CN110889802A - 图像处理方法和装置 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例公开了图像处理方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取待处理图像；对待处理图像进行信噪比分析，得到信噪比分析结果；基于信噪比分析结果，对待处理图像进行降噪处理；对于降噪处理后的待处理图像进行对比度和亮度调节，其中，待处理图像在光照度低于预设光照度阈值的条件下拍摄得到。该实施方式实现了富有针对性的图像处理。

Description

图像处理方法和装置

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及图像处理方法和装置。

背景技术

良好的光照条件是图像成像的首要条件。在低照度环境下，由于光线不足往往会造成照片质量差，影响对于照片的分析和处理。因此，对于低照度图像，需要进行一定处理以提高照片质量。

发明内容

本公开的实施例提出了图像处理方法和装置。

第一方面，本公开的实施例提供了一种图像处理方法，该方法包括：获取待处理图像；对待处理图像进行信噪比分析，得到信噪比分析结果；基于信噪比分析结果，对待处理图像进行降噪处理；对于降噪处理后的待处理图像进行对比度和亮度调节，待处理图像在光照度低于预设光照度阈值的条件下拍摄得到。

在一些实施例中，基于信噪比分析结果，对待处理图像进行降噪处理，包括：对于待处理图像中的图像区域，将图像区域的信噪比与预设信噪比阈值进行比较；根据比较结果，选取对应的滤波算法以及对图像区域进行滤波处理。

在一些实施例中，对于降噪处理后的待处理图像进行对比度和亮度调节，包括：接收用户输入的亮度调节参数；对于降噪处理后的待处理图像中的像素，获取像素的灰度值；基于像素的灰度值、用户输入的亮度调节参数和亮度调节算法确定像素的新的灰度值；用新的灰度值替换像素的灰度值，得到亮度调节后的待处理图像。

在一些实施例中，对于降噪处理后的待处理图像进行对比度和亮度调节，包括：接收用户输入的对比度调节参数；对于亮度调节后的待处理图像中的像素，获取像素的灰度值；基于像素的灰度值、用户输入的对比度调节参数和对比度调节算法确定像素的新的灰度值；用新的灰度值替换像素的灰度值。

在一些实施例中，根据比较结果，选取对应的滤波算法以及对图像区域进行滤波处理，包括：响应于确定比较结果表征图像区域的信噪比大于预设信噪比阈值，对图像区域进行平滑滤波。

第二方面，本公开的实施例提供了一种图像处理装置，包括：获取单元，被配置成获取待处理图像；分析单元，被配置成对待处理图像进行信噪比分析，得到信噪比分析结果；降噪处理单元，被配置成基于信噪比分析结果，对待处理图像进行降噪处理；调节单元，被配置成对于降噪处理后的待处理图像进行对比度和亮度调节，其中，待处理图像在光照度低于预设光照度阈值的条件下拍摄得到。

在一些实施例中，降噪处理单元被进一步配置成：对于待处理图像中的图像区域，将图像区域的信噪比与预设信噪比阈值进行比较；根据比较结果，选取对应的滤波算法以及对图像区域进行滤波处理。

在一些实施例中，调节单元进一步被配置成：接收用户输入的亮度调节参数；对于降噪处理后的待处理图像中的像素，获取像素的灰度值；基于像素的灰度值、用户输入的亮度调节参数和亮度调节算法确定像素的新的灰度值；用新的灰度值替换像素的灰度值，得到亮度调节后的待处理图像。

在一些实施例中，调节单元进一步被配置成：接收用户输入的对比度调节参数；对于亮度调节后的待处理图像中的像素，获取像素的灰度值；基于像素的灰度值、用户输入的对比度调节参数和对比度调节算法确定像素的新的灰度值；用新的灰度值替换像素的灰度值。

在一些实施例中，降噪处理单元被进一步配置成：响应于确定比较结果表征图像区域的信噪比大于预设信噪比阈值，对图像区域进行平滑滤波。

第三方面，本公开的实施例提供了一种终端设备，终端设备包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序；当上述一个或多个程序被上述一个或多个处理器执行，使得上述一个或多个处理器实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

第四方面，本公开的实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，上述程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

本公开的实施例提供的图像处理方法和装置，通过对待处理图像进行信噪比分析，并基于信噪比分析结果，对待处理图像进行降噪处理。由此，可以实现富有针对性的图像处理。此外，对于降噪处理后的待处理图像进行对比度和亮度调节，可以进一步提高图像质量。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本公开的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本公开的图像处理方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本公开的图像处理方法的一个应用场景的示意图；

