CN117078776A - 图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例涉及一种图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，上述方法包括：获取第一图像中各个像素点对应的第一亮度；根据所述各个像素点对应的第一亮度，确定所述各个像素点对应的灰度值；根据目标像素点对应的局部区域所包含的像素点对应的灰度值，确定所述目标像素点对应的亮度均值；所述目标像素点为所述第一图像中的任一像素点；根据所述目标像素点对应的灰度值及对应的亮度均值，进行对数变换，得到所述目标像素点对应的第二亮度；根据所述各个像素点对应的第二亮度，确定第二图像。上述图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，能够自适应增强图像的亮度，提高图像的视觉效果。

Description

图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

技术领域

本申请涉及影像技术领域，具体涉及一种图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着计算机视觉系统的广泛应用，如视频监控、人脸识别、卫星遥感等，尤其是移动电子设备的广泛普及，图像获取技术在越来越多用户的工作和生活中广泛使用。因此，为了满足用户对获取图像的视觉效果等各项需求，对图像处理方法的可靠性、成本及繁琐程度提出了更高的要求。

目前，在处于夜间或者光感较弱等低照度拍摄条件下获取的图像，容易出现图像部分区域甚至整张图像处于昏暗的状态，若采用提高图像整体亮度的方法，又容易出现图像过曝的情况，影响图像的视觉效果。

发明内容

本申请实施例公开了一种图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，能够自适应增强图像的亮度，提高图像的视觉效果。

第一方面，本申请实施例公开了一种图像处理方法，包括：

获取第一图像中各个像素点对应的第一亮度；

根据所述各个像素点对应的第一亮度，确定所述各个像素点对应的灰度值；

根据目标像素点对应的局部区域所包含的像素点对应的灰度值，确定所述目标像素点对应的亮度均值；所述目标像素点为所述第一图像中的任一像素点；

根据所述目标像素点对应的灰度值及对应的亮度均值，进行对数变换，得到所述目标像素点对应的第二亮度；

根据所述各个像素点对应的第二亮度，确定第二图像。

作为一种可选的实施方式，在本申请实施例的第一方面中，所述获取第一图像中各个像素点对应的第一亮度之前，所述方法还包括：

将第一图像中各个像素点的R、G、B三色通道的像素值进行归一化处理；

将归一化处理后的第一图像，从RGB域转化为HSI域；

所述获取第一图像中各个像素点对应的第一亮度，包括：

提取所述第一图像中各个像素点在所述HSI域的色调分量、饱和度分量及亮度分量，并将所述各个像素点的亮度分量作为第一亮度。

作为一种可选的实施方式，在本申请实施例的第一方面中，所述根据所述各个像素点对应的第二亮度，确定第二图像，包括：

将所述各个像素点对应的色调分量、饱和度分量和第二亮度进行合并，以得到所述HSI域的第二图像，再将所述HSI域的第二图像转化为所述RGB域，得到所述RGB域的第二图像。

作为一种可选的实施方式，在本申请实施例的第一方面中，所述根据所述各个像素点对应的第一亮度，确定所述各个像素点对应的灰度值，包括：

对所述各个像素点对应的第一亮度进行对数计算，得到所述各个像素点对应的灰度值。

作为一种可选的实施方式，在本申请实施例的第一方面中，所述根据目标像素点对应的局部区域所包含的像素点对应的灰度值，确定所述目标像素点对应的亮度均值，包括：

根据所述目标像素点对应的局部区域所包含的各像素点的灰度值，计算所述局部区域对应的灰度平均值；

对所述灰度平均值进行指数运算，以得到所述目标像素点对应的亮度均值；

所述目标像素点对应的局部区域以所述目标像素点为中心，区域面积为n的平方，其中，n为大于1的奇数。

作为一种可选的实施方式，在本申请实施例的第一方面中，所述根据所述目标像素点对应的灰度值及对应的亮度均值，进行对数变换，得到所述目标像素点对应的第二亮度，包括：

根据所述目标像素点对应的灰度值及对应的亮度均值，以及最大亮度均值，进行对数变换，得到所述目标像素点对应的第二亮度；其中，所述最大亮度均值为所述各个像素点对应的亮度均值中的最大值。

作为一种可选的实施方式，在本申请实施例的第一方面中，所述根据所述目标像素点对应的灰度值及对应的亮度均值，以及最大亮度均值，进行对数变换，得到所述目标像素点对应的第二亮度，包括：

对所述目标像素点对应的灰度值与对应的亮度均值进行对数计算，得到第一对数值；

对所述最大亮度均值与所述目标像素点对应的亮度均值进行对数计算，得到第二对数值；

将所述第一对数值与所述第二对数值相除，得到所述目标像素点对应的第二亮度。

第二方面，本申请实施例公开了一种图像处理装置，包括：

亮度获取模块，用于获取第一图像中各个像素点对应的第一亮度；

灰度计算模块，用于根据所述各个像素点对应的第一亮度，确定所述各个像素点对应的灰度值；

亮度计算模块，用于根据目标像素点对应的局部区域所包含的像素点对应的灰度值，确定所述目标像素点对应的亮度均值；所述目标像素点为任一所述各个像素点；以及用于根据所述目标像素点对应的灰度值及对应的亮度均值，进行对数变换，得到所述目标像素点对应的第二亮度；

