CN112383719B - 图像亮度的调整方法、装置、设备及可读存储介质 - Google Patents

图像亮度的调整方法、装置、设备及可读存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN112383719B
CN112383719B CN202110039500.6A CN202110039500A CN112383719B CN 112383719 B CN112383719 B CN 112383719B CN 202110039500 A CN202110039500 A CN 202110039500A CN 112383719 B CN112383719 B CN 112383719B
Authority
CN
China
Prior art keywords
brightness
pixel
image
luminance
neighborhood
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202110039500.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112383719A (zh
Inventor
袁伟才
陈立承
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Original Assignee
Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tencent Technology Shenzhen Co Ltd filed Critical Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Priority to CN202110039500.6A priority Critical patent/CN112383719B/zh
Publication of CN112383719A publication Critical patent/CN112383719A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112383719B publication Critical patent/CN112383719B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/70Circuitry for compensating brightness variation in the scene
    • H04N23/76Circuitry for compensating brightness variation in the scene by influencing the image signals

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本申请公开了一种图像亮度的调整方法、装置、设备及可读存储介质,涉及多媒体技术领域。该方法包括:获取目标图像;生成与目标图像对应的平均亮度图和像素邻域亮度图;基于平均亮度图和像素邻域亮度图对目标图像内的像素单元进行亮度调整,得到亮度调整图像。在对目标图像的暗部区域进行亮度调整时,首先获取该目标图像对应的平均亮度图和像素邻域亮度图,从而基于平均亮度图和像素邻域亮度图对暗部区域进行亮度调整,得到亮度调整图像,由于平均亮度图用于表示目标图像的整体亮度,而像素邻域亮度图用于表示目标图像中的像素单元周侧的亮度,在确保亮度提升的基础上保留了目标图像中的图像细节,避免亮度提升较为生硬导致图像失真的情况。

Description

图像亮度的调整方法、装置、设备及可读存储介质
技术领域
本申请实施例涉及多媒体技术领域,特别涉及一种图像亮度的调整方法、装置、设备及可读存储介质。
背景技术
在图像编辑领域,针对一些图像需要进行亮度调整,如:摄影现场环境光源的不均匀、相机曝光参数配置不合理、视频编码算法的有损压缩等,导致图像中存在低照度的暗部区域,可见性差,无法肉眼对细节进行查看,故需要对暗部区域进行亮度提升实现图像细节的增强。
相关技术中,采用设置亮度阈值的方式对图像进行暗部区域调整,也即,针对图像设置一个亮度阈值,当像素点的亮度小于该亮度阈值时,则通过调整曲线对亮度进行调整,从而得到亮度调整后的图像。
然而,通过上述方式进行亮度调整时,会出现阈值过低时某些暗部区域无法被调整,或是阈值过高时额外的亮部区域被非必要的调整的问题,且针对图像的亮度调整较为生硬,导致亮度调整后的图像真实度较低,图像细节损失较大。
发明内容
本申请实施例提供了一种图像亮度的调整方法、装置、设备及可读存储介质。所述技术方案包括如下内容。
一方面,提供了一种图像亮度的调整方法,所述方法包括:
获取目标图像,所述目标图像为区域亮度待调整的图像;
生成与所述目标图像对应的平均亮度图和像素邻域亮度图,所述平均亮度图用于指示所述目标图像中像素的平均亮度,所述像素邻域亮度图用于指示所述目标图像中像素的邻域像素亮度分布情况;
基于所述平均亮度图和所述像素邻域亮度图对所述目标图像内的像素单元进行亮度调整,得到亮度调整图像。
另一方面,提供了一种图像亮度的调整装置,所述装置包括:
获取模块,用于获取目标图像,所述目标图像为区域亮度待调整的图像;
生成模块,用于生成与所述目标图像对应的平均亮度图和像素邻域亮度图,所述平均亮度图用于指示所述目标图像中像素的平均亮度,所述像素邻域亮度图用于指示所述目标图像中像素的邻域像素亮度分布情况;
调整模块,用于基于所述平均亮度图和所述像素邻域亮度图对所述目标图像内的像素单元进行亮度调整,得到亮度调整图像。
另一方面,提供了一种计算机设备,所述计算机设备包括处理器和存储器,所述存储器中存储有至少一段程序,所述至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现如上述本申请实施例中任一所述的图像亮度的调整方法。
另一方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集,所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如上述本申请实施例中任一所述的图像亮度的调整方法。
另一方面,提供了一种计算机程序产品或计算机程序,该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令,该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令,处理器执行该计算机指令,使得该计算机设备执行上述实施例中任一所述的图像亮度的调整方法。
本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括:
在对目标图像的暗部区域进行亮度调整时,首先获取该目标图像对应的平均亮度图和像素邻域亮度图,从而基于平均亮度图和像素邻域亮度图对暗部区域进行亮度调整,得到亮度调整图像,由于平均亮度图用于表示目标图像的整体亮度情况,而像素邻域亮度图用于表示目标图像中的像素单元周侧的亮度情况,从而基于整体亮度情况和像素单元周侧亮度情况对像素单元进行亮度调整,在确保亮度提升的基础上保留了目标图像中的图像细节,避免亮度提升较为生硬导致图像失真的情况。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案,下面将对实施例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是本申请一个示例性实施例提供的Mipmap结构示意图;
图2是本申请一个示例性实施例提供的像素邻域亮度图的获取过程示意图;
图3是本申请一个示例性实施例提供的图像亮度的调整方法的流程图;
图4是本申请一个示例性实施例提供的图像亮度调整过程的整体流程示意图;
图5是本申请另一个示例性实施例提供的图像亮度的调整方法的流程图;
图6是本申请一个示例性实施例提供的整体管线流程图;
图7是本申请另一个示例性实施例提供的图像亮度的调整方法的流程图;
图8是基于图7示出的实施例提供的动态暗部亮度提升曲线的调整示意图;
图9是基于图7示出的实施例提供的动态暗部亮度提升流程的示意图;
图10是基于图7示出的实施例提供的亮度动态范围拉伸曲线的调整示意图;
图11是基于图7示出的实施例提供的亮度动态范围拉伸流程的示意图;
图12是本申请一个示例性实施例提供的图像亮度的调整装置的结构框图;
图13是本申请另一个示例性实施例提供的图像亮度的调整装置的结构框图;