图4是根据本公开的图像处理方法的又一个实施例的流程图；

图5是根据本公开的图像处理装置的一个实施例的结构示意图；

图6是适于用来实现本公开的实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本公开作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关公开，而非对该公开的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关公开相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

图1示出了可以应用本公开的实施例的图像处理方法或装置的实施例系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如拍照类应用、视频分享类应用、图像处理类应用等。

终端设备101、102、103可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是具有显示屏并且支持图像处理和显示的各种电子设备。当终端设备101、102、103为软件时，可以安装在上述电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103上安装的应用提供支持的后台服务器。

需要说明的是，本公开的实施例所提供的图像处理方法一般由终端设备101、102、103执行。相应的，图像处理装置一般设置于终端设备101、102、103中。

需要说明的是，服务器可以是硬件，也可以是软件。当服务器为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

继续参考图2，示出了根据本公开图像处理方法的一个实施例的流程200。该图像处理方法，包括以下步骤：

步骤201，获取待处理图像。

在本实施例中，图像处理方法的执行主体可以首先获取待处理图像。其中，待处理图像可以是在光照度低于预设光照度阈值的条件下拍摄得到的图像。其中，光照度可以表示被摄主体表面单位面积上受到的光通量，是衡量拍摄环境的一个重要指标。

待处理图像可以是任意的图像。例如，待处理图像可以是用户通过智能手机拍摄的图像。又如，待处理图像也可以是用户通过网络下载的图像。待处理图像的确定可以由技术人员指定，也可以根据一定的条件筛选得到。需要说明的是，由于视频包含多个图像帧。这里的待处理图像也可以是视频中的图像帧。

步骤202，对待处理图像进行信噪比分析，得到信噪比分析结果。

在本实施例中，上述执行主体可以对待处理图像进行信噪比分析，从而得到信噪比分析结果。其中，图像的信噪比可以是信号与噪声的功率谱之比。实践中，作为示例，也可以采用信号与噪声的方差之比作为图像的信噪比。具体来说，可以计算图像中所有像素的局部方差。之后，通过比较这些局部方差的值，将值最大的局部方差作为信号方差，将值最小的局部方差作为噪声方差。从而通过计算信号方差与噪声方差的比值，得到图像的信噪比。

在本实施例中，上述执行主体可以对待处理图像进行各种信噪比分析。作为示例，可以对待处理图像整体进行计算，从而得到待处理图像整体的信噪比。作为示例，上述执行主体还可以将上述待处理图像分割为至少两个图像区域。然后对至少两个图像区域中的各个图像区域分别进行信噪比计算，从而得到每个图像区域的信噪比。作为示例，也可以通过滑动窗口对待处理图像进行遍历，选取待处理图像中信噪比满足预设条件的图像区域。

在本实施例中，信噪比分析结果可以是与待处理图像的信噪比相关的信息。根据信噪比分析的不同，信噪比分析结果也可以是多种多样的。作为示例，可以是待处理图像整体的信噪比。作为示例，可以是待处理图像中的至少一个图像区域的信噪比，以及根据待处理图像中的至少一个图像区域的信噪比绘制的曲线图等等。作为示例，也可以是待处理图像中信噪比满足预设条件的图像区域的位置信息。

步骤203，基于信噪比分析结果，对待处理图像进行降噪处理。

在本实施例中，由于步骤202中得到的信噪比分析结果是多种多样的，上述执行主体可以基于步骤202中得到的信噪比分析结果，对待处理图形进行各种降噪处理。

作为示例，上述执行主体可以将上述待处理图片通过各种滤波器，以进行降噪处理。作为示例，滤波器包括但不限于：维纳滤波器、小波滤波器等等。

作为示例，信噪比分析结果可以包括待处理图像中信噪比小于预设阈值的图像区域的位置信息。在这种情况下，也可以对位置信息所指示的待处理图像中相应的区域进行降噪处理。

步骤204，对于降噪处理后的待处理图像进行对比度和亮度调节。

在本实施例中，对于降噪处理后的待处理图像，上述执行主体可以进行对比度和亮度调节。

本实施例中，上述执行主体可以采用各种对比度和亮度调节算法调节待处理图像的对比度和亮度。作为示例，可以采用直方图均衡化、直方匹配等算法提高对比度。作为示例，还可以采用直接变换的算法调节对比度。例如，对于图像中的每一个像素，可以将该像素原来的灰度值乘以对比度调节系数，再与偏置值求和，从而得到该像素调节后的灰度值。进一步可以得到对比度调节后的待处理图像。