图像确定模块，用于根据所述各个像素点对应的第二亮度，确定第二图像。

作为一种可选的实施方式，在本申请实施例的第二方面中，所述装置还包括：域转化模块，用于将第一图像中各个像素点的R、G、B三色通道的像素值进行归一化处理；将归一化处理后的第一图像，从RGB域转化为HSI域；

所述亮度获取模块，还用于提取所述第一图像中各个像素点在所述HSI域的色调分量、饱和度分量及亮度分量，并将所述各个像素点的亮度分量作为第一亮度。

作为一种可选的实施方式，在本申请实施例的第二方面中，所述图像确定模块，还用于将所述各个像素点对应的色调分量、饱和度分量和第二亮度进行合并，以得到所述HSI域的第二图像，再将所述HSI域的第二图像转化为所述RGB域，得到所述RGB域的第二图像。

作为一种可选的实施方式，在本申请实施例的第二方面中，所述灰度计算模块，还用于对所述各个像素点对应的第一亮度进行对数计算，得到所述各个像素点对应的灰度值。

作为一种可选的实施方式，在本申请实施例的第二方面中，所述亮度计算模块，还用于根据所述目标像素点对应的局部区域所包含的各像素点的灰度值，计算所述局部区域对应的灰度平均值；对所述灰度平均值进行指数运算，以得到所述目标像素点对应的亮度均值；所述目标像素点对应的局部区域以所述目标像素点为中心，区域面积为n的平方，其中，n为大于1的奇数。

作为一种可选的实施方式，在本申请实施例的第二方面中，所述亮度计算模块，还用于根据所述目标像素点对应的灰度值及对应的亮度均值，以及最大亮度均值，进行对数变换，得到所述目标像素点对应的第二亮度；其中，所述最大亮度均值为所述各个像素点对应的亮度均值中的最大值。

作为一种可选的实施方式，在本申请实施例的第二方面中，所述亮度计算模块，还用于对所述目标像素点对应的灰度值与对应的亮度均值进行对数计算，得到第一对数值；对所述最大亮度均值与所述目标像素点对应的亮度均值进行对数计算，得到第二对数值；将所述第一对数值与所述第二对数值相除，得到所述目标像素点对应的第二亮度。

第三方面，本申请实施例公开了一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器实现如上任一实施例所述的方法。

第四方面，本申请实施例公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一实施例所述的方法。

本申请实施例公开的图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，获取第一图像中各个像素点对应的第一亮度；根据各个像素点对应的第一亮度，确定各个像素点对应的灰度值；根据目标像素点对应的局部区域所包含的像素点对应的灰度值，确定目标像素点对应的亮度均值；目标像素点为第一图像中的任一像素点；根据目标像素点对应的灰度值及对应的亮度均值，进行对数变换，得到目标像素点对应的第二亮度；根据各个像素点对应的第二亮度，确定第二图像。在本申请实施例中，针对第一图像中的各个像素点，可根据各个像素点对应的局部区域获取各个像素点对应的亮度均值，并利用各个像素点对应的亮度均值进行对数变换，来计算各个像素点对应的第二亮度，实现了对第一图像的局部亮度自适应调整，能够自适应增强图像的亮度，提高图像的视觉效果，特别是对于在低照度拍摄条件下得到的图像，能够明显增强图像中暗部的亮度，提高了图像的整体视觉效果。

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为一个实施例中得到第二亮度的流程图；

图5为一个实施例中图像处理装置的框图；

图6为一个实施例中电子设备的结构框图。

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，所描述的实施例仅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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请实施例及附图中的术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一图像称为第二图像，且类似地，可将第二图像称为第一图像。第一图像和第二图像两者都是图像，但其不是相同的图像。

在相关技术中，对于处于夜间或者光感较弱等低照度条件下拍摄的图像，为了提高图像的显示效果，通常通过Retinex和韦伯-费希纳定律计算亮度，使图像亮度均匀，提高整体亮度和对比度，但是这种图像处理方式容易出现图像过曝或者暗部提亮不明显等问题。在一些技术中，也可使用对数变换的技术来增强图像的照度，扩展低灰度值部分，压缩高灰度值部分，以达到增强图像低灰度部分的目的，但是自适应性不强，对暗部提亮不明显。

本申请实施例公开了一种图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，能够自适应增强图像的亮度，提高图像的视觉效果。

如图1所示，在一个实施例中，提供一种图像处理方法，可应用于电子设备，该电子设备可包括但不限于手机、智能穿戴设备、平板电脑、PC(PersonalComputer，个人计算机)、车载终端等，该方法可包括以下步骤：

步骤110，获取第一图像中各个像素点对应的第一亮度。

在一些实施例中，第一图像可以是电子设备通过摄像头实时采集到的图像，也可以是预先存储在存储器中的图像。进一步地，第一图像可包括在夜间或者光感较弱等等低照度环境中拍摄的图像。