图14是本申请一个示例性实施例提供的终端的结构框图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
首先,针对本申请实施例中涉及的名词进行简单介绍。
在一个小空间里的多数(Multum in parvo map,Mipmap):是一种电脑图形图像技术,Mipmap技术与材质贴图技术结合,根据距观看者远近距离的不同,以不同的分辨率将单一的材质贴图以多重图像的形式表现出来并代表平面纹理。在本申请实施例中,通过智能终端配备的图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)绘图管线生成图像的Mipmap。示意性的,请参考图1,其示出了本申请一个示例性实施例提供的Mipmap的示意图,如图1所示,在Mipmap框架100中包括n个分辨率下的像素图,其中最左侧的是128×128的原图110,当对GPU绘图管线下达生成Mipmap指令时,GPU内部就会按照2的幂次方衰减的方式分别产出64×64、32×32、16×16、8×8、4×4、2×2、1×1等不同分辨率的缩小图。这之间每一阶小图中的每个像素颜色,都是经由上一阶大图中相对位置的4个像素颜色平均后产生的颜色值。也就是说每一阶小图都可以视为上一阶大图的颜色平均结果。由于Mipmap的功能是在GPU绘图管线中有硬件直接生成,其产生效率非常高,可视为几乎没有额外的运算成本的一种运算。
透过这个Mipmap的原理概念,一个1×1分辨率中的像素颜色值,可以视为原本128×128分辨率中所有像素颜色总和平均后的颜色值。
平均亮度图:是指用于表示目标图像中像素点整体的平均亮度的图像。在一些实施例中,通过上述GPU绘图管线生成的Mipmap中的1×1分辨率中的像素颜色值,确定目标图像的平均颜色值,从而将平均颜色值向亮度空间转换后,得到平均亮度图。
像素邻域亮度图:是指用于表示目标图像中像素单元(包括单个像素点或者多个像素点构成的像素区块)邻域像素平均亮度的图像。在一些实施例中,通过上述GPU绘图管线生成的Mipmap中的某一分辨率的缩略图进行邻域颜色的确定,得到像素邻域颜色图,从而将像素邻域颜色图向亮度空间转换,得到像素邻域亮度图。其中,在从Mipmap中选择缩略图时,选择中间阶层的低分辨率缩略图。示意性的,以图1所示的Mipmap结构为例,则选择16×16或者8×8分辨率的缩略图。
示意性的,取一个Mipmap的中间阶层的低分辨率来做参考使用,如80x45,那么,在80x45这个分辨率的图像中的每一个像素的颜色值,可以视为原始图像中的区块颜色平均值,结合GPU的内插的机制,可获得原始图像中任意像素的区块颜色平均值,通过向亮度空间的转换,即可表达像素邻域亮度分布,示意性的,请参考图2,针对目标图像200首先通过Mipmap获取像素邻域颜色图210,在通过色彩空间向亮度空间的转换得到像素邻域亮度图220。
结合上述名词简介,对本申请实施例中涉及的应用场景进行介绍。
第一,在基于三维虚拟环境的游戏场景中,由于渲染算法的设计不合理,导致图像画面的亮度动态范围较低,故在游戏过程中,当基于三维虚拟环境渲染得到目标图像时,对该目标图像进行亮度调整,通过GPU的绘图管线生成目标图像的Mipmap,基于Mipmap生成目标图像的平均亮度图和像素邻域亮度图,并基于平均亮度图和像素邻域亮度图对像素单元的亮度进行调整,得到亮度调整图像进行显示,从而实现对目标图像的亮度调整。
第二,在视频的播放过程中,由于视频编码算法的有损压缩,导致视频图像的亮度动态范围较低,故在视频播放的过程中,当解码视频文件并读取到视频图像数据后,对视频图像数据进行渲染,得到视频图像帧,而针对视频图像帧,通过GPU的绘图管线生成视频图像帧的Mipmap,基于Mipmap生成视频图像帧的平均亮度图和像素邻域亮度图,并基于平均亮度图和像素邻域亮度图对像素单元的亮度进行调整,得到亮度调整图像进行播放,从而实现对视频图像的亮度调整。
上述应用场景中,以游戏场景和视频播放场景为例进行说明,本申请实施例提供的图像亮度的调整方法还可以应用于其他需要对图像亮度进行均衡调整的场景中,本申请实施例对此不加以限定。
相关技术中,在对图像亮度进行调整时,常规方法是对图像中小于某个亮度阈值的所有像素重新对亮度做调整来实现,具体的调整方法可以通过一个暗部亮度提升曲线来达成。示意性的,亮度阈值是0.25,则原始图像的所有像素的亮度值与此亮度阈值做比较,如果亮度值达到0.25,则像素就不做任何的亮度调整;如果亮度值小于0.25,则该像素的亮度值就透过暗部亮度提升曲线查询调整后的目标值,例如,原本亮度值为0.1的像素经由曲线查询后会落在0.141,则该像素的亮度值就会被调整为0.141,并籍此更改该像素的颜色值以满足此亮度值。
图3是本申请一个示例性实施例提供的图像亮度的调整方法的流程图,以该方法应用于终端中为例进行说明,如图3所示,该方法包括如下过程。
步骤301,获取目标图像。
该目标图像为区域亮度待调整的图像。
在一些实施例中,目标图像的获取方式包括如下方式中的至少一种。
第一,目标图像为基于三维虚拟环境的游戏中的游戏界面,则获取目标图像的方式为:由三维虚拟环境中的摄像机模型采集的游戏画面以及游戏画面上叠加的控件数据生成界面数据,并基于界面数据进行渲染,得到游戏界面作为目标图像;或,目标图像即为三维虚拟环境中的摄像机模型采集的游戏画面。
第二,目标图像的视频文件中的任意一帧视频帧,则获取视频文件,并对视频文件进行解码,得到解码后的视频数据,从而基于解码后的视频数据进行逐帧对视频帧进行读取,并基于读取得到的视频帧进行亮度调整处理,当某一帧视频帧被读取时,则将该帧视频帧确定为目标图像。
第三,目标图像即为单独的一张摄影图像,由于在摄影时,曝光参数调整失误,故需要对目标图像进行亮度调整,则终端直接通过下载、本地读取、从存储器中读取的方式获取该目标图像。
上述获取目标图像的方式仅为示意性的举例,本申请实施例对此不加以限定。
示意性的,以基于三维虚拟环境的游戏界面为例进行说明,目标图像为游戏中在任意场景下生成的图像;或,目标图像为游戏中在指定场景下生成的图像。如:目标图像为游戏中,在落日场景下生成的图像。即,当游戏进程指示当前的游戏场景切换至落日场景时,则启动对应的亮度调整功能,并获取当前游戏中生成的游戏画面作为目标图像。
在一些实施例中,目标图像的区域亮度待调整,也即目标图像中存在亮度较暗的暗部区域,而该暗部区域的图像细节由于亮度原因无法体现,导致目标图像的细节内容较差。
步骤302,生成与目标图像对应的平均亮度图和像素邻域亮度图。
其中,平均亮度图用于指示目标图像中像素的平均亮度,像素邻域亮度图用于指示目标图像中像素的邻域像素亮度分布情况。
在一些实施例中,平均亮度图和像素邻域亮度图都是基于Mipmap生成的。
即,通过图形处理器管线生成目标图像在n种分辨率下分别对应的缩略图,该缩略图中的像素区域是基于处于区域范围内的像素的平均以颜色值确定的,该n种分辨率中包括单格分辨率,n为正整数,其中,单格分辨率用于指示1×1分辨率,也即以像素为单位,仅包括一个像素的分辨率。
在生成n种分辨率下分别对应的缩略图后,基于单格分辨率下的第一缩略图生成平均亮度图,以及基于n种分辨率中目标分辨率下的第二缩略图生成像素邻域亮度图。
示意性的,由于智能终端配备有高性能的GPU绘图管线,这些GPU绘图管线都是跟随相同的标准所制定,故通过GPU绘图管线能够直接获取目标图像的Mipmap。或者,用传统的中央处理器(CentralProcessingUnit,CPU)进行计算,先轮询整个目标图像的所有像素以计算图像平均亮度,得到平均亮度图;其次,在调整像素亮度时,轮询像素周围的像素亮度,籍此计算出像素邻域亮度,得到像素邻域亮度图。
本申请实施例中,以通过GPU绘图管线直接获取Mipmap的方式为例进行说明。
在一些实施例中,通过Mipmap直接获取目标图像在n种分辨率下的缩略图,从而基于n种分辨率中某一种或者某几种分辨率下的缩略图生成平均亮度图和像素邻域亮度图。
其中,基于n种分辨率中的1×1分辨率的第一缩略图生成平均亮度图,由于1×1分辨率的第一缩略图即为代表了目标图像的平均颜色的平均颜色图,故,将第一缩略图向亮度空间转换,即可得到目标图像的平均亮度图,也即,将第一缩略图转换为平均亮度图。
基于n种分辨率中目标分辨率下的第二缩略图生成像素邻域亮度图。在一些实施例中,目标分辨率为n种分辨率中分辨率大小处于中间等级的分辨率;或,目标分辨率为n种分辨率中分辨率大小处于预设分辨率范围内的分辨率;或,目标分辨率为n种分辨率中与预设分辨率最接近的分辨率,本申请实施例对目标分辨率的确定方式不加以限定。
