图像处理方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本技术涉及图像处理领域，具体涉及一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.在现有技术中，针对于显示屏的不同显示画面，往往是采用全局算法的方式，来对整个图像的画面进行改善，从而改变显示画面的观感。
3.但是针对于不同的显示画面，画面中的亮度分布时不一样的，如果采用全局调节画面的方式，会导致画面暗部细节损失，画面亮部过曝等问题。最终导致显示画面的质量较差。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。该图像处理方法能够确定图像的图像类型，针对该图像类型对图像进行调节，从而提升图像质量。
5.第一方面，本技术实施例提供了一种图像处理方法，包括：
6.获取第一图像对应的第一曝光参数和第二曝光参数；
7.根据所述第一曝光参数和第二曝光参数确定所述第一图像对应的图像类型；
8.获取所述第一图像对应的目标直方图及所述目标直方图对应的限制参数；
9.根据所述图像类型、所述目标直方图及所述限制参数对所述第一图像进行亮度调节，以得到第二图像。
10.第二方面，本技术实施例提供了一种图像处理装置，包括:
11.第一获取模块，用于获取第一图像对应的第一曝光参数和第二曝光参数；
12.确定模块，用于根据所述第一曝光参数和第二曝光参数确定所述第一图像对应的图像类型；
13.第二获取模块，用于获取所述第一图像对应的目标直方图及所述目标直方图对应的限制参数；
14.生成模块，用于根据所述图像类型、所述目标直方图及所述限制参数对所述第一图像进行亮度调节，以得到第二图像。
15.第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，存储有可执行程序代码的存储器、与所述存储器耦合的处理器；所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本技术实施例提供的图像处理方法中的步骤。
16.第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有多条指令，所述指令适于处理器进行加载，以执行本技术实施例提供的图像处理方法中的步骤。
17.本技术实施例中，电子设备通过获取第一图像对应的第一曝光参数和第二曝光参数；然后根据第一曝光参数和第二曝光参数确定第一图像对应的图像类型；再获取第一图
像对应的目标直方图及目标直方图对应的限制参数；根据图像类型、目标直方图及限制参数对第一图像进行亮度调节，以得到第二图像。本技术实施例中，通过确定第一图像的图像类型，根据第一图像的图像类型来针对性的对第一图像进行调整，从而使得第一图像的不同区域拥有更加合适的图像亮度，从而得到图像质量更高的第二图像。
附图说明
18.为了更清楚地说明本技术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技术的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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。
19.图1是本技术实施例提供的图像处理方法的第一流程示意图。
20.图2是本技术实施例提供的图像处理方法的第二流程示意图。
21.图3是本技术实施例提供的自适应系数s和自适应阈值p之间对应的s型曲线图。
22.图4是第一图像的图像类型为暗场景图像的调节曲线图。
23.图5是第一图像的图像类型为亮-暗场景图像的调节曲线图。
24.图6是第一图像的图像类型为亮场景图像的调节曲线图。
25.图7是本技术实施例提供的图像处理装置的结构示意图。
26.图8是本技术实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
27.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
28.在相关技术中，为了提升显示屏显示的画面质量，目前常用的做法就是通过采用单一的画面调节方式来调节所有场景下的显示画面。但是由于视频中的画面场景时不断变化的，比如不同的显示区域会发生亮度变化、颜色变化，则会导致不同帧下的图像对应的画面场景可能是不同的。如果仍然采用单一的画面调节方式，会导致调节后的画面对应的显示质量更差。
29.比如，如果单独提升了画面的亮度，不考虑暗部区域，则会导致暗部区域的画面细节丢失。如果单独为了压制高光区域的亮度，则会导致一些区域的亮度不够亮。从而导致最终的显示画面观感较差。
30.为了解决该技术问题，本技术实施例提供了一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。该图像处理方法可以确定第一图像的图像类型，然后根据图像类型对第一图像进行处理，从而提升最终的显示图像的图像质量。
31.需要说明的是，该图像处理方法适用于任何可以对图像进行处理的电子设备，比如电视、智能手机、电脑、平板电脑、智能眼镜、头戴式虚拟设备等电子设备。