像素点是一种图像元素，是图像中最小单位的基本构成元素。通常情况下，一个像素点只能显示一种颜色或者亮度，在图像中，每个像素点都有一个特定的位置和数值，该数值可用于表示该像素点的颜色或亮度等信息。通常情况下，图像的分辨率越高，图像包含的像素点就越多，图像也就更加清晰细腻。具体地，一个具有1920个像素点的图像比一个具有1080个像素点的图像更加清新。

每个像素点都有对应的亮度，像素点对应的亮度越大，表示图像中该像素点越明亮，像素点对应的亮度越小，表示图像中该像素点越暗。电子设备可获取第一图像中各个像素点对应的第一亮度，该第一亮度指的是像素点在第一图像中的原始亮度。

在一些实施例中，可根据亮度与RGB(红绿蓝三原色)值的第一转化公式，获取第一图像中各个像素点对应的第一亮度。可获取第一图像中各个像素点在RGB域的RGB值，并根据该第一转化公式将像素点的RGB值转化为第一亮度。具体地，可分别将像素点的R值、B值及G值除以255，再将3个相除的结果相加之和求平均，以得到像素点对应的第一亮度。可通过公式(1)计算像素点对应的第一亮度：

式中：L_w为像素点对应的第一亮度，B表示像素点在蓝色通道的值(即B值)，G表示像素点在绿色通道的值(即G值)，R表示像素点在红色通道的值(即R值)。

在一些实施例中，可先将第一图像从RGB域转化为HSI(色调(Hue)、色饱和度(Saturation)和亮度(Intensity))域，再分离出第一图像在HSI域的亮度分量，各个像素点在HSI域的亮度分量作为第一亮度。可利用RGB域与HSI域的第二转化公式，由像素点在RGB域的三通道值计算得到像素点在HSI域的色调分量、饱和度分量及亮度分量，其中各个像素点在HSI域的亮度分量作为第一亮度。具体地，可分别由各个像素点的R值、B值及G值代入公式(2)、(3)、(4)得到像素点在HSI域的H值、S值及I值，得到像素点对应的第一亮度：

式中：I表示像素点在绿色通道的值(即I值)、S表示像素点在绿色通道的值(即S值)、H表示像素点在绿色通道的值(即H值)。

需要说明的是，获取像素点的第一亮度的方式并不仅限于上述几种方式，也可以是其它方式，在此不作限定。

步骤120，根据各个像素点对应的第一亮度，确定各个像素点对应的灰度值。

灰度指的是图像明暗的数值，把白色与黑色之间按对数关系分为若干等级，即黑白图像中点的颜色深度，范围一般从0到255，白色为255，黑色为0，但灰度图像与黑白图像不同，在计算机图像领域中黑白图像只有黑白两种颜色，灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。像素点对应的灰度值与像素点的亮度相关，灰度值越大表示越亮。亮度可以描述任何颜色(波长)的光能，而灰度只能描述黑白(灰)。如果对于一张本身就是灰度图像(8位灰度图像)来说，他的像素值就是它的灰度值，如果是一张彩色图像，则它的灰度值需要经过函数映射来得到。

在一些实施例中，若第一图像是灰度图像，则将各个像素点对应的第一亮度作为各个像素点对应的灰度值；若第一图像是彩色图像，则根据亮度转化到灰度的第三转化公式将各个像素点对应的第一亮度转化为各个像素点对应的灰度值。

在本申请实施例中，通过第一图像各个像素点对应的第一亮度得到对应的灰度值，能够将灰度图像和彩色图像放在同一个的计量单位，且灰度值指的是单个像素点的亮度，方便后续对各个像素点的运算，提高图像处理的可靠性。

步骤130，根据目标像素点对应的局部区域所包含的像素点对应的灰度值，确定目标像素点对应的亮度均值。

其中，目标像素点为第一图像中的任一像素点。目标像素点对应的局部区域指的是包含目标像素点的部分图像区域，局部区域的形状可以是正方形，也可以是长方形或菱形等形状。在一些实施例中，可以将第一图像划分为固定的多个局部区域，目标像素点对应的局部区域即为目标像素点所在的局部区域。

在另一些实施例中，局部区域也可以是滑动窗口对应的图像区域，目标像素点的像素位置不同，对应的局部区域也不同。可选地，目标像素点对应的局部区域可以目标像素点为中心，区域面积为n的平方，n为大于1的奇数。

在一些实施例中，可根据目标像素点对应的局部区域所包含的各个像素点对应的灰度值进行累计，并进行均值计算，得到灰度平均值，可利用灰度转化到亮度的第四转化公式，将灰度值平均值转化为目标像素点对应的亮度均值。

在另一些实施例中，可先获取目标像素点对应的局部区域所包含的所有像素点对应的灰度值相进行累计，并利用上述的第四转化公式将累计得到的和值转化为目标像素点对应的亮度总和，再对亮度总和进行均值计算，得到目标像素点对应的亮度均值。

