CN112468794B - 图像处理方法、装置、电子设备及可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种图像处理方法、装置、电子设备及可读存储介质，属于图像处理技术领域。方法包括：将光谱传感器采集的图像中人脸区域划分为N个第一子区域，获取每个第一子区域在环境光下的第一人脸光谱响应曲线，并获取每个第一子区域在红外光和环境光下的第二人脸光谱响应曲线，根据每个第一子区域的第一人脸光谱响应曲线和第二人脸光谱响应曲线，获取每个第一子区域的红外光谱响应曲线，在根据每个第一子区域的红外光谱响应曲线、以及预设的人脸红外光谱响应曲线库，确定人脸区域对应的人脸为虚假人脸的情况下，采用非人脸自动白平衡模式对摄像头采集的图像进行白平衡处理。避免人脸为假人脸的情况下，人脸白平衡处理结果偏色严重的问题。

Description

图像处理方法、装置、电子设备及可读存储介质

技术领域

本申请属于图像处理技术领域，具体涉及一种图像处理方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

随着电子设备上的软件及硬件技术的提升，越来越多的人喜欢上使用电子设备上的摄像功能拍照，作为非专业摄影用户，都会使用自动白平衡(AWB，Auto White Balance)，自动白平衡是对整幅画面所有像素的RGB分量进行白平衡增益补偿，从而使获取的图像较真实的反应拍摄物体的色彩。

在实现本申请过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：为了让图像中的人脸更加好看，在AWB模式中会加入基于人脸的人脸自动白平衡模式。目前的人脸自动白平衡模式通常是利用人脸检测算法检测图像中的人脸信息，并根据人脸信息为主来计算白平衡增益，根据白平衡增益对图像进行白平衡处理，得到白平衡处理结果，实现色彩还原，然而，当所拍摄的人脸为假人脸(如人体模特、屏幕中的人脸、照片中的人脸时)时，白平衡处理结果中存在偏色严重的问题。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种图像处理方法、装置、电子设备及可读存储介质，能够解决现有技术中当所拍摄的人脸为假人脸(如人体模特、屏幕中的人脸、照片中的人脸时)时，白平衡处理结果中存在偏色严重的问题。

为了解决上述技术问题，本申请是这样实现的：

第一方面，本申请实施例提供了一种图像处理方法，该方法包括：

将光谱传感器采集的图像中人脸区域划分为N个第一子区域，其中，所述N为大于等于1的整数；

获取每个所述第一子区域在环境光下的第一人脸光谱响应曲线，并获取每个所述第一子区域在红外光和所述环境光下的第二人脸光谱响应曲线；

根据每个所述第一子区域的第一人脸光谱响应曲线和第二人脸光谱响应曲线，获取每个所述第一子区域的红外光谱响应曲线；

在根据每个所述第一子区域的红外光谱响应曲线、以及预设的人脸红外光谱响应曲线库，确定所述人脸区域对应的人脸为虚假人脸的情况下，采用非人脸自动白平衡模式对摄像头采集的图像进行白平衡处理。

第二方面，本申请实施例提供了一种图像处理装置，包括；

划分模块，用于将光谱传感器采集的图像中人脸区域划分为N个第一子区域，其中，所述N为大于等于1的整数；

第一获取模块，用于获取每个所述第一子区域在环境光下的第一人脸光谱响应曲线，并获取每个所述第一子区域在红外光和所述环境光下的第二人脸光谱响应曲线；

第二获取模块，用于根据每个所述第一子区域的第一人脸光谱响应曲线和第二人脸光谱响应曲线，获取每个所述第一子区域的红外光谱响应曲线；

处理模块，用于在根据每个所述第一子区域的红外光谱响应曲线、以及预设的人脸红外光谱响应曲线库，确定所述人脸区域对应的人脸为虚假人脸的情况下，采用非人脸自动白平衡模式对摄像头采集的图像进行白平衡处理。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

第四方面，本申请实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

第五方面，本申请实施例提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现如第一方面所述的方法。

在本申请实施例中，通过将光谱传感器采集的图像中人脸区域划分为N个第一子区域，获取每个第一子区域在环境光下的第一人脸光谱响应曲线，并获取每个第一子区域在红外光和环境光下的第二人脸光谱响应曲线，根据每个第一子区域的第一人脸光谱响应曲线和第二人脸光谱响应曲线，获取每个第一子区域的红外光谱响应曲线，在根据每个第一子区域的红外光谱响应曲线、以及预设的人脸红外光谱响应曲线库，确定人脸区域对应的人脸为虚假人脸的情况下，采用非人脸自动白平衡模式对摄像头采集的图像进行白平衡处理。在确定人脸区域对应的人脸为虚假人脸的情况下，采用非人脸自动白平衡模式对摄像头采集的图像进行白平衡处理，即人脸为虚假人脸的情况下，不再采用人脸自动白平衡对图像进行白平衡处理，从而可以避免现有技术不区分真假人脸，统一采用人脸自动白平衡对图像进行处理，导致在人脸为假人脸的情况下，人脸白平衡处理结果偏色严重的问题。

