CN117596489A - 图像处理方法、图像处理装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种图像处理方法、图像处理装置、电子设备和存储介质。本申请实施例通过将目标图像划分为多个图像块，分别对每个图像块进行颜色亮度影响分析，避免了手动框图，增强了方法的可操作性，同时，本申请实施例根据每个图像块对应的颜色亮度影响比例，计算预设的M个色相范围中每个色相范围对应的图像块的平均颜色亮度影响比例，即将整个图像对曝光的影响按照M个色相范围分别进行统计，得到M个平均颜色亮度影响比例，保证了获得的色相和饱和度对曝光影响结果的准确性，同时使得后续自动曝光过程中根据本申请实施例得到的M个平均颜色亮度影响比例进行曝光参数调整后，再对图像进行自动曝光，获得的图像更符合实际情况。

Description

图像处理方法、图像处理装置、电子设备和存储介质

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别是一种图像处理方法、图像处理装置、电子设备和存储介质。

背景技术

场景亮度的计算公式为Y =0.299R+0.587G+0.114B，其中R、G、B为RGB色彩模型中R通道、G通道和B通道的通道亮度值，取值范围均为[0,255]，且当R=255、G=255、B=255时，计算出来的场景亮度值为白色场景亮度值，即所有颜色场景中白色场景的场景亮度值最高，其他颜色场景计算出的场景亮度值均比白色场景要低，因此对于其他颜色场景，直接使用亮度测光会导致计算出较小的亮度。同时，在图像修饰过程中，当图像亮度较小时，经自动曝光（Automatic Exposure，AE）调节后会使图像偏亮，因此其他颜色场景的图像经AE调节后都会导致图片偏亮，如图1所示。同时现有方案均基于一张图分析整图色相饱和度，分析局部需手动框图，对于多色相场景很难得出准确的图像的色相和饱和度分布及色相和饱和度对曝光的影响，在基于色相调整曝光的算法中这种分析方式会对调试带来困难。

发明内容

本申请的目的是提供一种图像处理方法、图像处理装置、电子设备和存储介质，用以解决现有技术中无法准确的得出图像的色相和饱和度对曝光的影响，以使图像经过AE调节后偏亮的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种图像处理方法，所述方法包括：

将目标图像划分为多个图像块；

分别计算每个所述图像块的色相和饱和度；

根据每个所述图像块的色相以及色相和亮度的映射关系，确定每个所述图像块对应的色相亮度影响比例，所述色相亮度影响比例为色相对亮度的影响比例；

根据每个所述图像块的饱和度以及饱和度和亮度的映射关系，确定每个所述图像块对应的饱和度亮度影响比例，所述饱和度亮度影响比例为饱和度对亮度的影响比例；

根据每个所述图像块对应的所述色相亮度影响比例和所述饱和度亮度影响比例，确定每个所述图像块对应的颜色亮度影响比例，所述颜色亮度影响比例为色相和饱和度对亮度的综合影响比例；

根据每个所述图像块对应的颜色亮度影响比例，计算预设的M个色相范围中每个所述色相范围对应的所述图像块的平均颜色亮度影响比例，M≥1。

本申请实施例通过将目标图像划分为多个图像块，分别对每个图像块进行颜色亮度影响分析，避免了手动框图，增强了方法的可操作性，同时，本申请实施例根据每个图像块对应的颜色亮度影响比例，计算预设的M个色相范围中每个色相范围对应的图像块的平均颜色亮度影响比例，即将整个图像对曝光的影响按照M个色相范围分别进行统计，得到M个平均颜色亮度影响比例，保证了获得的色相和饱和度对曝光影响结果的准确性，同时使得后续自动曝光过程中根据本申请实施例得到的M个平均颜色亮度影响比例进行曝光参数调整后，再对图像进行自动曝光，获得的图像更符合实际情况。

在一些可能的实现方式中，所述分别计算每个所述图像块的色相和饱和度，包括：

确定每个所述图像块每个像素的RGB值，根据每个所述图像块每个像素的RGB值计算每个所述图像块的RGB值，根据每个所述图像块的RGB值计算每个所述图像块的色相；

确定每个所述图像块每个像素的饱和度值，根据每个所述图像块每个像素的饱和度值计算每个所述图像块的饱和度值。

在本申请实施例中，通过每个像素的RGB值，获取每个图像块的色相，通过每个像素的饱和度值，获取每个图像块的饱和度值，整体计算方法简单，可操作性强。

在一些可能的实现方式中，所述根据每个所述图像块的色相以及色相和亮度的映射关系，确定每个所述图像块对应的色相亮度影响比例，包括：

根据色相和亮度的映射关系确定预设的M个色相范围中每个所述色相范围对应的色相对亮度的影响值；

根据每个所述图像块的色相确定每个所述图像块对应的预设的色相范围；

根据每个所述图像块对应的预设的色相范围以及每个所述色相范围对应的色相对亮度的影响值确定每个所述图像块对应的色相亮度影响比例。

本申请实施例中预先设置与有各色相范围对应的色相对亮度的影响值，确定了图像块的色相范围后，即可确定该图像块的色相亮度影响值，继而得到该图像块的色相亮度影响比例，保证了色相分布计算的便捷性。

在一些可能的实现方式中，所述根据每个所述图像块对应的预设的色相范围以及每个所述色相范围对应的色相对亮度的影响值确定每个所述图像块对应的色相亮度影响比例，包括：

根据公式确定每个所述图像块对应的色相亮度影响比例;

其中，,/>，,/>，/>为每个所述图像块对应的预设的色相范围的范围大小,/>为每个所述图像块对应的预设的色相范围的最小值，为与每个所述色相范围对应的色相对亮度的影响值，/>为每个所述色相范围对应的所述图像块的色相平均值，/>为每个所述图像块对应的色相亮度影响比例。

在一些可能的实现方式中，所述根据每个所述图像块的饱和度以及饱和度和亮度的映射关系，确定每个所述图像块对应的饱和度亮度影响比例，包括：

根据每个所述图像块的饱和度确定每个所述图像块的饱和度与亮度的映射关系，其中，在设定的饱和度范围内，所述饱和度与亮度的映射关系为正相关；

根据每个所述图像块的饱和度与亮度的映射关系确定每个所述图像块对应的饱和度亮度影响比例。

在一些可能的实现方式中，所述根据每个所述图像块的饱和度以及饱和度和亮度的映射关系，确定每个所述图像块对应的饱和度亮度影响比例，包括：

根据公式确定每个所述图像块对应的饱和度亮度影响比例；

其中，为每个所述图像块的饱和度，/>为每个所述图像块对应的饱和度亮度影响比例。

为了避免不必要的色相影响结果，本申请实施例通过对饱和度设置阈值，以在计算饱和度影响矩阵时排除非必要色相（色相与饱和度为对应关系），从而增加方法的合理性，可以避免不必要的因素影响曝光调试，同时也可以增加算法的灵活性。

在一些可能的实现方式中，所述根据每个所述图像块对应的所述色相亮度影响比例和所述饱和度亮度影响比例，确定每个所述图像块对应的颜色亮度影响比例，包括：

将每个所述图像块对应的所述色相亮度影响比例和所述饱和度亮度影响比例相乘，得到每个所述图像块对应的颜色亮度影响比例。

在一些可能的实现方式中，所述根据每个所述图像块对应的颜色亮度影响比例，计算预设的M个色相范围中每个所述色相范围对应的所述图像块的平均颜色亮度影响比例，包括：

确定预设的M个色相范围中每个所述色相范围对应的所述图像块；

将同一色相范围内的所述图像块对应的颜色亮度影响比例进行平均值计算，得到预设的M个色相范围中每个所述色相范围对应的所述图像块的平均颜色亮度影响比例。

本申请实施例将平均颜色亮度影响比例按对应色相范围进行求取，保证了计算结果的合理性，有利于后续的曝光调试。

第二的方面，本申请实施例提供了一种图像处理方法，所述方法包括：

将目标图像划分为多个图像块；

分别计算每个所述图像块的色相和饱和度；

根据每个所述图像块的色相，计算预设的M个色相范围中每个所述色相范围对应的所述图像块的平均色相，M≥1；

根据每个所述图像块的饱和度，计算预设的M个所述色相范围中每个所述色相范围对应的所述图像块的平均饱和度。

与现有分析整图色相和饱和度或手动画框分析色相和饱和度，使得其他颜色场景下针对整图的平均色相往往与后续调试曝光时产生的合理色相和饱和度有所偏差不同，本申请实施例通过将目标图像划分为多个图像块，计算不同色相范围对应的图像块的平均色相和平均饱和度，方法更加合理，且得出的平均色相和平均饱和度值不会与后续调试曝光时产生的合理色相和饱和度有所偏差。

在一些可能的实现方式中，所述根据每个所述图像块的色相，计算预设的M个色相范围中每个所述色相范围对应的所述图像块的平均色相，包括：

确定预设的M个色相范围中每个所述色相范围对应的所述图像块；

将同一色相范围内的所述图像块的色相进行平均值计算，得到预设的M个色相范围中每个所述色相范围对应的所述图像块的平均色相。

本申请实施例将平均色相按对应色相范围进行求取，保证了计算结果的合理性，有利于后续的曝光调试。

在一些可能的实现方式中，所述根据每个所述图像块的饱和度，计算预设的M个所述色相范围中每个所述色相范围对应的所述图像块的平均饱和度，包括：

确定预设的M个色相范围中每个所述色相范围对应的所述图像块；

将同一色相范围内的所述图像块的饱和度进行平均值计算，得到预设的M个色相范围中每个所述色相范围对应的所述图像块的平均饱和度。

本申请实施例将平均饱和度按对应色相范围进行求取，保证了计算结果的合理性，有利于后续的曝光调试。

第三方面，本申请实施例提供了一种图像处理方法，包括：

将待处理图像复制K份，获得K个目标图像，K≥2；

采用第一方面任一项所述的方法分别对K个所述目标图像进行处理，获得每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的平均颜色亮度影响比例，其中，任意两个所述目标图像划分的图像块的数量不同；

将K个所述目标图像中每个所述色相范围对应的平均颜色亮度影响比例进行加权，获得每个所述色相范围对应的最终颜色亮度影响比例。

本申请实施例将待处理图像复制多份，得到多个目标图像，并对分别计算出的每个目标图像的平均颜色亮度影响比例进行加权，从而得到最终颜色亮度影响比例，相比于现有技术单独针对整图进行分析，更加能够把控图像的全局部分与细节部分，增强了方法的鲁棒性，并使得分析出的结果更准确。

在一些可能的实现方式中，所述将K个所述目标图像中每个所述色相范围对应的平均颜色亮度影响比例进行加权，获得每个所述色相范围对应的最终颜色亮度影响比例，包括：

确定每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的加权系数；

将每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的平均颜色亮度影响比例与对应的加权系数相乘，获得每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的加权颜色亮度影响比例；

将K个所述目标图像中每个所述色相范围对应的加权颜色亮度影响比例进行求和，得到每个所述色相范围对应的最终颜色亮度影响比例。

本申请实施例通过加权系数将局部颜色亮度影响比例与全局颜色亮度影响比例进行融合，保证了最终颜色亮度影响比例的结果的全面性与合理性。

在一些可能的实现方式中，所述确定每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的加权系数，包括：

确定K个所述目标图像中每个所述目标图像划分的图像块的数量；

确定K个所述目标图像中每个所述目标图像的每个所述色相范围的图像块的数量；

根据K个所述目标图像中每个所述目标图像划分的图像块的数量和K个所述目标图像中每个所述目标图像的每个所述色相范围的图像块的数量确定每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的加权系数。

本申请实施例根据K个目标图像中每个目标图像的图像块的总数量以及K个目标图像中每个目标图像的每个色相范围对应的图像块数量确定每个目标图像中每个色相范围对应的加权系数，充分把控住了全局与细节的特征融合，增强了方法的鲁棒性，并使得分析出的结果更具合理性。

在一些可能的实现方式中，所述根据K个所述目标图像中每个所述目标图像划分的图像块的数量和K个所述目标图像中每个所述目标图像的每个所述色相范围的图像块的数量确定每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的加权系数，包括：

将K个所述目标图像按照K个所述目标图像中每个所述目标图像划分的图像块的数量顺序排列；

根据公式确定每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的加权系数；

其中，A _i 为第i个目标图像划分的图像块的数量；B _i,j 为第i个目标图像中第j个色相范围的图像块的数量，j≤M；Q _i,j 为第i个目标图像中第j个色相范围的加权系数。

本申请实施例降低了图像块的数量较多的目标图像的加权比例，充分考虑到了图像块的数量较多的目标图像中有部分图像块并不是需要的，进一步保证了计算结果的合理性。

第四方面，本申请实施例提供了一种图像处理方法，包括：

将待处理图像复制K份，获得K个目标图像，K≥2；

采用第二方面任一项所述的方法分别对K个所述目标图像进行处理，获得每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的平均色相和平均饱和度，其中，任意两个所述目标图像划分的图像块的数量不同；

将K个所述目标图像中每个所述色相范围对应的平均色相进行加权，获得每个所述色相范围对应的最终平均色相；

将K个所述目标图像中每个所述色相范围对应的平均饱和度进行加权，获得每个所述色相范围对应的最终平均饱和度。

本申请实施例将待处理图像复制多份，得到多个目标图像，并对分别计算出的每个目标图像的平均色相和平均饱和度进行加权，从而得到最终平均色相与最终平均饱和度，相比于现有技术单独针对整图进行分析，更加能够把控图像的全局部分与细节部分，增强了图像处理方法的鲁棒性，并使得分析出的结果更具合理性。

在一些可能的实现方式中，所述将K个所述目标图像中每个所述色相范围对应的平均色相进行加权，获得每个所述色相范围对应的最终平均色相，包括：

确定每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的加权系数；

将每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的平均色相与对应的加权系数相乘，获得每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的加权平均色相；

将K个所述目标图像中每个所述色相范围对应的加权平均色相进行求和，得到每个所述色相范围对应的最终平均色相。

本申请实施例通过加权系数将局部平均色相与全局平均色相进行融合，保证了最终平均色相的结果的全面性与合理性。

在一些可能的实现方式中，所述将K个所述目标图像中每个所述色相范围对应的平均饱和度进行加权，获得每个所述色相范围对应的最终平均饱和度，包括：

确定每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的加权系数；

将每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的平均饱和度与对应的加权系数相乘，获得每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的加权平均饱和度；

将K个所述目标图像中每个所述色相范围对应的加权平均饱和度进行求和，得到每个所述色相范围对应的最终平均饱和度。

本申请实施例通过加权系数将局部平均饱和度与全局平均饱和度进行融合，保证了最终平均饱和度的结果的全面性与合理性。

在一些可能的实现方式中，所述确定每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的加权系数，包括：

确定K个所述目标图像中每个所述目标图像划分的图像块的数量；

确定K个所述目标图像中每个所述目标图像的每个所述色相范围的图像块的数量；

根据K个所述目标图像中每个所述目标图像划分的图像块的数量和K个所述目标图像中每个所述目标图像的每个所述色相范围的图像块的数量确定每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的加权系数。

本申请实施例根据K个目标图像中每个目标图像的图像块的总数量以及K个目标图像中每个目标图像的每个色相范围对应的图像块数量确定每个目标图像中每个色相范围对应的加权系数，充分把控住了全局与细节的特征融合，增强了方法的鲁棒性，并使得分析出的结果更具合理性。

在一些可能的实现方式中，所述根据K个所述目标图像中每个所述目标图像划分的图像块的数量和K个所述目标图像中每个所述目标图像的每个所述色相范围的图像块的数量确定每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的加权系数，包括：

将K个所述目标图像按照K个所述目标图像中每个所述目标图像划分的图像块的数量顺序排列；

根据公式确定每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的加权系数；

其中，A _i 为第i个目标图像划分的图像块的数量；B _i,j 为第i个目标图像中第j个色相范围的图像块的数量，j≤M；Q _i,j 为第i个目标图像中第j个色相范围的加权系数。

本申请实施例降低了图像块的数量较多的目标图像的加权比例，充分考虑到了图像块的数量较多的目标图像中有部分图像块并不是需要的，进一步保证了计算结果的合理性。

第五方面，本申请实施例提供了一种图像处理装置，包括：

划分单元，用于将目标图像划分为多个图像块；

第一计算单元，用于分别计算每个所述图像块的色相和饱和度；

第一确定单元，用于根据每个所述图像块的色相以及色相和亮度的映射关系，确定每个所述图像块对应的色相亮度影响比例，所述色相亮度影响比例为色相对亮度的影响比例；

第二确定单元，用于根据每个所述图像块的饱和度以及饱和度和亮度的映射关系，确定每个所述图像块对应的饱和度亮度影响比例，所述饱和度亮度影响比例为饱和度对亮度的影响比例；

第三确定单元，用于根据每个所述图像块对应的所述色相亮度影响比例和所述饱和度亮度影响比例，确定每个所述图像块对应的颜色亮度影响比例，所述颜色亮度影响比例为色相和饱和度对亮度的综合影响比例；

第二计算单元，用于根据每个所述图像块对应的颜色亮度影响比例，计算预设的M个色相范围中每个所述色相范围对应的所述图像块的平均颜色亮度影响比例，M≥1。

第六方面，本申请实施例提供了一种图像处理装置，包括：

划分单元，用于将目标图像划分为多个图像块；

第一计算单元，用于分别计算每个所述图像块的色相和饱和度；

第二计算单元，用于根据每个所述图像块的色相，计算预设的M个色相范围中每个所述色相范围对应的所述图像块的平均色相，M≥1；

第三计算单元，用于根据每个所述图像块的饱和度，计算预设的M个所述色相范围中每个所述色相范围对应的所述图像块的平均饱和度。

第七方面，本申请实施例提供了一种图像处理装置，包括：

复制单元，用于将待处理图像复制K份，获得K个目标图像，K≥2；

处理单元，用于采用第一方面任一项所述的方法分别对K个所述目标图像进行处理，获得每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的平均颜色亮度影响比例，其中，任意两个所述目标图像划分的图像块的数量不同；

加权单元，用于将K个所述目标图像中每个所述色相范围对应的平均颜色亮度影响比例进行加权，获得每个所述色相范围对应的最终颜色亮度影响比例。

第八方面，本申请实施例提供了一种图像处理装置，包括：

复制单元，用于将待处理图像复制K份，获得K个目标图像，K≥2；

处理单元，用于采用第二方面任一项所述的方法分别对K个所述目标图像进行处理，获得每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的平均色相和平均饱和度，其中，任意两个所述目标图像划分的图像块的数量不同；

第一加权单元，用于将K个所述目标图像中每个所述色相范围对应的平均色相进行加权，获得每个所述色相范围对应的最终平均色相；

第二加权单元，用于将K个所述目标图像中每个所述色相范围对应的平均饱和度进行加权，获得每个所述色相范围对应的最终平均饱和度。

第九方面，本申请还提供了一种电子设备，包括：处理器；

存储器；

所述存储器中存储有计算机程序，当所述计算机程序被执行时，使得所述图像形成装置执行第一方面至第四方面任一项所述的方法。

第十方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读介质存储用于设备执行的程序代码，所述程序代码包括用于执行第一方面至第四方面任一项所述的方法的指令。

附图说明

图1为相关技术中一种其他颜色场景下的图像自动曝光调节的前后对比图；

图2为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图；

图3为本申请实施例提供的一种图像处理方法的流程示意图；

图4为本申请实施例提供的一种图像处理方法的一个场景流程图；

图5为本申请实施例提供的一种将目标图像划分为多个图像块的场景示意图；

图6为本申请实施例提供的一种色相对亮度的影响阈值关系图；

图7为本申请实施例提供的一种饱和度对亮度的影响阈值关系图；

图8为本申请实施例提供的另一种图像处理方法的流程示意图；

图9为本申请实施例提供的另一种图像处理方法的流程示意图；

图10为本申请实施例提供的一种将多个目标图像划分为多个图像块的场景示意图；

图11为本申请实施例提供的一种K个目标图像顺序排列的场景示意图；

图12为本申请实施例提供的另一种图像处理方法的流程示意图；

图13a到图13b为本申请实施例提供的一种图像处理场景示意图;

图14a到图14c为本申请实施例提供的一种目标图像被划分为不同数量的图像块时不同色相范围对应的平均色相和平均饱和度的分布示意图。

具体实施方式

为了更好的理解本申请的技术方案，下面结合附图对本申请实施例进行详细描述。

应当明确，所描述的实施例仅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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。

在本申请实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。

应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，甲和/或乙，可以表示：单独存在甲，同时存在甲和乙，单独存在乙这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

场景亮度的计算公式为Y =0.299R+0.587G+0.114B，其中R、G、B为RGB色彩模型中R通道、G通道和B通道的通道亮度值，取值范围均为[0,255]，且当R=255、G=255、B=255时，计算出来的场景亮度值为白色场景亮度值，即所有颜色场景中白色场景的场景亮度值最高，其他颜色场景计算出的场景亮度值均比白色场景要低，因此对于其他颜色场景，直接使用亮度测光会导致计算出较小的亮度。同时，在图像修饰过程中，当图像亮度较小时，经自动曝光（Automatic Exposure，AE）调节后会使图像偏亮，因此其他颜色场景的图像经AE调节后都会导致图片偏亮，如图1所示。同时现有方案均基于一张图分析整图色相饱和度，分析局部需手动框图，对于多色相场景很难得出客观上图像的色相和饱和度分布及色相和饱和度对曝光影响，在基于色相调整曝光的算法中这种分析方式会对调试带来困难。

针对上述问题，本申请实施例提出了一种图像处理方法，本申请实施例通过将目标图像划分为多个图像块，分别对每个图像块进行色相、饱和度及颜色亮度影响分析，避免了手动框图，增强了方法的可操作性，同时，本申请实施例将每个图像块的色相、饱和度及颜色亮度影响分析结果按对应色相范围进行平均值计算，保证了获得的色相分别、饱和度分布以及色相和饱和度对曝光影响的结果的准确性与全面性。

需要说明的是，本申请实施例中“颜色亮度影响比例”、“曝光影响比例”、“色相和饱和度对曝光的影响比例”“色相和饱和度对亮度的影响比例”含义相同。

本申请公开的各个实施例可以应用于电子设备中。在本申请一些实施例中，电子设备具体可以是手机、平板电脑、个人计算机（personal computer，PC）、个人数字助理（personal digital assistant，PDA）、智能手表、上网本、可穿戴电子设备、增强现实技术（augmented reality， AR）设备、虚拟现实（virtual reality，VR）设备、车载设备、智能汽车、机器人、智能眼镜、智能电视或专门的照相机(例如，单反相机、卡片式相机)等可以进行图像处理的设备。

示例性的，图2示出了一种电子设备的结构示意图。如图2所示，电子设备100可以包括显示屏194，处理器110，外部存储器接口120，内部存储器121，通用串行总线(universal serial bus，USB)接口130，充电管理模块140，电源管理模块141，电池142，天线1，天线2，移动通信模块150，无线通信模块160，音频模块170，扬声器170A，受话器170B，麦克风170C，耳机接口170D，传感器模块180，马达191，指示器192，摄像头193，以及用户标识模块(subscriber identification module，SIM)卡接口195等。

可以理解的是，本申请实施例示意的结构并不构成对电子设备100的具体限定。在本申请另一些实施例中，电子设备100可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件，软件或软件和硬件的组合实现。

显示屏194能够通过红绿蓝（Red Green Blue,RGB）三基色组成像素点实现图像显示。

处理器110可以包括一个或多个处理单元，例如：处理器110可以包括应用处理器(application processor，AP)，调制解调处理器，控制器，视频编解码器，数字信号处理器(digital signal processor，DSP)，基带处理器，和/或神经网络处理器(neural-networkprocessing unit，NPU)等。其中，不同的处理单元可以是独立的器件，也可以集成在一个或多个处理器中。

其中，控制器可以是电子设备100的神经中枢和指挥中心。控制器可以根据指令操作码和时序信号，产生操作控制信号，完成取指令和执行指令的控制。

处理器110中还可以设置存储器，用于存储指令和数据。在一些实施例中，处理器110中的存储器为高速缓冲存储器。该存储器可以保存处理器110刚用过或循环使用的指令或数据。如果处理器110需要再次使用该指令或数据，可从所述存储器中直接调用。避免了重复存取，减少了处理器110的等待时间，因而提高了系统的效率。

在一些实施例中，处理器110可以包括一个或多个接口。接口可以包括集成电路(inter-integrated circuit，I2C)接口，集成电路内置音频(inter-integrated circuitsound，I2S)接口，脉冲编码调制(pulse code modulation，PCM)接口，通用异步收发传输器(universal asynchronous receiver/transmitter，UART)接口，移动产业处理器接口(mobile industry processor interface，MIPI)，通用输入输出(general-purposeinput/output，GPIO)接口，用户标识模块(subscriber identity module，SIM)接口，和/或通用串行总线(universal serial bus，USB)接口等。

可以理解的是，本申请实施例示意的各模块间的接口连接关系，只是示意性说明，并不构成对电子设备100的结构限定。在本申请另一些实施例中，电子设备100也可以采用与上述实施例中不同的接口连接方式，或多种接口连接方式的组合。

内部存储器121可以用于存储计算机可执行程序代码，所述可执行程序代码包括指令。内部存储器121可以包括存储程序区和存储数据区。其中，存储程序区可存储操作系统，至少一个功能所需的应用程序(比如屏幕显示控制功能等)等。存储数据区可存储电子设备100使用过程中所创建的数据等。此外，内部存储器121可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件，闪存器件，通用闪存存储器(universal flash storage，UFS)等。处理器110通过运行存储在内部存储器121的指令，和/或存储在设置于处理器中的存储器的指令，执行电子设备100的各种功能应用以及数据处理。

压力传感器180F可用于感受压力信号，具体可以将压力信号转换成电信号。在一些实施例中，压力传感器180F可以设置于显示屏194。当有触摸操作作用于显示屏194，电子设备100根据压力传感器180F检测所述触摸操作强度。电子设备100也可以根据压力传感器180F的检测信号计算触摸的位置。

摄像头193用于捕获静态图像或视频。一些实施例中，电子设备100可以包括1个或N个摄像头193，N为大于1的正整数。

为了便于理解，本申请以下实施例将以具有图2所示结构的电子设备为例，对本申请实施例提供的图像处理方法进行具体阐述。

参见图3，为本申请实施例提供的一种图像处理方法的流程示意图。如图3所示，本申请实施例提供的图像显示方法的主要步骤包括：

S301：将目标图像划分为多个图像块；

S302：分别计算每个图像块的色相和饱和度；

S303：根据每个图像块的色相以及色相和亮度的映射关系，确定每个图像块对应的色相亮度影响比例；

S304：根据每个图像块的饱和度以及饱和度和亮度的映射关系，确定每个图像块对应的饱和度亮度影响比例；

S305：根据每个图像块对应的色相亮度影响比例和饱和度亮度影响比例，确定每个图像块对应的颜色亮度影响比例；

S306：根据每个图像块对应的颜色亮度影响比例，计算预设的M个色相范围中每个色相范围对应的图像块的平均颜色亮度影响比例，M≥1。

本申请实施例中，电子设备可配置有自动曝光调节功能，用于用户调整设备的曝光模式。

示例性的，如图4所示，电子设备的相机界面41中例如可包括有设置按钮411。响应于对设置按钮411的触发操作，电子设备可显示相机设置界面42，相机设置界面42中例如可包括自动曝光等多种设置的选项按钮。

响应于对自动曝光选项按钮的触发操作，电子设备的相机应用在执行作业时可自动执行曝光操作。具体的，电子设备可响应于对自动曝光选项按钮的触发操作，在拍照时执行自动曝光操作，并触发执行本申请实施例所提供的图像处理方法，以实现对图像的更好的曝光处理。

需要说明的是，图4所示的界面仅为本申请实施例一种示意性界面，并不构成对本申请保护范围的限制。

在一种可能的实现方式中，还可以在电子设备的图像应用提供本申请实施例所述的图像处理方法，以实现对图像的色相分布、饱和度分布以及色相和饱和度对曝光影响的分析，有利于后续对图像的曝光调试处理。

下面对本申请实施例提供的图像处理方法的各个步骤进行详细说明。

S301：电子设备将目标图像划分为多个图像块。

在本申请实施例中，目标图像可由电子设备从摄像头实时采集的图像中获取，也可由电子设备从存储装置中已存储好的图像中获取，还可以由电子设备通过通信接口等从网络中获取，本申请实施例对此不做具体要求。

当电子设备获取到目标图像后，将目标图像划分为E×N个图像块，其中E为大于等于1的正整数，N为大于等于1的正整数。示例性的，图5示出了一种将目标图像划分为多个图像块的场景示意图。如图5所示，当电子设备获取到目标图像51后，可将目标图像51划分为2×2个图像块，即图像块511、图像块512、图像块513和图像块514。

需要说明的是，在本申请实施例中，将目标图像划分为多个图像块时可以是将目标图像均分为多个图像块，如图5所示，也可以根据目标图像的颜色分布情况调整划分图像块时的行列大小。

本申请实施例按照设置行列大小将目标图像划分为多个图像块，无需手动框图，增强了方法的可操作性。

S302：电子设备分别计算每个图像块的色相和饱和度。

在本申请实施例中，电子设备可根据每个图像块每个像素的RGB值计算每个图像块的RGB值，根据每个图像块的RGB值计算每个图像块的色相。具体的，在RGB模型中确定每个图像块每个像素的RGB值，将每个图像块包括的每个像素的RGB值求和后取平均，即可得到每个图像块的RGB值，根据每个图像块的RGB值计算每个图像块的色相。

需要说明的是，将每个图像块包括的每个像素的RGB值求和后取平均，即可得到每个图像块的RGB值具体包括：将每个图像块包括的每个像素的R值求和后取平均得到每个图像块的R值，将每个图像块包括的每个像素的G值求和后取平均得到每个图像块的G值，将每个图像块包括的每个像素的B值求和后取平均得到每个图像块的B值,根据每个图像块的R值、G值、B值即可得到每个图像块的RGB值。

在一种可能的实现方式中，在得到每个图像块的RGB值后，可根据如下公式（1）确定每个图像块的色相：

其中，h为每个图像块的色相，max表示R、G、B值中的最大值，min表示R、G、B值中的最小值。由公式（1）可知，当图像块的R值、G值、B值相等时，图像块的色相为0°；当图像块的R值最大，且G值大于等于B值时，图像块的色相与G值与B值的差呈正相关，与R值与B值的差呈负相关；当图像块的R值最大，且B值大于G值时，图像块的色相与G值与B值的差呈正相关，与R值与G值的差呈负相关; 当图像块的G值最大时，图像块的色相与B值与R值的差呈正相关，与G值与R/B值的差呈负相关；当图像块的B值最大时，图像块的色相与R值与G值的差呈正相关，与B值与R/G值的差呈负相关。

可以理解的是，由于每个图像块的RGB值是由每个图像块包括的每个像素的RGB值求和后取平均得到，因此每个图像块的RGB值也可以称为每个图像块的平均RGB值。

在本申请实施例中，电子设备可以根据每个图像块每个像素的饱和度值计算每个图像块的饱和度。具体的，获取HLS模型中每个图像块每个像素的饱和度值S，将每个图像块包括的每个像素的饱和度值S求和后取平均，即可得到每个图像块的饱和度值。

S303：电子设备根据每个图像块的色相以及色相和亮度的映射关系，确定每个图像块对应的色相亮度影响比例。

在本申请实施例中，色相和亮度的映射关系可根据色相对亮度的影响阈值关系图获取，如图6所示。具体实施中，由于在一定色相范围内，色相与色相对亮度的影响阈值呈正相关或负相关，因此也可事先根据对应的色相范围确定色相对亮度的影响阈值关系式，如在[0°,60°）色相范围内，色相对亮度的影响阈值关系式为,在[60°,120°）色相范围内，色相对亮度的影响阈值关系式为/>,根据色相对亮度的影响阈值关系式确定色相和亮度的映射关系。

在一种可能实现方式中，当色相和亮度的映射关系确定后，电子设备可根据色相和亮度的映射关系确定预设的M个色相范围中每个色相范围对应的色相对亮度的影响值，其中M≥1。具体实施中，色相范围的个数以及每个色相范围包含的色相值可根据用户需求进行预先设置，如为了计算全面，可将0°-360°色相划分为六个色相范围，具体的，可将[0°,60°）色相划分为第一色相范围、将[60°,120°）色相划分为第二色相范围、将[120°,180°）色相划分为第三色相范围、将[180°,240°）色相划分为第四色相范围、将[240°,300°）色相划分为第五色相范围、将[300°,360°]色相划分为第六色相范围。在计算过程中，由于每个色相均有一个对应的色相对亮度的影响阈值，因此每个色相范围对应的色相和亮度的映射关系为一范围值，具体实施中，为了计算简便，可在每个色相范围对应的色相和亮度的映射关系范围值内选择一个确定值作为该色相范围的色相对亮度的影响值，如第一色相范围的色相对亮度的影响值可选择为1，第二色相范围的色相对亮度的影响值可选择为1.9，第三色相范围的色相对亮度的影响值可选择为8、第四色相范围的色相对亮度的影响值可选择为1.1、第五色相范围的色相对亮度的影响值可选择为1.75、第六色相范围的色相对亮度的影响值可选择为3.65等。

在本申请实施例中，由于每个图像块的色相不同，导致每个图像块对应的色相范围不同，也就使得每个图像块的色相对亮度的影响值不同，因此，在确定每个图像块的色相对亮度的影响比例时，需要先根据每个图像块的色相确定每个图像块对应的预设的色相范围，根据每个图像块对应的预设的色相范围以及每个色相范围对应的色相对亮度的影响值确定每个图像块的色相对亮度的影响值，进而得到每个图像块对应的色相亮度影响比例，其中，每个图像块对应的色相亮度影响比例为每个图像块对应的色相对亮度的影响比例。

在一种可能的实现方式中，可根据如下公式（2）确定每个图像块对应的色相亮度影响比例：

其中，,/>,,/>,/>为每个图像块对应的预设的色相范围的范围大小,例如图像块对应的预设的色相范围为[0°,60°），则/>=60，/>为每个图像块对应的预设的色相范围的最小值，例如当将0°-360°色相平均划分为六个色相范围，则/>,此时也可以认为/>是每个图像块对应的预设的色相范围阶段，对于第一色相范围[0°,60°），则/>，/>，对于第二色相范围[60°,120°），则/>，/>，对于第三色相范围[120°,180°），则/>，，对于第四色相范围[180°,240°），则/>，/>，对于第五色相范围[240°,300°），则/>，/>，对于第六色相范围[300°,360°]，则/>,/>,/>为与每个色相范围对应的色相对亮度的影响值，也即每个图像块对应的色相对亮度的影响值，具体的，，即第一色相范围对应的色相对亮度的影响值为1，第二色相范围对应的色相对亮度的影响值为1.9，第三色相范围对应的色相对亮度的影响值为8、第四色相范围对应的色相对亮度的影响值为1.1、第五色相范围对应的色相对亮度的影响值为1.75、第六色相范围对应的色相对亮度的影响值为3.65,/>为每个色相范围对应的图像块的色相的平均值，例如当计算的图像块对应的色相范围为第一色相范围时，/>为第一色相范围对应的图像块的色相的平均值，/>为每个图像块对应的色相亮度影响比例。

根据公式（2）可知，在确定每个图像块对应的色相对亮度的影响值后，根据每个图像块对应的色相对亮度的影响值计算第一参数和第二参数/>，其中，第一参数为每个图像块对应的色相对亮度的影响值，第二参数/>为每个图像块对应的色相对亮度的影响值加1后除以6的余数，获取第一参数/>和第二参数/>中的最大值与最小值，基于最大值与最小值、每个图像块对应的预设的色相范围的色相的平均值、每个图像块对应的预设的色相范围的范围大小/>以及每个图像块对应的预设的色相范围的最小值/>计算每个图像块对应的色相亮度影响比例。

在一种可能实现方式中，可将每个色相范围对应的图像块的色相求取平均值，即可得到每个色相范围对应的图像块的色相的平均值。

本申请实施例中预先设置与有各色相范围对应的色相对亮度的影响值，确定了图像块的色相范围后，即可确定该图像块的色相亮度影响值，继而得到该图像块的色相亮度影响比例，保证了色相分布计算的便捷性与合理性。

S304：根据每个图像块的饱和度以及饱和度和亮度的映射关系，确定每个图像块对应的饱和度亮度影响比例；

在本申请实施例中，饱和度和亮度的映射关系可根据饱和度对亮度的影响阈值关系图确定，如图7所示。具体实施中，在一定的饱和度范围内，饱和度与饱和度对亮度的影响阈值呈正相关，因此，也可根据饱和度与饱和度对亮度的影响阈值建立饱和度和亮度的映射关系式，根据饱和度和亮度的映射关系式确定饱和度和亮度的映射关系。

在一种可能的实现方式中，当饱和度和亮度的映射关系确定后，电子设备可根据每个图像块的饱和度以及饱和度和亮度的映射关系，确定每个图像块对应的饱和度亮度影响比例。具体实施中，可根据如下公式（3）确定每个图像块对应的饱和度亮度影响比例：

其中，为每个图像块的饱和度，/>为每个图像块对应的饱和度亮度影响比例。由公式（3）可知，当图像块的饱和度小于20时，图像块对应的饱和度亮度影响比例为0，即此时图像块的饱和度对于曝光的影响可忽略不计；当图像块的饱和度在（20,150）之间时，图像块对应的饱和度亮度影响比例与图像块的饱和度呈正比，即随着图像块的饱和度增大，图像块对应的饱和度亮度影响比例也增大；当图像块的饱和度大于150时，图像块对应的饱和度亮度影响比例为1，即此时图像块的饱和度对于曝光的影响为100%。

本申请实施例通过对饱和度设置阈值，可以在计算饱和度影响矩阵时排除非必要色相（色相与饱和度为对应关系），从而增加方法的合理性，可以避免不必要的因素影响曝光调试，同时也可以增加算法的灵活性。

S305：电子设备根据每个图像块对应的色相亮度影响比例和饱和度亮度影响比例，确定每个图像块对应的颜色亮度影响比例。

在本申请实施例中，当确定了每个图像块对应的色相亮度影响比例和每个图像块对应的饱和度亮度影响比例后，将每个图像块对应的色相亮度影响比例和饱和度亮度影响比例相乘，即可得到每个图像块对应的颜色亮度影响比例，其中，颜色亮度影响比例为色相和饱和度对亮度的综合影响比例。

具体实施中，为了便于对图像块的颜色亮度影响比例计算，可对目标图像划分的图像块建立[E×N，M]的矩阵，其中E×N表示各图像块，M表示预设的色相范围。示例性的，以图5对目标图像进行图像块划分为例，建立的矩阵如表1所示：

表1

表中，511、512、513、514分别表示图像块511、图像块512、图像块513和图像块514。

将确定的每个图像块对应的色相亮度影响比例填入表1中即可得到色相对亮度的影响矩阵T1，如表2所示。

表2

将确定的每个图像块对应的饱和度亮度影响比例填入表1中即可得到饱和度对亮度的影响矩阵T2，如表3所示。

表3

将表2和表3中相同色相范围下相同图像块的色相亮度影响比例和饱和度亮度影响比例进行对位点乘即可得到每个图像块对应的颜色亮度影响比例，其中点乘公式如公式（4）所示：

具体实施中，可将所得每个图像块对应的颜色亮度影响比例结果填入表4中。

表4

本申请实施例的颜色亮度影响比例充分考虑了色相对亮度影响比例和饱和度对亮度的影响比例，使得得出来的曝光影响分析结果更加全面合理。

S306：电子设备根据每个图像块对应的颜色亮度影响比例，计算预设的M个色相范围中每个色相范围对应的图像块的平均颜色亮度影响比例，M≥1

在本申请实施例中，为了保证计算结果的合理性，有利于后续的曝光调试，需将平均颜色影响比例按对应的色相范围求取，具体包括：确定预设的M个色相范围中每个色相范围对应的图像块；将同一色相范围内的图像块对应的颜色亮度影响比例进行平均值计算，得到预设的M个色相范围中每个色相范围对应的图像块的平均颜色亮度影响比例。示例性的，参考表4，以第一色相范围为例，第一色相范围包括图像块511和图像块513，其中图像块511对应的颜色亮度影响比例为，图像块513对应的颜色亮度影响比例为/>，则第一色相范围对应的图像块的平均颜色亮度影响比例为/>。

在本申请实施例中，可以根据得到的每个色相范围对应的图像块的平均颜色亮度影响比例调整自动曝光参数，根据调整后的自动曝光参数对图像进行自动曝光处理，以获得自动曝光处理后的图像。示例性，第一色相范围对应的图像块的平均颜色亮度影响比例为30%，则在自动曝光调整中将曝光角度的比例调整为0.3，或第一色相范围对应的图像块的平均颜色亮度影响比例为80%，则在自动曝光调整中将曝光角度的比例调整为0.9。

需要说明的是，本申请实施例的自动曝光处理包括摄像时的自动曝光处理，也包括对已存储在电子设备或从网络上获取的图像的自动曝光处理。

综上所述，本申请实施例通过将目标图像划分为多个图像块，分别对每个图像块进行颜色亮度影响分析，避免了手动框图，增强了方法的可操作性，同时，本申请实施例根据每个图像块对应的颜色亮度影响比例，计算预设的M个色相范围中每个色相范围对应的图像块的平均颜色亮度影响比例，即将整个图像对曝光的影响按照M个色相范围分别进行统计，得到M个平均颜色亮度影响比例，保证了获得的色相和饱和度对曝光影响结果的准确性，同时使得后续自动曝光过程中根据本申请实施例得到的M个平均颜色亮度影响比例进行曝光参数调整后，再对图像进行自动曝光，获得的图像更符合实际情况。

在实际应用中，为了对图像更好的进行分析，需要确定图像的色相分布和饱和度分布情况，基于此，本申请实施例还提供了一种图像处理方法。参见图8，为本申请实施例提供的另一种图像处理方法的流程示意图。如图8所示，本申请实施例提供的图像处理方法的主要步骤包括：

S801：电子设备将目标图像划分为多个图像块。

本申请实施例的具体内容可参考步骤S301，为表述简洁，在此不再进行赘述。

S802：电子设备分别计算每个图像块的色相和饱和度。

本申请实施例的具体内容可参考步骤S302，为表述简洁，在此不再进行赘述。

S803：电子设备根据每个图像块的色相，计算预设的M个色相范围中每个色相范围对应的图像块的平均色相。

具体实施中，电子设备需先确定预设的M个色相范围中每个色相范围对应的图像块。具体的，根据每个图像块色相确定每个图像块所属的色相范围，当所有图像块的色相范围均确定完成后，即可得到预设的M个色相范围中每个色相范围对应的图像块。

具体实施中，当预设的M个色相范围中每个色相范围对应的图像块确定完成后，电子设备将同一色相范围内的图像块的色相进行平均值计算，即可得到预设的M个色相范围中每个色相范围对应的图像块的平均色相，也即每个色相范围的平均色相。示例性的，第一色相范围对应的图像块为图像块511和图像块513，其中图像块511的色相为40°，图像块513的色相为50°，则第一色相范围的平均色相为（40°+50°）/2=45°。具体实施例中，也可参考表1的形式将获得的各图像块的色相按对应色相范围填入表1中，然后进行计算，表1形式的计算比较便于后续的代码实施。

本申请实施例将平均色相按对应色相范围进行求取，保证了计算结果的合理性，有利于后续的曝光调试，同时也使得用户能更加全面的了解目标图像的色相分布情况。

S804：电子设备根据每个图像块的饱和度，计算预设的M个色相范围中每个色相范围对应的图像块的平均饱和度。

具体实施中，电子设备可参考S803的步骤内容先确定预设的M个色相范围中每个色相范围对应的图像块，然后将同一色相范围内的图像块的饱和度进行平均值计算，即可得到预设的M个色相范围中每个色相范围对应的图像块的平均饱和度，也即每个色相范围的平均饱和度。

本申请实施例将平均饱和度相按对应色相范围进行求取，保证了计算结果的合理性，有利于后续的曝光调试，同时也使得用户能更加全面的了解目标图像的饱和度分布情况。

需要说明的是，步骤S803与S804不存在先后顺序，即可先执行步骤S803，或先执行步骤S804，也可同时执行步骤S803与S804，本申请实施例对此不做具体要求。

上述图3和图8中的实施例均为对一张目标图像进行分析，因此得到的特征有限，无法进行全部与局部细节的全方位把控，因此，为了使得得出的结果更加合理，本申请实施例还提供了一种图像处理方法。

参见图9，为本申请实施例提供的另一种图像处理方法的流程示意图。如图9所示，本申请实施例提供的图像处理方法的主要步骤包括：

S901：电子设备将待处理图像复制K份，获得K个目标图像，K≥2。

为了对目标图像的全局与局部细节特征进行更全面的把控，本申请实施例将待处理图像复制多份，获得多个目标图像，通过对多个目标图像分别进行处理，再将处理后的结果进行融合，即可得到一个更加合理全面的对目标图像的分析结果。

S902：电子设备采用图3实施例所示的方法分别对K个目标图像进行处理，获得每个目标图像中每个色相范围对应的平均颜色亮度影响比例，其中，任意两个目标图像划分的图像块的数量不同。

在本申请实施例中，对于S901中获取的K个目标图像中的每个目标图像，均可采用如图3实施例所示的方法获得每个目标图像中每个色相范围对应的平均颜色亮度影响比例，只是需要注意的是，在获取平均颜色亮度影响比例的过程中，K个目标图像中的任意两个目标图像划分的图像块的数量不同，这样才能保证K个目标图像中每个目标图像的每个色相范围对应的图像块不同，进而使得K个目标图像中每个目标图像的每个色相范围对应的颜色亮度影响比例不同。示例性的，如图10所示，电子设备将待处理图像复制3份，获得3个目标图像（目标图像1、目标图像2和目标图像3），对于每个目标图像，分别按照2×2、4×4、6×6进行图像块划分，即3个目标图像的图像块数量分别为4、16和36，然后按照图3实施例的方法分别对3个目标图像进行处理，即可得到3个目标图像中每个目标图像的每个色相范围对应的平均颜色亮度影响比例。

具体实施中，K的数值以及每个目标图像划分的图像块数量可以根据后续调试亮度中所需不同的精度及其他要求进行设置。

S903：电子设备将K个目标图像中每个色相范围对应的平均颜色亮度影响比例进行加权，获得每个色相范围对应的最终颜色亮度影响比例。

在本申请实施例中，每个色相范围对应的最终颜色亮度影响比例与K个目标图像中每个色相范围对应的平均颜色亮度影响比例相关，由步骤S902可知，K个目标图像中每个色相范围对应的平均颜色亮度影响比例包括多个（一般每个色相范围对应的平均颜色亮度影响比例包括K个），而这多个平均颜色亮度影响比例对于最终颜色亮度影响比例的影响均不相同，因此需要确定每个色相范围对应的每个平均颜色亮度影响比例的影响系数，即确定每个目标图像中每个色相范围对应的加权系数，根据每个目标图像中每个色相范围对应的加权系数确定每个色相范围对应的最终颜色亮度影响比例。

在一种可能的实现方式中，根据每个目标图像中每个色相范围对应的加权系数确定每个色相范围对应的最终颜色亮度影响比例具体包括：将每个目标图像中每个色相范围对应的平均颜色亮度影响比例与对应的加权系数相乘，获得每个目标图像中每个色相范围对应的加权颜色亮度影响比例；将K个目标图像中每个色相范围对应的加权颜色亮度影响比例进行求和，即可得到每个色相范围对应的最终颜色亮度影响比例。

本申请实施例通过加权系数将局部颜色亮度影响比例与全局颜色亮度影响比例进行融合，保证了最终颜色亮度影响比例的结果的全面性与准确性。

在一种可能的实现方式中，由于每个目标图像对于每个色相范围对应的最终颜色亮度影响比例均有影响，因此确定每个目标图像中每个色相范围对应的加权系数具体包括：确定K个目标图像中每个目标图像划分的图像块的数量；确定K个目标图像中每个目标图像的每个色相范围对应的图像块的数量；根据K个目标图像中每个目标图像划分的图像块的数量和K个目标图像中每个目标图像的每个色相范围对应的图像块的数量确定每个目标图像中每个色相范围对应的加权系数。

在一种可能的实现方式中，由于图像块的数量较多的目标图像中可能有部分图像块并不是需要的，因此在求取每个目标图像中每个色相范围对应的加权系数时，可降低图像块数量较多的目标图像的占比，增加图像块数量较少的目标图像的占比，以保证最终结果的合理性。具体实施中，可将K个目标图像按照K个目标图像中每个目标图像划分的图像块的数量顺序排列，即按照金字塔思想将K个目标图像进行排列，排列后的K个目标图像中第个目标图像划分的图像块的数量小于第个目标图像划分的图像块的数量，或第个目标图像划分的图像块的数量大于第个目标图像划分的图像块的数量，根据公式（5）确定每个目标图像中每个色相范围对应的加权系数：

其中，A _i 为第i个目标图像划分的图像块的数量；B _i,j 为第i个目标图像中第j个色相范围的图像块的数量，j≤M；Q _i,j 为第i个目标图像中第j个色相范围的加权系数。

在一种可能的实现方式中，A _i 也可以称为第K+1-i个图像的层权重，可以看见，每个目标图像的层权重与自身的图像块数量成负相关。

为了便于理解，下面结合图10对步骤S903进行详细说明。

将图10所示的3个目标图像按照每个目标图包括的图像块数量进行顺序排列，排列后的图像如图11所示。对于目标图像1，获取其每个色相范围对应的平均颜色亮度影响比例为；对于目标图像2，获取其每个色相范围对应的平均颜色亮度影响比例为/>,；对于目标图像3，获取其每个色相范围对应的平均颜色亮度影响比例为/>；其中/>表示目标图像n中第一色相范围对应的平均颜色亮度影响比例，/>表示目标图像n中第二色相范围对应的平均颜色亮度影响比例，/>表示目标图像n中第三色相范围对应的平均颜色亮度影响比例，/>表示目标图像n中第四色相范围对应的平均颜色亮度影响比例，/>表示目标图像n中第五色相范围对应的平均颜色亮度影响比例，/>表示目标图像n中第六色相范围对应的平均颜色亮度影响比例, />表示目标图像n中每个色相范围对应的图像块数量，例如/>表示目标图像1中第一色相范围的图像块数量为2，第二色相范围的图像块数量为1，第三色相范围的图像块数量为1，第四色相范围的图像块数量为0，第五色相范围的图像块数量为0，第六色相范围的图像块数量为0，然后根据公式5获取目标图像1-3中每个色相范围对应的加权系数，其中，目标图像1、目标图像2和目标图像3的层权重为36:16:4，最终得出每个色相范围对应的最终颜色亮度影响比例。下面以第一色相范围为例进行详细说明。具体的，目标图像1中第一色相范围对应的加权系数为：2×36/(2×36+8×16+16×4), 目标图像2中第一色相范围对应的加权系数：8×16/(2×36+8×16+16×4)，目标图像2中第一色相范围对应的加权系数：16×4/(2×36+8×16+16×4)，因此得出的第一色相范围对应的最终颜色亮度影响比例为：

。第二至第六色相范围的最终颜色亮度影响比例可参考上述描述进行计算得到，为表述简洁，本申请实施例不再一一进行说明。

本申请实施例将待处理图像复制多份，得到多个目标图像，并对分别计算出的每个目标图像的平均颜色亮度影响比例进行加权，从而得到最终颜色亮度影响比例，相比于现有技术单独针对整图进行分析，更加能够把控图像的全局部分与细节部分，增强了方法的鲁棒性，并使得分析出的结果更准确，进而使得根据本申请实施例得到的最终颜色亮度影响比例进行AE调节后的图像更符合实际情况。

在本申请实施例中，图9为对每个色相范围对应的最终颜色亮度影响比例的求取，与图9类似，对于每个色相范围对应的最终平均色相与最终平均饱和度，本申请实施例也还提供了另一种图像处理方法。

参见图12，为本申请实施例提供的另一种图像处理方法的流程示意图。如图12所示，本申请实施例提供的图像处理方法的主要步骤包括：

S1201：电子设备将待处理图像复制K份，获得K个目标图像，K≥2。

本申请实施例的具体内容可参考步骤S901，为表述简洁，在此不再进行赘述。

S1202：电子设备采用如图8实施例所示的方法分别对K个目标图像进行处理，获得每个目标图像中每个色相范围对应的平均色相和平均饱和度，其中，任意两个目标图像划分的图像块的数量不同。

在本申请实施例中，对于S1201中获取的K个目标图像中的每个目标图像，均可采用如图8实施例所示的方法获得每个目标图像中每个色相范围对应的平均色相和平均饱和度，只是需要注意的是，在获取平均色相和平均饱和度的过程中，K个目标图像中的任意两个目标图像划分的图像块的数量不同，这样才能保证K个目标图像中每个目标图像的每个色相范围对应的图像块不同，进而使得K个目标图像中每个目标图像的每个色相范围对应的平均色相和平均饱和度不同。示例性的，如图10所示，电子设备将待处理图像复制3份，获得3个目标图像（目标图像1、目标图像2和目标图像3），对于每个目标图像，分别按照2×2、4×4、6×6进行图像块划分，即3个目标图像的图像块数量分别为4、16和36，然后按照图3实施例的方法分别对3个目标图像进行处理，即可得到3个目标图像中每个目标图像的每个色相范围对应的平均色相和平均饱和度。

具体实施中，K的数值以及每个目标图像划分的图像块数量可以根据后续调试亮度中所需不同的精度及其他要求进行设置。

S1203：电子设备将K个目标图像中每个色相范围对应的平均色相进行加权，获得每个色相范围对应的最终平均色相。

在本申请实施例中，每个色相范围对应的最终平均色相与K个目标图像中每个色相范围对应的平均色相相关，由步骤S1202可知，K个目标图像中每个色相范围对应的平均色相包括多个（一般每个色相范围对应的平均色相包括K个），而这多个平均色相对于最终平均色相的影响均不相同，因此需要确定每个色相范围对应的每个平均色相的影响系数，即确定每个目标图像中每个色相范围对应的加权系数，根据每个目标图像中每个色相范围对应的加权系数确定每个色相范围对应的最终平均色相。

在一种可能的实现方式中，根据每个目标图像中每个色相范围对应的加权系数确定每个色相范围对应的最终平均色相具体包括：确定每个目标图像中每个色相范围对应的加权系数；将每个目标图像中每个色相范围对应的平均色相与对应的加权系数相乘，获得每个目标图像中每个所述色相范围对应的加权平均色相；将K个目标图像中每个色相范围对应的加权平均色相进行求和，即可得到每个色相范围对应的最终平均色相。

本申请实施例中加权系数的获取方法可参考步骤S903中加权系数获取方法的相关内容，为表述简洁，在此不再进行赘述。

本申请实施例通过加权系数将局部平均色相与全局平均色相进行融合，保证了最终平均色相的结果的全面性与合理性。

S1204：电子设备将K个目标图像中每个色相范围对应的平均饱和度进行加权，获得每个色相范围对应的最终平均饱和度。

在本申请实施例中，每个色相范围对应的最终平均饱和度与K个目标图像中每个色相范围对应的平均饱和度相关，由步骤S1202可知，K个目标图像中每个色相范围对应的平均饱和度包括多个（一般每个色相范围对应的平均饱和度包括K个），而这多个平均饱和度对于最终颜色平均饱和度的影响均不相同，因此需要确定每个色相范围对应的每个平均饱和度的影响系数，即确定每个目标图像中每个色相范围对应的加权系数，根据每个目标图像中每个色相范围对应的加权系数确定每个色相范围对应的最终平均饱和度。

在一种可能的实现方式中，根据每个目标图像中每个色相范围对应的加权系数确定每个色相范围对应的最终平均饱和度具体包括：确定每个目标图像中每个所述色相范围对应的加权系数；将每个目标图像中每个色相范围对应的平均饱和度与对应的加权系数相乘，获得每个目标图像中每个色相范围对应的加权平均饱和度；将K个目标图像中每个色相范围对应的加权平均饱和度进行求和，即可得到每个所述色相范围对应的最终平均饱和度。

本申请实施例中加权系数的获取方法可参考步骤S903中加权系数获取方法的相关内容，为表述简洁，在此不再进行赘述。

本申请实施例通过加权系数将局部平均饱和度与全局平均饱和度进行融合，保证了最终平均饱和度的结果的全面性与合理性。

需要说明的是，步骤S1203与S1204不存在先后顺序，即可先执行步骤S1203，或先执行步骤S1204，也可同时执行步骤S1203与S1204，本申请实施例对此不做具体要求。

下面结合具体实施例对本申请的图像处理方法进行验证。

参见图13a到图13b，为本申请实施例提供的一种图像处理场景示意图。其中图13a为以目标图像51为待处理图像，经过本申请实施例提供的图像处理方法处理后得到图像块的色相分布图，其中每个不同底纹的图像块表示对应不同的色相，图像块上的数值表示具体的色相值。通过图13a可以清楚的看见图5的色相分布情况，图5的色相主要分布在第一色相范围[0°,60°）、第二色相范围[60°,120°）和第四色相范围[180°,240°）。图13b为对图13a处理后获得的不同色相范围对应的颜色亮度影响比例图，可以看见[0°,60°）色相范围的颜色亮度影响比例为21%，[60°,120°）色相范围的颜色亮度影响比例为33%，[120°,180°）色相范围的颜色亮度影响比例为13%，[180°,240°）色相范围的颜色亮度影响比例为30%，[240°,300°）色相范围的颜色亮度影响比例为0%，300°-360°色相范围的颜色亮度影响比例为3%，一般在后续曝光调试过程中，对于颜色亮度影响比例大于20%的色相范围，例如[0°,60°）色相范围、[60°,120°）色相范围和[180°,240°）色相范围，需要重点关注。

参见图14a到图14c，为本申请实施例提供的一种目标图像被划分为不同数量的图像块时不同色相范围对应的平均色相和平均饱和度的分布示意图，其中目标图像为图1中所示的未曝光前的图像。如图14a到图14c所示，当目标图像被划分为36个图像块时，不同色相范围对应的平均色相和平均饱和度明显不同于目标图像被划分为4个图像块时的不同色相范围对应的平均色相和平均饱和度，可见，采用本申请提供的图像处理方法，将目标图像划分为多份，分别对每个目标图像进行处理，获得每个目标图像不同色相范围对应的平均色相和平均饱和度，能很好帮助我们对于图像整体与局部细节、图像颜色相关数值有一个更全面的认知。

需要说明的是，图13a到图13b、图14a到图14c为本申请实施例提供的一种示意性例图，并不构成对本申请保护范围的限制。

应理解，上述举例说明是为了帮助本领域技术人员理解本申请实施例，而非要将本申请实施例限于所例示的具体数值或具体场景。本领域技术人员根据所给出的上述举例说明，显然可以进行各种等价的修改或变化，这样的修改或变化也落入本申请实施例的范围内。

上文结合图1至图14c，详细描述了本申请实施例提供的图像处理方法，下面将详细描述本申请的装置实施例。应理解，本申请实施例中的图像显示设备可以执行前述本申请实施例的各种方法，即以下各种产品的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程。

与上述方法实施例相对应，本申请实施例提供了一种图像处理装置。该图像处理装置包括：划分单元，用于将目标图像划分为多个图像块；第一计算单元，用于分别计算每个图像块的色相和饱和度；第一确定单元，用于根据每个图像块的色相以及色相和亮度的映射关系，确定每个图像块对应的色相亮度影响比例，其中，色相亮度影响比例为色相对亮度的影响比例；第二确定单元，用于根据每个图像块的饱和度以及饱和度和亮度的映射关系，确定每个图像块对应的饱和度亮度影响比例，其中，饱和度亮度影响比例为饱和度对亮度的影响比例；第三确定单元，用于根据每个图像块对应的色相亮度影响比例和饱和度亮度影响比例，确定每个图像块对应的颜色亮度影响比例，其中，颜色亮度影响比例为色相和饱和度对亮度的综合影响比例；第二计算单元，用于根据每个图像块对应的颜色亮度影响比例，计算预设的M个色相范围中每个色相范围对应的图像块的平均颜色亮度影响比例，M≥1。

与上述方法实施例相对应，本申请实施例还提供的了另一种图像处理装置。该图像处理装置包括：划分单元，用于将目标图像划分为多个图像块；第一计算单元，用于分别计算每个图像块的色相和饱和度；第二计算单元，用于根据每个图像块的色相，计算预设的M个色相范围中每个色相范围对应的图像块的平均色相，M≥1；第三计算单元，用于根据每个图像块的饱和度，计算预设的M个色相范围中每个色相范围对应的图像块的平均饱和度。

与上述方法实施例相对应，本申请实施例还提供的了另一种图像处理装置。该图像处理装置包括：复制单元，用于将待处理图像复制K份，获得K个目标图像，K≥2；处理单元，用于采用如图3实施例所示的方法分别对K个目标图像进行处理，获得每个目标图像中每个色相范围对应的平均颜色亮度影响比例，其中，任意两个目标图像划分的图像块的数量不同；加权单元，用于将K个目标图像中每个色相范围对应的平均颜色亮度影响比例进行加权，获得每个色相范围对应的最终颜色亮度影响比例。

与上述方法实施例相对应，本申请实施例还提供的了另一种图像处理装置。该图像处理装置包括：复制单元，用于将待处理图像复制K份，获得K个目标图像，K≥2；处理单元，用于采用如图8实施例所示的方法分别对K个目标图像进行处理，获得每个目标图像中每个色相范围对应的平均色相和平均饱和度，其中，任意两个目标图像划分的图像块的数量不同；第一加权单元，用于将K个目标图像中每个色相范围对应的平均色相进行加权，获得每个色相范围对应的最终平均色相；第二加权单元，用于将K个目标图像中每个色相范围对应的平均饱和度进行加权，获得每个色相范围对应的最终平均饱和度。

应理解，这里的图像处理装置分别以功能单元的形式体现。这里的术语“单元”可以通过软件和/或硬件形式实现，对此不作具体限定。例如，“单元”可以是实现上述功能的软件程序、硬件电路或二者结合。所述硬件电路可能包括应用特有集成电路（applicationspecific integrated circuit，ASIC）、电子电路、用于执行一个或多个软件或固件程序的处理器（例如共享处理器、专有处理器或组处理器等）和存储器、合并逻辑电路和/或其它支持所描述的功能的合适组件。

因此，在本申请的实施例中描述的各示例的单元，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

本申请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中存储有指令，当该指令在计算机上运行时，使得计算机执行本申请实施例图像处理方法的各个步骤。

本申请实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当该计算机程序产品在计算机或任一至少一种处理器上运行时，使得计算机执行本申请实施例图像处理方法的各个步骤。

本申请实施例还提供一种芯片，包括处理器与数据接口，所述处理器通过所述数据接口读取存储器上存储的指令，以执行本申请提供的图像处理方法执行的相应操作和/或流程。

可选地，该芯片还包括存储器，该存储器与该处理器通过电路或电线与存储器连接，处理器用于读取并执行该存储器中的计算机程序。进一步可选地，该芯片还包括通信接口，处理器与该通信接口连接。通信接口用于接收需要处理的数据和/或信息，处理器从该通信接口获取该数据和/或信息，并对该数据和/或信息进行处理。该通信接口可以是输入输出接口。

存储器可以是只读存储器（read-only memory，ROM)、可存储静态信息和指令的其它类型的静态存储设备、随机存取存储器（random access memory，RAM)或可存储信息和指令的其它类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器（electricallyerasable programmable read-only memory，EEPROM）、只读光盘（compact disc read-only memory，CD-ROM）或其他光盘存储、光碟存储（包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等）、磁盘存储介质或者其它磁存储设备，或者还可以是能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其它介质等。

本申请实施例中，“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示单独存在A、同时存在A和B、单独存在B的情况。其中A，B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项”及其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项或复数项的任意组合。例如，a，b和c中的至少一项可以表示：a, b, c, a-b, a-c, b-c,或a-b-c，其中a, b, c可以是单个，也可以是多个。

本领域普通技术人员可以意识到，本文中公开的实施例中描述的各单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，任一功能如果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读取存储介质中。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中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（read-only memory，ROM）、随机存取存储器（random access memory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (26)

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

将目标图像划分为多个图像块；

分别计算每个所述图像块的色相和饱和度；

根据每个所述图像块的色相以及色相和亮度的映射关系，确定每个所述图像块对应的色相亮度影响比例，所述色相亮度影响比例为色相对亮度的影响比例；

根据每个所述图像块的饱和度以及饱和度和亮度的映射关系，确定每个所述图像块对应的饱和度亮度影响比例，所述饱和度亮度影响比例为饱和度对亮度的影响比例；

根据每个所述图像块对应的所述色相亮度影响比例和所述饱和度亮度影响比例，确定每个所述图像块对应的颜色亮度影响比例，所述颜色亮度影响比例为色相和饱和度对亮度的综合影响比例；

根据每个所述图像块对应的颜色亮度影响比例，计算预设的M个色相范围中每个所述色相范围对应的所述图像块的平均颜色亮度影响比例，M≥1。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别计算每个所述图像块的色相和饱和度，包括：

确定每个所述图像块每个像素的RGB值，根据每个所述图像块每个像素的RGB值计算每个所述图像块的RGB值，根据每个所述图像块的RGB值计算每个所述图像块的色相；

确定每个所述图像块每个像素的饱和度值，根据每个所述图像块每个像素的饱和度值计算每个所述图像块的饱和度值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述图像块的色相以及色相和亮度的映射关系，确定每个所述图像块对应的色相亮度影响比例，包括：

根据色相和亮度的映射关系确定预设的M个色相范围中每个所述色相范围对应的色相对亮度的影响值；

根据每个所述图像块的色相确定每个所述图像块对应的预设的色相范围；

根据每个所述图像块对应的预设的色相范围以及每个所述色相范围对应的色相对亮度的影响值确定每个所述图像块对应的色相亮度影响比例。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述图像块对应的预设的色相范围以及每个所述色相范围对应的色相对亮度的影响值确定每个所述图像块对应的色相亮度影响比例，包括：

根据公式确定每个所述图像块对应的色相亮度影响比例;

其中，,/>，,/>，/>为每个所述图像块对应的预设的色相范围的范围大小,/>为每个所述图像块对应的预设的色相范围的最小值，为与每个所述色相范围对应的色相对亮度的影响值，/>为每个所述色相范围对应的所述图像块的色相平均值，/>为每个所述图像块对应的色相亮度影响比例。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述图像块的饱和度以及饱和度和亮度的映射关系，确定每个所述图像块对应的饱和度亮度影响比例，包括：

根据每个所述图像块的饱和度确定每个所述图像块的饱和度与亮度的映射关系，其中，在设定的饱和度范围内，所述饱和度与亮度的映射关系为正相关；

根据每个所述图像块的饱和度与亮度的映射关系确定每个所述图像块对应的饱和度亮度影响比例。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述图像块的饱和度以及饱和度和亮度的映射关系，确定每个所述图像块对应的饱和度亮度影响比例，包括：

根据公式确定每个所述图像块对应的饱和度亮度影响比例；

其中，为每个所述图像块的饱和度，/>为每个所述图像块对应的饱和度亮度影响比例。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述图像块对应的所述色相亮度影响比例和所述饱和度亮度影响比例，确定每个所述图像块对应的颜色亮度影响比例，包括：

将每个所述图像块对应的所述色相亮度影响比例和所述饱和度亮度影响比例相乘，得到每个所述图像块对应的颜色亮度影响比例。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述图像块对应的颜色亮度影响比例，计算预设的M个色相范围中每个所述色相范围对应的所述图像块的平均颜色亮度影响比例，包括：

确定预设的M个色相范围中每个所述色相范围对应的所述图像块；

将同一色相范围内的所述图像块对应的颜色亮度影响比例进行平均值计算，得到预设的M个色相范围中每个所述色相范围对应的所述图像块的平均颜色亮度影响比例。

9.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

将目标图像划分为多个图像块；

分别计算每个所述图像块的色相和饱和度；

根据每个所述图像块的色相，计算预设的M个色相范围中每个所述色相范围对应的所述图像块的平均色相，M≥1；

根据每个所述图像块的饱和度，计算预设的M个所述色相范围中每个所述色相范围对应的所述图像块的平均饱和度。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述图像块的色相，计算预设的M个色相范围中每个所述色相范围对应的所述图像块的平均色相，包括：

确定预设的M个色相范围中每个所述色相范围对应的所述图像块；

将同一色相范围内的所述图像块的色相进行平均值计算，得到预设的M个色相范围中每个所述色相范围对应的所述图像块的平均色相。

11.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述图像块的饱和度，计算预设的M个所述色相范围中每个所述色相范围对应的所述图像块的平均饱和度，包括：

确定预设的M个色相范围中每个所述色相范围对应的所述图像块；

将同一色相范围内的所述图像块的饱和度进行平均值计算，得到预设的M个色相范围中每个所述色相范围对应的所述图像块的平均饱和度。

12.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

将待处理图像复制K份，获得K个目标图像，K≥2；

采用权利要求1-8任一项所述的方法分别对K个所述目标图像进行处理，获得每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的平均颜色亮度影响比例，其中，任意两个所述目标图像划分的图像块的数量不同；

将K个所述目标图像中每个所述色相范围对应的平均颜色亮度影响比例进行加权，获得每个所述色相范围对应的最终颜色亮度影响比例。

13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述将K个所述目标图像中每个所述色相范围对应的平均颜色亮度影响比例进行加权，获得每个所述色相范围对应的最终颜色亮度影响比例，包括：

确定每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的加权系数；

将每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的平均颜色亮度影响比例与对应的加权系数相乘，获得每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的加权颜色亮度影响比例；

将K个所述目标图像中每个所述色相范围对应的加权颜色亮度影响比例进行求和，得到每个所述色相范围对应的最终颜色亮度影响比例。

14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述确定每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的加权系数，包括：

确定K个所述目标图像中每个所述目标图像划分的图像块的数量；

确定K个所述目标图像中每个所述目标图像的每个所述色相范围的图像块的数量；

根据K个所述目标图像中每个所述目标图像划分的图像块的数量和K个所述目标图像中每个所述目标图像的每个所述色相范围的图像块的数量确定每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的加权系数。

15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述根据K个所述目标图像中每个所述目标图像划分的图像块的数量和K个所述目标图像中每个所述目标图像的每个所述色相范围的图像块的数量确定每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的加权系数，包括：

将K个所述目标图像按照K个所述目标图像中每个所述目标图像划分的图像块的数量顺序排列；

根据公式确定每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的加权系数；

其中，A _i 为第i个目标图像划分的图像块的数量；B _i,j 为第i个目标图像中第j个色相范围的图像块的数量，j≤M；Q _i,j 为第i个目标图像中第j个色相范围的加权系数。

16.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

将待处理图像复制K份，获得K个目标图像，K≥2；

采用权利要求9-11任一项所述的方法分别对K个所述目标图像进行处理，获得每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的平均色相和平均饱和度，其中，任意两个所述目标图像划分的图像块的数量不同；

将K个所述目标图像中每个所述色相范围对应的平均色相进行加权，获得每个所述色相范围对应的最终平均色相；

将K个所述目标图像中每个所述色相范围对应的平均饱和度进行加权，获得每个所述色相范围对应的最终平均饱和度。

17.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，所述将K个所述目标图像中每个所述色相范围对应的平均色相进行加权，获得每个所述色相范围对应的最终平均色相，包括：

确定每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的加权系数；

将每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的平均色相与对应的加权系数相乘，获得每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的加权平均色相；

将K个所述目标图像中每个所述色相范围对应的加权平均色相进行求和，得到每个所述色相范围对应的最终平均色相。

18.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，所述将K个所述目标图像中每个所述色相范围对应的平均饱和度进行加权，获得每个所述色相范围对应的最终平均饱和度，包括：

确定每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的加权系数；

将每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的平均饱和度与对应的加权系数相乘，获得每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的加权平均饱和度；

将K个所述目标图像中每个所述色相范围对应的加权平均饱和度进行求和，得到每个所述色相范围对应的最终平均饱和度。

19.根据权利要求17或18所述的方法，其特征在于，所述确定每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的加权系数，包括：

确定K个所述目标图像中每个所述目标图像划分的图像块的数量；

确定K个所述目标图像中每个所述目标图像的每个所述色相范围的图像块的数量；

根据K个所述目标图像中每个所述目标图像划分的图像块的数量和K个所述目标图像中每个所述目标图像的每个所述色相范围的图像块的数量确定每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的加权系数。

20.根据权利要求19所述的方法，其特征在于，所述根据K个所述目标图像中每个所述目标图像划分的图像块的数量和K个所述目标图像中每个所述目标图像的每个所述色相范围的图像块的数量确定每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的加权系数，包括：

将K个所述目标图像按照K个所述目标图像中每个所述目标图像划分的图像块的数量顺序排列；

根据公式确定每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的加权系数；

其中，A _i 为第i个目标图像划分的图像块的数量；B _i,j 为第i个目标图像中第j个色相范围的图像块的数量，j≤M；Q _i,j 为第i个目标图像中第j个色相范围的加权系数。

21.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

划分单元，用于将目标图像划分为多个图像块；

第一计算单元，用于分别计算每个所述图像块的色相和饱和度；

第一确定单元，用于根据每个所述图像块的色相以及色相和亮度的映射关系，确定每个所述图像块对应的色相亮度影响比例，所述色相亮度影响比例为色相对亮度的影响比例；

第二确定单元，用于根据每个所述图像块的饱和度以及饱和度和亮度的映射关系，确定每个所述图像块对应的饱和度亮度影响比例，所述饱和度亮度影响比例为饱和度对亮度的影响比例；

第三确定单元，用于根据每个所述图像块对应的所述色相亮度影响比例和所述饱和度亮度影响比例，确定每个所述图像块对应的颜色亮度影响比例，所述颜色亮度影响比例为色相和饱和度对亮度的综合影响比例；

第二计算单元，用于根据每个所述图像块对应的颜色亮度影响比例，计算预设的M个色相范围中每个所述色相范围对应的所述图像块的平均颜色亮度影响比例，M≥1。

22.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

划分单元，用于将目标图像划分为多个图像块；

第一计算单元，用于分别计算每个所述图像块的色相和饱和度；

第二计算单元，用于根据每个所述图像块的色相，计算预设的M个色相范围中每个所述色相范围对应的所述图像块的平均色相，M≥1；

第三计算单元，用于根据每个所述图像块的饱和度，计算预设的M个所述色相范围中每个所述色相范围对应的所述图像块的平均饱和度。

23.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

复制单元，用于将待处理图像复制K份，获得K个目标图像，K≥2；

处理单元，用于采用权利要求1-8任一项所述的方法分别对K个所述目标图像进行处理，获得每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的平均颜色亮度影响比例，其中，任意两个所述目标图像划分的图像块的数量不同；

加权单元，用于将K个所述目标图像中每个所述色相范围对应的平均颜色亮度影响比例进行加权，获得每个所述色相范围对应的最终颜色亮度影响比例。

24.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

复制单元，用于将待处理图像复制K份，获得K个目标图像，K≥2；

处理单元，用于采用权利要求9-11任一项所述的方法分别对K个所述目标图像进行处理，获得每个所述目标图像中每个所述色相范围对应的平均色相和平均饱和度，其中，任意两个所述目标图像划分的图像块的数量不同；

第一加权单元，用于将K个所述目标图像中每个所述色相范围对应的平均色相进行加权，获得每个所述色相范围对应的最终平均色相；

第二加权单元，用于将K个所述目标图像中每个所述色相范围对应的平均饱和度进行加权，获得每个所述色相范围对应的最终平均饱和度。

25.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；

存储器；

所述存储器中存储有计算机程序，当所述计算机程序被执行时，使得所述图像形成装置执行权利要求1-20任一项所述的方法。

26.一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包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1-20任一项所述的方法。