在本实施例中，上述执行主体可以采用各种亮度调节算法进行亮度调节。例如，可以通过一些图片处理软件来实现亮度调节。又如，也可以通过一些线性或非线性调节算法对亮度进行调节。

需要说明的是，实践中，一些线性变换调节算法根据参数的取值不同，可以同时对亮度和对比度进行调节。当然，也可以根据需要，只对对比度进行调节，或者只对亮度进行调节。

继续参见图3，图3是根据本实施例的图像处理方法的应用场景的一个示意图。在图3的应用场景中，图像处理方法的执行主体为智能手机301。智能手机301可以首先获取待处理图像3011。待处理图像3011在光照度低于预设光照度阈值的条件下拍摄得到。如图所示，待处理图像3011整体画面偏暗。之后，对待处理图像3011进行信噪比分析。具体来说，可以通过不同大小的滑动窗口对待处理图像3011进行遍历，选取待处理图像3011中信噪比小于预设阈值的图像区域。然后，可以将待处理图像3011划分为预设数目的区域。其中的一个区域的放大图如图中3012所示。图中3012中矩形框内图像区域为信噪比小于预设阈值的图像区域。通过分析，该区域的噪声分量小于预设阈值(作为示例，可以通过矩形框内图像区域与该区域的像素数的比值确定该区域的噪声分量)。因此，可以采用平滑滤波的方式降低该区域的噪声。对于待处理图像3011中划分的其他区域，如果噪声分量大于预设阈值，根据需要，可以采用非平滑滤波的方式进行滤波。最后，对于降噪处理后的待处理图像进行对比度和亮度调节，得到图像3011'。

本公开的上述实施例的方法，通过对待处理图像进行信噪比分析，并基于信噪比分析结果，对待处理图像进行降噪处理。由此，可以实现富有针对性的图像处理。此外，对于降噪处理后的待处理图像进行对比度和亮度调节，可以进一步提高图像质量。

进一步参考图4，其示出了图像处理方法的又一个实施例的流程400。该图像处理方法的流程400，包括以下步骤：

步骤401，获取待处理图像。

步骤402，对待处理图像进行信噪比分析，得到信噪比分析结果。

在本实施例中，步骤401-402的具体处理及其所带来的技术效果可以参照图2对应的实施例中的步骤201-202，在此不再赘述。

步骤403，对于待处理图像中的图像区域，将图像区域的信噪比与预设信噪比阈值进行比较。

在本实施例中，图像处理方法的执行主体可以采用多种划分方式将待处理图像划分为多个图像区域。作为示例，可以按照均划分的方法，也可以按照待处理图像中显示的对象进行划分的方法等等。之后，可以计算划分得到的图像区域的信噪比。在此基础上，可以将图像区域的信噪比与预设信噪比阈值进行比较。可以理解，根据需要，可以将待处理图像划分为任意数目的图像区域，也可以将一个或多个图像区域的信噪比与预设信噪比阈值进行比较。

步骤404，根据比较结果，选取对应的滤波算法以及对图像区域进行滤波处理。

在本实施例中，根据比较结果，上述执行主体可以选取对应的滤波算法以及对图像区域进行滤波处理。

作为示例，对于待处理图像中的图像区域，若比较结果表征图像区域的信噪比小于预设信噪比阈值，可以对该图像区域进行双边滤波或引导滤波。其中，双边滤波过程中同时考虑到像素点的空域信息和值域信息。引导滤波在滤波过程中，需要一幅引导图像。引导图像可以是待处理图像本身，也可以是其余图像。当引导图为待处理图像本身时，引导滤波能过保持待处理图像的边缘特性。因此，双边滤波与引导滤波均具有保持边缘特性的效果。

在本实施例的一些可选的实现方式中，响应于确定比较结果表征图像区域的信噪比大于预设信噪比阈值，对图像区域进行平滑滤波。

在这些实现方式中，作为示例，对于待处理图像中的图像区域，若比较结果表征图像区域的信噪比大于预设信噪比阈值，对图像区域进行高斯滤波或者均值滤波。

其中，高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声。高斯滤波的过程可以看作是对图像进行加权平均的过程。均值滤波也是一种线性滤波算法。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素的值。这些滤波算法均为图像处理领域广泛使用的算法，在此不再赘述。

