图像处理方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本公开涉及但不限于相机自动曝光技术领域，尤其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.目前，在照相技术中，通常仅辨认出前景和后景，并针对前景的图像亮度推导出闪光灯强度及曝光参数。但是，对于在闪光模式下，无法获得较好的图像质量的图像；且图像中具有不同目标对象，不同目标对象有远有近，而目前也无法实现针对不同目标对象具有不同目标亮度值的需求。


技术实现要素：

3.本公开提供一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。
4.根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像处理方法，所述方法包括：
5.确定当前采集的第一图像的反射指数及环境亮度；
6.基于所述环境亮度、所述反射指数及多目标优化模型，获得满足优化条件的闪光灯强度及曝光参数；
7.基于满足优化条件的所述闪光灯强度及所述曝光参数，进行第二图像采集。
8.上述方案中，满足所述优化条件的闪光灯强度，小于或等于闪光灯强度阈值的上限值且大于或等于所述闪光灯强度阈值的下限值；
9.和/或，
10.满足所述优化条件的曝光参数，小于或等于曝光参数阈值范围的上限值且大于或等于所述曝光参数阈值的下限值。
11.上述方案中，所述方法还包括：
12.确定所述第一图像的k个目标区域；所述k为大于1的整数；
13.所述确定当前采集的第一图像的反射指数及环境亮度，包括：
14.确定当前采集所述第一图像的第1至第k个所述目标区域的所述反射指数及所述环境亮度；其中，所述第1至第k个所述目标区域的所述反射指数和所述环境亮度的至少部分，用于确定满足优化条件的闪光灯强度及曝光参数。
15.上述方案中，所述确定第一图像的k个目标区域，包括以下之一：
16.基于所述第一图像中包括的k个目标对象，确定所述第一图像中与k个所述目标对象对应的k个所述目标区域；
17.将所述第一图像划分为k个所述目标区域。
18.上述方案中，所述方法还包括：
19.基于所述第一图像的反射指数分布，确定所述第一图像中包括的k个目标对象；其中，不同的所述目标对象所对应的所述反射指数不同。
20.上述方案中，所述基于所述环境亮度、所述反射指数及多目标优化模型，获得满足
优化条件的闪光灯强度及曝光参数，包括：
21.将第1至第k个所述目标区域中任意至少两个所述目标区域的所述环境亮度、所述反射指数以及目标亮度值，对应输入到所述多目标优化模型的目标函数中，获得满足所述优化条件的所述闪光灯强度及所述曝光参数。
22.上述方案中，所述目标函数，包括非线性最优问题函数；
23.所述将第1至第k个所述目标区域中任意至少两个所述目标区域的所述环境亮度、所述反射指数以及目标亮度值，对应输入到所述多目标优化模型的目标函数中，获得满足所述优化条件的所述闪光灯强度及所述曝光参数，包括：
24.将第i个目标区域的所述环境亮度ii、所述反射指数ri、与所述目标亮度值li输入、以及第j个目标区域的所述环境亮度ij、所述反射指数rj、及所述目标亮度值lj输入非线性最优问题函数中；
25.解析所述获得满足所述优化条件的所述闪光灯强度及所述曝光参数；
26.其中，所述i及所述j均为大于0且小于或等于k的整数，所述i与所述j不同。
27.上述方案中，所述目标函数，包括线性函数；
28.所述将第1至第k个所述目标区域中任意至少两个所述目标区域的所述环境亮度、所述反射指数以及目标亮度值，对应输入到所述多目标优化模型的目标函数中，获得满足所述优化条件的所述闪光灯强度及所述曝光参数，包括：
29.将第i个目标区域的所述环境亮度ii、所述反射指数ri、及所述目标亮度值li输入到线性函数(ii ri×
c)
×
e＝li中；
30.以及将第j个目标区域的所述环境亮度ij、所述反射指数rj、及所述目标亮度值lj输入到线性函数(ij rj×
c)
×
e＝lj中；
31.解析所述(ii ri×
c)
×
e＝li及所述(ij rj×
c)
×
e＝lj，获得满足优化条件的所述闪光灯强度c及所述曝光参数e；
32.其中，所述i及所述j均为大于0且小于或等于k的整数，所述i与所述j不同。
33.根据本公开实施例的第二方面，提供一种图像处理装置，其特征在于，所述装置包括：
34.确定模块，用于确定当前采集的第一图像的反射指数及环境亮度；
35.处理模块，用于基于所述环境亮度、所述反射指数及多目标优化模型，获得满足优化条件的闪光灯强度及曝光参数；
36.采集模块，用于基于满足优化条件的所述闪光灯强度及所述曝光参数，进行第二图像采集。
37.上述方案中，满足所述优化条件的闪光灯强度，小于或等于闪光灯强度阈值的上限值且大于或等于所述闪光灯强度阈值的下限值；
38.和/或，
39.满足所述优化条件的曝光参数，小于或等于曝光参数阈值范围的上限值且大于或
等于所述曝光参数阈值的下限值。
40.上述方案中，所述确定模块，用于确定所述第一图像的k个目标区域；所述k为大于1的整数；
41.所述确定模块，用于确定当前采集所述第一图像的第1至第k个所述目标区域的所述反射指数及所述环境亮度；其中，所述第1至第k个所述目标区域的所述反射指数和所述环境亮度的至少部分，用于确定满足优化条件的闪光灯强度及曝光参数。