本实施例中,目标分辨率为n种分辨率中分辨率大小处于中间等级的分辨率为例进行说明,也即,在GPU绘图管线生成Mipmap后,针对Mipmap中的处于中间等级的分辨率进行目标分辨率的确定,如:首先确定n种分辨率中处于中间位置的候选分辨率,并以候选分辨率为基准,向更低的分辨率进行选择,如选择比候选分辨率低3级的分辨率作为目标分辨率。
在确定目标分辨率对应的第二缩略图后,针对第二缩略图中的像素区块,基于邻域选择方式确定像素区块的区块颜色平均值,得到第二缩略图对应的像素邻域颜色图;对像素邻域颜色图向亮度空间转换,得到像素邻域亮度图。
其中,邻域选择方式包括如下方式中的至少一种。
第一,4邻域选择方式,响应于邻域选择方式为4邻域选择方式,则基于与像素区块邻接的邻接像素区块确定区块颜色平均值。
示意性的,当邻域选择方式为4邻域选择方式时,基于像素区块上方邻接的像素区块、下方邻接的像素区块、左侧邻接的像素区块和右侧邻接的像素区块,确定区块颜色平均值,区块颜色平均值为该四个区块颜色值的平均值。
第二,D邻域选择方式,响应于邻域选择方式为D邻域选择方式,则基于像素区块的对角像素区块确定区块颜色平均值。
示意性的,当邻域选择方式为D邻域选择方式时,基于像素区块左上角邻接的像素区块、左下角邻接的像素区块、右上角邻接的像素区块以及右下角邻接的像素区块确定区块颜色平均值,区块颜色平均值为该四个区块颜色值的平均值。
第三,8邻域选择方式,响应于邻域选择方式为8邻域选择方式,则基于像素区块的邻接像素区块和对角像素区块确定区块颜色平均值。
示意性的,当邻域选择方式为8邻域选择方式时,基于像素区块上方邻接的像素区块、下方邻接的像素区块、左侧邻接的像素区块、右侧邻接的像素区块、左上角邻接的像素区块、左下角邻接的像素区块、右上角邻接的像素区块以及右下角邻接的像素区块确定区块颜色平均值,区块颜色平均值为该八个区块颜色值的平均值。
值得注意的是,针对边缘或者顶点位置的像素区块,仅获取符合邻域选择方式的存在的邻接像素区块或者顶点像素区块进行颜色平均值的获取。
针对每个像素区块进行区块颜色平均值的获取后,生成像素邻域颜色图。
值得注意的是,在上述第一缩略图或者像素邻域颜色图向亮度空间转换时,通过亮度-色度(luminancechrominance,YUV)、色调-饱和度-明度(HueSaturationValue,HSV)、色相-饱和度-亮度(HueSaturationLightness,HSL)等色彩空间转换,示意性的,第一缩略图或者像素邻域颜色图中以红色-绿色-蓝色(RedGreenBlue,RGB)色彩空间进行表示,转换公式如下公式一所示。
公式一:Y=0.3R+0.59G+0.11B
其中,Y表示转换得到的亮度,R表示红色通道色彩值,G表示绿色通道色彩值,B表示蓝色通道色彩值。
值得注意的是,上述实施例中,以首先获取第一缩略图和像素邻域颜色图为例进行说明,在一些实施例中,在获取目标图像后,对目标图像向亮度空间转换后,得到目标图像对应的亮度图,从而基于亮度图获取平均亮度图和像素邻域亮度图,本申请实施例对其中的顺序不加以限定。
步骤303,基于平均亮度图和像素邻域亮度图对目标图像内的像素单元进行亮度调整,得到亮度调整图像。
在一些实施例中,首先对目标图像从颜色空间转换至亮度空间,得到亮度图,从而基于平均亮度图和像素邻域亮度图对亮度图进行亮度调整,并从亮度空间再转换至颜色空间,得到亮度调整图像。
在一些实施例中,针对目标图像内的像素单元,获取该像素单元的像素亮度,像素亮度用于指示像素单元对应的亮度情况。
基于该像素亮度、上述平均亮度图和像素邻域亮度图对目标图像进行暗部亮度提升处理,得到暗部亮度提升图。从而基于像素亮度、平均亮度图和像素邻域亮度图对暗部亮度提升图进行亮度范围动态拉伸处理,得到亮度范围拉伸图,对亮度范围拉伸图进行像素转换,得到亮度调整图像。
其中,暗部亮度提升图是对目标图像进行动态暗部亮度提升算法进行调整后得到的,亮度范围拉伸图是对暗部亮度提升图通过自适应亮度动态范围拉伸算法调整后得到的。
在一些实施例中,动态暗部亮度提升算法对应有动态暗部亮度提升曲线,基于该动态暗部亮度提升曲线对目标图像进行暗部亮度的调整。
在一些实施例中,自适应亮度动态范围拉伸算法对应有亮度动态范围拉伸曲线,基于该亮度动态范围拉伸曲线对暗部亮度提升图进行自适应的亮度动态范围拉伸。
综上所述,本申请实施例提供的图像亮度的调整方法,在对目标图像的暗部区域进行亮度调整时,首先获取该目标图像对应的平均亮度图和像素邻域亮度图,从而基于平均亮度图和像素邻域亮度图对暗部区域进行亮度调整,得到亮度调整图像,由于平均亮度图用于表示目标图像的整体亮度情况,而像素邻域亮度图用于表示目标图像中的像素单元周侧的亮度情况,从而基于整体亮度情况和像素单元周侧亮度情况对像素单元进行亮度调整,在确保亮度提升的基础上保留了目标图像中的图像细节,避免亮度提升较为生硬导致图像失真的情况。
示意性的,图4是本申请一个示例性实施例提供的图像亮度调整过程的整体流程示意图,如图4所示,首先由应用程序400生成原始图像410,该原始图像410为亮度待调整的图像,也即原始图像410中存在图像细节不可见的暗部区域。
将原始图像410输入至颜色分布图像生成模块420后,输出得到平均亮度图431和像素邻域亮度图432,其中,颜色分布图像生成模块420输出得到Mipmap,并基于Mipmap得到平均亮度图431和像素邻域亮度图432。
将平均亮度图431和像素邻域亮度图432输入至图像细节增强模块440后,输出得到增强图像450,并基于增强图像450在屏幕460上进行显示。
其中,图像细节增强模块440中包括动态暗部亮度提升算法441和自适应亮度动态范围拉伸算法442,其中,动态暗部亮度提升算法441用于对暗部区域的亮度进行提升调整,而自适应亮度动态范围拉伸算法442用于平衡图像中的亮度提升情况。
在一些实施例中,首先得到暗部亮度提升图后,对暗部亮度提升图进行亮度范围拉伸,从而得到亮度调整图像。图5是本申请另一个示例性实施例提供的图像亮度的调整方法的流程图,以该方法应用于终端中为例进行说明,如图5所示,该方法包括如下过程。
步骤501,获取目标图像。
在一些实施例中,目标图像的区域亮度待调整,也即目标图像中存在亮度较暗的暗部区域,而该暗部区域的图像细节由于亮度原因无法体现,导致目标图像的细节内容较差。
步骤502,生成与目标图像对应的平均亮度图和像素邻域亮度图。
其中,平均亮度图用于指示目标图像中像素的平均亮度,像素邻域亮度图用于指示目标图像中像素的邻域像素亮度分布情况。
在一些实施例中,平均亮度图和像素邻域亮度图都是基于Mipmap生成的。
即,通过图形处理器管线生成目标图像在n种分辨率下分别对应的缩略图,该缩略图中的像素区域是基于处于区域范围内的像素的平均以颜色值确定的,该n种分辨率中包括单格分辨率,n为正整数,其中,单格分辨率用于指示1×1分辨率,也即以像素为单位,仅包括一个像素的分辨率。
步骤503,获取像素单元的像素亮度。
像素亮度用于指示像素单元对应的亮度情况。
在一些实施例中,由于终端无法知晓目标图像中属于暗部区域的像素点,故,终端对目标图像中的像素单元进行依次遍历,并针对属于当前遍历对象的像素单元进行像素亮度的获取。
示意性的,终端从目标图像的左上角开始横向逐行对像素单元进行遍历,其中,像素单元用于指示目标图像中的像素点;或,用于指示目标图像中多个像素点构成的像素区块。
响应于像素单元内为多个像素点构成的像素区块,对Mipmap中某一分辨率下的缩略图进行像素单元的划分,从而基于缩略图划分得到的像素单元对目标图像进行暗部区域的亮度调整。在一些实施例中,基于缩略图划分得到的像素单元,获取像素单元的颜色值,并将颜色值向亮度空间转换,从而得到像素单元对应的像素亮度。其中,亮度转换方式参考上述公式一。
响应于像素单元为目标图像的像素点,直接基于像素点的颜色向亮度空间转换,得到像素亮度。
步骤504,基于像素亮度、平均亮度图和像素邻域亮度图对目标图像进行暗部亮度提升处理,得到暗部亮度提升图。
在一些实施例中,首先对目标图像从颜色空间转换至亮度空间,得到亮度图,从而基于像素亮度、平均亮度图和像素邻域亮度图对亮度图进行暗部亮度提升处理。
在一些实施例中,基于目标图像的平均亮度图确定亮度阈值,以及基于像素邻域亮度图确定像素单元对应的邻域亮度,从而响应于像素亮度与邻域响度小于亮度阈值,基于邻域亮度与亮度阈值之间的数据关系对像素单元进行亮度调整。
在基于平均亮度图确定亮度阈值时,首先确定平均亮度图对应的平均亮度,从而基于平均亮度确定亮度阈值。可选地,亮度阈值与平均亮度之间呈正相关关系,也即针对暗调图像的亮度阈值较低,而针对亮调图像的亮度阈值较高。
在一些实施例中,当像素邻域的邻域亮度低于亮度阈值,说明该像素单元所在区域为暗部区域,如果像素亮度也低于亮度阈值,那么表示该像素单元需要进行亮度调整提升,并以亮度阈值与邻域亮度之间的数据关系作为亮度调整的依据。