32.请参阅图1，图1是本技术实施例提供的图像处理方法的第一流程示意图。该图像处理方法可以包括以下步骤：
33.110、获取第一图像对应的第一曝光参数和第二曝光参数。
34.在获取第一图像对应的第一曝光参数和第二曝光参数之前，电子设备可以先获取初始图像，然后将初始图像的色彩空间转换为hsv(hue,saturation,value)色彩空间，从而得到第一图像。其中，hsv色彩空间中的h为色调，s为饱和度，v为明度(亮度)。
35.初始图像可以是静态图像，比如照片。也可以是动态图像中的某一帧图像，比如视频中的一帧图像。初始图像的颜色空间可以是rgb(red，green，blue)颜色空间。
36.需要说明的是，在将初始图像的色彩空间转换为hsv色彩空间后，可以对第一图像的色调和饱和度信息进行保留不变，后续对第一图像的亮度信息进行处理。
37.在一些实施方式中，电子设备可以获取第一图像对应的第一曝光参数和第二曝光参数，其中第一曝光参数和第二曝光参数为衡量第一图像的图像亮度的参数，通过第一曝光参数和第二曝光参数可以确定出第一图像的整体亮度情况，从而确定出第一图像对应的图像类型。
38.在一些实施方式中，电子设备可以在第一图像中确定多个参考亮度值，然后在第一图像内确定所述多个参考亮度值中每一参考亮度值对应的第一像素数量，最后根据每一参考亮度值及每一参考亮度值对应的第一像素数量确定第一曝光参数。
39.具体的，电子设备可以在多个参考亮度值中确定最大参考亮度值，然后根据最大参考亮度值、每一参考亮度值及每一参考亮度值对应的第一像素数量确定第一曝光参数。
40.比如，第一图像对应的亮度范围为0～255，可以在这个范围内确定出多个参考亮度值，比如在0～255的亮度范围中确定出一个目标亮度范围，比如150～255，在目标亮度范围内的亮度值均可以确定为参考亮度值，其中最大参考亮度值为255，每一个参考亮度值均有对应的像素，比如155这个参考亮度值对应有像素100万个，250这个参考亮度值对应的像素有200万个，电子设备可以统计每个参考亮度值对应的第一像素数量。
41.在一些实施方式中，电子设备可以确定第一图像对应的亮度范围内的多个亮度区间，然后确定多个亮度区间中多个目标亮度区间分别对应的第二像素数量，最后根据多个目标亮度区间分别对应的第二像素数量确定第二曝光参数。
42.例如，电子设备可以先确定出第一图像的初始直方图，然后根据初始直方图确定出第一图像对应的亮度范围，比如第一图像对应的亮度范围为0～255这个亮度范围。然后电子设备在该亮度范围内确定出多个亮度区间，且该多个亮度区间之间相互不重叠。然后确定出每一个亮度区间分别对应的第二像素数量。
43.比如，多个亮度区间可以分为低亮度区间、中亮度区间、高亮度区间。可以确定出低亮度区间对应的第二像素数量，中亮度区间对应的第二像素数量，高亮度区间对应的第二像素数量。然后根据每个亮度区间对应的第二像素数量确定出第二曝光参数。
44.具体的，将中亮度区间对应的第二像素数量和高亮度区间对应的第二像素数量相加，得到第一累加值，然后将该第一累加值除以第一图像中所有像素的数量，则得到第二曝光系数。或者将低亮度区间对应的第二像素数量和中亮度区间对应的第二像素数量相加，得到第二累加值，然后将该第二累加值除以第一图像中所有像素的数量，则得到第二曝光系数。
45.120、根据第一曝光参数和第二曝光参数确定第一图像对应的图像类型。
46.在一些实施方式中，电子设备可以确定第一曝光参数对应的第一权重值以及第二
曝光系数对应的第二权重值，然后根据第一曝光参数、第一权重值、第二曝光参数、第二权重值确定第三曝光参数，最后根据第三曝光系数确定第一图像对应的图像类型。
47.比如，第一权重值为λ，第二权重值为η，其中λ＝1-η，η∈(0,1)。然后利用第一权重值乘以第一曝光参数得到第一乘积，将第二权重值乘以第二曝光参数得到第二乘积，将第一乘积和第二乘积相加得到第三曝光参数。
48.电子设备在确定出第三曝光参数之后，可以在预设参数范围内确定第三曝光参数所属的目标参数范围，最后根据目标参数范围确定第一画面对应的图像类型。
49.比如，先确定出第一亮度参数和第二亮度参数，第一亮度参数和第二亮度参数为预设的参数。其中，当第三曝光参数大于或等于第一亮度参数时，则确定第一图像的图像类型为全暗场景图像。当第三曝光参数大于或等于第二亮度参数，但是第三曝光参数小于第一亮度参数时，则确定第一图像的图像类型为亮-暗场景图像。当第三曝光参数大于或等于零，但是第三曝光参数小于第二亮度参数时，则确定第一图像的图像类型为亮场景图像。
50.需要说明的是，在实际应用中，可以预设多个预设参数范围，每一个预设参数范围都对应一个图像类型，当第三曝光参数落入某一预设参数范围时，则将该预设参数范围对应的图像类型确定为第一图像对应的图像类型。
51.在本技术实施例中，通过第一曝光参数和第二曝光参数来共同确定出第三曝光参数，最终通过第三曝光参数来确定出第一图像的图像类型，能够准确的确定出第一图像的图像类型。
52.130、获取第一图像对应的目标直方图及目标直方图对应的限制参数。