附图说明

图1是本申请实施例中提供的一种图像处理方法的步骤流程图；

图2是本申请实施例中提供的一种红外光谱响应曲线获取的过程示意图；

图3是本申请实施例中提供的另一种图像处理方法的步骤流程图；

图4是本申请实施例中提供的一种图像处理装置的结构示意图；

图5为实现本申请实施例的一种电子设备的硬件结构示意图；

图6为实现本申请实施例的另一种电子设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获取的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

下面结合附图，通过具体的实施例及其应用场景对本申请实施例提供的图像处理方法进行详细地说明。

参照图1，图1是本申请实施例中提供的一种图像处理方法的步骤流程图，该方法可以包括如下步骤：

步骤101、将光谱传感器采集的图像中人脸区域划分为N个第一子区域。

其中，光谱传感器为电子设备上的传感器，N为大于等于1的整数，例如可以将人脸划分为M×P个第一子区域，M和P可以相等或不相等。例如，将人脸区域划分为7×7个第一子区域。

步骤102、获取每个第一子区域在环境光下的第一人脸光谱响应曲线，并获取每个第一子区域在红外光和环境光下的第二人脸光谱响应曲线。

其中，环境光为电子设备所处的环境的光线，一般为可见光，可以根据图像中的人脸位置，拟合出每个第一子区域在环境光下的第一人脸光谱响应曲线。可以通过红外发射器发射红外光，红外发射器可以间隔一帧图像发射红外光，从而使光谱传感器每间隔一帧图像，即能采集到红外光和环境光结合下的图像，进而根据红外光和环境光结合下的图像中的人脸位置，得到每个第一子区域在红外光和环境光结合下的第二人脸光谱响应曲线。

步骤103、根据每个第一子区域的第一人脸光谱响应曲线和第二人脸光谱响应曲线，获取每个第一子区域的红外光谱响应曲线。

例如参照图2，图2是本申请实施例中提供的一种红外光谱响应曲线获取的过程示意图，由于光谱响应能量是线性叠加的，因此可以将一个第一子区域的第二人脸光谱响应曲线201与该第一子区域的第一人脸光谱响应曲线202相减，得到人脸对红外响应的光谱响应曲线，即得到该第一子区域的红外光谱响应曲线203。

步骤104、在根据每个第一子区域的红外光谱响应曲线、以及预设的人脸红外光谱响应曲线库，确定人脸区域对应的人脸为虚假人脸的情况下，采用非人脸自动白平衡模式对摄像头采集的图像进行白平衡处理。

本实施例中，可以根据每个第一子区域的红外光谱响应曲线、以及预设的人脸红外光谱响应曲线库，判断人脸区域对应的人脸是否为虚假人脸。

根据每个第一子区域的红外光谱响应曲线、以及预设的人脸红外光谱响应曲线库，判断人脸区域对应的人脸是否为虚假人脸可以通过如下步骤实现：

根据每个第一子区域的红外光谱响应曲线、以及预设的人脸红外光谱响应曲线库，确定每个第一子区域对应的个体相似度；

根据所有第一子区域对应的个体相似度，确定人脸区域对应的综合相似度；

根据综合相似度，确定人脸区域对应的人脸为真实人脸的可信度；

在可信度小于等于第一预设阈值的情况下，确定人脸区域对应的人脸为虚假人脸。

其中，以包括7×7个第一子区域为例，可以确定第1个第一子区域的个体相似度、第2个第一子区域的个体相似度、…、第49个第一子区域的个体相似度，共49个第一子区域的个体相似度，根据49个第一子区域的个体相似度，可以确定人脸区域对应的综合相似度。例如，在第i个第一子区域的个体相似度大于等于第一预设阈值的情况下，认为第i个第一子区域的红外光谱响应曲线符合人脸光谱响应曲线，则可以返回flag(i)＝1；在第i个第一子区域的个体相似度大于等于第一预设阈值的情况下，认为第i个第一子区域的红外光谱响应曲线符合人脸光谱响应曲线，则可以返回flag(i)＝0，进而计算综合相似度，其中，