需要说明的是，根据需要，可以预先设定比较结果与滤波算法的对应关系。例如，表征图像区域的信噪比小于预设信噪比阈值的比较结果与双边滤波算法或引导滤波算法互相对应。

步骤405，对于降噪处理后的待处理图像进行对比度和亮度调节。

在本实施例中，对于降噪处理后的待处理图像，上述执行主体可以进行对比度和亮度调节。

在本实施例的一些可选的实现方式中，对于降噪处理后的待处理图像进行对比度和亮度调节，包括：接收用户输入的亮度调节参数；对于降噪处理后的待处理图像中的像素，获取像素的灰度值；基于像素的灰度值、用户输入的亮度调节参数和亮度调节算法确定像素的新的灰度值；用新的灰度值替换像素的灰度值，得到亮度调节后的待处理图像。

作为示例，可以通过伽马变换调整图像亮度。其中，伽马变换是一种亮度调节算法，通过调节其中的参数(伽马值)以得到不同的亮度调整效果。具体来说，对于降噪处理后的待处理图像中的每个像素，上述执行主体可以将该像素的灰度值输入伽马计算公式，从而得到该像素的新的灰度值。并将该像素的灰度值替换为新的灰度值。从而完成待处理图像的亮度调节。

在本实施例的一些可选的实现方式中，对于降噪处理后的待处理图像进行对比度和亮度调节，还包括：接收用户输入的对比度调节参数；对于亮度调节后的待处理图像中的像素，获取像素的灰度值；基于像素的灰度值、用户输入的对比度调节参数和对比度调节算法确定像素的新的灰度值；用新的灰度值替换像素的灰度值。

从图4中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的图像处理方法对于待处理图像进行分区域处理。对于不同的图像区域可以采用不同的滤波算法，从而提高不同图像区域的处理针对性，进而提高图像处理质量。此外，与对于图像整体进行处理相比，通过不同算法的选取和应用，在保证处理效果的同时，提升了处理速度，降低了系统开销，能够满足移动端实时处理的需求。

进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种图像处理装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图5所示，本实施例的图像处理装置500包括：获取单元501、分析单元502、降噪处理单元503和调节单元504。其中，获取单元501被配置成获取待处理图像。分析单元502被配置成对待处理图像进行信噪比分析，得到信噪比分析结果。降噪处理单元503被配置成基于信噪比分析结果，对待处理图像进行降噪处理。调节单元504被配置成对于降噪处理后的待处理图像进行对比度和亮度调节，其中，待处理图像在光照度低于预设光照度阈值的条件下拍摄得到。

在本实施例中，图像处理装置500中的获取单元501、分析单元502、降噪处理单元503和调节单元504的具体处理及其所带来的技术效果可以参考图2对应的实施例中的步骤201-204，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，降噪处理单元503可以被进一步配置成：对于待处理图像中的图像区域，将图像区域的信噪比与预设信噪比阈值进行比较；根据比较结果，选取对应的滤波算法以及对图像区域进行滤波处理。

在本实施例的一些可选的实现方式中，调节单元504被进一步配置成：接收用户输入的亮度调节参数；对于降噪处理后的待处理图像中的像素，获取像素的灰度值；基于像素的灰度值、用户输入的亮度调节参数和亮度调节算法确定像素的新的灰度值；用新的灰度值替换像素的灰度值，得到亮度调节后的待处理图像。

在本实施例的一些可选的实现方式中，调节单元504被进一步配置成：接收用户输入的对比度调节参数；对于亮度调节后的待处理图像中的像素，获取像素的灰度值；基于像素的灰度值、用户输入的对比度调节参数和对比度调节算法确定像素的新的灰度值；用新的灰度值替换像素的灰度值。

在本实施例的一些可选的实现方式中，降噪处理单元503被进一步配置成：响应于确定比较结果表征图像区域的信噪比大于预设信噪比阈值，对图像区域进行平滑滤波。

在本实施例中，分析单元502可以对获取单元501获取到的待处理图像进行信噪比分析。降噪处理单元503可以基于信噪比分析结果，对待处理图像进行降噪处理。由此，可以实现富有针对性的图像处理。此外，调节单元504可以对于降噪处理后的待处理图像进行对比度和亮度调节，从而可以进一步提高图像质量。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本公开的实施例的电子设备(例如图1中的终端设备)600的结构示意图。本公开的实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，电子设备600可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储装置608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