在本申请实施例中，根据目标像素点对应的局部区域所包含的所有像素点对应的灰度值，确定目标像素点对应的亮度均值，能够避免使用固定的亮度均值进行计算，各个像素点的亮度均值能够根据所对应的局部区域的不同而不同，从而实现对图像的局部适应性的亮度调整，保证能够自适应增强在低照度拍摄条件下得到的图像暗部的亮度，提高图像的视觉效果。

步骤140，根据目标像素点对应的灰度值及对应的亮度均值，进行对数变换，得到目标像素点对应的第二亮度。

电子设备在确定各个像素点对应的亮度均值后，可利用各个像素点对应的亮度均值及对应的灰度值进行对数变换，得到各个像素点对应的第二亮度，该第二亮度即为调整后的亮度。利用对数变换的技术来增强照度时，亮度均值的不同会导致对数曲线不同，即会有不同程度的亮度提升。在本申请实施例中，由于各个像素点对应的亮度均值随着像素点对应的局部区域的不同而出现局部自适应，因此能够实现局部自适应性的亮度增强，位于暗部的像素点提亮程度高，位于亮部的像素点提亮程度低，即，暗部变亮，亮部尽量保持，该提亮程度指的是第二亮度与第一亮度的差值，是指像素点亮度的变化，使得图像的视觉效果更好，为用户提供更好的图像体验。

步骤150，根据各个像素点对应的第二亮度，确定第二图像。

电子设备可根据各个像素点对应的第二亮度，得到第二图像，第二图像即为对第一图像进行亮度调节后得到的图像，第二图像中包含的各个像素点的亮度即为第二亮度。

在本申请实施例中，通过对第一图像各个像素点对应的局部区域进行处理，获取第一图像各个像素点对应的亮度均值，结合各个像素点对应的灰度值，得到具备局部自适应性的第二亮度，由该第二亮度确定的图像也能够局部自适应了原始图像的亮暗，这里的原始图像指的是没有经过处理的图像，即第一图像，保证能够自适应增强图像的亮度，提高图像的视觉效果，特别是对于在低照度拍摄条件下得到的图像，能够明显增强图像中暗部的亮度，使得图像整体更加清晰，细节更加明显，提高了图像的整体视觉效果。

如图2所示，在一个实施例中，提供一种图像处理方法，可应用于上述的电子设备，该方法可包括以下步骤：

步骤202，将第一图像中各个像素点的R、G、B三色通道的像素值进行归一化处理。

在一些实施例中，进行图像处理时，RGB色域虽然是比较常用的格式，但是其存在一个明显的缺点：容易受到光照变化或阴影的影响，也就是说，同一位置，不同光照强度会导致图像的RGB值发生很大变化。为了减小甚至消除某个像素点受光照或阴影的影响而产生颜色通道R、G、B上的变化，在对第一图像进行亮度调节之前，将第一图像中各个像素点在R、G、B三色通道的像素值进行归一化处理。

在一些实施例中，可将第一图像各个像素点的R、G、B三色通道的像素值分别除以灰度的最大值，以完成对各个像素点的像素值的归一化处理，这里的灰度的最大值指的是灰度范围0～255中的最大值255。将像素点的数值范围压缩到0至1之间，保证尽量避免在后续的图像处理过程中的精度丢失，使得后续的计算更加精准，得到更优的结果。

步骤204，将归一化处理后的第一图像，从RGB域转化为HSI域。

在一些实施例中，虽然RGB色域是比较常用的模型，也能够通过归一化尽量的消除光照变化或阴影的影响，但是RGB色域和另外常用的CMY/CMYK(Cyan，Magenta，Yellow，Black)色域还不能很好地解释实际上人所观察的颜色。特别是在夜间或者光感较弱等低照度条件下，常常会导致所拍摄的图像出现亮度偏低、细节模糊、色彩饱和度偏低以及偏色等降质问题，这些问题大部分是计算机视觉系统与人的视觉系统的偏差造成的。

在本申请实施例中，为了更好地对第一图像的第一亮度进行调整，可使用HSI色域进行亮度调节。相比RGB图像，HSI图像对颜色信息的利用率更高，更适合于目标分析等场景，因此需要将归一化后的第一图像从RGB域转化为HSI域，以便于对颜色的识别和处理，能够避开RGB色域的缺陷。

在一些实施例中，可将归一化处理后的第一图像，根据RGB域与HSI域的第二转化公式，将第一图像从RGB域转化为HSI域。RGB域向HSI域的转换是由一个基于笛卡尔直角坐标系的单位立方体向基于圆柱极坐标的双锥体的转换。从RGB域到HSI域的转换有多种方法，最为经典的几何推导法，基本要求是将RGB中的三通道分离，将分离后的R、G、B分量分别带入第二转化公式得到HSI域的三个通道分量。

步骤206，提取第一图像中各个像素点在HSI域的色调分量、饱和度分量及亮度分量，并将各个像素点的亮度分量作为第一亮度。

在一些实施例中，在利用RGB域与HSI域的第二转化公式将归一化后的第一图像从RGB域转化为HSI域后，可以得到第一图像各个像素点在HSI域的色调分量、饱和度分量及亮度分量，可将各个像素点的亮度分量作为第一亮度。在本申请实施例中，经过归一化后的像素值更加精确，将各个像素点在HSI域的亮度分量作为第一亮度，将图像亮度与颜色分量分离，使得在图像处理过程中对亮度分量的增强操作不会影响图像颜色信息，能有效避免图像颜色失真，且对图像的增强处理仅需在一个维度上进行，提升了图像处理速度。