在一些实施例中,当像素单元落在一大片暗部区域时,暗部区域整体的亮度会被较大程度的提升;而当像素单元落在一小块暗部区域,但邻域亮度偏高时,该像素单元的亮度会被微幅提升,从而确保暗部区域的独特性。
步骤505,基于像素亮度、平均亮度图和像素邻域亮度图对暗部亮度提升图进行亮度范围动态拉伸处理,得到亮度范围拉伸图。
在一些实施例中,基于平均亮度和像素邻域亮度图,确定亮度动态范围拉伸曲线,并基于像素亮度以及亮度动态范围拉伸曲线,对暗部亮度提升图进行亮度范围动态拉伸处理。
在一些实施例中,通过一条经过图像平均亮度的对比度拉伸曲线,对图像亮度进行对比度扩展映射,拉伸曲线的调整系数由平均亮度和像素单元的邻域亮度之间的强度关系给出,实现控制图像平均亮度的同时,自适应调整拉伸强度,避免拉伸强度不足,效果不明显,或者强度过大,产生低光区域和高光区域的过度调整拉伸。
步骤506,对亮度范围拉伸图进行像素转换,得到亮度调整图像。
在一些实施例中,得到亮度范围拉伸图后,将亮度范围拉伸图从亮度空间向颜色空间进行像素转换,得到亮度调整图像。
示意性的,从亮度空间向颜色空间进行像素转换的过程请参考如下公式二至公式四。
公式二:R’=0.5×[Y’/Y×(R+Y)+R-Y]
公式三:G’=0.5×[Y’/Y×(G+Y)+G-Y]
公式四:B’=0.5×[Y’/Y×(B+Y)+B-Y]
其中,Y’表示像素单元调整后的亮度,Y表示像素单元调整前的亮度,R’表示像素单元调整后的红色通道像素值,R表示像素单元调整前的红色通道像素值,G’表示像素单元调整后的绿色通道像素值,G表示像素单元调整前的绿色通道像素值,B’表示像素单元调整后的蓝色通道像素值,B表示像素单元调整前的蓝色通道像素值。
综上所述,本申请实施例提供的图像亮度的调整方法,在对目标图像的暗部区域进行亮度调整时,首先获取该目标图像对应的平均亮度图和像素邻域亮度图,从而基于平均亮度图和像素邻域亮度图对暗部区域进行亮度调整,得到亮度调整图像,由于平均亮度图用于表示目标图像的整体亮度情况,而像素邻域亮度图用于表示目标图像中的像素单元周侧的亮度情况,从而基于整体亮度情况和像素单元周侧亮度情况对像素单元进行亮度调整,在确保亮度提升的基础上保留了目标图像中的图像细节,避免亮度提升较为生硬导致图像失真的情况。
本实施例提供的方法,当像素单元落在一大片暗部区域时,暗部区域整体的亮度会被较大程度的提升;而当像素单元落在一小块暗部区域,但邻域亮度偏高时,该像素单元的亮度会被微幅提升,从而确保暗部区域的独特性。
本实施例提供的方法,通过一条经过图像平均亮度的对比度拉伸曲线,对图像亮度进行对比度扩展映射,拉伸曲线的调整系数由平均亮度和像素单元的邻域亮度之间的强度关系给出,实现控制图像平均亮度的同时,自适应调整拉伸强度,避免拉伸强度不足,效果不明显,或者强度过大,产生低光区域和高光区域的过度调整拉伸,从而提升整体对比度,增强图像细节。
示意性的,图6是本申请一个示例性实施例提供的整体管线流程图,如图6所示,对原图610进行颜色分布图620的生成以及色彩空间向亮度空间的转换,并从中得到像素邻域亮度图621和平均亮度图622,从而基于像素邻域亮度图621和平均亮度图622通过动态暗部亮度提升算法630和自适应亮度动态范围拉伸算法640进行调整计算,最终得到细节增强图650。
在一些实施例中,暗部亮度提升算法对应有暗部亮度提升曲线,亮度动态范围拉伸算法对应有亮度动态范围拉伸曲线。图7是本申请另一个示例性实施例提供的图像亮度的调整方法的流程图,以该方法应用于终端中为例进行说明,如图7所示,该方法包括如下过程。
步骤701,获取目标图像。
在一些实施例中,目标图像的区域亮度待调整,也即目标图像中存在亮度较暗的暗部区域,而该暗部区域的图像细节由于亮度原因无法体现,导致目标图像的细节内容较差。
步骤702,生成与目标图像对应的平均亮度图和像素邻域亮度图。
其中,平均亮度图用于指示目标图像中像素的平均亮度,像素邻域亮度图用于指示目标图像中像素的邻域像素亮度分布情况。
在一些实施例中,平均亮度图和像素邻域亮度图都是基于Mipmap生成的。
即,通过图形处理器管线生成目标图像在n种分辨率下分别对应的缩略图,该缩略图中的像素区域是基于处于区域范围内的像素的平均以颜色值确定的,该n种分辨率中包括单格分辨率,n为正整数,其中,单格分辨率用于指示1×1分辨率,也即以像素为单位,仅包括一个像素的分辨率。
步骤703,获取像素单元的像素亮度。
像素亮度用于指示像素单元对应的亮度情况。
在一些实施例中,由于终端无法知晓目标图像中属于暗部区域的像素点,故,终端对目标图像中的像素单元进行依次遍历,并针对属于当前遍历对象的像素单元进行像素亮度的获取。
步骤704,基于平均亮度图确定目标图像的亮度阈值。
在一些实施例中,亮度阈值与平均亮度之间呈正相关关系,也即针对暗调图像的亮度阈值较低,而针对亮调图像的亮度阈值较高。
示意性的,亮度阈值的确定方式请参考如下公式五。
公式五:
Figure 178753DEST_PATH_IMAGE001
其中,Lt表示亮度阈值,La表示平均亮度图的平均亮度。clamp用于指示将随机变化的数值限制在一个给定的区间内的函数,lerp用于指示线性差值计算函数。
步骤705,基于像素邻域亮度图确定像素单元对应的邻域亮度。
领域亮度用于指示处于当前像素单元邻域范围内的像素单元的亮度平均值。
步骤706,响应于像素亮度与邻域亮度小于亮度阈值,基于邻域亮度与亮度阈值之间的数据关系对像素单元进行亮度调整,得到暗部亮度提升图。
在一些实施例中,基于邻域亮度与亮度阈值之间的数据关系生成亮度调整曲线,并基于亮度调整曲线对像素单元进行亮度调整。
示意性的,基于邻域亮度与亮度阈值确定曲线的调整比例,并基于调整比例确定曲线调整系数,从而得到亮度调整曲线。
示意性的,该亮度调整过程请参考如下公式六至公式八。
公式六:
Figure 299156DEST_PATH_IMAGE002
公式七:
Figure 610051DEST_PATH_IMAGE003
公式八:
Figure 464916DEST_PATH_IMAGE004
其中,L表示像素单元的亮度值,L’为调整后的亮度值,Lt表示亮度阈值,La表示平均亮度图的平均亮度,Ln表示像素单元的邻域亮度,γ表示曲线调整系数,scale表示调整比例,其中,上述调整比例为输入亮度值L等于0.5×Lt时,提升的亮度增量值与Lt的比例值,有效范围在0到0.5之间,k为强度控制系数,是预设值,经验取值范围为[0,0.5],本实施例中,k的取值为0.1。其中,亮度值标准化至[0,1]。
示意性的,请参考图8,基于原始亮度图像810得到动态暗部亮度提升曲线820后,对亮度进行调整,从而得到暗部亮度提升图像830。
示意性的,请参考图9,在动态暗部亮度提升流程中,计算亮度阈值910和像素邻域亮度920,进行条件判断930,即判断是否像素亮度与邻域亮度小于亮度阈值,若是,则获取亮度调整曲线940,否则结束当前像素单元的流程,最终得到暗部亮度提升图950。
步骤707,基于平均亮度图和像素邻域亮度图,确定亮度动态范围拉伸曲线。
在一些实施例中,以平均亮度图对应的平均亮度和像素邻域亮度确定低光区域调整系数,以及高光区域调整系数,基于低光区域调整系数确定低光调整曲线,并基于高光区域调整系数确定高光调整曲线,将低光调整曲线和高光调整曲线整合得到亮度动态范围拉伸曲线。
可选地,在基于低光区域调整系数和高光区域调整系数得到亮度动态范围拉伸曲线时,首先确定一条经过图像平均亮度的对比度拉伸曲线,从而基于低光区域调整系数和高光区域调整系数对该对比度拉伸曲线进行拉伸,得到亮度动态范围拉伸曲线。其中,以平均亮度对应的点为分界点,对处于分界点以下(即小于平均亮度)的亮度通过低光区域调整系数进行拉伸,对处于分界点以上(即达到平均亮度;或,大于等于平均亮度)的亮度通过高光区域调整系数进行拉伸。
示意性的,针对低光区域调整系数和高光区域调整系数分别进行介绍。
一、低光区域调整系数的计算方式如下公式九和公式十所示。
公式九:
Figure 420234DEST_PATH_IMAGE005
公式十:
Figure 773855DEST_PATH_IMAGE006
其中,scale1表示低光区域调整比例,具体为在输入亮度值L等于0.5×La时,压缩的亮度缩减值与La的比例值,有效范围为[0,0.4]。其中,输入的亮度值为目标图像中的亮度值。adaptiveFactor用于表示自适应强度拉伸控制系数,由图像平均亮度La与像素邻域亮度Ln关系决定。
示意性的,当Ln<La,adaptiveFactor=lerp(1.0-k,1.0+k,Ln/La);则对应的,当Ln≥La,adaptiveFactor=lerp(1.0-k,1.0+k,(1.0-Ln)/(1.0-La))。