53.在一些实施方式中，电子设备可以先确定出第一图像的初始直方图，该初始直方图为第一图像最原始的能够反映出第一图像的像素亮度分布情况的直方图。然后，对第一图像对应的初始直方图进行平滑处理，得到自适应直方图，再根据自适应直方图确定第一图像对应的目标直方图。
54.其中，对于初始直方图进行平滑处理，得到自适应直方图的过程。电子设备可以采用自适应直方图均衡化(clahe，contrast limited adaptive histogram equalization)的方式来得到自适应直方图。
55.在一些实施方式中，电子设备可以确定初始直方图对应的自适应系数，然后确定初始直方图中的最大值和最小值，最后根据自适应系数、最大值和最小值对初始直方图进行平滑处理，得到自适应直方图。
56.其中，自适应系数可以通过大津算法(ostu)计算而得，比如电子设备通过大津算法得到自适应阈值p，则自适应系数为以自适应高亮保持起始点p为自变量的s型曲线。
57.在获取到自适应直方图之后，可以通过自适应直方图来计算出累计直方图，将累计直方图确定为第一图像对应的目标直方图。其中累计直方图代表图像组成成分在灰度级的累计概率分布情况。
58.140、根据图像类型、目标直方图及限制参数对第一图像进行亮度调节，以得到第二图像。
59.在一些实施方式中，电子设备根据图像类型确定出第一图像对应的目标调节曲线类型，然后根据目标直方图及限制参数确定出目标调节曲线类型对应的自适应调节指数，再根据目标调节曲线类型及自适应调节指数确定目标调节曲线，最后根据目标调节曲线对
第一图像的亮度进行调节，以得到第二图像。
60.比如，每个图像类型都对应一种调节曲线类型，可以先建立图像类型和调节曲线类型之间的映射关系。在确定好第一图像的图像类型之后，可以根据该映射关系确定出目标调节曲线类型。
61.电子设备根据目标直方图及限制参数计算出目标调节曲线类型对应的自适应调节指数，然后将该自适应调节指数确定为该目标调节类型的自适应调节指数，从而得到目标调节曲线。
62.最后，电子设备根据该目标调节曲线对第一图像中每一像素的亮度值进行调整，从而得到第二图像。其中，可以理解为第一图像中每一个像素的亮度值在该目标曲线上均有一映射亮度值，将第一图像中每一像素的亮度值调整为映射亮度值，则整个第一图像中至少部分像素的亮度值则发生改变，从而得到第二图像。
63.可以理解的是，第二图像相对于第一图像拥有更加更好的像素亮度分布。比如在第一图像为亮-暗场景图像时，对第一图像调节之后，则第二图像中暗部区域的像素亮度发生改变之后，能够更好的体现出暗部区域的细节，即暗部区域能够看的更清楚。同时第二图像中亮部区域可以保持其亮度不进行调节，从而防止亮部区域发生过曝的情况。
64.需要说明的是，针对于不同的图像类型，均有对应的调节曲线类型来对第一图像的像素的亮度进行调节，从而得到亮度分布更好的第二图像，该第二图像拥有更好的图像质量。
65.在一些实施方式中，在生成第二图像的过程中，可以将第一图像的每一像素对应的色调、饱和度和每一像素对应的映射亮度值来生成第二图像。第二图像相对于第一图像仅仅是像素的亮度分布情况更好，而第二图像的色调和饱和度与第一图像相同，从而尽量保证第二图像和第一图像在色彩上的观感一致性。
66.在一些实施方式中，在电子设备得到第二图像之后，将第二图像的色彩空间转换为rgb色彩空间，以得到目标输出图像。
67.在本技术实施例中，电子设备通过获取第一图像对应的第一曝光参数和第二曝光参数；然后根据第一曝光参数和第二曝光参数确定第一图像对应的图像类型；再获取第一图像对应的目标直方图及目标直方图对应的限制参数；根据图像类型、目标直方图及限制参数对第一图像进行亮度调节，以得到第二图像。本技术实施例中，通过确定第一图像的图像类型，根据第一图像的图像类型来针对性的对第一图像进行调整，从而使得第一图像的不同区域拥有更加合适的图像亮度，从而得到图像质量更高的第二图像。
68.请参阅图2，图2是本技术实施例提供的图像处理方法的第二流程示意图。其中，该图像处理方法可以包括以下步骤：
69.201、在第一图像中确定多个参考亮度值，在第一图像内确定多个参考亮度值中每一参考亮度值对应的第一像素数量。
70.在一些实施方式中，可以先确定出第一图像对应的亮度范围，比如，第一图像对应的亮度范围为0～255，可以在这个范围内确定出多个参考亮度值，比如在0～255的亮度范围中确定出一个目标亮度范围，比如150～255，在目标亮度范围内的亮度值均可以确定为参考亮度值，其中最大参考亮度值为255，每一个参考亮度值均有对应的像素，比如155这个参考亮度值对应有像素100万个，250这个参考亮度值对应的像素有200万个，电子设备可以
统计每个参考亮度值对应的第一像素数量。
71.202、根据每一参考亮度值及每一参考亮度值对应的第一像素数量确定第一曝光参数。
72.具体的，电子设备可以在多个参考亮度值中确定最大参考亮度值，然后根据最大参考亮度值、每一参考亮度值及每一参考亮度值对应的第一像素数量确定第一曝光参数。
73.比如，电子设备可以将每一参考亮度值乘以每一参考亮度值对应的第一像素数量，得到第一乘积，然后将多个参考亮度值对应的第一乘积相加，得到第一累加值。同时，电子设备将每一参考亮度值对应的第一像素数量累加，得到第二累加值。最终将第一累加值除以最大参考亮度值，再除以第一累加值，则得到第一曝光参数。
74.具体请参考第一曝光系数计算公式：
[0075][0076]
其中，exp为第一曝光系数，l为最大参考亮度值，k为参考亮度值，h(k)为参考亮度值对应的第一像素数量。其中，k在第一图像对应的亮度范围内，比如第一图像的亮度范围为0～l，则k在0～l范围内。
[0077]
203、确定第一图像对应的亮度范围内的多个亮度区间，确定多个亮度区间中多个目标亮度区间分别对应的第二像素数量。
[0078]
例如，电子设备可以先确定出第一图像的初始直方图，然后根据初始直方图确定出第一图像对应的亮度范围，比如第一图像对应的亮度范围为0～255这个亮度范围。然后电子设备在该亮度范围内确定出多个亮度区间，且该多个亮度区间之间相互不重叠。然后确定出每一个亮度区间分别对应的第二像素数量。
[0079]
具体的，电子设备可以确定第一图像对应的第一曝光阈值和第二曝光阈值，然后根据第一曝光阈值和第二曝光阈值在第一图像对应的亮度范围内确定多个亮度区间。
[0080]
比如，第一曝光阈值和第二曝光阈值是认为设定的，第一曝光阈值和第二曝光阈值在第一图像对应的亮度范围内。[0,t1]这个亮度区间为低亮度区间，(t1,t2)这个亮度区间为中亮度区间，(t2,l]这个亮度区间为高亮度区间。其中l的值可以是255。
[0081]
204、根据多个目标亮度区间分别对应的第二像素数量确定第二曝光参数，根据第一曝光参数和第二曝光参数确定第一图像对应的图像类型。
[0082]
电子设备可以确定低亮度区间对应的第二像素数量为m1，确定中亮度区间对应的第二像素数量为m2，确定高亮度区间对应的第二像素数量为m3。
[0083]
在一些实施方式中，电子设备可以将低亮度区间对应的第二像素数量m1和中亮度区间对应的第二像素数量m2相加，得到第二曝光参数。
[0084]
在一些实施方式中，电子设备可以根据第一曝光参数和第二曝光参数确定第一图像对应的图像类型。
[0085]
具体的，电子设备可以确定第一曝光参数对应的第一权重值以及第二曝光系数对应的第二权重值，然后根据第一曝光参数、第一权重值、第二曝光参数、第二权重值确定第三曝光参数，最后根据第三曝光系数确定第一图像对应的图像类型。
[0086]
比如，第一权重值为λ，第二权重值为η，其中λ＝1-η，η∈(0,1)。然后利用第一权重
值乘以第一曝光参数得到第一乘积，将第二权重值乘以第二曝光参数得到第二乘积，将第一乘积和第二乘积相加得到第三曝光参数。
[0087]
电子设备在确定出第三曝光参数之后，可以在预设参数范围内确定第三曝光参数所属的目标参数范围，最后根据目标参数范围确定第一画面对应的图像类型。
[0088]
比如，先确定出第一亮度参数和第二亮度参数，第一亮度参数和第二亮度参数为预设的参数。其中，当第三曝光参数大于或等于第一亮度参数时，则确定第一图像的图像类型为全暗场景图像。当第三曝光参数大于或等于第二亮度参数，但是第三曝光参数小于第一亮度参数时，则确定第一图像的图像类型为亮-暗场景图像。当第三曝光参数大于或等于零，但是第三曝光参数小于第二亮度参数时，则确定第一图像的图像类型为亮场景图像。
[0089]
需要说明的是，在实际应用中，可以预设多个预设参数范围，每一个预设参数范围都对应一个图像类型，当第三曝光参数落入某一预设参数范围时，则将该预设参数范围对应的图像类型确定为第一图像对应的图像类型。
[0090]
在本技术实施例中，通过第一曝光参数和第二曝光参数来共同确定出第三曝光参数，最终通过第三曝光参数来确定出第一图像的图像类型，能够准确的确定出第一图像的图像类型。
[0091]
205、对第一图像对应的初始直方图进行平滑处理，得到自适应直方图。
[0092]
在一些实施方式中，电子设备可以确定初始直方图对应的自适应系数，然后确定初始直方图中的最大值和最小值，最后根据自适应系数、最大值和最小值对初始直方图进行平滑处理，得到自适应直方图。
[0093]
具体的，请参考自适应平滑公式，通过自适应平滑公式来对初始直方图进行平滑处理，得到自适应直方图。自适应平滑公式如下：
[0094][0095]
s＝f
smooth
(p)
[0096]
其中，hw(l)为自适应直方图对应的函数，h
max
为初始直方图中的最大值，h
min
为初始直方图中的最小值，h(l)为初始直方图对应的函数。s为自适应系数。
[0097]
其中，自适应系数可以通过大津算法(ostu)计算而得，比如电子设备通过大津算法得到自适应阈值p，则自适应系数为以自适应高亮保持起始点p为自变量的s型曲线。
[0098]
具体的，请一并参阅图3，图3是本技术实施例提供的自适应系数s和自适应阈值p之间对应的s型曲线图。其中s
max
为自适应系数s的最大值，s
min
为自适应系数s的最小值。横轴为自适应阈值p，纵轴为自适应系数s。由图3可知，当p值增大时，自适应系数s会逐渐减小。f
smooth
(p)为图3中所示的s型曲线。
[0099]
通过上述方式，则完成对初始直方图的自适应平滑处理，从而得到自适应直方图。
[0100]
206、根据自适应直方图确定第一图像对应的目标直方图。
[0101]
在一些实施方式中，电子设备通过累计直方图计算公式来确定自适应直方图对应的目标直方图，其中目标直方图就是累计直方图。
[0102]
累计直方图计算公式如下：
[0103][0104]
其中cdfw(l)为累计直方图对应的函数，j为0～l范围内对应的一个亮度值，为自适应直方图中0～l范围内的亮度值的累加值，∑hw(l)为0～l范围内自适应直方图中的亮度值的累加值。
[0105]
其中，累计直方图代表图像组成成分在灰度级的累计概率分布情况。
[0106]
207、将多个目标亮度区间分别对应的第二像素数量相加得到第三像素数量。
[0107]
由步骤203可知，在多个亮度区间中，每一亮度区间对应有第二像素数量。其中，可以将低亮度区间和中亮度区间确定为目标亮度区间。然后确定低亮度区间对应的第二像素数量为m1，确定中亮度区间对应的第二像素数量为m2。
[0108]
将低亮度区间对应的第二像素数量m1和中亮度区间对应的第二像素数量m2相加，得到第三像素数量。
[0109]
208、根据第三像素数量、第一预设系数和第二预设系数确定目标直方图对应的限制参数。
[0110]
其中，可以确定第一预设系数和第二预设系数，第一预设系数和第二预设系数是预先设置的。然后将第三像素数量和第一预设系数相加得到和值，再将该和值除以第二预设系数，则得到目标直方图对应的限制参数。
[0111]
具体可以采用如下限制参数计算公式计算：
[0112][0113]
其中limit为限制参数，fm为中亮度区间对应的第二像素数量m2，fh为高亮度区间对应的第二像素数量m1，α为第一预设系数，β为第二预设系数。
[0114]
209、根据图像类型确定出第一图像对应的目标调节曲线类型。
[0115]
在一些实施方式中，电子设备根据图像类型确定出第一图像对应的目标调节曲线类型，然后根据目标直方图及限制参数确定出目标调节曲线类型对应的自适应调节指数，再根据目标调节曲线类型及自适应调节指数确定目标调节曲线，最后根据目标调节曲线对第一图像的亮度进行调节，以得到第二图像。
[0116]
比如，每个图像类型都对应一种调节曲线类型，可以先建立图像类型和调节曲线类型之间的映射关系。在确定好第一图像的图像类型之后，可以根据该映射关系确定出目标调节曲线类型。
[0117]
210、根据目标直方图及限制参数确定出目标调节曲线类型对应的自适应调节指数。
[0118]
又比如，暗画面场景图像对应有一种调节曲线类型，亮-暗场景画面对应有一种调节曲线类型，亮画面场景图像对应有一种调节曲线类型。但是每一调节曲线类型均对应有一自适应调节指数。
[0119]
具体的，可以根据目标直方图和限制参数确定出自适应指数。
[0120]
具体通过如下自适应指数计算公式计算：
[0121]rw
(l)＝max(limit,1-cdfw(l))
[0122]
其中，rw(l)为自适应指数，limit为限制参数，cdfw(l)为目标直方图对应的函数。其中，当自适应指数在0～1的范围内时，则处理后的图像像素的亮度值增加，比如第一图像经过该自适应指数处理后，得到的第二图像像素的亮度值更高。当自适应指数在大于1的范围内时，则处理后的图像像素的亮度值降低，比如第一图像经过该自适应指数处理后，得到的第二图像像素的亮度值更低。
[0123]
211、根据目标调节曲线类型及自适应调节指数确定目标调节曲线。
[0124]
在一些实施方式中，在确定出第一图像对应的目标调节曲线类型之后，可以将该自适应指数作为其对应的自适应指数，从而得到目标调节曲线。
[0125]
比如，当第一图像的图像类型为暗画面场景图像时，则第一图像对应的目标调节曲线为：
[0126][0127]
比如，当第一图像的图像类型为亮-暗画面场景图像时，则第一图像对应的目标调节曲线为：
[0128][0129]
比如，当第一图像的图像类型为亮画面场景图像时，则第一图像对应的目标调节曲线为：
[0130][0131]
其中，l为具体的亮度值，n为低亮噪声抑制的端点亮度值。低亮噪声抑制函数fn(1)在0-n这个亮度值范围内有效，抑制第一图像处理过程中的图像的噪声，防止噪声被增强，从而增加最终生成的第二图像的图像质量。
[0132]
p为高亮亮度保持权重函数高亮区间端点，高亮亮度保持函数f
p
(l)在p-l的亮度范围有效，其中l为最大亮度值(255)，从而在第一图像处理过程中保持图像高亮的区域的亮度，防止对比度增强后高亮的区域过曝的问题。
[0133]
212、根据目标调节曲线对第一图像的亮度进行调节，以得到第二图像。
[0134]
电子设备根据该目标调节曲线对第一图像中每一像素的亮度值进行调整，从而得到第二图像。其中，可以理解为第一图像中每一个像素的亮度值在该目标曲线上均有一映射亮度值，将第一图像中每一像素的亮度值调整为映射亮度值，则整个第一图像中至少部分像素的亮度值则发生改变，从而得到第二图像。
[0135]
需要说明的是，针对于不同的图像类型，均有对应的调节曲线类型来对第一图像的像素的亮度进行调节，从而得到亮度分布更好的第二图像，该第二图像拥有更好的图像质量。
[0136]
具体的，当第一图像的图像类型为暗场景图像时，对应的调节曲线如图4所示，图4为第一图像的图像类型为暗场景图像的调节曲线图。
[0137]
其中，横轴为第一图像的亮度值，纵轴为第二图像的亮度值。曲线x1为第一图像对应的目标调节曲线，曲线x2线性灰阶映射曲线，曲线x3为0～n亮度范围内未经低亮噪声处理的灰阶映射曲线，曲线x4为0～n亮度范围内经低亮噪声处理的灰阶映射曲线。
[0138]
由图4可知，当第一图像的图像类型为暗场景图像时，则对0～n亮度范围内的亮度进行低亮度压制，从而降低该亮度范围内像素的亮度，从而消除低亮度噪声，而针对于n～255范围内，可以对该亮度范围内的像素进行亮度调亮，从而增加画面亮度。
[0139]
当第一图像的图像类型为亮-暗场景图像时，对应的调节曲线如图5所示，图5为第一图像的图像类型为亮-暗场景图像的调节曲线图。
[0140]
其中，横轴为第一图像的亮度值，纵轴为第二图像的亮度值。曲线y1为第一图像对应的目标调节曲线，曲线y2为0～n亮度范围内未经低亮噪声处理的灰阶映射曲线，曲线y3为0～n亮度范围内经低亮噪声处理的灰阶映射曲线。曲线y4为为p～255亮度范围内未经高亮亮度保持处理的灰阶映射曲线，曲线y5为p～255亮度范围内经高亮亮度保持处理的灰阶映射曲线，曲线y6为线性灰阶映射曲线。
[0141]
由图5可知，当第一图像的图像类型为亮-暗场景图像时，则对0～n亮度范围内的亮度进行低亮度压制，从而降低该亮度范围内像素的亮度，从而消除低亮度噪声。在p～255亮度范围内则对第一图像的高亮度区域进行亮度保持，防止高亮度区域的亮度变低，导致高亮度区域的亮度偏暗。从而得到第二图像，使得第二图像低亮度区域没有噪点，高亮度区域亮度保持，从而增加第二图像的对比度，提升第二图像的图像质量。
[0142]
当第一图像的图像类型为亮场景图像时，对应的调节曲线如图6所示，图6为第一图像的图像类型为亮场景图像的调节曲线图。
[0143]
其中，横轴为第一图像的亮度值，纵轴为第二图像的亮度值。曲线z1为第一图像对应的目标调节曲线，曲线z2为线性灰阶映射曲线，曲线z3为p～255亮度范围内未经高亮亮度压制处理的灰阶映射曲线。曲线z4为p～255亮度范围内经高亮亮度压制处理的灰阶映射曲线。
[0144]
由图6可知，当第一图像的图像类型为亮场景图像时，则对p～255亮度范围内进行高亮度压制，防止图像过亮导致画面过曝，从而使得生成的第二图像拥有良好的图像质量。
[0145]
由上述可知，在本技术实施例中，电子设备在第一图像中确定多个参考亮度值，在第一图像内确定多个参考亮度值中每一参考亮度值对应的第一像素数量。然后根据每一参考亮度值及每一参考亮度值对应的第一像素数量确定第一曝光参数，确定第一图像对应的亮度范围内的多个亮度区间，确定多个亮度区间中多个目标亮度区间分别对应的第二像素
数量，根据多个目标亮度区间分别对应的第二像素数量确定第二曝光参数，根据第一曝光参数和第二曝光参数确定第一图像对应的图像类型。
[0146]
电子设备再对第一图像对应的初始直方图进行平滑处理，得到自适应直方图，根据自适应直方图确定第一图像对应的目标直方图，将多个目标亮度区间分别对应的第二像素数量相加得到第三像素数量，根据第三像素数量、第一预设系数和第二预设系数确定目标直方图对应的限制参数。
[0147]
最后根据图像类型确定出第一图像对应的目标调节曲线类型，根据目标直方图及限制参数确定出目标调节曲线类型对应的自适应调节指数，根据目标调节曲线类型及自适应调节指数确定目标调节曲线，根据目标调节曲线对第一图像的亮度进行调节，以得到第二图像。
[0148]
从而根据第一图像实际的图像类型来确定出对应的目标调节曲线，根据目标调节曲线对第一图像的不同亮度值范围的像素进行亮度调节，从而生成第二图像，第二图像拥有更好的图像质量。
[0149]
请参阅图7，图7是本技术实施例提供的图像处理装置的结构示意图。其中该图像处理装置包括：
[0150]
第一获取模块310，用于获取第一图像对应的第一曝光参数和第二曝光参数。
[0151]
第一获取模块310还用于在所述第一图像中确定多个参考亮度值；在所述第一图像内确定所述多个参考亮度值中每一参考亮度值对应的第一像素数量；根据所述每一参考亮度值及所述每一参考亮度值对应的第一像素数量确定所述第一曝光参数。
[0152]
第一获取模块310还用于在所述多个参考亮度值中确定最大参考亮度值；根据所述最大参考亮度值、所述每一参考亮度值及所述每一参考亮度值对应的第一像素数量确定所述第一曝光参数。
[0153]
第一获取模块310还用于确定所述第一图像对应的亮度范围内的多个亮度区间；确定所述多个亮度区间中多个目标亮度区间分别对应的第二像素数量；根据所述多个目标亮度区间分别对应的第二像素数量确定所述第二曝光参数。
[0154]
确定模块320，用于根据所述第一曝光参数和第二曝光参数确定所述第一图像对应的图像类型。
[0155]
确定模块320还用于确定所述第一曝光参数对应的第一权重值以及所述第二曝光系数对应的第二权重值；根据所述第一曝光参数、第一权重值、第二曝光参数、第二权重值确定第三曝光参数；根据所述第三曝光系数确定所述第一图像对应的图像类型。
[0156]
确定模块320还用于在预设参数范围内确定所述第三曝光参数所属的目标参数范围；根据所述目标参数范围确定所述第一画面对应的图像类型。
[0157]
第二获取模块330，用于获取所述第一图像对应的目标直方图及所述目标直方图对应的限制参数。
[0158]
第二获取模块330还用于对所述第一图像对应的初始直方图进行平滑处理，得到自适应直方图；根据所述自适应直方图确定所述第一图像对应的目标直方图。
[0159]
第二获取模块330还用于确定所述初始直方图对应的自适应系数；确定所述初始直方图中的最大值和最小值；根据所述自适应系数、所述最大值和所述最小值对所述初始直方图进行平滑处理，得到所述自适应直方图。
[0160]
生成模块340，用于根据所述图像类型、所述目标直方图及所述限制参数对所述第一图像进行亮度调节，以得到第二图像。
[0161]
生成模块340还用于根据所述图像类型确定出所述第一图像对应的目标调节曲线类型；根据所述目标直方图及所述限制参数确定出所述目标调节曲线类型对应的自适应调节指数；根据所述目标调节曲线类型及所述自适应调节指数确定目标调节曲线；根据所述目标调节曲线对所述第一图像的亮度进行调节，以得到所述第二图像。
[0162]
本技术实施例中，电子设备通过获取第一图像对应的第一曝光参数和第二曝光参数；然后根据第一曝光参数和第二曝光参数确定第一图像对应的图像类型；再获取第一图像对应的目标直方图及目标直方图对应的限制参数；根据图像类型、目标直方图及限制参数对第一图像进行亮度调节，以得到第二图像。本技术实施例中，通过确定第一图像的图像类型，根据第一图像的图像类型来针对性的对第一图像进行调整，从而使得第一图像的不同区域拥有更加合适的图像亮度，从而得到图像质量更高的第二图像。
[0163]
相应的，本技术实施例还提供一种电子设备，如图8所示，该电子设备可以输入单元401、显示单元402、包括有一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器403、传感器405、包括有一个或者一个以上处理核心的处理器404、以及电源406等部件。本领域技术人员可以理解，图8中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，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。其中：
[0164]
输入单元401可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。具体地，在一个具体的实施例中，输入单元401可包括触敏表面以及其他输入设备。触敏表面，也称为触摸显示屏或者触控板，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触敏表面上或在触敏表面附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触敏表面可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器404，并能接收处理器404发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触敏表面。除了触敏表面，输入单元401还可以包括其他输入设备。具体地，其他输入设备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、操作杆等中的一种或多种。
[0165]
显示单元402可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及电子设备的各种图形用户接口，这些图形用户接口可以由图形、文本、图标、视频和其任意组合来构成。显示单元402可包括显示面板，可选的，可以采用液晶显示器(lcd，liquid crystal display)、有机发光二极管(oled，organic light-emitting diode)等形式来配置显示面板。进一步的，触敏表面可覆盖显示面板，当触敏表面检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器404以确定触摸事件的类型，随后处理器404根据触摸事件的类型在显示面板上提供相应的视觉输出。虽然在图8中，触敏表面与显示面板是作为两个独立的部件来实现输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触敏表面与显示面板集成而实现输入和输出功能。
[0166]
存储器403可用于存储软件程序以及模块，处理器404通过运行存储在存储器403
的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器403可主要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(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据电子设备的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器403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、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器403还可以包括存储器控制器，以提供处理器404和输入单元401对存储器403的访问。
[0167]
电子设备还可包括至少一种传感器405，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板的亮度，接近传感器可在电子设备移动到耳边时，关闭显示面板和/或背光。作为运动传感器的一种，重力加速度传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别电子设备姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于电子设备还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
[0168]
处理器404是电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器403内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器403内的数据，执行电子设备的各种功能和处理数据，从而对电子设备进行整体监控。可选的，处理器404可包括一个或多个处理核心；优选的，处理器404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404中。
[0169]
电子设备还包括给各个部件供电的电源406(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理系统与处理器404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。电源406还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。
[0170]
尽管未示出，电子设备还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。具体在本实施例中，电子设备中的处理器404会按照如下的指令，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的可执行文件加载到存储器403中，并由处理器404来运行存储在存储器403中的应用程序，从而实现各种功能：
[0171]
获取第一图像对应的第一曝光参数和第二曝光参数；
[0172]
根据所述第一曝光参数和第二曝光参数确定所述第一图像对应的图像类型；
[0173]
获取所述第一图像对应的目标直方图及所述目标直方图对应的限制参数；
[0174]
根据所述图像类型、所述目标直方图及所述限制参数对所述第一图像进行亮度调节，以得到第二图像。
[0175]
本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。
[0176]
为此，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，该指令能够被处理器进行加载，以执行本技术实施例所提供的任一种图像处理方法中的步骤。例
如，该指令可以执行如下步骤：
[0177]
获取第一图像对应的第一曝光参数和第二曝光参数；
[0178]
根据所述第一曝光参数和第二曝光参数确定所述第一图像对应的图像类型；
[0179]
获取所述第一图像对应的目标直方图及所述目标直方图对应的限制参数；
[0180]
根据所述图像类型、所述目标直方图及所述限制参数对所述第一图像进行亮度调节，以得到第二图像。
[0181]
以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。
[0182]
其中，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)、磁盘或光盘等。
[0183]
由于该存储介质中所存储的指令，可以执行本技术实施例所提供的任一种图像处理方法中的步骤，因此，可以实现本技术实施例所提供的任一种图像处理方法所能实现的有益效果，详见前面的实施例，在此不再赘述。
[0184]
以上对本技术实施例所提供的一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本技术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技术的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本技术的思想，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技术的限制。