场景对应的亮度处理方式，对所述待处理图像进行亮度处理，得到处理后的图像，包括：

遍历所述待处理图像中各像素点的亮度分量，根据所述亮度分量的遍历结果生成所述待处理图像的亮度分布；

基于与所述目标场景对应的标准亮度分布和所述待处理图像的亮度分布，生成亮度映射关系；

根据所述亮度映射关系对所述待处理图像中各像素点的亮度分量进行调节，生成处理后的图像。

8.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

场景识别模块，用于对待处理图像进行场景识别，得到所述待处理图像的至少一个场景标签；

场景参数确定模块，用于当所述至少一个场景标签中不存在优先场景标签时，获取所述待处理图像的场景参数；

第一目标场景确定模块，用于根据所述场景参数确定所述待处理图像的目标场景；

图像亮度处理模块，用于基于与所述目标场景对应的亮度处理方式，对所述待处理图像进行亮度处理，得到处理后的图像。

9.一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1-7中任一所述的图像处理方法。

10.一种电子设备，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运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7任一所述的图像处理方法。