La为平均亮度值,其中,该平均亮度值目标图像的平均亮度值。Ln为像素单元的邻域亮度,基于目标图像计算得到。γ1为低光区域调整系数。k为强度控制系数,经验取值范围为[0,0.5]。
二、高光区域调整系数的计算方式如下公式十一和公式十二所示。
公式十一:
Figure 244151DEST_PATH_IMAGE007
公式十二:
Figure 583996DEST_PATH_IMAGE008
其中,scale2表示高光区域调整比例,具体为在输入亮度值L等于0.5×(1+La)时,压缩的亮度缩减值与(1-La)的比例值,有效范围为[0,0.5]。γ2为高光区域调整系数。
步骤708,基于像素亮度以及亮度动态范围拉伸曲线,对暗部亮度提升图进行亮度范围动态拉伸处理,得到亮度范围拉伸图。
示意性的,在低光区域的亮度调整和高光区域的亮度调整如下公式十三和公式十四所示。
公式十三(低光区域):
Figure 784033DEST_PATH_IMAGE009
公式十四(高光区域):
Figure 479195DEST_PATH_IMAGE010
L’为调整后的亮度值,基于暗部亮度提升图计算得到。示意性的,请参考图10,基于暗部亮度提升图像1010得到亮度动态范围拉伸曲线1020后,对亮度进行调整,从而得到亮度范围拉伸图1030。
示意性的,请参考图11,在自适应亮度动态范围拉伸流程中,计算图像的平均亮度1110和像素邻域亮度1120,进行条件判断1130,即判断是否像素亮度小于平均亮度,若是,则获取低光区域调整曲线1140,否则获取高光区域调整曲线1150,从而,基于高低区域调整曲线对暗部亮度提升图1160进行对比度扩展映射,最终得到亮度范围拉伸图1170。
步骤709,对亮度范围拉伸图进行像素转换,得到亮度调整图像。
在一些实施例中,得到亮度范围拉伸图后,将亮度范围拉伸图从亮度空间向颜色空间进行像素转换,得到亮度调整图像。
综上所述,本申请实施例提供的图像亮度的调整方法,在对目标图像的暗部区域进行亮度调整时,首先获取该目标图像对应的平均亮度图和像素邻域亮度图,从而基于平均亮度图和像素邻域亮度图对暗部区域进行亮度调整,得到亮度调整图像,由于平均亮度图用于表示目标图像的整体亮度情况,而像素邻域亮度图用于表示目标图像中的像素单元周侧的亮度情况,从而基于整体亮度情况和像素单元周侧亮度情况对像素单元进行亮度调整,在确保亮度提升的基础上保留了目标图像中的图像细节,避免亮度提升较为生硬导致图像失真的情况。
本实施例提供的方法,并不需要运用到大量且耗时的数学运算,而且整个数学运算逻辑也适合直接在GPU管线中实现并运行。这不仅可跟前述的Mipmap的功能衔接在一起,同时也确保整个运行的成本降到最低,让高质量的图像细节增强渲染机制在对运算效率及内存使用需求较苛刻的智能手机上得以实现。
图12是本申请一个示例性实施例提供的图像亮度的调整装置的结构框图,如图12所示,该装置包括:
获取模块1210,用于获取目标图像,所述目标图像为区域亮度待调整的图像;
生成模块1220,用于生成与所述目标图像对应的平均亮度图和像素邻域亮度图,所述平均亮度图用于指示所述目标图像中像素的平均亮度,所述像素邻域亮度图用于指示所述目标图像中像素的邻域像素亮度分布情况;
调整模块1230,用于基于所述平均亮度图和所述像素邻域亮度图对所述目标图像内的像素单元进行亮度调整,得到亮度调整图像。
在一个可选的实施例中,获取模块1210,还用于获取所述像素单元的像素亮度,所述像素亮度用于指示所述像素单元对应的亮度情况;
所述调整模块1230,还用于基于所述像素亮度、所述平均亮度图和所述像素邻域亮度图对所述目标图像进行暗部亮度提升处理,得到暗部亮度提升图;基于所述像素亮度、所述平均亮度图和所述像素邻域亮度图对所述暗部亮度提升图进行亮度范围动态拉伸处理,得到亮度范围拉伸图;
如图13所示,该装置还包括:
转换模块1240,用于对所述亮度范围拉伸图进行像素转换,得到所述亮度调整图像。
在一个可选的实施例中,所述调整模块1230,包括:
确定单元1231,用于基于所述平均亮度图确定所述目标图像的亮度阈值;基于所述像素邻域亮度图确定所述像素单元对应的邻域亮度;
调整单元1232,用于响应于所述像素亮度与所述邻域亮度小于所述亮度阈值,基于所述邻域亮度与所述亮度阈值之间的数据关系对所述像素单元进行亮度调整。
在一个可选的实施例中,所述调整单元1232,还用于基于所述邻域亮度与所述亮度阈值之间的数据关系生成亮度调整曲线;基于所述亮度调整曲线对所述像素单元进行亮度调整。
在一个可选的实施例中,所述调整模块1230,包括:
确定单元1231,用于基于所述平均亮度图和所述像素邻域亮度图,确定亮度动态范围拉伸曲线;
调整单元1232,用于基于所述像素亮度以及所述亮度动态范围拉伸曲线,对所述暗部亮度提升图进行亮度范围动态拉伸处理。
在一个可选的实施例中,所述确定单元1231,还用于以所述平均亮度图对应的平均亮度和所述像素邻域亮度确定低光区域调整系数,以及高光区域调整系数;基于所述低光区域调整系数确定低光调整曲线;基于所述高光区域调整系数确定高光调整曲线;将所述低光调整曲线和所述高光调整区域整合得到所述亮度动态范围拉伸曲线。
在一个可选的实施例中,所述生成模块1220,还用于通过图形处理器管线生成与所述目标图像在n种分辨率下分别对应的缩略图,所述缩略图中的像素区域是基于处于所述区域范围内的像素的平均颜色值确定的,所述n种分辨率中包括单格分辨率,n为正整数;
所述生成模块1220,还用于基于所述单格分辨率下的第一缩略图生成所述平均亮度图;基于所述n种分辨率中目标分辨率下的第二缩略图生成所述像素邻域亮度图。
在一个可选的实施例中,所述生成模块1220,还用于对所述第一缩略图向亮度空间转换,将所述第一缩略图转换为所述平均亮度图。
在一个可选的实施例中,所述生成模块1220,还用于针对所述第二缩略图中的像素区块,基于邻域选择方式确定所述像素区块的区块颜色平均值,得到所述第二缩略图对应的像素邻域颜色图;对所述像素邻域颜色图向亮度空间转换,得到所述像素邻域亮度图。
在一个可选的实施例中,所述生成模块1220,还用于响应于所述邻域选择方式为4邻域选择方式,基于与所述像素区块邻接的邻接像素区块确定所述区块颜色平均值;响应于所述邻域选择方式为D邻域选择方式,基于所述像素区块的对角像素区块确定所述区块颜色平均值;响应于所述邻域选择方式为8邻域选择方式,基于所述邻接像素区块和所述对角像素区块确定所述区块颜色平均值。
综上所述,本申请实施例提供的图像亮度的调整装置,在对目标图像的暗部区域进行亮度调整时,首先获取该目标图像对应的平均亮度图和像素邻域亮度图,从而基于平均亮度图和像素邻域亮度图对暗部区域进行亮度调整,得到亮度调整图像,由于平均亮度图用于表示目标图像的整体亮度情况,而像素邻域亮度图用于表示目标图像中的像素单元周侧的亮度情况,从而基于整体亮度情况和像素单元周侧亮度情况对像素单元进行亮度调整,在确保亮度提升的基础上保留了目标图像中的图像细节,避免亮度提升较为生硬导致图像失真的情况。
需要说明的是:上述实施例提供的图像亮度的调整装置,仅以上述各功能模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将设备的内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。另外,上述实施例提供的图像亮度的调整装置,与图像亮度的调整方法实施例属于同一构思,其具体实现过程详见方法实施例,这里不再赘述。
图14示出了本申请一个示例性实施例提供的电子设备1400的结构框图。该电子设备1400可以是便携式移动终端,比如:智能手机、平板电脑、MP3播放器(Moving PictureExperts Group Audio Layer III,动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(MovingPicture Experts Group Audio Layer IV,动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、笔记本电脑或台式电脑。电子设备1400还可能被称为用户设备、便携式终端、膝上型终端、台式终端等其他名称。
通常,电子设备1400包括有:处理器1401和存储器1402。