步骤208，根据各个像素点对应的第一亮度，确定各个像素点对应的灰度值。

步骤210，根据目标像素点对应的局部区域所包含的像素点对应的灰度值，确定目标像素点对应的亮度均值。

步骤212，根据目标像素点对应的灰度值及对应的亮度均值，进行对数变换，得到目标像素点对应的第二亮度。

步骤208到步骤212的描述可参照上述实施例中的步骤120到步骤140的相关描述，在此不再赘述。

步骤214，将各个像素点对应的色调分量、饱和度分量和第二亮度进行合并，以得到HSI域的第二图像，再将HSI域的第二图像转化为RGB域，得到RGB域的第二图像。

在一些实施例，可将各个像素点对应的第二亮度作为HSI域的分量，结合第一图像在HSI域的另外两个通道分量，得到第二图像。还可以将第二图像从HSI域根据函数映射关系转化为RGB域。

在本申请实施例中，在图像处理过程中，步骤206提取的第一图像中各个像素点在HSI域的色调分量和饱和度分量都没有参与计算，因此各个像素点对应的色调分量和饱和度分量保持不变，保证第一图像颜色的相位角和深浅程度不变，使得第一图像的色彩能够维持，仅改变第一图像的亮度分量，即图像色彩的明亮程度，保证第一图像变为第二图像时不会出现色彩上变形和扭曲，保证用户的整体视觉效果。

虽然HSI域是从人的视觉系统出发，对颜色信息的利用率更高，但是RGB图像色彩表现范围广，且被计算机显示器所采用，更容易而且更习惯被人眼所接受。因此，在一些实施例中，将各个像素点对应的色调分量、饱和度分量和第二亮度进行合并，以生成HSI域的第二图像，再利用HSI域与RGB域的第五转化公式，从HSI域转化为RGB域，得到RGB域的第二图像。具体地，可分别由各个像素点的H值、S值及I值代入第五转化公式，得到像素点在RGB域的R值、B值及G值，再由R值、B值及G值合并成第二图像。

在本申请实施例中，通过对第一图像中各个像素点对应亮度的处理，由各个像素点对应的局部区域计算对应的亮度均值，结合各个像素点对应的灰度值，得到具备局部自适应性的第二亮度，处理得到的第二亮度是根据图像的亮暗进行调整优化的，由第二亮度与色调分量、饱和度分量合并得到的第二图像，保证能够自适应增强图像的亮度，提高图像的视觉效果，特别是对于在低照度拍摄条件下得到的图像，能够使图像暗部有明显的提亮效果，使得图像整体更加清晰，细节更加明显，提高了图像的整体视觉效果。

如图3所示，在一个实施例中，提供一种图像处理方法，可应用于上述的电子设备，该方法可包括以下步骤：

步骤302，将第一图像中各个像素点的R、G、B三色通道的像素值进行归一化处理。

步骤304，将归一化处理后的第一图像，从RGB域转化为HSI域。

步骤306，提取第一图像中各个像素点在HSI域的色调分量、饱和度分量及亮度分量，并将各个像素点的亮度分量作为第一亮度。

步骤302到步骤306的描述可参照上述实施例中的步骤202到步骤206的相关描述，在此不再赘述。

步骤308，对各个像素点对应的第一亮度进行对数计算，得到各个像素点对应的灰度值。

可利用亮度转化到灰度值的第三转化公式计算得到各个像素点对应的灰度值，在一些实施例中，第三转化公式可包括对数计算公式，可对各个像素点对应的第一亮度进行对数计算，得到各个像素点对应的灰度值。可通过公式(6)计算得到各个像素点对应的灰度值：

L_{w_log}(x,y)＝log(δ+L_w(x,y))(6)

式中，L_{w_log}(x,y)是图像中任一像素点的灰度值；δ为一个很小的值，防止log(0)的出现，导致对数变换出现错误；(x,y)为图像任一像素点的坐标。

步骤310，根据目标像素点对应的局部区域所包含的各像素点的灰度值，计算局部区域对应的灰度平均值。

其中，目标像素点为第一图像中的任一像素点，目标像素点对应的局部区域以目标像素点为中心，区域面积为n的平方，n为大于1的奇数。

在本申请实施例中，设定目标像素点对应的局部区域的区域面积为n的平方且n为大于1的奇数，能够保证目标像素点是这个局部区域的中心点，若n为偶数，局部区域的中心将为两个像素点或者更多，会导致目标像素点不清晰的情况的出现。可以根据用户的需求，手动修改各个像素点的n的取值；也可以系统自动设置一个随机n值或者设定根据像素点邻域的像素值来确定n的取值等，使n的取值更加灵活，使得目标像素点对应的局部区域大小随着用户目标或系统设置而灵活变化，以满足用户需求，也使得图像处理的局部自适应性更强。

在一些实施例中，根据目标像素点对应的局部区域所包含的各像素点的灰度值，利用求均值公式，计算局部区域对应的灰度平均值。可通过公式(7)计算得到各个像素点对应的局部区域对应的灰度平均值：

式中，m(i,j)是像素点对应的局部区域对应的灰度平均值；n为大于1的奇数；(i,j)、(k,l)为图像任一像素点的坐标。

在本申请实施例中，目标像素点所处的局部区域对应的灰度平均值能够更好的反映目标像素点的亮暗情况。

步骤312，对灰度平均值进行指数运算，以得到目标像素点对应的亮度均值。

在一些实施例中，对目标像素点对应的局部区域对应的灰度平均值进行以e为底的指数运算，通过公式(8)计算得到目标像素点对应的亮度均值：

M(i,j)＝exp(m(i,j))(8)

式中，M(i,j)目标像素点对应的亮度均值。

在一些实施例中，将指数运算之后的目标像素点对应的局部区域对应的灰度平均值作为目标像素点对应的亮度均值，保证得到的目标像素点对应的亮度均值为正数，使得图像中各个像素点的亮度均值都存在部分差异，不是固定的整体像素点亮度的均值，而是由像素点对应的局部区域所决定，且像素点对应的灰度值在计算之前进行了对数变换，使得像素点的提亮程度更加准确，对图像暗部的提亮效果更加明显，提供更好的视觉效果。

步骤314，根据目标像素点对应的灰度值及对应的亮度均值，以及最大亮度均值，进行对数变换，得到目标像素点对应的第二亮度。

其中，最大亮度均值为各个像素点对应的亮度均值中的最大值。

在一个实施例中，如图4所示，步骤根据目标像素点对应的灰度值及对应的亮度均值，以及最大亮度均值，进行对数变换，得到目标像素点对应的第二亮度，可包括步骤410～430。

步骤410，对目标像素点对应的灰度值与对应的亮度均值进行对数计算，得到第一对数值。

步骤420，对最大亮度均值与目标像素点对应的亮度均值进行对数计算，得到第二对数值。

其中，最大亮度均值为各个像素点对应的亮度均值中的最大值。

步骤430，将第一对数值与第二对数值相除，得到目标像素点对应的第二亮度。

在一些实施例中，对目标像素点对应的灰度值与对应的亮度均值相除的对数除以最大亮度均值与目标像素点对应的亮度均值相除的对数，得到目标像素点对应的第二亮度。第二亮度是全局自适应的结果，对于低照度图像具有很好的照度提升效果，能够整体提高图像的亮度。通过公式(9)计算得到目标像素点对应的第二亮度：

式中：L_{w_max}表示输入M(i,j)的最大值。

在本申请实施例中，对应的亮度均值使通过计算以目标像素点为中心的局部区域对应的灰度平均值得到的，最大亮度均值是各个像素点对应的亮度均值中的最大值，结合最大亮度均值，根据目标像素点对应的局部区域所包含的像素点对应的灰度值获取目标像素点对应的亮度均值来计算第二亮度，由于各个像素点对应的亮度均值随着像素点对应的局部区域的不同而出现局部自适应，因此得到的第二亮度也能够实现局部自适应性。而且目标像素点对应的灰度值是经过对数变化，第二亮度是两个对数相除的结果，增加图像暗部区域的亮度，降低图像亮部区域的对比度，对图像各个像素点的亮度提升程度不同，位于暗部的像素点提亮程度高，位于亮部的像素点提亮程度低，实现了对第一图像的局部亮度自适应调整，能够自适应增强图像的亮度，提高图像的视觉效果，特别是对于在低照度拍摄条件下得到的图像，能够明显增强图像中暗部的亮度，提高了图像的整体视觉效果。

在本申请实施例中，对最大亮度均值、目标像素点对应的灰度值及对应的亮度均值进行对数计算，来获取目标像素点对应的第二亮度。不仅要考虑图像的局部，也要考虑整体。目标像素点对应的灰度值及对应的亮度均值是保证得到的第二亮度能够具备局部自适应性，最大亮度均值可以从图像整体去限制图像的提亮程度。而且再次进行了对数变换，增加图像暗部区域的亮度，降低图像亮部区域的对比度，对图像的暗部和亮部采用不同的提亮程度，能够保证自适应增强在低照度拍摄条件下得到的图像暗部的亮度，提高图像的视觉效果。

步骤316，将各个像素点对应的色调分量、饱和度分量和第二亮度进行合并，以得到HSI域的第二图像，再将HSI域的第二图像转化为RGB域，得到RGB域的第二图像。

在本申请实施例中，保持各个像素点对应的色调分量和饱和度分量不变，仅改变图像的亮度，保证图像的原始色彩不会出现变化和扭曲。图像转化到RGB域，更容易被人眼所接受，保证用户的视觉效果。第二亮度是使用目标像素点对应的灰度值及对应的亮度均值，以及最大亮度均值进行对数变换得到的，具备局部自适应性，保证各个像素点的提亮程度也具备局部自适应性，位于暗部的像素点提亮程度高，位于亮部的像素点提亮程度低。

在本申请实施例中，特别是对处于夜间或者光感较弱等低照度的拍摄条件下得到的图像，根据目标像素点对应的局部区域获取目标像素点对应的亮度均值来计算第二亮度，由于各个像素点对应的亮度均值随着像素点对应的局部区域的不同而出现局部自适应，得到的第二亮度也能够实现局部自适应性，能够对第一图像的局部亮度自适应调整，自适应增强图像的亮度，提高了图像的整体视觉效果。

如图5所示，在一个实施例中，提供一种图像处理装置500，可应用于上述的电子设备。该图像处理装置500，可包括亮度获取模块510、灰度计算模块520、亮度计算模块530及图像确定模块540。

亮度获取模块510，用于获取第一图像中各个像素点对应的第一亮度；

灰度计算模块520，用于根据各个像素点对应的第一亮度，确定各个像素点对应的灰度值；

亮度计算模块530，用于根据目标像素点对应的局部区域所包含的像素点对应的灰度值，确定目标像素点对应的亮度均值；目标像素点为任一各个像素点；以及用于根据目标像素点对应的灰度值及对应的亮度均值，进行对数变换，得到目标像素点对应的第二亮度；

图像确定模块540，用于根据各个像素点对应的第二亮度，确定第二图像。

在本申请实施例中，图像处理装置500还包括域转化模块，用于将第一图像中各个像素点的R、G、B三色通道的像素值进行归一化处理；将归一化处理后的第一图像，从RGB域转化为HSI域；

亮度获取模块510还用于提取第一图像中各个像素点在HSI域的色调分量、饱和度分量及亮度分量，并将各个像素点的亮度分量作为第一亮度。

可选地，图像确定模块540，还用于将各个像素点对应的色调分量、饱和度分量和第二亮度进行合并，以得到HSI域的第二图像，再将HSI域的第二图像转化为RGB域，得到RGB域的第二图像。

在一些实施例中，灰度计算模块520，还用于对各个像素点对应的第一亮度进行对数计算，得到各个像素点对应的灰度值。

可选地，亮度计算模块530，还用于根据目标像素点对应的局部区域所包含的各像素点的灰度值，计算局部区域对应的灰度平均值；对灰度平均值进行指数运算，以得到目标像素点对应的亮度均值；目标像素点对应的局部区域以目标像素点为中心，区域面积为n的平方，其中，n为大于1的奇数。

作为一种可选的实施方式，亮度计算模块530，还用于根据目标像素点对应的灰度值及对应的亮度均值，以及最大亮度均值，进行对数变换，得到目标像素点对应的第二亮度；其中，最大亮度均值为各个像素点对应的亮度均值中的最大值。

可选地，亮度计算模块530，还用于对目标像素点对应的灰度值与对应的亮度均值进行对数计算，得到第一对数值；对最大亮度均值与目标像素点对应的亮度均值进行对数计算，得到第二对数值；将第一对数值与第二对数值相除，得到目标像素点对应的第二亮度。

在本申请实施例中，特别是在处于夜间或者光感较弱等低照度的拍摄条件下得到的图像，通过对数变换，将图像的低灰度值部分扩展，显示出低灰度部分更多的细节，将其高灰度值部分压缩，减少高灰度值部分的细节，使得较暗区域的对比度将有所提升，就可以增强图像的暗部细节。再根据目标像素点对应的局部区域获取目标像素点对应的亮度均值来计算第二亮度，由于各个像素点对应的亮度均值随着像素点对应的局部区域的不同而出现局部自适应，因此得到的第二亮度也能够实现局部自适应性，保证能够自适应增强图像的亮度，提高图像的整体视觉效果。

图6为一个实施例中电子设备的结构框图。电子设备可以是手机、平板电脑、智能穿戴设备等设备。如图6所示，电子设备600可以包括一个或多个如下部件：处理器610、与处理器610耦合的存储器620，其中存储器620可存储有一个或多个计算机程序，一个或多个计算机程序可以被配置为由一个或多个处理器610执行时实现如上述各实施例中所描述的方法。

处理器610可以包括一个或者多个处理核。处理器610利用各种接口和线路连接整个电子设备600内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器620内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器620内的数据，执行电子设备600的各种功能和处理数据。可选地，处理器610可以采用数字信号处理(Digital Signal Processing，DSP)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、可编程逻辑阵列(ProgrammableLogicArray，PLA)中的至少一种硬件形式来实现。处理器610可集成中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)、图像处理器(Graphics Processing Unit，GPU)和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，CPU主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；GPU用于负责显示内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器610中，单独通过一块通信芯片进行实现。

存储器620可以包括随机存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括只读存储器(Read-Only Memory)。存储器620可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器620可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于实现至少一个功能的指令(比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等)、用于实现上述各个方法实施例的指令等。存储数据区还可以存储电子设备600在使用中所创建的数据等。

可以理解地，电子设备600可包括比上述结构框图中更多或更少的结构元件，例如，包括电源、输入按键、摄像头、扬声器、屏幕、RF(Radio Frequency，射频)电路、Wi-Fi(Wireless Fidelity，无线保真)模块、蓝牙模块、传感器等，还可在此不进行限定。

本申请实施例公开一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，其中，该计算机程序被处理器执行时实现如上述各实施例中描述的方法。

本申请实施例公开一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，且该计算机程序可被处理器执行时实现如上述各实施例描述的方法。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)等。

如此处所使用的对存储器、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。合适的非易失性存储器可包括ROM、可编程ROM(Programmable ROM，PROM)、可擦除PROM(Erasable PROM，EPROM)、电可擦除PROM(Electrically ErasablePROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，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(Static RAM，SRAM)、动态RAM(Dynamic Random AccessMemory，DRAM)、同步DRAM(synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据率SDRAM(Double Data Rate SDRAM，DDR SDRAM)、增强型SDRAM(Enhanced Synchronous DRAM，ESDRAM)、同步链路DRAM(SynchlinkDRAM，SLDRAM)、存储器总线直接RAM(Rambus DRAM，RDRAM)及直接存储器总线动态RAM(DirectRambus DRAM，DRDRAM)。

应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本申请的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定特征、结构或特性可以以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。

在本申请的各种实施例中，应理解，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的必然先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物单元，即可位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

上述集成的单元若以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可获取的存储器中。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或者该技术方案的全部或者部分，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器中，包括若干请求用以使得一台计算机设备(可以为个人计算机、服务器或者网络设备等，具体可以是计算机设备中的处理器)执行本申请的各个实施例上述方法的部分或全部步骤。

以上对本申请实施例公开的一种图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想。同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (10)

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取第一图像中各个像素点对应的第一亮度；

根据所述各个像素点对应的第一亮度，确定所述各个像素点对应的灰度值；

根据目标像素点对应的局部区域所包含的像素点对应的灰度值，确定所述目标像素点对应的亮度均值；所述目标像素点为所述第一图像中的任一像素点；

根据所述目标像素点对应的灰度值及对应的亮度均值，进行对数变换，得到所述目标像素点对应的第二亮度；

根据所述各个像素点对应的第二亮度，确定第二图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取第一图像中各个像素点对应的第一亮度之前，所述方法还包括：

将第一图像中各个像素点的R、G、B三色通道的像素值进行归一化处理；

将归一化处理后的第一图像，从RGB域转化为HSI域；

所述获取第一图像中各个像素点对应的第一亮度，包括：

提取所述第一图像中各个像素点在所述HSI域的色调分量、饱和度分量及亮度分量，并将所述各个像素点的亮度分量作为第一亮度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述各个像素点对应的第二亮度，确定第二图像，包括：

将所述各个像素点对应的色调分量、饱和度分量和第二亮度进行合并，以得到所述HSI域的第二图像，再将所述HSI域的第二图像转化为所述RGB域，得到所述RGB域的第二图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述各个像素点对应的第一亮度，确定所述各个像素点对应的灰度值，包括：

对所述各个像素点对应的第一亮度进行对数计算，得到所述各个像素点对应的灰度值。

5.根据权利要求1～4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据目标像素点对应的局部区域所包含的像素点对应的灰度值，确定所述目标像素点对应的亮度均值，包括：

根据所述目标像素点对应的局部区域所包含的各像素点的灰度值，计算所述局部区域对应的灰度平均值；

对所述灰度平均值进行指数运算，以得到所述目标像素点对应的亮度均值；

所述目标像素点对应的局部区域以所述目标像素点为中心，区域面积为n的平方，其中，n为大于1的奇数。

6.根据权利要求1～4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标像素点对应的灰度值及对应的亮度均值，进行对数变换，得到所述目标像素点对应的第二亮度，包括：

根据所述目标像素点对应的灰度值及对应的亮度均值，以及最大亮度均值，进行对数变换，得到所述目标像素点对应的第二亮度；其中，所述最大亮度均值为所述各个像素点对应的亮度均值中的最大值。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标像素点对应的灰度值及对应的亮度均值，以及最大亮度均值，进行对数变换，得到所述目标像素点对应的第二亮度，包括：

对所述目标像素点对应的灰度值与对应的亮度均值进行对数计算，得到第一对数值；

对所述最大亮度均值与所述目标像素点对应的亮度均值进行对数计算，得到第二对数值；

将所述第一对数值与所述第二对数值相除，得到所述目标像素点对应的第二亮度。

8.一种图像处理装置，其特征在于，所述装置包括：

亮度获取模块，用于获取第一图像中各个像素点对应的第一亮度；

灰度计算模块，用于根据所述各个像素点对应的第一亮度，确定所述各个像素点对应的灰度值；

亮度计算模块，用于根据目标像素点对应的局部区域所包含的像素点对应的灰度值，确定所述目标像素点对应的亮度均值；所述目标像素点为任一所述各个像素点；以及用于根据所述目标像素点对应的灰度值及对应的亮度均值，进行对数变换，得到所述目标像素点对应的第二亮度；

图像确定模块，用于根据所述各个像素点对应的第二亮度，确定第二图像。

9.一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。