42.上述方案中，所述确定模块，用于基于所述第一图像中包括的k个目标对象，确定所述第一图像中与k个所述目标对象的k个所述目标区域；
43.或者，
44.所述确定模块，用于将所述第一图像划分为k个所述目标区域。
45.上述方案中，所述确定模块，用于基于所述第一图像的反射指数分布，确定所述第一图像中包括的k个目标对象；其中，不同的所述目标对象所对应的所述反射指数不同。
46.上述方案中，所述处理模块，用于将第1至第k个所述目标区域中任意至少两个所述目标区域的所述环境亮度、所述反射指数以及目标亮度值，对应输入到所述多目标优化模型的目标函数中，获得满足所述优化条件的所述闪光灯强度及所述曝光参数。
47.上述方案中，所述目标函数，包括非线性最优问题函数；
48.所述将第1至第k个所述目标区域中任意至少两个所述目标区域的所述环境亮度、所述反射指数以及目标亮度值，对应输入到所述多目标优化模型的目标函数中，获得满足所述优化条件的所述闪光灯强度及所述曝光参数，包括：
49.将第i个目标区域的所述环境亮度ii、所述反射指数ri、与所述目标亮度值li输入、以及第j个目标区域的所述环境亮度ij、所述反射指数rj、及所述目标亮度值lj输入非线性最优问题函数中；
50.解析所述获得满足所述优化条件的所述闪光灯强度及所述曝光参数；
51.其中，所述i及所述j均为大于0且小于或等于k的整数，所述i与所述j不同。
52.上述方案中，所述目标函数，包括线性函数；
53.所述将第1至第k个所述目标区域中任意至少两个所述目标区域的所述环境亮度、所述反射指数以及目标亮度值，对应输入到所述多目标优化模型的目标函数中，获得满足所述优化条件的所述闪光灯强度及所述曝光参数，包括：
54.将第i个目标区域的所述环境亮度ii、所述反射指数ri、及所述目标亮度值li输入到线性函数(ii ri×
c)
×
e＝li中；
55.以及将第j个目标区域的所述环境亮度ij、所述反射指数rj、及所述目标亮度值lj输入到线性函数(ij rj×
c)
×
e＝lj中；
56.解析所述(ii ri×
c)
×
e＝li及所述(ij rj×
c)
×
e＝lj，获得满足优化条件的所述闪光灯强度c及所述曝光参数e；
57.其中，所述i及所述j均为大于0且小于或等于k的整数，所述i与所述j不同。
58.根据本公开的第三方面，提供一种电子设备，包括：
59.处理器；
60.用于存储处理器可执行指令的存储器；
61.其中，所述处理器被配置为：用于运行所述可执行指令时，实现本公开任意实施例所述的图像处理方法。
62.根据本公开的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有可执行程序，其中，所述可执行程序被处理器执行时实现本公开任意实施例所述的图像处理方法。
63.本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
64.在本公开实施例中，可以获取当前采集的第一图像的反射指数以及环境亮度，基于反射指数及环境亮度及目标优化模型，获取满足优化条件的闪光灯强度及曝光参数，即能够获取到优化后的闪光灯强度及曝光参数。如此，本公开实施例基于满足优化条件的闪光灯强度及曝光参数采集第二图像时，即采用优化后的闪光灯强度及曝光参数采集第二图像，相对于直接采用优化前的闪光灯强度及曝光参数在当前的环境采集的图像，能够提高第二图像的图像质量，例如包括但不限于：获取到满足目标亮度值的所述第二图像。
65.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
66.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
67.图1是根据一示例性实施例示出的一种图像处理方法的示意图。
68.图2是根据一示例性实施例示出的一种图像处理方法的流程图。
69.图3是根据一示例性实施例示出的一种第一图像的各区域的示意图。
70.图4是根据一示例性实施例示出的一种各区域的反射指数及环境亮度的示意图。
71.图5是根据一示例性实施例示出的一种图像处理方法的流程图。
72.图6是根据一示例性实施例示出的一种图像处理装置的框图。
73.图7是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
具体实施方式
74.这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
75.如图1所示，本公开实施例提供一种图像处理方法的流程图，如图1所示，所述方法包括以下步骤：
76.步骤s11：确定当前采集的第一图像的反射指数及环境亮度；
77.步骤s12：基于所述环境亮度、所述反射指数及多目标优化模型，获得满足优化条件的闪光灯强度及曝光参数；
78.步骤s13：基于满足优化条件的所述闪光灯强度及所述曝光参数，进行第二图像采集。
79.本公开实施例所述的图像处理方法应用于电子设备；所述电子设备可以为各种类型的移动设备或固定设备。例如，所述电子设备可以为手机、计算机、服务器、平板电脑等电子设备、电视、多媒体设备、穿戴式手环或手表等。此处的电子设备还可以包括相机模组或组件等的设备；所述电子设备可以用于拍照或录像等。
80.此处的反射指数为：用于指示采集所述图像时所述图像中目标对象的入射光或反射光的比值。
81.此处的环境亮度用于表示电子设备所处环境的亮度。例如，所述环境亮度可以指电子设备采集所述图像时所处的环境内射到单位面积上的光通量，如为1勒克斯或者rgb中0至255内中的数值。
82.此处的闪光灯强度可以为闪光灯的电流强度或功率强度等；例如，所述闪光灯强度可以为120ma或者500w等。例如，所述第一闪光灯强度为120ma，所述第二闪光灯强度为130ma。
83.此处的曝光参数可以用于表示曝光的时间和/或曝光的光圈值；例如，所述第一曝光参数为0.02秒，所述第二曝光参数为0.03秒。当然，在其它实施例中，所述曝光参数还可以用于标识曝光的感光度或光圈值等参数。
84.此处的目标优化模型可以为包括各种算法的模型，例如所述目标优化模型包括的各种目标函数；此处目标函数，也可以称之为优化公式。例如，所述目标函数非线性最优问题函数或者线性函数等；只需根据该多目标优化模型可以输入不同组合的反射指数及环境亮度，以获得优化后的闪光灯强度及曝光参数的即可。
85.例如，在一些应用场景中，若在该多目标优化模型中输入不同的反射指数、环境亮度以及预设的目标亮度值，获得优化后的闪光灯强度及曝光参数；并基于该优化后的闪光灯强度及曝光参数采集第二图像时，可以获得目标亮度值的第二图像。如此，可以提高图像采集的图像质量。
86.此处的图像亮度用于表示图像的明亮程度；例如，图像亮度以颜色空间rgb表示，则所述图像亮度可以为rgb＝(255、254、200)等。图像的目标亮度值为图像需要达到的明亮程度。
87.在本公开实施例中，可以获取当前采集的第一图像的反射指数以及环境亮度，基于反射指数及环境亮度及目标优化模型，获取满足优化条件的闪光灯强度及曝光参数，即能够获取到优化后的闪光灯强度及曝光参数；如此，基于满足优化条件的闪光灯强度及曝光参数采集第二图像时，即采用优化后的闪光灯强度及曝光参数采集第二图像，相对于直接采用优化前的闪光灯强度及曝光参数在当前的环境采集第二图像，能够提高第二图像的图像质量，例如包括但不限于：获取到满足目标亮度值的所述第二图像。
88.在一些实施例中，所述方法还包括：采集至少一个第一图像。
89.此处的采集至少一个第一图像的一种实现方式为：
90.在所述电子设备的相机启动之后，采集至少一个所述第一图像。
91.如此，在本示例中，可以在每次启动所述相机时，就可以基于第一图像的反射指数及环境亮度，对相机采集图像的闪光灯强度及曝光参数进行优化。
92.此处的采集至少一个第一图像的另一种实现方式为：
93.在每次采集所述第二图像前的预定时长内，采集至少一个所述第一图像。
94.如此，在本示例中，可以在每次进行采集的初始时，均会对电子设备的相机的闪光灯强度及曝光参数进行优化。
95.此处的采集至少两个第一图像的又一种实现方式为：
96.基于预设时间间隔，采集至少两个所述第一图像。
97.如此，在本示例中，可以以预设时间间隔，即周期性校正电子设备的相机的闪光灯强度及曝光参数。
98.在其它的实施例中，一种图像处理方法，也可以包括：根据在不同闪光灯强度和曝光参数下采集的多个第一图像，确定环境亮度及反射指数；根据所述环境亮度及反射指数，确定出满足优化条件的闪光灯强度及曝光参数；利用满足优化条件的闪光灯强度及曝光参数，进行第二图像采集。
99.此处的在不同闪光灯强度和曝光参数下采集的多个第一图像，确定环境亮度的一种实现方式为：
100.电子设备采集不同闪光灯强度下的两个第一图像，基于第一个第一图像获得第一闪光灯强度以及第一曝光参数，以及第二个第一图像获得第二闪光灯强度以及第二曝光参数；其中，至少第一闪光灯强度与第二闪光灯强度不同；
101.获取第一个第一图像的图像亮度获得第一统计亮度值，以及第二个第一图像的图像亮度获得第二图像的第二统计亮度值；
102.根据所述第一统计亮度值、所述第二统计亮度值、所述第一闪光灯强度、所述第二闪关灯强度、所述第二闪光灯强度、所述第一曝光参数以及所述第二曝光参数，获取采集所述第一图像时的所述反射指数；
103.根据所述第一统计亮度值、第一闪光灯强度、第一曝光参数以及所述反射指数，获取采集所述第一图像时的所述环境亮度。
104.此处的第一闪光灯强度与第二闪光灯强度不同。此处的第一曝光参数与第二曝光参数相同或者不同。
105.此处的基于所述第一统计亮度值、所述第二统计亮度值、、所述第一闪光灯强度、所述第二闪关灯强度、所述第二闪光灯强度、所述第一曝光参数以及所述第二曝光参数，获取采集所述第一图像时的所述反射指数的一种实现方式为：
106.其中，所述l1为第一统计亮度值，所述l2为第二统计亮度值；所述e1为第一曝光参数，所述e2为第二曝光参数；所述c1为第一闪光灯强度，所述c2为第二闪光灯强度；所述r为反射指数。
107.此处的基于所述根据所述第一统计亮度值、第一闪光灯强度、第一曝光参数以及所述反射指数，获取采集所述第一图像时的所述环境亮度的一种实现方式为：
108.其中，所述l1为第一统计亮度值；所述e1为第一曝光参数；所述c1为第一闪光灯强度；所述i为环境亮度。
109.在本公开实施例中，可以基于不同闪光灯强度和曝光参数下采集的多个第一图像，例如，连续采集的多个第一图像，获取到环境亮度及反射指数，一方面简化获取环境亮度及反射指数的操作；另一方面能够适用闪光灯强度改变的应用场景，例如手电筒模式或录像模式的场景。
110.更进一步地，基于获得环境亮度及反射指数，获取到满足优化条件的闪关灯强度及曝光参数，并基于优化后的闪光灯强度及曝光参数获得采集效果更加好的第二图像，例如采集到满足目标亮度值的第二图像。
111.在一些实施例中，满足所述优化条件的闪光灯强度，小于或等于闪光灯强度阈值的上限值且大于或等于所述闪光灯强度阈值的下限值；
112.和/或，
113.满足所述优化条件的曝光参数，小于或等于曝光参数阈值范围的上限值且大于或等于所述曝光参数阈值的下限值。
114.此处的闪光灯强度在闪光灯强度阈值范围内；此处的曝光参数在曝光参数阈值范围内。
115.例如，所述曝光参数为曝光时间，所述曝光时间在0.03秒至0.21秒之间；即所述曝光参数大于或等于0.03秒且小于或等于0.21秒。
116.例如，所述闪光灯强度为闪光灯电流，所述闪光灯电流在0至900ma之间；即闪光灯强度大于或等于0ma且小于或等于900ma。
117.在本公开实施例中，可以通过设置满足优化条件的闪光灯强度和/满足优化条件的曝光参数取值范围，能够进一步提高闪光灯强度及曝光参数的优化性能，进而提高采集第二图像的图像质量。在其它实施例中，满足优化条件的闪光灯强度和/或满足优化条件的曝光参数也可以是其它数值；例如，闪光灯强度可以为100w至1000之间等；只需要基于该满足优化条件后的闪光灯强度及曝光参数能够提高所述第二图像的图像亮度等的图像质量即可。
118.在其它实施例中，满足优化条件的闪光灯强度和/或满足优化条件的曝光参数还可以基于电子设备的硬件设备确定；例如，闪光灯强度可以为100w至1000w之间，但是电子设备的闪光灯的最大功率为800w，则确定出闪光灯强度的可以为100w至800w之间。如此，本公开实施例中可以兼顾提高电子设备采集图像的图像质量以及电子设备自身的硬件能力。
119.如图2所示，在一些实施例中，所述方法还包括：
120.步骤s10：确定所述第一图像的k个目标区域；所述k为大于1的整数；
121.所述步骤s11，包括：
122.步骤s111：确定当前采集所述第一图像的第1至第k个所述目标区域的所述反射指数及所述环境亮度；其中，所述第1至第k个所述目标区域的所述反射指数和所述环境亮度的至少部分，用于确定满足优化条件的闪光灯强度及曝光参数。
123.在一些实施例中，所述第一图像的第1至第k个目标区域的所述反射指数及所述环境亮度的全部，用于确定满足优化条件的闪光灯强度及曝光参数。
124.在另一些实施例中，所述第一图像的第1至第k个目标区域中任意i个目标区域的所述反射指示及环境亮度，用于确定满足优化条件的闪光灯强度及曝光参数；其中，所述i为小于所述k的整数。
125.一种实现所述步骤s10的方式为：
126.基于所述第一图像中包括的k个目标对象，确定所述第一图像中与k个所述目标对象对应的k个所述目标区域。
127.例如，所述第一图像包括至少两个目标对象，基于该至少两个目标对象确定与该至少两个目标对象的对应的至少两个目标区域。
128.如图3所示，公开了第一图像包括两个目标对象的示意图。其中，一个目标对象为小动物的脸，另一个目标对象为背景。如此，电子设备基于所述第一图像中两个目标对象，可以将所述第一图像划分为两个目标区域：q1和q2；其中，目标区域q1对应小动物的脸，目标区域q2对应背景。
129.此处，若各目标对象的反射指数不同，则也可以根据第一图像中反射指数分布情况，确定所述第一图像中k个目标对象区域；其中，一个目标对象对应一个目标区域。
130.例如，一种图像处理方法，包括：
131.基于所述第一图像的反射指数分布，确定所述第一图像中包括的k个目标对象；其中，不同的所述目标对象所对应的所述反射指数不同。
132.例如，在一个应用场景中，若为拍摄一个足球的图像，则该足球为一个目标对象，该足球周围的背景为另一个目标对象；电子设备可以基于图像中的足球及背景确定对应的两个目标区域。
133.又如，在另一个应用场景中，若拍摄桌子上的杯子的图像，则桌子为一个目标对象、杯子为一个目标对象，背景为一个目标对象；电子设备可以基于图像中杯子、桌子及背景确定对应的三个目标区域。当然在其它示例中，可以将桌子或杯子等分别拆分为多个目标对象。
134.另一种实现所述步骤s10的方式为：
135.将所述第一图像划分为k个所述目标区域。
136.例如，电子设备直接将第一图像划分为m
×
n＝k个目标区域。
137.在本公开实施例中，可以将第一区域划分为多个目标区域，从而基于各个目标对象确定出优化后的闪关灯强度及曝光参数，进而有利于实现各个目标区域的图像的优化。更进一步地，若所述目标区域与第一图像中各个目标对象关联，即一个目标区域对应一个目标对象，则可以有利于实现各个目标对象的图像的优化。
138.在一些实施例中，所述方法还包括：
139.获取第一图像中第i个目标区域的第i个反射指数以及第i个环境亮度；其中，所述i为小于或等于所述k的整数。
140.在另一些实施中，所述方法还包括：
141.获取第一图像的第1至第k个目标区域的反射指数，以及第1至第k个目标区域的环境亮度。
142.例如，一种获取第1至第k个目标区域的环境亮度的实现方式为：
143.所述i为第1至第k个目标区域的环境亮度，所述ii为第i个目标区域的环境亮度，i为大于等于1且小于等于k的整数。
144.当然，上述第1至第k个目标区域的环境亮度的实现方式也可以为：
145.(xi,yi)∈qi；其中，所述(xi,yi)∈qi用于标识第i个目标区域所在第一图像的位置，所述(xi,yi)∈[(x1,y1),(xk,yk)]用于标识第1至第k个目标区域的在第一图像中的位置；所述第i为第1至第k个目标区域的环境亮度。
[0146]
例如，一种获取第1至第k个目标区域的反射指数的实现方式为：
[0147]
所述i为第1至第k个目标区域的反射指数，所述ri为第i个的反射指数，i为大于等于1且小于等于k的整数。
[0148]
当然，上述第1至第k个目标区域的反射指数的实现方式也可以为：
[0149]
(xi,yi)∈qi；其中，所述(xi,yi)∈qi用于标识第i个目标区域所在第一图像的位置，所述(xi,yi)∈[(x1,y1),(xk,yk)]用于标识第1至第k个目标区域的在第一图像中的位置；所述第i为第1至第k个目标区域的反射指数。
[0150]
例如，如图4所示，将第一图像划分为5
×
5个目标区域；连续采集不同闪光灯强度和曝光参数的两个第一图像，基于第一个第一图像确定出该5
×
5个目标区域的第一统计亮度值、第一闪光灯强度、第一曝光参数，以及基于第二个第一图像确定出该5
×
5个目标区域第二统计亮度值、第二闪光灯强度以及第二曝光参数。根据该5
×
5个目标区域的第一统计亮度值、第二统计亮度值、第一闪光灯强度、第二闪光灯强度、第一曝光参数以及第二曝光参数，计算出该5
×
5个目标区域的反射指数分别为：r
00
、
……
、r
04
、r
10
、
……
、r
14
、r
20
、
……
、r
24
、r
30
、
……
、r
34
、r
40
、
……
、r
44
。计算通过该5
×
5个目标区域的第一统计亮度值、第一闪光灯强度、第一曝光参数及该5
×
5个目标区域的反射指数，计算出该5
×
5个目标区域的反射指数分别为：i
00
、
……
、i
04
、i
10
、
……
、i
14
、i
20
、
……
、i
24
、i
30
、
……
、i
34
、i
40
、
……
、i
44
。
[0151]
在本公开实施例中，可以基于确定的各目标区域，确定与各目标区域对应的反射指数和/或环境亮度。
[0152]
请再次参见图2，所述步骤s12，包括：
[0153]
步骤s121：将第1至第k个所述目标区域中任意至少两个所述目标区域的所述环境亮度、所述反射指数以及目标亮度值，对应输入到所述多目标优化模型的目标函数中，获得满足所述优化条件的所述闪光灯强度及所述曝光参数。
[0154]
此处的第1至第k个目标区域中任意至少两个所述目标区域可以为：第1至第k个目标区域中任意至少两个所述目标区域，或者任意大于2的多个目标区域。
[0155]
在一些实施例中，所述方法还包括：
[0156]
获取预先设置的第一图像中第i个目标区域的目标亮度值；其中，所述i为小于或等于k的整数。
[0157]
此处的目标函数可以为线性函数。例如，所述线性函数可以为：(ii ri×
c)
×
e＝li；其中，所述ii为第一图像的第i个目标区域的环境亮度，所述ri为第一图像的第i个目标区域的反射指数，所述li为第一图像的第i个目标区域的目标亮度值。
[0158]
一种实现所述步骤s121方式为：
[0159]
将第i个目标区域的所述环境亮度ii、所述反射指数ri、及所述目标亮度值li输入到线性函数(ii ri×
c)
×
e＝li中；
[0160]
以及将第j个目标区域的所述环境亮度ij、所述反射指数rj、及所述目标亮度值lj输入到线性函数(ij rj×
c)
×
e＝lj中；
[0161]
解析所述(ii ri×
c)
×
e＝li及所述(ij rj×
c)
×
e＝lj，获得满足优化条件的所述闪光灯强度c及所述曝光参数e；
[0162]
其中，所述i及所述j均为大于0且小于或等于k的整数，所述i与所述j不同。
[0163]
例如，在一个应用场景中，获取到第一图像的第1个目标区域的环境亮度i1以及第2个目标区域的环境亮度i2；获取到第一图像的第1个目标区域的反射指数r1以及第2个目标区域的反射指数r2；以及还获取到预先设置的第一图像的第1个目标区域的目标亮度值l1以及第2个目标区域的目标亮度值l2。将所述i1、所述r1以及所述l1代入到上述线性函数，形成第一个目标函数(i1 r1×
c)
×
e＝l1；以及将所述i2、所述r2以及所述l2，代入到上述线性函数，形成第二目标函数(i2 r2×
c)
×
e＝l2。求解所述第一目标函数以及所述第二目标函数，获得闪光灯强度c以及曝光参数e。如此，后续基于该闪光灯强度c以及曝光参数e，采集第二图像时，至少能够获得满足目标亮度值的第1个目标区域和第2个目标区域，能够至少提高第1个目标区域和第2个目标区域的图像采集的图像质量。
[0164]
在上述示例中，获得闪光灯强度c以及曝光参数e之后；还可以确定该闪光灯强度c是否满足优化条件的闪光灯强度和该曝光参数e是否满足优化条件的曝光参数；若满足，则可以基于该闪光灯强度c以及曝光参数e采集第二图像。如此，本示例可以进一步提高采集第一图像的图像质量。
[0165]
在上述实例中，若获得的该闪光灯强度c不满足优化条件的闪光灯强度或者该曝光参数e不满足优化条件的曝光参数，则可以基于第1至第k个目标区域中除第1个目标区域及第2个目标区域以外的其它至少两个目标区域的环境亮度、反射指数以及预先设置的目标亮度值等来重新计算闪光灯强度及曝光参数。
[0166]
此处的目标函数可以为非线性最优问题函数(nonlinear optimization)。例如，所述非线性最优问题函数可以为：其中，a≤e≤b，c≤c≤d；其中，所述i为第一图像的环境亮度，所述r为第一图像的反射指数，所述l为第一图像的目标亮度值；其中，所述a为曝光参数阈值的下限值，所述b为曝光参数阈值的上限值；所述c为闪光灯强度阈值的下限值，所述d为闪光灯强度阈值的上限值。
[0167]
另一种实现步骤s121的方式为：
[0168]
将第i个目标区域的所述环境亮度ii、所述反射指数ri、与所述目标亮度值li输入、以及第j个目标区域的所述环境亮度ij、所述反射指数rj、及所述目标亮度值lj输入非线性最优问题函数中；
[0169]
解析所述获得满足所述优化条件的所述闪光灯强度及所述曝光参数；
[0170]
其中，所述i及所述j均为大于0且小于或等于k的整数，所述i与所述j不同。
[0171]
例如，在一个应用场景中，获取到第一图像的第1个目标区域的环境亮度i1以及第
2个目标区域的环境亮度i2；获取到第一图像的第1个目标区域的反射指数r1以及第2个目标区域的反射指数r2；以及还获取到预先设置的第一图像的第1个目标区域的目标亮度值l1以及第2个目标区域的目标亮度值l2。将所述i1、所述r1与所述l1，以及将所述i2、所述r2与所述l2代入到上述非线性最优问题函数，以形成第三目标函数求解所述第三目标函数、a≤e≤b以及c≤c≤d，获得闪光灯强度c以及曝光参数e。如此，可以获取提高至少提高第1个目标区域和第2个目标区域的图像采集的图像质量。
[0172]
在上述示例中，若所述第一图像可以为k个目标区域，也可以获得该k个目标区域的环境亮度、反射指数以及目标亮度值；该k个目标区域中任意m个目标区域的环境亮度、反射指数以及目标亮度值带入上述非线性最优话问题函数，以形成第四目标函数；并基于所述第四目标函数、a≤e≤b以及c≤c≤d，获取闪光灯强度c以及曝光参数e。此处m为大于2的整数。如此，在本实施例中可以至少提高m个目标区域的图像采集的图像质量。
[0173]
在上述示例中，若输入到非线性最优问题函数的参数为任意3个或3个以上目标区域的环境亮度、反射指数以及目标亮度值；该非线性最优问题函数也可以是且所述所述以及所述基于该些公式确定出闪光灯强度c及曝光参数e。此处的i、j及n均为大于0且小于或等于k的整数，且所述i、所述j及所述n均不相同。
[0174]
在本公开实施例中，可以将各目标区域中至少两个目标区域的环境亮度、反射指数以及目标亮度值，输入端到目标优化模型的目标函数中，确定出满足优化条件的闪光灯强度以及曝光参数。如此，基于满足优化条件的闪光灯强度及曝光参数来采集第二图像时，至少能够优化该对应的至少两个目标区域的图像亮度，从而能够提高采集第二图像的图像质量。例如，若该至少两个目标区域为前、后景区域，能够优化第二图像的前后景图像的采集质量，加强景森效果等。又如，若该至少两个目标区域为对应至少两个目标对象的区域，例如如图3所示，能够优化该至少两个目标对象的采集图像的图像质量。
[0175]
以下结合上述任意实施例提供一个具体示例：
[0176]
图5提供一种图像处理方法，所述方法包括以下步骤：
[0177]
步骤s21：获取当前采集的第一图像的k个目标区域的反射指数及环境亮度；
[0178]
在一个可选实施例中，电子设备将当前采集的所述第一图像划分为k个目标区域，并获取第1至第k个目标区域的反射指数及环境亮度。
[0179]
在另一个可选实施例中，电子设备在不同的闪光灯强度下至少两个所述第一图像；基于至少两个所述第一图像中任意两个图像的闪光灯强度、曝光参数以及统计亮度值，确定所述第一图像的反射指数及环境亮度。
[0180]
步骤s22：获取k个目标区域的目标亮度值；
[0181]
在一个可选实施例中，所述电子设备获取k个目标区域预设的目标亮度值。此处的目标亮度值为满足优化需求的亮度值。
[0182]
在另一个可选实施例中，上述的步骤s21及步骤s22，也可以是：获取第一图像中k个目标区域中i个目标区域的反射指数、环境指数及目标亮度值；其中，i小于或等于k，且所述i个目标区域为多目标优化模型的目标函数中所需用到的目标区域。
[0183]
步骤s23：将k个目标区域中i个目标区域的反射指数、环境亮度及目标亮度值，输入到多目标优化模型中，获得满足优化条件的闪光灯强度及曝光参数。
[0184]
在一个可选实施例中，电子设备将k个目标区域中i个目标区域的反射指数、环境亮度以及目标亮度值，输入到多目标优化模型的目标函数a≤e≤b及c≤c≤d中，以获得满足优化条件的闪光灯强度以及曝光参数.
[0185]
例如，上述示例中，所述所述以及所述其中，所述i1及所述i2分别为所述第一图像的第1个区域及第2个区域的环境亮度；所述r1及所述r2分别为所述第一图像的第1个区域及第2个区域的反射指数；所述l1及所述l2分别为所述第一图像的第1个区域及第2个区域的目标亮度值；所述a为曝光参数阈值的下限值，所述b为曝光参数阈值的上限值；所述c为闪光灯强度阈值的下限值，所述d为闪光灯强度阈值的上限值。
[0186]
在本公开实施例中，可以获取当前采集的第一图像的反射指数以及环境亮度，基于反射指数及环境亮度及目标优化模型，获取满足优化条件的闪光灯强度及曝光参数。如此，基于满足优化条件的闪光灯强度及曝光参数采集第二图像时，能够提高第二图像的图像质量，例如包括但不限于：获取到满足目标亮度值的所述第二图像。
[0187]
更进一步地，可以将各目标区域中至少两个目标区域的环境亮度、反射指数以及目标亮度值，输入端到目标优化模型的目标函数中，确定出满足优化条件的闪光灯强度以及曝光参数。如此，基于满足优化条件的闪光灯强度及曝光参数来采集第二图像时，至少能够优化该对应的至少两个目标区域的图像亮度，例如，能够优化前、后景区域图像采集的采集质量，加强景森效果等或者优化该至少两个目标对象图像采集的图像质量。
[0188]
图6提供一示例性实施例示出的一种图像处理装置，如图6所示，所述装置包括：
[0189]
确定模块41，用于确定当前采集的第一图像的反射指数及环境亮度；
[0190]
处理模块42，用于基于所述环境亮度、所述反射指数及多目标优化模型，获得满足优化条件的闪光灯强度及曝光参数；
[0191]
采集模块43，用于基于满足优化条件的所述闪光灯强度及所述曝光参数，进行第二图像采集。
[0192]
在一些实施例中，满足所述优化条件的闪光灯强度，小于或等于闪光灯强度阈值的上限值且大于或等于所述闪光灯强度阈值的下限值；
[0193]
和/或，
[0194]
满足所述优化条件的曝光参数，小于或等于曝光参数阈值范围的上限值且大于或等于所述曝光参数阈值的下限值。
[0195]
在一些实施例中，所述确定模块41，用于确定所述第一图像的k个目标区域；所述k为大于1的整数；
[0196]
所述确定模块41，用于确定当前采集所述第一图像的第1至第k个所述目标区域的
所述反射指数及所述环境亮度；其中，所述第1至第k个所述目标区域的所述反射指数和所述环境亮度的至少部分，用于确定满足优化条件的闪光灯强度及曝光参数。
[0197]
在一些实施例中，所述确定模块41，用于基于所述第一图像中包括的k个目标对象，确定所述第一图像中与k个所述目标对象的k个所述目标区域；
[0198]
或者，
[0199]
所述确定模块41，用于将所述第一图像划分为k个所述目标区域。
[0200]
在一些实施例中，所述确定模块41，用于基于所述第一图像的反射指数分布，确定所述第一图像中包括的k个目标对象；其中，不同的所述目标对象所对应的所述反射指数不同。
[0201]
在一些实施例中，所述处理模块42，用于将第1至第k个所述目标区域中任意至少两个所述目标区域的所述环境亮度、所述反射指数以及目标亮度值，对应输入到所述多目标优化模型的目标函数中，获得满足所述优化条件的所述闪光灯强度及所述曝光参数。
[0202]
在一些实施例中，所述目标函数，包括非线性最优问题函数；
[0203]
所述处理模块42，用于将第i个目标区域的所述环境亮度ii、所述反射指数ri、与所述目标亮度值li输入、以及第j个目标区域的所述环境亮度ij、所述反射指数rj、及所述目标亮度值lj输入非线性最优问题函数中；
[0204]
所述处理模块42，还用于解析所述获得满足所述优化条件的所述闪光灯强度及所述曝光参数；
[0205]
其中，所述i及所述j均为大于0且小于或等于k的整数，所述i与所述j不同。
[0206]
在一些实施例中，所述目标函数，包括线性函数；
[0207]
所述处理模块42，用于将第i个目标区域的所述环境亮度ii、所述反射指数ri、及所述目标亮度值li输入到线性函数(ii ri×
c)
×
e＝li中；以及将第j个目标区域的所述环境亮度ij、所述反射指数rj、及所述目标亮度值lj输入到线性函数(ij rj×
c)
×
e＝lj中；
[0208]
所述处理模块42，还用于解析所述(ii ri×
c)
×
e＝li及所述(ij rj×
c)
×
e＝lj，获得满足优化条件的所述闪光灯强度c及所述曝光参数e；
[0209]
其中，所述i及所述j均为大于0且小于或等于k的整数，所述i与所述j不同。
[0210]
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
[0211]
本公开的实施例还提供了一种服务器，其特征在于，包括：
[0212]
处理器；
[0213]
用于存储处理器可执行指令的存储器；
[0214]
其中，所述处理器被配置为：用于运行所述可执行指令时，实现本公开任意实施例所述的图像处理方法。
[0215]
所述存储器可包括各种类型的存储介质，该存储介质为非临时性计算机存储介质，在通信设备掉电之后能够继续记忆存储其上的信息。
[0216]
所述处理器可以通过总线等与存储器连接，用于读取存储器上存储的可执行程
序，例如，实现如图1至2、图5所示的方法的至少其中之一。
[0217]
本公开的实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有可执行程序，其中，所述可执行程序被处理器执行时实现本公开任意实施例所述的图像处理方法。例如，实现如图1至2、图5所示的方法的至少其中之一。
[0218]
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
[0219]
图7是根据一示例性实施例示出的一种用于电子设备800的框图。例如，电子设备800可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。
[0220]
参照图7，电子设备800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电源组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出(i/o)的接口812，传感器组件814，以及通信组件816。
[0221]
处理组件802通常控制电子设备800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理组件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。
[0222]
存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在设备800的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
[0223]
电源组件806为电子设备800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备800生成、管理和分配电力相关联的组件。
[0224]
多媒体组件808包括在所述电子设备800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(lcd)和触摸面板(tp)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
[0225]
音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(mic)，当电子设备800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
[0226]
i/o接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁
定按钮。
[0227]
传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为电子设备800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到设备800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测电子设备800或电子设备800一个组件的位置改变，用户与电子设备800接触的存在或不存在，电子设备800方位或加速/减速和电子设备800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如cmos或ccd图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
[0228]
通信组件816被配置为便于电子设备800和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备800可以接入基于通信标准的无线网络，如wifi，2g或3g，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件816还包括近场通信(nfc)模块，以促进短程通信。例如，在nfc模块可基于射频识别(rfid)技术，红外数据协会(irda)技术，超宽带(uwb)技术，蓝牙(bt)技术和其他技术来实现。
[0229]
在示例性实施例中，电子设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(asic)、数字信号处理器(dsp)、数字信号处理设备(dspd)、可编程逻辑器件(pld)、现场可编程门阵列(fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。
[0230]
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器804，上述指令可由电子设备800的处理器820执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是rom、随机存取存储器(ram)、cd-rom、磁带、软盘和光数据存储设备等。
[0231]
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本技术旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
[0232]
应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。