处理器1401可以包括一个或多个处理核心,比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器1401可以采用DSP(Digital Signal Processing,数字信号处理)、FPGA(Field-Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)、PLA(Programmable Logic Array,可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器1401也可以包括主处理器和协处理器,主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器,也称CPU(Central ProcessingUnit,中央处理器);协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中,处理器1401可以集成有GPU(Graphics Processing Unit,图像处理器),GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中,处理器1401还可以包括AI(Artificial Intelligence,人工智能)处理器,该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。
存储器1402可以包括一个或多个计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器1402还可包括高速随机存取存储器,以及非易失性存储器,比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中,存储器1402中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令,该至少一个指令用于被处理器1401所执行以实现本申请中方法实施例提供的图像亮度的调整方法。
在一些实施例中,电子设备1400还可选包括有:外围设备接口1403和至少一个外围设备。处理器1401、存储器1402和外围设备接口1403之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与外围设备接口1403相连。具体地,外围设备包括:射频电路1404、显示屏1405、摄像头组件1406、音频电路1407、定位组件1408和电源1409中的至少一种。
外围设备接口1403可被用于将I/O(Input /Output,输入/输出)相关的至少一个外围设备连接到处理器1401和存储器1402。在一些实施例中,处理器1401、存储器1402和外围设备接口1403被集成在同一芯片或电路板上;在一些其他实施例中,处理器1401、存储器1402和外围设备接口1403中的任意一个或两个可以在单独的芯片或电路板上实现,本实施例对此不加以限定。
射频电路1404用于接收和发射RF(Radio Frequency,射频)信号,也称电磁信号。射频电路1404通过电磁信号与通信网络以及其他通信设备进行通信。射频电路1404将电信号转换为电磁信号进行发送,或者,将接收到的电磁信号转换为电信号。可选地,射频电路1404包括:天线系统、RF收发器、一个或多个放大器、调谐器、振荡器、数字信号处理器、编解码芯片组、用户身份模块卡等等。射频电路1404可以通过至少一种无线通信协议来与其它终端进行通信。该无线通信协议包括但不限于:万维网、城域网、内联网、各代移动通信网络(2G、3G、4G及5G)、无线局域网和/或WiFi(Wireless Fidelity,无线保真)网络。在一些实施例中,射频电路1404还可以包括NFC(Near Field Communication,近距离无线通信)有关的电路,本申请对此不加以限定。
显示屏1405用于显示UI(User Interface,用户界面)。该UI可以包括图形、文本、图标、视频及其它们的任意组合。当显示屏1405是触摸显示屏时,显示屏1405还具有采集在显示屏1405的表面或表面上方的触摸信号的能力。该触摸信号可以作为控制信号输入至处理器1401进行处理。此时,显示屏1405还可以用于提供虚拟按钮和/或虚拟键盘,也称软按钮和/或软键盘。在一些实施例中,显示屏1405可以为一个,设置在电子设备1400的前面板;在另一些实施例中,显示屏1405可以为至少两个,分别设置在电子设备1400的不同表面或呈折叠设计;在另一些实施例中,显示屏1405可以是柔性显示屏,设置在电子设备1400的弯曲表面上或折叠面上。甚至,显示屏1405还可以设置成非矩形的不规则图形,也即异形屏。显示屏1405可以采用LCD(Liquid Crystal Display,液晶显示屏)、OLED(Organic Light-Emitting Diode,有机发光二极管)等材质制备。
摄像头组件1406用于采集图像或视频。可选地,摄像头组件1406包括前置摄像头和后置摄像头。通常,前置摄像头设置在终端的前面板,后置摄像头设置在终端的背面。在一些实施例中,后置摄像头为至少两个,分别为主摄像头、景深摄像头、广角摄像头、长焦摄像头中的任意一种,以实现主摄像头和景深摄像头融合实现背景虚化功能、主摄像头和广角摄像头融合实现全景拍摄以及VR(Virtual Reality,虚拟现实)拍摄功能或者其它融合拍摄功能。在一些实施例中,摄像头组件1406还可以包括闪光灯。闪光灯可以是单色温闪光灯,也可以是双色温闪光灯。双色温闪光灯是指暖光闪光灯和冷光闪光灯的组合,可以用于不同色温下的光线补偿。
音频电路1407可以包括麦克风和扬声器。麦克风用于采集用户及环境的声波,并将声波转换为电信号输入至处理器1401进行处理,或者输入至射频电路1404以实现语音通信。出于立体声采集或降噪的目的,麦克风可以为多个,分别设置在电子设备1400的不同部位。麦克风还可以是阵列麦克风或全向采集型麦克风。扬声器则用于将来自处理器1401或射频电路1404的电信号转换为声波。扬声器可以是传统的薄膜扬声器,也可以是压电陶瓷扬声器。当扬声器是压电陶瓷扬声器时,不仅可以将电信号转换为人类可听见的声波,也可以将电信号转换为人类听不见的声波以进行测距等用途。在一些实施例中,音频电路1407还可以包括耳机插孔。
定位组件1408用于定位电子设备1400的当前地理位置,以实现导航或LBS(Location Based Service,基于位置的服务)。定位组件1408可以是基于美国的GPS(Global Positioning System,全球定位系统)、中国的北斗系统或俄罗斯的伽利略系统的定位组件。
电源1409用于为电子设备1400中的各个组件进行供电。电源1409可以是交流电、直流电、一次性电池或可充电电池。当电源1409包括可充电电池时,该可充电电池可以是有线充电电池或无线充电电池。有线充电电池是通过有线线路充电的电池,无线充电电池是通过无线线圈充电的电池。该可充电电池还可以用于支持快充技术。
在一些实施例中,电子设备1400还包括有一个或多个传感器1410。该一个或多个传感器1410包括但不限于:加速度传感器1411、陀螺仪传感器1412、压力传感器1413、指纹传感器1414、光学传感器1415以及接近传感器1416。
加速度传感器1411可以检测以电子设备1400建立的坐标系的三个坐标轴上的加速度大小。比如,加速度传感器1411可以用于检测重力加速度在三个坐标轴上的分量。处理器1401可以根据加速度传感器1411采集的重力加速度信号,控制显示屏1405以横向视图或纵向视图进行用户界面的显示。加速度传感器1411还可以用于游戏或者用户的运动数据的采集。
陀螺仪传感器1412可以检测电子设备1400的机体方向及转动角度,陀螺仪传感器1412可以与加速度传感器1411协同采集用户对电子设备1400的3D动作。处理器1401根据陀螺仪传感器1412采集的数据,可以实现如下功能:动作感应(比如根据用户的倾斜操作来改变UI)、拍摄时的图像稳定、游戏控制以及惯性导航。
压力传感器1413可以设置在电子设备1400的侧边框和/或显示屏1405的下层。当压力传感器1413设置在电子设备1400的侧边框时,可以检测用户对电子设备1400的握持信号,由处理器1401根据压力传感器1413采集的握持信号进行左右手识别或快捷操作。当压力传感器1413设置在显示屏1405的下层时,由处理器1401根据用户对显示屏1405的压力操作,实现对UI界面上的可操作性控件进行控制。可操作性控件包括按钮控件、滚动条控件、图标控件、菜单控件中的至少一种。
指纹传感器1414用于采集用户的指纹,由处理器1401根据指纹传感器1414采集到的指纹识别用户的身份,或者,由指纹传感器1414根据采集到的指纹识别用户的身份。在识别出用户的身份为可信身份时,由处理器1401授权该用户执行相关的敏感操作,该敏感操作包括解锁屏幕、查看加密信息、下载软件、支付及更改设置等。指纹传感器1414可以被设置在电子设备1400的正面、背面或侧面。当电子设备1400上设置有物理按键或厂商Logo时,指纹传感器1414可以与物理按键或厂商Logo集成在一起。