通常，以下装置可以连接至I/O接口605：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置606；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置607；包括例如磁带、硬盘等的存储装置608；以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备600与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图6示出了具有各种装置的电子设备600，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置609从网络上被下载和安装，或者从存储装置608被安装，或者从ROM 602被安装6。在该计算机程序被处理装置601执行时，执行本公开的实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开所述的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，该计算机可读信号介质可以发送、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：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。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该电子设备执行时，使得该电子设备：获取待处理图像；对待处理图像进行信噪比分析，得到信噪比分析结果；基于信噪比分析结果，对待处理图像进行降噪处理；对于降噪处理后的待处理图像进行对比度和亮度调节，待处理图像在光照度低于预设光照度阈值的条件下拍摄得到。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

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，该模块、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，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/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。

描述于本公开的实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，获取单元还可以被描述为“获取待处理图像的单元”。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (12)

1.一种图像处理方法，包括：

获取待处理图像；

对所述待处理图像进行信噪比分析，得到信噪比分析结果；

基于所述信噪比分析结果，对所述待处理图像进行降噪处理；

对于降噪处理后的待处理图像进行对比度和亮度调节，其中，所述待处理图像在光照度低于预设光照度阈值的条件下拍摄得到。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述信噪比分析结果，对所述待处理图像进行降噪处理，包括：

对于所述待处理图像中的图像区域，将所述图像区域的信噪比与预设信噪比阈值进行比较；

根据比较结果，选取对应的滤波算法以及对所述图像区域进行滤波处理。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述对于降噪处理后的待处理图像进行对比度和亮度调节，包括：

接收用户输入的亮度调节参数；

对于降噪处理后的待处理图像中的像素，获取所述像素的灰度值；基于所述像素的灰度值、用户输入的亮度调节参数和亮度调节算法确定所述像素的新的灰度值；用新的灰度值替换所述像素的灰度值，得到亮度调节后的待处理图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述对于降噪处理后的待处理图像进行对比度和亮度调节，还包括：

接收用户输入的对比度调节参数；

对于亮度调节后的待处理图像中的像素，获取所述像素的灰度值；基于所述像素的灰度值、用户输入的对比度调节参数和对比度调节算法确定所述像素的新的灰度值；用新的灰度值替换所述像素的灰度值。

5.根据权利2所述的方法，其中，根据比较结果，选取对应的滤波算法以及对所述图像区域进行滤波处理，包括：

响应于确定所述比较结果表征所述图像区域的信噪比大于所述预设信噪比阈值，对所述图像区域进行平滑滤波。

6.一种图像处理装置，包括：

获取单元，被配置成获取待处理图像；

分析单元，被配置成对所述待处理图像进行信噪比分析，得到信噪比分析结果；

降噪处理单元，被配置成基于所述信噪比分析结果，对所述待处理图像进行降噪处理；

调节单元，被配置成对于降噪处理后的待处理图像进行对比度和亮度调节，其中，所述待处理图像在光照度低于预设光照度阈值的条件下拍摄得到。

7.根据权利要求6所述的装置，其中，所述降噪处理单元被进一步配置成：

对于所述待处理图像中的图像区域，将所述图像区域的信噪比与预设信噪比阈值进行比较；

根据比较结果，选取对应的滤波算法以及对所述图像区域进行滤波处理。

8.根据权利要求6或7所述的装置，其中，所述调节单元进一步被配置成：

接收用户输入的亮度调节参数；

对于降噪处理后的待处理图像中的像素，获取所述像素的灰度值；基于所述像素的灰度值、用户输入的亮度调节参数和亮度调节算法确定所述像素的新的灰度值；用新的灰度值替换所述像素的灰度值，得到亮度调节后的待处理图像。

9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述调节单元进一步被配置成：

接收用户输入的对比度调节参数；

对于亮度调节后的待处理图像中的像素，获取所述像素的灰度值；基于所述像素的灰度值、用户输入的对比度调节参数和对比度调节算法确定所述像素的新的灰度值；用新的灰度值替换所述像素的灰度值。

10.根据权利要求7所述的装置，其中，所述降噪处理单元被进一步配置成：

响应于确定所述比较结果表征所述图像区域的信噪比大于所述预设信噪比阈值，对所述图像区域进行平滑滤波。

11.一种终端设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一所述的方法。

12.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的方法。

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