进而根据综合相似度，确定人脸区域对应的人脸为真实人脸的可信度。

其中，根据综合相似度，确定人脸区域对应的人脸为真实人脸的可信度可以通过如下方式实现：

在综合相似度大于等于第二预设阈值且小于等于第三预设阈值的情况下，根据综合相似度、第二预设阈值以及第三预设阈值，确定人脸区域对应的人脸为真实人脸的可信度；

在综合相似度大于第三预设阈值的情况下，将预设可信度作为人脸区域对应的人脸为真实人脸的可信度。

可以设置两个预设阈值，即设置第二预设阈值和第三预设阈值，第二预设阈值小于第三预设阈值，在综合相似度大于第三预设阈值的情况下，认为人脸区域对应的人脸为真实人脸，可以将可信度确定为预设可信度，预设可信度例如等于1，即在综合相似度大于第三预设阈值的情况下，人脸区域对应的人脸为真实人脸的可信度等于1。在在综合相似度大于等于第二预设阈值且小于等于第三预设阈值的情况下，根据综合相似度、第二预设阈值以及第三预设阈值，确定人脸区域对应的人脸为真实人脸的可信度，例如在综合相似度大于等于第二预设阈值且小于等于第三预设阈值的情况下，确定的可信度等于第一差值与第二差值的比值，其中，第一差值等于综合相似度与第二预设阈值的差值，第二差值等于第三预设阈值与第二预设阈值的差值。

确定可信度后，可以根据可信度，判断人脸区域对应的人脸是否为虚假人脸，例如，在可信度小于等于第一预设阈值的情况下，认为可信度不足，人脸区域对应的人脸是虚假人脸，此种情况下，此种情况下，按照非人脸自动白平衡模式对摄像头采集的图像进行白平衡处理，即采用普通的白平衡模式对摄像头采集的图像进行白平衡处理。

本实施例提供的图像处理方法，通过将光谱传感器采集的图像中人脸区域划分为N个第一子区域，获取每个第一子区域在环境光下的第一人脸光谱响应曲线，并获取每个第一子区域在红外光和环境光下的第二人脸光谱响应曲线，根据每个第一子区域的第一人脸光谱响应曲线和第二人脸光谱响应曲线，获取每个第一子区域的红外光谱响应曲线，在根据每个第一子区域的红外光谱响应曲线、以及预设的人脸红外光谱响应曲线库，确定人脸区域对应的人脸为虚假人脸的情况下，采用非人脸自动白平衡模式对摄像头采集的图像进行白平衡处理。在确定人脸区域对应的人脸为虚假人脸的情况下，采用非人脸自动白平衡模式对摄像头采集的图像进行白平衡处理，即人脸区域对应的人脸为虚假人脸的情况下，不再采用人脸自动白平衡对图像进行白平衡处理，从而可以避免现有技术不区分真假人脸，统一采用人脸自动白平衡对图像进行处理，导致在人脸为假人脸的情况下，人脸白平衡处理结果偏色严重的问题。

参照图3，图3是本申请实施例中提供的另一种图像处理方法的步骤流程图。该方法包括如下步骤：

步骤301、将光谱传感器采集的图像中人脸区域划分为N个第一子区域。

步骤302、获取每个第一子区域在环境光下的第一人脸光谱响应曲线，并获取每个第一子区域在红外光和环境光下的第二人脸光谱响应曲线。

步骤303、根据每个第一子区域的第一人脸光谱响应曲线和第二人脸光谱响应曲线，获取每个第一子区域的红外光谱响应曲线。

步骤304、在根据每个第一子区域的红外光谱响应曲线、以及预设的人脸红外光谱响应曲线库，确定人脸区域对应的人脸为虚假人脸的情况下，采用非人脸自动白平衡模式对摄像头采集的图像进行白平衡处理。

可选的，在所述可信度大于所述第一预设阈值，确定所述人脸区域对应的人脸为真实人脸的情况下，根据预设人脸权重以及所述可信度，确定目标人脸权重；

根据所述目标人脸权重，采用人脸自动白平衡对摄像头采集的图像进行白平衡处理。

本实施例中，在确定所述人脸区域对应的人脸为真实人脸的情况下，才采用人脸自动白平衡对摄像头采集的图像进行白平衡处理，从而实现色彩还原，保持拍摄的图像的色彩跟实际情况的一致性，避免现有技术中不区分是否为真实人脸，在人脸为假人脸的情况下，也采用人脸自动白平衡对摄像头采集的图像进行白平衡处理，导致白平衡处理结果偏色严重的问题。同时，在确定人脸区域对应的人脸为真实人脸的情况下，可以通过如下步骤305至步骤307对每个第二子区域进行颜色补偿，也即对摄像头采集的图像中人脸区域进行颜色补偿，从而改善色彩还原不够准确的问题。

步骤305、在根据每个第一子区域的红外光谱响应曲线、以及预设的人脸红外光谱响应曲线库，确定人脸区域对应的人脸为真实人脸的情况下，根据每个第一子区域的第一人脸光谱响应曲线和人眼颜色响应曲线，确定每个第一子区域的颜色信息。

其中，人眼颜色响应曲线可以为人眼RGB响应曲线，第一子区域的颜色信息例如包括第一子区域的RGB颜色信息以及色温值，RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色。第一子区域的RGB颜色信息例如通过如下公式获取：

其中，I(λ)表示一个第一子区域的红外光谱响应曲线，R(λ)表示人眼RGB响应曲线中的R响应曲线，G(λ)表示人眼RGB响应曲线中的R响应曲线，B(λ)表示人眼RGB响应曲线中的B响应曲线，dλ表示积分中的符号，通常把自变量λ的增量Δλ称为自变量的微分，记作dλ。

得到一个第一子区域的RGB颜色信息后，可以将RGB颜色空间转换成标准的XYZ色彩空间，依据XYZ颜色空间，可以计算该第一子区域的色温值。

步骤306、获取N个第二子区域中的每个第二子区域的颜色信息。

其中，N个第二子区域为摄像头采集的图像中人脸区域的子区域。

摄像头为主成像摄像头，将摄像头采集的图像中人脸区域同样划分为N个第二子区域，例如，光谱传感器采集的图像中人脸区域划分为7×7个第一子区域，即7行7列个第一子区域，同样将摄像头采集的图像中人脸区域划分为7行7列个第二子区域。其中，第i行第j列的第一子区域与第i行第j列的第二子区域对应，即一个第二子区域对应一个第一子区域，并获取每个第二子区域的颜色信息，获取第二子区域的颜色信息与获取第一子区域的颜色信息的过程类似，此处不再赘述。

步骤307、根据N个第一子区域中的第K个第一子区域的颜色信息、以及与第K个第一子区域对应的第二子区域的颜色信息，对第K个第一子区域对应的第二子区域进行颜色补偿。

其中，K为大于等于1且小于等于N之间的任意整数。例如，将位于第一行第一列的第一子区域作为第1个第一子区域，将位于第一行第二列的第一子区域作为第2个第一子区域，依次类推，将位于第二行第一列的第一子区域作为第8个第一子区域。则与第1个第一子区域对应的第二子区域指7行7列个第二子区域中位于第一行第一列的第二子区域，与第2个第一子区域对应的第二子区域指7行7列个第二子区域中位于第一行第二列的第二子区域，依次类推，此处不再一一赘述。

现有技术中是对整个画面所有像素的RGB分量进行白平衡增益补偿，存在局部偏色的可能，而本实施例中通过对每个第二子区域进行颜色补偿，即分区域进行颜色补偿，从而在人脸区域对应的人脸为真实人脸的情况下，改善人脸色彩还原准确性较低的问题，提高人脸色彩还原准确性。

根据N个第一子区域中的第K个第一子区域的颜色信息、以及与第K个第一子区域对应的第二子区域的颜色信息，对第K个第一子区域对应的第二子区域进行颜色补偿，可以通过如下方式实现：

根据N个第一子区域中的第K个第一子区域的颜色信息、以及与第K个第一子区域对应的第二子区域的颜色信息，确定第K个第一子区域的颜色信息与第K个第一子区域对应的第二子区域的颜色信息的颜色信息差异；

在颜色信息差异大于等于第四预设阈值的情况下，根据第K个第一子区域的颜色信息、以及与第K个第一子区域对应的第二子区域的颜色信息，对第K个第一子区域对应的第二子区域进行颜色补偿。

其中，根据第K个第一子区域的颜色信息、以及与第K个第一子区域对应的第二子区域的颜色信息，确定第K个第一子区域对应的第二子区域的颜色补偿信息，第K个第一子区域对应的第二子区域的颜色补偿信息＝可信度×预设补偿比例×第K个第一子区域的颜色信息+(1-可信度×预设补偿比例)×第K个第一子区域对应的第二子区域的颜色信息。

需要说明的是，本申请实施例提供的图像处理方法，执行主体可以为图像处理装置，或者该图像处理装置中的用于执行图像处理的方法的控制模块。本申请实施例中以图像处理装置执行图像处理的方法为例，说明本申请实施例提供的图像处理的装置。

参照图4，图4是本申请实施例中提供的一种图像处理装置的结构示意图，该装置400包括：

划分模块410，用于将光谱传感器采集的图像中人脸区域划分为N个第一子区域，其中，所述N为大于等于1的整数；

第一获取模块420，用于获取每个所述第一子区域在环境光下的第一人脸光谱响应曲线，并获取每个所述第一子区域在红外光和所述环境光下的第二人脸光谱响应曲线；

第二获取模块430，用于根据每个所述第一子区域的第一人脸光谱响应曲线和第二人脸光谱响应曲线，获取每个所述第一子区域的红外光谱响应曲线；

处理模块440，用于在根据每个所述第一子区域的红外光谱响应曲线、以及预设的人脸红外光谱响应曲线库，确定所述人脸区域对应的人脸为虚假人脸的情况下，采用非人脸自动白平衡模式对摄像头采集的图像进行白平衡处理。

本实施例提供的图像处理装置，通过将光谱传感器采集的图像中人脸区域划分为N个第一子区域，获取每个第一子区域在环境光下的第一人脸光谱响应曲线，并获取每个第一子区域在红外光和环境光下的第二人脸光谱响应曲线，根据每个第一子区域的第一人脸光谱响应曲线和第二人脸光谱响应曲线，获取每个第一子区域的红外光谱响应曲线，在根据每个第一子区域的红外光谱响应曲线、以及预设的人脸红外光谱响应曲线库，确定人脸区域对应的人脸为虚假人脸的情况下，采用非人脸自动白平衡模式对摄像头采集的图像进行白平衡处理。在确定人脸区域对应的人脸为虚假人脸的情况下，采用非人脸自动白平衡模式对摄像头采集的图像进行白平衡处理，即人脸区域对应的人脸为虚假人脸的情况下，不再采用人脸自动白平衡对图像进行白平衡处理，从而可以避免现有技术不区分真假人脸，统一采用人脸自动白平衡对图像进行处理，导致在人脸为假人脸的情况下，人脸白平衡处理结果偏色严重的问题。

可选的，还包括：

第一确定模块，用于根据每个所述第一子区域的红外光谱响应曲线、以及预设的人脸红外光谱响应曲线库，确定每个所述第一子区域对应的个体相似度；

第一确定模块，还用于根据所有所述第一子区域对应的个体相似度，确定所述人脸区域对应的综合相似度；

第二确定模块，用于根据所述综合相似度，确定所述人脸区域对应的人脸为真实人脸的可信度；

第三确定模块，用于在所述可信度小于等于第一预设阈值的情况下，确定所述人脸区域对应的人脸为虚假人脸。

可选的，所述第二确定模块，具体用于在所述综合相似度大于等于第二预设阈值且小于等于第三预设阈值的情况下，根据所述综合相似度、所述第二预设阈值以及所述第三预设阈值，确定所述人脸区域对应的人脸为真实人脸的可信度；

在所述综合相似度大于所述第三预设阈值的情况下，将预设可信度作为所述人脸区域对应的人脸为真实人脸的可信度。

可选的，所述第三确定模块，还用于在所述可信度大于所述第一预设阈值，确定所述人脸区域对应的人脸为真实人脸的情况下，根据预设人脸权重以及所述可信度，确定目标人脸权重；

所述处理模块，还用于根据所述目标人脸权重，采用人脸自动白平衡对摄像头采集的图像进行白平衡处理。

可选的，还包括：

第四确定模块，用于在根据每个所述第一子区域的红外光谱响应曲线、以及预设的人脸红外光谱响应曲线库，确定所述人脸区域对应的人脸为真实人脸的情况下，根据每个所述第一子区域的第一人脸光谱响应曲线和人眼颜色响应曲线，确定每个所述第一子区域的颜色信息；

第三获取模块，用于获取N个第二子区域中的每个第二子区域的颜色信息，其中，所述N个第二子区域为所述摄像头采集的图像中人脸区域的子区域；

补偿模块，用于根据N个第一子区域中的第K个第一子区域的颜色信息、以及与所述第K个第一子区域对应的第二子区域的颜色信息，对所述第K个第一子区域对应的第二子区域进行颜色补偿，其中，所述K为大于等于1且小于等于N之间的任意整数。

可选的，所述补偿模块，具体用于根据N个第一子区域中的第K个第一子区域的颜色信息、以及与所述第K个第一子区域对应的第二子区域的颜色信息，确定所述第K个第一子区域的颜色信息与所述第K个第一子区域对应的第二子区域的颜色信息的颜色信息差异；

在所述颜色信息差异大于等于第四预设阈值的情况下，根据所述第K个第一子区域的颜色信息、以及与所述第K个第一子区域对应的第二子区域的颜色信息，对所述第K个第一子区域对应的第二子区域进行颜色补偿。

本申请实施例中的图像处理装置可以是装置，也可以是终端中的部件、集成电路、或芯片。该装置可以是移动电子设备，也可以为非移动电子设备。示例性的，移动电子设备可以为手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、车载电子设备、可穿戴设备、超级移动个人计算机(ultra-mobile personal computer，UMPC)、上网本或者个人数字助理(personaldigital assistant，PDA)等，非移动电子设备可以为服务器、网络附属存储器(NetworkAttached Storage，NAS)、个人计算机(personal computer，PC)、电视机(television，TV)、柜员机或者自助机等，本申请实施例不作具体限定。

本申请实施例中的图像处理装置可以为具有操作系统的装置。该操作系统可以为安卓(Android)操作系统，可以为ios操作系统，还可以为其他可能的操作系统，本申请实施例不作具体限定。

本申请实施例提供的图像处理装置能够实现图1、图3的方法实施例中图像处理装置实现的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。

可选的，本申请实施例还提供一种电子设备，如图5所示，图5为实现本申请实施例的一种电子设备的硬件结构示意图。该电子设备500包括处理器501，存储器502，存储在存储器502上并可在处理器501上运行的程序或指令，该程序或指令被处理器501执行时实现图像处理方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

需要注意的是，本申请实施例中的电子设备包括上述的移动电子设备和非移动电子设备。

图6为实现本申请实施例的另一种电子设备的硬件结构示意图。

该电子设备600包括但不限于：射频单元601、网络模块602、音频输出单元603、输入单元604、传感器605、显示单元606、用户输入单元607、接口单元608、存储器609、以及处理器610等部件。

本领域技术人员可以理解，电子设备600还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，电源可以通过电源管理系统与处理器610逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。图6中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，电子设备可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置，在此不再赘述。

其中，处理器610，用于将光谱传感器采集的图像中人脸区域划分为N个第一子区域，其中，所述N为大于等于1的整数；

获取每个所述第一子区域在环境光下的第一人脸光谱响应曲线，并获取每个所述第一子区域在红外光和所述环境光下的第二人脸光谱响应曲线；

根据每个所述第一子区域的第一人脸光谱响应曲线和第二人脸光谱响应曲线，获取每个所述第一子区域的红外光谱响应曲线；

在根据每个所述第一子区域的红外光谱响应曲线、以及预设的人脸红外光谱响应曲线库，确定所述人脸区域对应的人脸为虚假人脸的情况下，采用非人脸自动白平衡模式对摄像头采集的图像进行白平衡处理。

通过将光谱传感器采集的图像中人脸区域划分为N个第一子区域，获取每个所述第一子区域在环境光下的第一人脸光谱响应曲线，并获取每个所述第一子区域在红外光和所述环境光下的第二人脸光谱响应曲线，根据每个所述第一子区域的第一人脸光谱响应曲线和第二人脸光谱响应曲线，获取每个所述第一子区域的红外光谱响应曲线，在根据每个所述第一子区域的红外光谱响应曲线、以及预设的人脸红外光谱响应曲线库，确定所述人脸区域对应的人脸为虚假人脸的情况下，采用非人脸自动白平衡模式对摄像头采集的图像进行白平衡处理。在确定所述人脸区域对应的人脸为虚假人脸的情况下，采用非人脸自动白平衡模式对摄像头采集的图像进行白平衡处理，即人脸为虚假人脸的情况下，不再采用人脸自动白平衡对图像进行白平衡处理，从而可以避免现有技术不区分真假人脸，统一采用人脸自动白平衡对图像进行处理，导致在人脸为假人脸的情况下，人脸白平衡处理结果偏色严重的问题。

处理器610，还用于根据每个所述第一子区域的红外光谱响应曲线、以及预设的人脸红外光谱响应曲线库，确定每个所述第一子区域对应的个体相似度；

根据所有所述第一子区域对应的个体相似度，确定所述人脸区域对应的综合相似度；

根据所述综合相似度，确定所述人脸区域对应的人脸为真实人脸的可信度；

在所述可信度小于等于第一预设阈值的情况下，确定所述人脸区域对应的人脸为虚假人脸。

处理器610，还用于在所述综合相似度大于等于第二预设阈值且小于等于第三预设阈值的情况下，根据所述综合相似度、所述第二预设阈值以及所述第三预设阈值，确定所述人脸区域对应的人脸为真实人脸的可信度；

在所述综合相似度大于所述第三预设阈值的情况下，将预设可信度作为所述人脸区域对应的人脸为真实人脸的可信度。

处理器610，还用于在所述可信度大于所述第一预设阈值，确定所述人脸区域对应的人脸为真实人脸的情况下；

在确定所述人脸区域对应的人脸为真实人脸的情况下，根据预设人脸权重以及所述可信度，确定目标人脸权重；

根据所述目标人脸权重，采用人脸自动白平衡对摄像头采集的图像进行白平衡处理。

处理器610，还用于在根据每个所述第一子区域的红外光谱响应曲线、以及预设的人脸红外光谱响应曲线库，确定所述人脸区域对应的人脸为真实人脸的情况下，根据每个所述第一子区域的第一人脸光谱响应曲线和人眼颜色响应曲线，确定每个所述第一子区域的颜色信息；

获取N个第二子区域中的每个第二子区域的颜色信息，其中，所述N个第二子区域为所述摄像头采集的图像中人脸区域的子区域；

根据N个第一子区域中的第K个第一子区域的颜色信息、以及与所述第K个第一子区域对应的第二子区域的颜色信息，对所述第K个第一子区域对应的第二子区域进行颜色补偿，其中，所述K为大于等于1且小于等于N之间的任意整数。

处理器610，还用于根据N个第一子区域中的第K个第一子区域的颜色信息、以及与所述第K个第一子区域对应的第二子区域的颜色信息，确定所述第K个第一子区域的颜色信息与所述第K个第一子区域对应的第二子区域的颜色信息的颜色信息差异；

在所述颜色信息差异大于等于第四预设阈值的情况下，根据所述第K个第一子区域的颜色信息、以及与所述第K个第一子区域对应的第二子区域的颜色信息，对所述第K个第一子区域对应的第二子区域进行颜色补偿。

本申请实施例还提供一种可读存储介质，可读存储介质上存储有程序或指令，该程序或指令被处理器执行时实现上述降噪功能控制方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

其中，处理器为上述实施例中的电子设备中的处理器。可读存储介质，包括计算机可读存储介质，如计算机只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)、磁碟或者光盘等。

应理解的是，本申请实施例中，输入单元604可以包括图形处理器(GraphicsProcessing Unit，GPU)6041和麦克风6042，图形处理器6041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。显示单元606可包括显示面板6061，可以采用液晶显示器、有机发光二极管等形式来配置显示面板6061。用户输入单元607包括触控面板6071以及其他输入设备6072。触控面板6071，也称为触摸屏。触控面板6071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其他输入设备6072可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆，在此不再赘述。存储器609可用于存储软件程序以及各种数据，包括但不限于应用程序和操作系统。处理器610可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器610中。

本申请实施例另提供了一种芯片，芯片包括处理器和通信接口，通信接口和处理器耦合，处理器用于运行程序或指令，实现上述图像处理方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

应理解，本申请实施例提到的芯片还可以称为系统级芯片、系统芯片、芯片系统或片上系统芯片等。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。此外，需要指出的是，本申请实施方式中的方法和装置的范围不限按示出或讨论的顺序来执行功能，还可包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序来执行功能，例如，可以按不同于所描述的次序来执行所描述的方法，并且还可以添加、省去、或组合各种步骤。另外，参照某些示例所描述的特征可在其他示例中被组合。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。

上面结合附图对本申请的实施例进行了描述，但是本申请并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本申请的启示下，在不脱离本申请宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本申请的保护之内。

Claims (12)

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

将光谱传感器采集的图像中人脸区域划分为N个第一子区域，其中，所述N为大于等于1的整数；

获取每个所述第一子区域在环境光下的第一人脸光谱响应曲线，并获取每个所述第一子区域在红外光和所述环境光下的第二人脸光谱响应曲线；

根据每个所述第一子区域的第一人脸光谱响应曲线和第二人脸光谱响应曲线，获取每个所述第一子区域的红外光谱响应曲线；

在根据每个所述第一子区域的红外光谱响应曲线、以及预设的人脸红外光谱响应曲线库，确定所述人脸区域对应的人脸为虚假人脸的情况下，采用非人脸自动白平衡模式对摄像头采集的图像进行白平衡处理；

在所述采用非人脸自动白平衡模式对摄像头采集的图像进行白平衡处理之前，还包括：

根据每个所述第一子区域的红外光谱响应曲线、以及预设的人脸红外光谱响应曲线库，确定每个所述第一子区域对应的个体相似度；

根据所有所述第一子区域对应的个体相似度，确定所述人脸区域对应的综合相似度；

根据所述综合相似度，确定所述人脸区域对应的人脸为真实人脸的可信度；

在所述可信度小于等于第一预设阈值的情况下，确定所述人脸区域对应的人脸为虚假人脸。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述综合相似度，确定所述人脸区域对应的人脸为真实人脸的可信度，包括：

在所述综合相似度大于等于第二预设阈值且小于等于第三预设阈值的情况下，根据所述综合相似度、所述第二预设阈值以及所述第三预设阈值，确定所述人脸区域对应的人脸为真实人脸的可信度；

在所述综合相似度大于所述第三预设阈值的情况下，将预设可信度作为所述人脸区域对应的人脸为真实人脸的可信度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述可信度大于所述第一预设阈值，确定所述人脸区域对应的人脸为真实人脸的情况下，根据预设人脸权重以及所述可信度，确定目标人脸权重；

根据所述目标人脸权重，采用人脸自动白平衡对摄像头采集的图像进行白平衡处理。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在根据每个所述第一子区域的红外光谱响应曲线、以及预设的人脸红外光谱响应曲线库，确定所述人脸区域对应的人脸为真实人脸的情况下，根据每个所述第一子区域的第一人脸光谱响应曲线和人眼颜色响应曲线，确定每个所述第一子区域的颜色信息；

获取N个第二子区域中的每个第二子区域的颜色信息，其中，所述N个第二子区域为所述摄像头采集的图像中人脸区域的子区域；

根据N个第一子区域中的第K个第一子区域的颜色信息、以及与所述第K个第一子区域对应的第二子区域的颜色信息，对所述第K个第一子区域对应的第二子区域进行颜色补偿，其中，所述K为大于等于1且小于等于N之间的任意整数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据N个第一子区域中的第K个第一子区域的颜色信息、以及与所述第K个第一子区域对应的第二子区域的颜色信息，对所述第K个第一子区域对应的第二子区域进行颜色补偿，包括：

根据N个第一子区域中的第K个第一子区域的颜色信息、以及与所述第K个第一子区域对应的第二子区域的颜色信息，确定所述第K个第一子区域的颜色信息与所述第K个第一子区域对应的第二子区域的颜色信息的颜色信息差异；

在所述颜色信息差异大于等于第四预设阈值的情况下，根据所述第K个第一子区域的颜色信息、以及与所述第K个第一子区域对应的第二子区域的颜色信息，对所述第K个第一子区域对应的第二子区域进行颜色补偿。

6.一种图像处理装置，其特征在于，所述装置包括：

划分模块，用于将光谱传感器采集的图像中人脸区域划分为N个第一子区域，其中，所述N为大于等于1的整数；

第一获取模块，用于获取每个所述第一子区域在环境光下的第一人脸光谱响应曲线，并获取每个所述第一子区域在红外光和所述环境光下的第二人脸光谱响应曲线；

第二获取模块，用于根据每个所述第一子区域的第一人脸光谱响应曲线和第二人脸光谱响应曲线，获取每个所述第一子区域的红外光谱响应曲线；

处理模块，用于在根据每个所述第一子区域的红外光谱响应曲线、以及预设的人脸红外光谱响应曲线库，确定所述人脸区域对应的人脸为虚假人脸的情况下，采用非人脸自动白平衡模式对摄像头采集的图像进行白平衡处理；

所述装置还包括：

第一确定模块，用于根据每个所述第一子区域的红外光谱响应曲线、以及预设的人脸红外光谱响应曲线库，确定每个所述第一子区域对应的个体相似度；

第一确定模块，还用于根据所有所述第一子区域对应的个体相似度，确定所述人脸区域对应的综合相似度；

第二确定模块，用于根据所述综合相似度，确定所述人脸区域对应的人脸为真实人脸的可信度；

第三确定模块，用于在所述可信度小于等于第一预设阈值的情况下，确定所述人脸区域对应的人脸为虚假人脸。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，

所述第二确定模块，具体用于在所述综合相似度大于等于第二预设阈值且小于等于第三预设阈值的情况下，根据所述综合相似度、所述第二预设阈值以及所述第三预设阈值，确定所述人脸区域对应的人脸为真实人脸的可信度；

在所述综合相似度大于所述第三预设阈值的情况下，将预设可信度作为所述人脸区域对应的人脸为真实人脸的可信度。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，

所述第三确定模块，还用于在所述可信度大于所述第一预设阈值，确定所述人脸区域对应的人脸为真实人脸的情况下，根据预设人脸权重以及所述可信度，确定目标人脸权重；

所述处理模块，还用于根据所述目标人脸权重，采用人脸自动白平衡对摄像头采集的图像进行白平衡处理。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第四确定模块，用于在根据每个所述第一子区域的红外光谱响应曲线、以及预设的人脸红外光谱响应曲线库，确定所述人脸区域对应的人脸为真实人脸的情况下，根据每个所述第一子区域的第一人脸光谱响应曲线和人眼颜色响应曲线，确定每个所述第一子区域的颜色信息；

第三获取模块，用于获取N个第二子区域中的每个第二子区域的颜色信息，其中，所述N个第二子区域为所述摄像头采集的图像中人脸区域的子区域；

补偿模块，用于根据N个第一子区域中的第K个第一子区域的颜色信息、以及与所述第K个第一子区域对应的第二子区域的颜色信息，对所述第K个第一子区域对应的第二子区域进行颜色补偿，其中，所述K为大于等于1且小于等于N之间的任意整数。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，

所述补偿模块，具体用于根据N个第一子区域中的第K个第一子区域的颜色信息、以及与所述第K个第一子区域对应的第二子区域的颜色信息，确定所述第K个第一子区域的颜色信息与所述第K个第一子区域对应的第二子区域的颜色信息的颜色信息差异；

在所述颜色信息差异大于等于第四预设阈值的情况下，根据所述第K个第一子区域的颜色信息、以及与所述第K个第一子区域对应的第二子区域的颜色信息，对所述第K个第一子区域对应的第二子区域进行颜色补偿。

11.一种电子设备，其特征在于，包括处理器，存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1-5任一项所述的图像处理方法的步骤。

12.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1-5任一项所述的图像处理方法的步骤。

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