光学传感器1415用于采集环境光强度。在一个实施例中,处理器1401可以根据光学传感器1415采集的环境光强度,控制显示屏1405的显示亮度。具体地,当环境光强度较高时,调高显示屏1405的显示亮度;当环境光强度较低时,调低显示屏1405的显示亮度。在另一个实施例中,处理器1401还可以根据光学传感器1415采集的环境光强度,动态调整摄像头组件1406的拍摄参数。
接近传感器1416,也称距离传感器,通常设置在电子设备1400的前面板。接近传感器1416用于采集用户与电子设备1400的正面之间的距离。在一个实施例中,当接近传感器1416检测到用户与电子设备1400的正面之间的距离逐渐变小时,由处理器1401控制显示屏1405从亮屏状态切换为息屏状态;当接近传感器1416检测到用户与电子设备1400的正面之间的距离逐渐变大时,由处理器1401控制显示屏1405从息屏状态切换为亮屏状态。
本领域技术人员可以理解,图14中示出的结构并不构成对电子设备1400的限定,可以包括比图示更多或更少的组件,或者组合某些组件,或者采用不同的组件布置。
本申请的实施例还提供了一种计算机设备,该计算机设备包括处理器和存储器,该存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集,至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述各方法实施例提供的图像亮度的调整方法。
本申请的实施例还提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质上存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集,至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行,以实现上述各方法实施例提供的图像亮度的调整方法。
本申请的实施例还提供了一种计算机程序产品或计算机程序,该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令,该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令,处理器执行该计算机指令,使得该计算机设备执行上述实施例中任一所述的图像亮度的调整方法。
可选地,该计算机可读存储介质可以包括:只读存储器(ROM,Read Only Memory)、随机存取记忆体(RAM,Random Access Memory)、固态硬盘(SSD,Solid State Drives)或光盘等。其中,随机存取记忆体可以包括电阻式随机存取记忆体(ReRAM, Resistance RandomAccess Memory)和动态随机存取存储器(DRAM,Dynamic Random Access Memory)。上述本申请实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成,也可以通过程序来指令相关的硬件完成,所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。
以上所述仅为本申请的可选实施例,并不用以限制本申请,凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种图像亮度的调整方法,其特征在于,所述方法包括:
获取目标图像,所述目标图像为区域亮度待调整的图像;
生成与所述目标图像对应的平均亮度图和像素邻域亮度图,所述平均亮度图用于指示所述目标图像中像素的平均亮度,所述像素邻域亮度图用于指示所述目标图像中像素的邻域像素亮度分布情况;
获取所述目标图像内的像素单元的像素亮度,所述像素亮度用于指示所述像素单元对应的亮度情况;
基于所述像素亮度、所述平均亮度图和所述像素邻域亮度图对所述目标图像进行暗部亮度提升处理,得到暗部亮度提升图;
以所述平均亮度图对应的平均亮度和所述邻域像素亮度确定低光区域调整系数,以及高光区域调整系数;
基于所述低光区域调整系数确定低光调整曲线;
基于所述高光区域调整系数确定高光调整曲线;
将所述低光调整曲线和所述高光调整曲线整合得到亮度动态范围拉伸曲线;
基于所述像素亮度以及所述亮度动态范围拉伸曲线,对所述暗部亮度提升图进行亮度范围动态拉伸处理,得到亮度范围拉伸图,所述亮度范围拉伸图是通过一条经过图像平均亮度的对比度拉伸曲线,对图像亮度进行对比度扩展映射后得到的,其中,以平均亮度对应的点为分界点,对处于所述分界点以下的亮度通过所述低光区域调整系数进行拉伸,对处于所述分界点以上的亮度通过所述高光区域调整系数进行拉伸;所述拉伸曲线的调整系数由所述图像平均亮度和邻域像素亮度之间的强度关系给出,用于在控制图像平均亮度的同时,自适应调整拉伸强度,所述调整系数包括所述低光区域调整系数和所述高光区域调整系数;
对所述亮度范围拉伸图进行像素转换,得到亮度调整图像。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述像素亮度、所述平均亮度图和所述像素邻域亮度图对所述目标图像进行暗部亮度提升处理,包括:
基于所述平均亮度图确定所述目标图像的亮度阈值;
基于所述像素邻域亮度图确定所述像素单元对应的邻域亮度;
响应于所述像素亮度与所述邻域亮度小于所述亮度阈值,基于所述邻域亮度与所述亮度阈值之间的数据关系对所述像素单元进行亮度调整。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述邻域亮度与所述亮度阈值之间的数据关系对所述像素单元进行亮度调整,包括:
基于所述邻域亮度与所述亮度阈值之间的数据关系生成亮度调整曲线;
基于所述亮度调整曲线对所述像素单元进行亮度调整。
4.根据权利要求1至3任一所述的方法,其特征在于,所述生成与所述目标图像对应的平均亮度图和像素邻域亮度图,包括:
通过图形处理器管线生成与所述目标图像在n种分辨率下分别对应的缩略图,所述缩略图中的像素区域是基于处于所述区域范围内的像素的平均颜色值确定的,所述n种分辨率中包括单格分辨率,n为正整数;
基于所述单格分辨率下的第一缩略图生成所述平均亮度图;
基于所述n种分辨率中目标分辨率下的第二缩略图生成所述像素邻域亮度图。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述基于所述单格分辨率下的第一缩略图生成所述平均亮度图,包括:
对所述第一缩略图向亮度空间转换,将所述第一缩略图转换为所述平均亮度图。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述基于所述n种分辨率中目标分辨率下的第二缩略图生成所述像素邻域亮度图,包括:
针对所述第二缩略图中的像素区块,基于邻域选择方式确定所述像素区块的区块颜色平均值,得到所述第二缩略图对应的像素邻域颜色图;
对所述像素邻域颜色图向亮度空间转换,得到所述像素邻域亮度图。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述基于邻域选择方式确定所述像素区块的区块颜色平均值,包括:
响应于所述邻域选择方式为4邻域选择方式,基于与所述像素区块邻接的邻接像素区块确定所述区块颜色平均值;
响应于所述邻域选择方式为D邻域选择方式,基于所述像素区块的对角像素区块确定所述区块颜色平均值;
响应于所述邻域选择方式为8邻域选择方式,基于所述邻接像素区块和所述对角像素区块确定所述区块颜色平均值。
8.一种图像亮度的调整装置,其特征在于,所述装置包括:
获取模块,用于获取目标图像,所述目标图像为区域亮度待调整的图像;
生成模块,用于生成与所述目标图像对应的平均亮度图和像素邻域亮度图,所述平均亮度图用于指示所述目标图像中像素的平均亮度,所述像素邻域亮度图用于指示所述目标图像中像素的邻域像素亮度分布情况;
所述获取模块,还用于获取所述目标图像内的像素单元的像素亮度,所述像素亮度用于指示所述像素单元对应的亮度情况;
调整模块,用于基于所述像素亮度、所述平均亮度图和所述像素邻域亮度图对所述目标图像进行暗部亮度提升处理,得到暗部亮度提升图;以所述平均亮度图对应的平均亮度和所述邻域像素亮度确定低光区域调整系数,以及高光区域调整系数;基于所述低光区域调整系数确定低光调整曲线;基于所述高光区域调整系数确定高光调整曲线;将所述低光调整曲线和所述高光调整曲线整合得到亮度动态范围拉伸曲线;基于所述像素亮度以及所述亮度动态范围拉伸曲线,对所述暗部亮度提升图进行亮度范围动态拉伸处理,得到亮度范围拉伸图,所述亮度范围拉伸图是通过一条经过图像平均亮度的对比度拉伸曲线,对图像亮度进行对比度扩展映射后得到的,其中,以平均亮度对应的点为分界点,对处于所述分界点以下的亮度通过所述低光区域调整系数进行拉伸,对处于所述分界点以上的亮度通过所述高光区域调整系数进行拉伸;所述拉伸曲线的调整系数由所述图像平均亮度和邻域像素亮度之间的强度关系给出,用于在控制图像平均亮度的同时,自适应调整拉伸强度,所述调整系数包括所述低光区域调整系数和所述高光区域调整系数;
