CN117218039A - 图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种图像处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质以及计算机程序产品，该图像处理方法在对待处理图像进行亮度提升处理时，会根据待处理图像中各像素点的亮度值确定待处理图像中各像素点的亮度补偿平均值以及待处理图像的像素亮度平均值，并根据像素亮度补偿平均值和像素亮度平均值确定待处理图像的亮度处理参数，最后通过亮度处理参数对待处理图像进行处理。本申请提供的图像处理方法通过与图像更适配的亮度处理参数对待处理图像进行亮度提升，图像的自适应能力就会更好，那么处理后的图像就不会出现过曝的情况，能够达到提升图像处理效果的目的。

Description

图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质

技术领域

本公开一般涉及图像处理领域，具体涉及一种图像处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质以及计算机程序产品。

背景技术

不同的拍摄设备拍摄出来的图像呈现的视觉效果不同，同样地，在不同的拍摄环境下拍摄获得的图像的视觉效果也不同。尤其是在低照度条件下(例如夜间、光感较弱的地方)拍摄获得图像整体的亮度较暗，有时甚至无法分辨图像上所呈现的内容。

为了解决上述问题，通常会对在低照度条件下拍摄的图像进行图像增强处理。

但是，目前的图像增强处理会使得图像过曝，整体呈现灰蒙蒙的状态，呈现效果依然较差。

发明内容

鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种图像处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质以及计算机程序产品，通过与图像适配的亮度处理参数对图像的亮度进行处理，在提升图像亮度的同时，不会使得图像过曝。

第一方面，本申请提供了一种图像处理方法，该方法包括：

获取待处理图像；

根据所述待处理图像中各像素点的亮度值确定所述待处理图像的像素亮度补偿平均值以及所述待处理图像的像素亮度平均值，根据所述像素亮度补偿平均值和所述像素亮度平均值确定所述待处理图像的亮度处理参数；

基于所述亮度处理参数对所述待处理图像中的各个像素点进行像素均衡处理，获得目标图像。

第二方面，本申请还提供了一种图像处理装置，该图像处理装置包括：

获取模块，用于获取待处理图像；

确定模块，用于根据所述待处理图像中各像素点的亮度值确定所述待处理图像的像素亮度补偿平均值以及所述待处理图像的像素亮度平均值，根据所述像素亮度补偿平均值和所述像素亮度平均值确定所述待处理图像的亮度处理参数；

处理模块，用于基于所述亮度处理参数对所述待处理图像中的各个像素点进行像素均衡处理，获得目标图像。

第三方面，本申请还提供了一种图像处理。该图像处理包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面提供的方法步骤。

第四方面，本申请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，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面提供的方法步骤。

第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。该计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面提供的方法步骤。

本申请提供的一种图像处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质以及计算机程序产品，该图像处理方法在对待处理图像进行亮度提升处理时，会根据待处理图像中各像素点的亮度值确定待处理图像中各像素点的亮度补偿平均值以及待处理图像的像素亮度平均值，并根据像素亮度补偿平均值和像素亮度平均值确定待处理图像的亮度处理参数，最后通过亮度处理参数对待处理图像进行处理。本申请提供的图像处理方法，由于在对待处理图像进行亮度提升处理时，是根据图像自身的数据确定的用于进行亮度处理的参数，所以亮度处理参数与图像本身更加的适配，进一步的通过与图像更适配的参数与待处理图像进行亮度提升时，图像的自适应能力就会更好，那么处理后的图像就不会出现过曝的情况，能够达到提升图像处理效果的目的。

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，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为一个实施例中图像处理方法的应用环境图；

图2为一个实施例中图像处理方法的流程示意图；

图3为一个实施例中图像处理步骤的流程示意图；

图4为另一个实施例中图像处理步骤的流程示意图；

图5为又一个实施例中图像处理步骤的流程示意图；

图6为一个实施例中图像处理的结果示意图；

图7为一个实施例中现有技术图像处理的结果示意图；

图8为一个实施例中图像处理装置的结构框图；

图9为一个实施例中图像处理设备的内部结构图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请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发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请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申请。

请参考图1，图1为本申请提供的一种图像处理方法的应用场景图。在场景图中包括图像采集设备和图像处理设备，图像采集设备例如为相机、扫描仪、摄像机、手机、电脑等。图像处理设备例如为台式电脑、笔记本电脑、单个服务器、服务器集群等。图像采集设备与图像处理设备之间通信连接，图像采集设备用于采集图像，并将采集到的图像通过网络发送给图像处理设备，图像处理设备在接收到图像采集设备发送的图像后，对图像进行例如为亮度提升、对比度拉伸、色彩恢复等操作，获得处理后的图像并进行输出。

下面，结合图2，图2为本申请提供了一种图像处理方法，以该图像处理方法应用于图1中的图像处理设备为例，对该图像处理方法进行说明，该图像处理方法包括如下步骤：

步骤S20，获取待处理图像；

其中，待处理图像可以是通过图1中的图像采集设备采集的图像，然后基于图像处理设备的获取指令，通过网络发送给图像处理设备。该待处理图像可以是在夜间、光感较弱等低照度条件下拍摄的图像。

在其中一个实施例中，图像处理设备可以是与多个图像采集设备通信连接，并接收多个图像采集及设备采集的图像。

在另一个实施例中，图像处理设备的数量也可以是有多个，多个图像处理设备可以是与其对应的图像采集设备通信连接，并接收与其对应的图像采集设备发送的图像。

在又一个实施例中，图像处理设备可以是时时获取图像采集设备采集的图像，然后对图像进行是否为低照度条件下拍摄的图像的判断，并基于判断结果，对需要进行后续处理的待处理图像进行筛选，将不需要进行后续处理的图像进行删除处理。

在其中一个可选的实施例中，图像处理设备在获取到待处理图像后，还可以是对待处理图像进行预处理，该预处理例如为去噪、特征提取、分割、滤波等。通过对图像进行预处理，能够提高图像的质量，为后续图像处理设备进行图像处理提供更好的处理基础。

示例性的，图像处理设备包括A图像处理设备、B图像处理设备和C图像处理设备，图像采集设备包括A图像采集设备、B图像采集设备和C图像采集设备。A图像采集设备将采集的图像时时的传输给A图像处理设备；B图像采集设备将采集的图像时时的传输给B图像处理设备；C图像采集设备将采集的图像时时的传输给C图像处理设备。

步骤S30，根据待处理图像中各像素点的亮度值确定待处理图像的像素亮度补偿平均值以及待处理图像的像素亮度平均值，根据像素亮度补偿平均值和像素亮度平均值确定待处理图像的亮度处理参数。

其中，图像中每一个像素点均具有亮度，像素点的亮度值在0-255之间，靠近255的像素亮度较高，靠近0的像素亮度较低，其余部分为中间调。从图像的视觉效果来看，若图像中存在一片区域中各像素点的亮度值均靠近0，那么该区域就为图像中的暗区；若图像中存在一片区域中各像素点的亮度值靠近255，那么该区域就为图像中的亮区。

在这里需要说明的是，图像采集设备采集的图像一般为彩色的图像，彩色的图像中各像素点的亮度值是由三个分量值叠加而成。该亮度值可以是根据下述公式计算获得：

像素点的亮度值＝0.299＊R+0.587＊G+0.114＊B；

其中，R、G、B对应为像素点红色、绿色和蓝色光源的颜色值，其可以通过设置在图像处理设备中的颜色查询对照表获得。

在另一个实施例中，本申请可以是通过下述公式

其中，Y为像素点的亮度值，R、G、B对应为像素点红色、绿色和蓝色光源的颜色值，其可以通过设置在图像处理设备中的颜色查询对照表获得。

在其中一个可选的实施例中，图像处理设备在获得待处理图像中各像素点的三通道值后，可以是先对其进行归一化处理。通过归一化对图像中各个像素点的三通道值进行处理，能够提高后续计算的精度。

通过上述任一种方法获得待处理图像中各像素点的亮度值后，将各像素点的亮度值相加后与像素点的个数相除，就可以获得像素亮度平均值。

另外，将常数与各像素点的亮度值作差后，获得多个差值，将差值相加后与与像素点的个数相除，就可以获得像素亮度补偿平均值。

亮度处理参数用于对待处理图像进行亮度提升处理，该亮度处理参数是根据像素亮度补偿平均值和像素亮度平均值确定的。所以不同的待处理图像，其对应不同的亮度处理参数，通过自身的数据计算获得的亮度处理参数，其与待处理图像的适配度更高，所以在进行图像处理时，图像的自适应能力就会更好，就不会出现图像处理过曝的情况。

亮度处理参数包括第一参数和第二参数，第一参数用于对像素亮度平均值进行提升，第二参数用于对像素亮度补偿平均值进行提升。

在一个实施例中，如图3所示，图3为本申请提供的一种计算第一参数和第二参数的一种可选的方法实施例，该方法实施例包括如下步骤：

步骤S301，根据像素亮度补偿平均值和常数的和确定第一参数；

其中，常数可以是经过试验获得的，例如为0.2、0.21、0.22、0.23、0.24等。第一参数可以是根据下述公式计算获得：

a＝mean(1-Y)+α

其中，a为第一参数，mean(1-Y)为像素亮度补偿平均值，α为常数。

步骤S302，根据像素亮度平均值和常数和差的绝对值确定第二参数。

其中，该常数与上述常数相同，在此不做赘述。第二参数可以是根据下述公式计算获得：

b＝abs(mean(Y)-α)

其中，b为第二参数，mean(Y)为像素亮度平均值，abs为取绝对值。

本申请提供的图像处理方法，通过待处理图像中各像素点的像素亮度补偿平均值以及像素亮度平均值计算获得对待处理图像进行亮度提升的亮度处理参数，其计算方法简单，且获得的亮度处理参数与待处理图像更加的适配，不仅能够提高处理的效率，还能够提高处理的效果，避免图像处理过曝的情况出现。

步骤S40，基于亮度处理参数对待处理图像中的各个像素点进行像素均衡处理，获得目标图像。

其中，均衡处理的实质就是让待处理图像中亮度值大于阈值的亮区中各像素的亮度值和亮度值小于等于阈值的暗区中各像素的亮度值均按照中性灰度区的亮度值靠近，从而使得待处理图像整体的亮度值更加的均匀。

在一个实施例中，可以是根据图4所示的步骤流程，执行对待处理图像中各个像素点进行像素均衡处理：

步骤S401，对各像素点的亮度值进行以第一参数为次数的自乘运算，获得第一数值；

步骤S402，对各像素点的亮度补偿值进行以第二参数为次数的自乘运算，获得第二数值；

步骤S403，将第一数值和第二数值进行均值运算。

其中，可以是根据如下公式对待处理图像进行像素均衡处理：

Y为像素点的亮度值，1-Y为像素点的亮度补偿值，a为第一参数，b为第二参数。

本申请提供了一种图像处理方法，该图像处理方法在对待处理图像进行亮度提升处理时，会根据待处理图像中各像素点的亮度值确定待处理图像中各像素点的亮度补偿平均值以及待处理图像的像素亮度平均值，并根据像素亮度补偿平均值和像素亮度平均值确定待处理图像的亮度处理参数，最后通过亮度处理参数对待处理图像进行处理。本申请提供的图像处理方法，由于在对待处理图像进行亮度提升处理时，是根据图像自身的数据确定的用于进行亮度处理的参数，所以亮度处理参数与图像本身更加的适配，进一步的通过与图像更适配的参数与待处理图像进行亮度提升时，图像的自适应能力就会更好，那么处理后的图像就不会出现过曝的情况，能够达到提升图像处理效果的目的。

在另一个实施例中，为了对待处理图像进行更加完整的处理，本申请在获得目标图像后，还需要对目标图像进行如下处理：

对所述目标图像进行对比度拉伸处理和色彩恢复处理。

其中，对目标图像进行对比度拉伸处理的步骤，见图5：

步骤S501，对目标图像进行高斯模糊处理，获得模糊图像；

其中，如图6所示，图6为对待处理图像执行像素均衡处理后获得的目标图像，与图7中现有技术对待处理图像进行亮度提升处理后获得的图像比对，其不会呈现灰蒙蒙的状态，但是其与原始图像的对比度信息有一些差异。这些差异是由目标图像与待处理图像的对比度差异造成，对比度是指一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量，也即一副图像灰度反差的大小，通俗来说就是一副图像中最大亮度与最小亮度之比，由于上述将待处理图像中亮区和暗区均往中性区靠近的处理，所以获得的目标图像中亮区和暗区的亮度差异较小，也就是对比度小，对比度小，就会使得整个画面的清晰度不高，影响观感，所以需要通过对比度拉伸来恢复或者增强目标图像的对比度信息，这里就需要用到高斯模糊。

在其中一个实施例中，将目标图像中各像素点的亮度值分别与高斯卷积核进行卷积运算，获得模糊图像。

其中，可以是通过如下公式来获得模糊图像：

M(x,y)＝Y(x,y)*G(x,y)

M(x，y)为获得的模糊图像的像素的亮度值，Y(x，y)为目标图像中各像素点的亮度值。

其中，高斯卷积核G(x，y)如下：

σ为高斯函数的尺度。

步骤S502，计算模糊图像中各像素点的亮度值与目标图像中各像素点的亮度值的比值，获得目标图像中各像素点的拉伸次数；

其中，经过高斯模糊会让目标图像中较暗区域的像素值变大，较亮区域的像素值变小，这个时候可以根据模糊图像计算需要进行对比度拉伸的次数，本该暗的区域暗，本该亮的区域亮，也即将目标图像的对比度恢复为与待处理图像相同，或者比待处理图像更大，以增强目标图像的清晰度，获得观感更好的图像。

示例性的，可以是通过下式获得拉伸次数：

r(x,y)＝M(x,y)/Y(x,y)

其中，M(x，y)为模糊图像中像素的亮度值，Y(x，y)为目标图像中像素点的亮度值，r(x，y)为拉伸次数。

步骤S503，按照目标图像中各像素点的拉伸次数对目标图像中各像素点的亮度值进行自乘。

示例性的，可以是通过下式对目标图像进行拉伸：

I′(x,y)＝I_n(x,y)^r(x,y)

I'(x，y)为拉伸处理后的像素点的亮度值，In(x，y)为目标图像的像素点的亮度值。

最后，可以是通过下式，对拉伸后的图像进行色彩恢复处理：

其中，R、G、B分别为待处理图像中各像素点的三通道值，new_R、new_G、new_B分别为拉伸后的图像经过色彩恢复后的各像素点的三通道值。Y为待处理图像中各像素点的亮度值。

应当注意，尽管在附图中以特定顺序描述了本发明方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。相反，流程图中描绘的步骤可以改变执行顺序。

进一步参考图8，其示出了根据本申请一个实施例的用于图像处理的图像处理装置800的示例性结构框图。该图像处理装置800包括获取模块801、确定模块802和处理模块803。

获取模块801，用于获取待处理图像；

确定模块802，用于根据所述待处理图像中各像素点的亮度值确定所述待处理图像的像素亮度补偿平均值以及所述待处理图像的像素亮度平均值，根据所述像素亮度补偿平均值和所述像素亮度平均值确定所述待处理图像的亮度处理参数；

处理模块803，用于基于所述亮度处理参数对所述待处理图像中的各个像素点进行像素均衡处理，获得目标图像。

可选地，确定模块802，具体用于根据所述像素亮度补偿平均值和常数的和确定所述第一参数；根据所述像素亮度平均值和所述常数和差的绝对值确定所述第二参数。

可选地，处理模块803，具体用于对各所述像素点的亮度值进行以所述第一参数为次数的自乘运算，获得第一数值；

对所述各所述像素点的亮度补偿值进行以所述第二参数为次数的自乘运算，获得第二数值；

将所述第一数值和所述第二数值进行均值运算。

可选地，处理模块803，还用于对所述目标图像进行对比度拉伸处理和色彩恢复处理。

可选地，处理模块803，还用于对所述目标图像进行高斯模糊处理，获得模糊图像；

计算所述模糊图像中各像素点的亮度值与所述目标图像中各像素点的亮度值的比值，获得所述目标图像中各像素点的拉伸次数；

按照所述目标图像中各像素点的拉伸次数对所述目标图像中各像素点的亮度值进行自乘。

可选地，处理模块803，还用于将所述目标图像中各像素点的亮度值分别与高斯卷积核进行卷积运算，获得所述模糊图像。

应当理解，图像处理装置800中记载的诸单元或模块与参考图2描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作和特征同样适用于图像处理装置800及其中包含的单元，在此不再赘述。图像处理装置800可以预先实现在电子设备的浏览器或其他安全应用中，也可以通过下载等方式而加载到电子设备的浏览器或其安全应用中。图像处理装置800中的相应单元可以与电子设备中的单元相互配合以实现本申请实施例的方案。

下面参考图9，其示出了适于用来实现本申请实施例的图像处理设备900的结构示意图。

如图9所示，图像处理设备900包括中央处理单元(CPU)901，其可以根据存储在只读存储器(ROM)902中的程序或者从存储部分908加载到随机访问存储器(RAM)903中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 903中，还存储有图像处理设备900操作所需的各种程序和数据。CPU 901、ROM 902以及RAM 903通过总线904彼此相连。输入/输出(I/O)接口905也连接至总线904。

以下部件连接至I/O接口905：包括键盘、鼠标等的输入部分907；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分907；包括硬盘等的存储部分908；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分909。通信部分909经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器910也根据需要连接至I/O接口909。可拆卸介质911，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器910上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分908。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考图2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，其包括有形地包含在机器可读介质上的计算机程序，计算机程序包含用于执行图2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部分909从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质911被安装。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、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，所述模块、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。

描述于本申请实施例中所涉及到的单元或模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元或模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括XX单元、YY单元以及ZZ单元。其中，这些单元或模块的名称在某种情况下并不构成对该单元或模块本身的限定，例如，XX单元还可以被描述为“用于XX的单元”。

作为另一方面，本申请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可以是上述实施例中所述装置中所包含的计算机可读存储介质；也可以是单独存在，未装配入设备中的计算机可读存储介质。计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述程序被一个或者一个以上的处理器用来执行描述于本申请的公式输入方法。

以上描述仅为本申请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，本申请中所涉及的发明范围，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所述发明构思的情况下，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。例如上述特征与本申请中公开的(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 (10)

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待处理图像；

根据所述待处理图像中各像素点的亮度值确定所述待处理图像的像素亮度补偿平均值以及所述待处理图像的像素亮度平均值，根据所述像素亮度补偿平均值和所述像素亮度平均值确定所述待处理图像的亮度处理参数；

基于所述亮度处理参数对所述待处理图像中的各个像素点进行像素均衡处理，获得目标图像。

2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述亮度处理参数包括第一参数和第二参数，所述根据所述像素亮度补偿平均值和所述像素亮度平均值确定所述待处理图像的亮度处理参数，包括：

根据所述像素亮度补偿平均值和常数的和确定所述第一参数；

根据所述像素亮度平均值和所述常数和差的绝对值确定所述第二参数。

3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述基于所述亮度处理参数对所述待处理图像中的各个像素点进行像素均衡处理，包括：

对各所述像素点的亮度值进行以所述第一参数为次数的自乘运算，获得第一数值；

对所述各所述像素点的亮度补偿值进行以所述第二参数为次数的自乘运算，获得第二数值；

将所述第一数值和所述第二数值进行均值运算。

4.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述目标图像进行对比度拉伸处理和色彩恢复处理。

5.根据权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，所述对所述目标图像进行对比度拉伸处理，包括：

对所述目标图像进行高斯模糊处理，获得模糊图像；

计算所述模糊图像中各像素点的亮度值与所述目标图像中各像素点的亮度值的比值，获得所述目标图像中各像素点的拉伸次数；

按照所述目标图像中各像素点的拉伸次数对所述目标图像中各像素点的亮度值进行自乘。

6.根据权利要求5所述的图像处理方法，其特征在于，所述对所述中间图像进行高斯模糊处理，获得模糊图像，包括：

将所述目标图像中各像素点的亮度值分别与高斯卷积核进行卷积运算，获得所述模糊图像。

7.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待处理图像；

确定模块，用于根据所述待处理图像中各像素点的亮度值确定所述待处理图像的像素亮度补偿平均值以及所述待处理图像的像素亮度平均值，根据所述像素亮度补偿平均值和所述像素亮度平均值确定所述待处理图像的亮度处理参数；

处理模块，用于基于所述亮度处理参数对所述待处理图像中的各个像素点进行像素均衡处理，获得目标图像。

8.一种图像处理设备，所述终端设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

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，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。