转换模块,用于对所述亮度范围拉伸图进行像素转换,得到亮度调整图像。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述调整模块,包括:
确定单元,用于基于所述平均亮度图确定所述目标图像的亮度阈值;基于所述像素邻域亮度图确定所述像素单元对应的邻域亮度;
调整单元,用于响应于所述像素亮度与所述邻域亮度小于所述亮度阈值,基于所述邻域亮度与所述亮度阈值之间的数据关系对所述像素单元进行亮度调整。
10.一种计算机设备,其特征在于,所述计算机设备包括处理器和存储器,所述存储器中存储有至少一段程序,所述至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至7任一项所述的图像亮度的调整方法。
11.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述存储介质中存储有至少一段程序,所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现如权利要求1至7任一项所述的图像亮度的调整方法。
CN202110039500.6A 2021-01-13 2021-01-13 图像亮度的调整方法、装置、设备及可读存储介质 Active CN112383719B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110039500.6A CN112383719B (zh) 2021-01-13 2021-01-13 图像亮度的调整方法、装置、设备及可读存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110039500.6A CN112383719B (zh) 2021-01-13 2021-01-13 图像亮度的调整方法、装置、设备及可读存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112383719A CN112383719A (zh) 2021-02-19
CN112383719B true CN112383719B (zh) 2022-02-01

Family

ID=74591076

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110039500.6A Active CN112383719B (zh) 2021-01-13 2021-01-13 图像亮度的调整方法、装置、设备及可读存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112383719B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113763287B (zh) * 2021-09-27 2024-09-17 北京市商汤科技开发有限公司 图像处理方法及装置、电子设备和存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101951523A (zh) * 2010-09-21 2011-01-19 北京工业大学 一种自适应彩色图像处理方法及系统
CN105096273A (zh) * 2015-08-20 2015-11-25 北京邮电大学 一种彩色图像亮度的自动调整方法
CN107231505A (zh) * 2017-07-18 2017-10-03 北京小米移动软件有限公司 图像处理方法及装置
CN107451979A (zh) * 2017-08-08 2017-12-08 腾讯科技(深圳)有限公司 一种图像处理方法、装置和存储介质
CN110120021A (zh) * 2019-05-05 2019-08-13 腾讯科技(深圳)有限公司 图像亮度的调整方法、装置、存储介质及电子装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101951523A (zh) * 2010-09-21 2011-01-19 北京工业大学 一种自适应彩色图像处理方法及系统
CN105096273A (zh) * 2015-08-20 2015-11-25 北京邮电大学 一种彩色图像亮度的自动调整方法
CN107231505A (zh) * 2017-07-18 2017-10-03 北京小米移动软件有限公司 图像处理方法及装置
CN107451979A (zh) * 2017-08-08 2017-12-08 腾讯科技(深圳)有限公司 一种图像处理方法、装置和存储介质
CN110120021A (zh) * 2019-05-05 2019-08-13 腾讯科技(深圳)有限公司 图像亮度的调整方法、装置、存储介质及电子装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN112383719A (zh) 2021-02-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6967160B2 (ja) 画像処理方法および関連デバイス
CN107945163B (zh) 图像增强方法及装置
WO2020119444A1 (zh) 游戏画面的渲染方法、装置、终端及存储介质
CN111372126B (zh) 视频播放方法、装置及存储介质
CN109829864B (zh) 图像处理方法、装置、设备及存储介质
CN110064200B (zh) 基于虚拟环境的物体构建方法、装置及可读存储介质
CN111028144B (zh) 视频换脸方法及装置、存储介质
CN112287852A (zh) 人脸图像的处理方法、显示方法、装置及设备
CN112135191A (zh) 视频编辑方法、装置、终端及存储介质
CN110152293B (zh) 操控对象的定位方法及装置、游戏对象的定位方法及装置
CN111586444B (zh) 视频处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN111723803A (zh) 图像处理方法、装置、设备及存储介质
CN111093096A (zh) 视频编码方法及装置、存储介质
CN111105474A (zh) 字体绘制方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
CN112308103A (zh) 生成训练样本的方法和装置
CN108492339B (zh) 获取资源压缩包的方法、装置、电子设备及存储介质
CN112383719B (zh) 图像亮度的调整方法、装置、设备及可读存储介质
CN114494073A (zh) 图像处理方法、装置、设备及存储介质
CN112184581B (zh) 图像处理方法、装置、计算机设备及介质
CN108805961A (zh) 数据处理方法、装置及存储介质
CN111901679A (zh) 封面图像的确定方法、装置、计算机设备及可读存储介质
CN112235650A (zh) 视频处理方法、装置、终端及存储介质
CN114708289A (zh) 一种图像帧预测的方法及电子设备
CN112634155A (zh) 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN109833623B (zh) 基于虚拟环境的物体构建方法、装置及可读存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
REG Reference to a national code

Ref country code: HK

Ref legal event code: DE

Ref document number: 40038717

Country of ref document: HK

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant