图像处理方法、装置、设备及介质与流程

1.本技术属于电子设备技术领域，具体涉及一种图像处理方法、装置、设备及介质。


背景技术：

2.随着电子设备和图像处理技术的发展，用户对电子设备(例如手机)的拍摄和录像画质的要求也越来越高。
3.为了满足用户的需求，电子设备所使用的图像传感器的尺寸在不断增加。
4.然而，采用大尺寸图像传感器在近焦成像场景中，图像边缘区域会出现模糊，图像不清晰。


技术实现要素：

5.本技术实施例的目的是提供一种图像处理方法、装置、设备及介质，能够解决图像不清晰的问题。
6.第一方面，本技术实施例提供了一种图像处理方法，包括：
7.获取图像采集设备采集到的第一图像；
8.在满足第一条件的情况下，确定与第一图像的图像深度信息对应的点扩散函数(point spread function，psf)数据信息，其中，不同的图像深度信息对应的psf数据信息不同；
9.根据与第一图像的图像深度信息对应的psf数据信息，对第一图像进行逆卷积处理，得到第二图像，其中，第二图像为对第一图像的边缘像素进行增强后得到的图像。
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.获取模块，用于获取图像采集设备采集到的第一图像；
12.确定模块，用于在满足第一条件的情况下，确定与第一图像的图像深度信息对应的psf数据信息，其中，不同的图像深度信息对应的psf数据信息不同；
13.逆卷积处理模块，用于根据与第一图像的图像深度信息对应的psf数据信息，对第一图像进行逆卷积处理，得到第二图像，其中，第二图像为对第一图像的边缘像素进行增强后得到的图像。
14.第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，存储器存储可在处理器上运行的程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。
15.第四方面，本技术实施例提供了一种可读存储介质，可读存储介质上存储程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。
16.第五方面，本技术实施例提供了一种芯片，包括处理器和通信接口，通信接口和处理器耦合，处理器用于运行程序或指令，实现如第一方面所述的方法的步骤。
17.第六方面，本技术实施例提供一种计算机程序产品，该程序产品被存储在存储介质中，该程序产品被至少一个处理器执行以实现如第一方面所述的方法。
18.在本技术实施例中，通过获取图像采集设备采集到的第一图像；在满足第一条件的情况下，确定与第一图像的图像深度信息对应的psf数据信息；根据与第一图像的图像深度信息对应的psf数据信息，对第一图像进行逆卷积处理，得到第二图像。由于对第一图像根据与其图像深度信息对应的psf数据信息进行了逆卷积处理，逆卷积能够恢复图像特征且在逆卷积处理时对图像的边缘像素进行了增强，因此，能够提高图像清晰度。
附图说明
19.图1是本技术实施例提供的图像处理方法的流程示意图；
20.图2是本技术实施例提供的成像面划分的示意图；
21.图3是本技术实施例提供的k组psf数据信息的示意图；
22.图4是本技术实施例提供的图像处理的第一种过程示意图；
23.图5是本技术实施例提供的图像处理的第二种过程示意图；
24.图6是本技术实施例提供的图像处理的第三种过程示意图；
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；
27.图9是实现本技术实施例的电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
28.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地描述，显然，所描述的实施例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，本领域普通技术人员获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
29.本技术的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便本技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、“第二”等所区分的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。此外，说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
30.下面结合附图，通过具体的实施例及其应用场景对本技术实施例提供的图像处理方法、装置、设备及介质进行详细地说明。
31.图1是本技术实施例提供的图像处理方法的流程示意图。如图1所示，图像处理方法可以包括：
32.s101：获取图像采集设备采集到的第一图像；
33.s102：在满足第一条件的情况下，确定与第一图像的图像深度信息对应的psf数据信息，其中，不同的图像深度信息对应的psf数据信息不同；
34.s103：根据与第一图像的图像深度信息对应的psf数据信息，对第一图像进行逆卷积处理，得到第二图像，其中，第二图像为对第一图像的边缘像素进行增强后得到的图像。
35.上述各步骤的具体实现方式将在下文中进行详细描述。
36.在本技术实施例中，通过获取图像采集设备采集到的第一图像；在满足第一条件的情况下，确定与第一图像的图像深度信息对应的psf数据信息；根据与第一图像的图像深
度信息对应的psf数据信息，对第一图像进行逆卷积处理，得到第二图像。由于对第一图像根据与其图像深度信息对应的psf数据信息进行了逆卷积处理，逆卷积能够恢复图像特征且在逆卷积处理时对图像的边缘像素进行了增强，因此，能够提高图像清晰度。
37.示例性地，假设图像深度信息与psf数据信息的对应关系如表1所示。
38.表1
39.图像深度信息psf数据信息apsf数据信息1bpsf数据信息2cpsf数据信息3dpsf数据信息4
40.第一图像的图像深度信息为图像深度信息d，与图像深度信息d对应的psf数据信息为psf数据信息4，则在满足第一条件的情况下，利用psf数据信息4对第一图像进行逆卷积处理，得到第二图像。
41.在本技术实施例的一些可能实现中，第一图像的图像深度信息可以为第一图像对应的拍摄场景的深度信息。
42.在本技术实施例的一些可能实现中，可以利用距离探测器模组获取第一图像对应的拍摄场景的深度信息。
43.在本技术实施例的一些可能实现中，距离探测器模组可以为基于单点激光测距技术的距离探测器模组，还可以为基于双目视觉技术的距离探测器模组，还可以为基于飞行时间法(time of flight，tof)技术的距离探测器模组。
44.psf描述成像系统对点源或点对象的响应。单个物体平面冲击函数的图像称为psf，它反映了物体平面的光线的一个数学点被扩展，在像平面上形成一个有限的区域。
45.本技术实施例并不对逆卷积处理的过程进行限定，逆卷积处理的过程可以参考相关技术中的逆卷积处理过程。
46.本技术实施例并不对逆卷积处理时所采用的逆卷积算法进行限定，任何可用的逆卷积算法均可以应用于本技术实施例中，例如，传统的逆卷积算法，基于人工智能(artificial intelligence，ai)的逆卷积算法，等等。
47.逆卷积通常也被称之为转置卷积(transposed convolution)。
48.在本技术实施例的一些可能实现中，第一条件可以包括以下所列项中至少一种：
49.第一图像的至少部分区域的深度的平均值小于深度阈值；
50.接收到第一输入，其中，第一输入用于触发确定psf数据信息；
51.拍摄模式为近景拍摄模式或微距拍摄模式。
52.在本技术实施例的一些可能实现中，第一图像的部分区域的深度可以指第一图像的中心点的深度，还可以指以第一图像的中心点为中心一定区域的深度。
53.当第一图像的至少部分区域的深度的平均值小于深度阈值时，表示用户在利用图像采集设备进行近景图像采集，此时触发确定psf数据信息。
54.在本技术实施例的一些可能实现中，当用户主观感受到图像边缘区域模糊时，用户可以通过手动触发确定psf数据信息，例如，点击用于触发确定psf数据信息的按钮，例如，该按钮为：名称为“图像增强”的按钮。
55.在本技术实施例的一些可能实现中，用户在拍摄时，可以调整拍摄模式，当用户将拍摄模式调整为近景拍摄模式或微距拍摄模式时，触发确定psf数据信息。
56.在本技术实施例的一些可能实现中，可以将第一图像划分为多个区域。在根据与第一图像的图像深度信息对应的psf数据信息，对第一图像进行逆卷积处理，得到第二图像时，可以根据多个区域中每个区域对应的psf数据信息对该区域进行逆卷积处理。基于此，s102可以包括：针对第一目标区域，确定与第一目标区域对应的psf数据信息，其中，第一目标区域为多个区域中的任一个区域；相应地，s103可以包括：根据第一目标区域对应的psf数据信息，对第一目标区域进行逆卷积处理，得到第二图像。
57.在本技术实施例的一些可能实现中，针对第一目标区域，确定与第一目标区域对应的psf数据信息，可以包括：根据第一目标区域的深度信息，从多个psf数据信息组中，确定与第一目标区域对应的第一psf数据信息组；根据第一目标区域在第一图像中的位置信息，从第一psf数据信息组中，确定与第一目标区域对应的psf数据信息。
58.在本技术实施例的一些可能实现中，可以预先通过点光源标定、棋盘格标定、光学设计软件输出理论设计值、基于ai的相机成像系统psf估计方法等获取多个psf数据信息组，以及每个psf数据信息组中成像面每个区域的psf数据信息，并将获取的psf数据信息进行存储。
59.示例性地，如图2所示，图2是本技术实施例提供的成像面划分的示意图。在图2中，将成像面划分为m*n个区域。其中，m和n可以根据实际需求进行设置，还可以考虑图像增强效果和计算速度等因素确定m和n。
60.在本技术实施例的一些可能实现中，可以将每个区域的中心点的psf数据信息作为该区域的psf数据信息，或者将该区域的所有点的psf数据信息的平均值作为该区域的psf数据信息。
61.对于某一深度，可以得到对应于该深度的m*n个psf数据信息。进而，可以得到对应于多个(k个)深度的m*n个psf数据信息，其中，每个深度对应的psf数据信息称为一组psf数据信息，每组psf数据信息包括m*n个psf数据信息，如图3所示，图3是本技术实施例提供的k组psf数据信息的示意图。
62.假设第一目标区域为区域(i，j)，与区域(i，j)的深度信息对应的psf数据信息组为k组中的第2个psf数据信息组，将第2个psf数据信息组中与区域(i，j)相同位置的psf数据信息，作为第一图像中区域(i，j)对应的psf数据信息。
63.在本技术实施例中，可以获取不同区域处的深度信息，进而可以分区域调用相应的psf数据信息进行逆卷积处理，能够逆卷积处理的准确性，进而提高图像清晰度。
64.在本技术实施例的一些可能实现中，psf数据信息可以作用在不同数据域。
65.当psf数据信息是基于图像传感器直接输出的原始图像(raw)域获取到的时，在进行逆卷积处理时，psf数据信息作用在raw域。
66.当psf数据信息是基于raw域进行马赛克处理后的数值域获取到的时，在进行逆卷积处理时，psf数据信息作用在对raw域进行马赛克处理后的数值域。
67.当psf数据信息是基于图像信号处理(image signal processing，isp)单元处理后的数值域获取到的时，在进行逆卷积处理时，psf数据信息作用在isp单元处理后的数值域。
68.基于此，s103可以包括：确定psf数据信息作用的数据域；在所确定的数据域，根据所确定的psf数据信息，对第一图像进行逆卷积处理，得到第二图像。其中，数据域包括以下所列项其中之一：
69.第一图像对应的raw域、对raw域进行去马赛克处理后的数值域、经过isp单元处理后的数值域。
70.图4示出了psf数据信息作用在raw域时，图像处理的过程示意图；
71.图5示出了psf数据信息作用在对raw域进行马赛克处理后的数值域时，图像处理的过程示意图；图6示出了psf数据信息作用在isp单元处理后的数值域时，图像处理的过程示意图。
72.其中，图4所示的图像处理过程包括：s401至s406。
73.s401：启动拍摄功能；
74.s402：距离探测器模组探测场景深度信息；
75.s403：用户点击拍摄按键，图像采集设备进行图像采集，输出raw图；
76.s404：在满足第一条件的情况下，利用预先存储的与该深度信息对应的psf数据信息对raw图进行逆卷积处理；
77.s405：isp单元进行后续处理；
78.s406：图片输出。
79.图5所示的图像处理过程包括：s501至s507。
80.s501：启动拍摄功能；
81.s502：距离探测器模组探测场景深度信息；
82.s503：用户点击拍摄按键，图像采集设备进行图像采集，输出raw图；
83.s504：在满足第一条件的情况下，isp单元对raw图进行去马赛克处理；
84.s505：利用预先存储的与该深度信息对应的psf数据信息对马赛克处理后的图像进行逆卷积处理；
85.s506：isp单元进行后续处理；
86.s507：图片输出。
87.图6所示的图像处理过程包括：s601至s606。
88.s601：启动拍摄功能；
89.s602：距离探测器模组探测场景深度信息；
90.s603：用户点击拍摄按键，图像采集设备进行图像采集，输出raw图；
91.s604：在满足第一条件的情况下，isp单元对raw图进行处理；
92.s605：利用预先存储的与该深度信息对应的psf数据信息对isp单元处理后的图像进行逆卷积处理；
93.s606：图片输出。
94.具有大光圈，大尺寸图像传感器的图像采集设备，具备较高的进光量，较好的信噪比，较真实的色彩表现。但近焦拍照时周边视场解析力差，造成图片模糊，图片图像质量下降严重。通过本技术实施例，可以解决大光圈，大尺寸图像传感器的图像采集设备的近景效果下降的问题，使用距离探测器模组获得场景的深度信息，根据该深度信息从预存的psf信息中选择对应的psf进行图片逆卷积计算，能够提高对应不同深度的不同像面位置处图像
的清晰度，能够提高图像质量。
95.需要说明的是，本技术实施例提供的图像处理方法，执行主体可以为图像处理装置。本技术实施例中以图像处理装置执行图像处理方法为例，说明本技术实施例提供的图像处理装置。
96.图7是本技术实施例提供的图像处理装置的结构示意图。如图7所示，图像处理装置700可以包括：
97.获取模块701，用于获取图像采集设备采集到的第一图像；
98.确定模块702，用于在满足第一条件的情况下，确定与第一图像的图像深度信息对应的psf数据信息，其中，不同的图像深度信息对应的psf数据信息不同；
99.逆卷积处理模块703，用于根据与第一图像的图像深度信息对应的psf数据信息，对第一图像进行逆卷积处理，得到第二图像，其中，第二图像为对第一图像的边缘像素进行增强后得到的图像。
100.在本技术实施例中，通过获取图像采集设备采集到的第一图像；在满足第一条件的情况下，确定与第一图像的图像深度信息对应的psf数据信息；根据与第一图像的图像深度信息对应的psf数据信息，对第一图像进行逆卷积处理，得到第二图像。由于对第一图像根据与其图像深度信息对应的psf数据信息进行了逆卷积处理，逆卷积能够恢复图像特征且在逆卷积处理时对图像的边缘像素进行了增强，因此，能够提高图像清晰度。
101.在本技术实施例的一些可能实现中，第一条件包括以下所列项中至少一种：
102.第一图像的至少部分区域的深度的平均值小于深度阈值；
103.接收到第一输入，其中，第一输入用于触发确定与第一图像的图像深度信息对应的psf数据信息；
104.拍摄模式为近景拍摄模式或微距拍摄模式。
105.在本技术实施例的一些可能实现中，第一图像可以包括多个区域；
106.确定模块702具体可以用于：针对第一目标区域，确定与第一目标区域对应的psf数据信息，其中，第一目标区域为多个区域中的任一个区域；
107.逆卷积处理模块703具体用于：根据第一目标区域对应的psf数据信息，对第一目标区域进行逆卷积处理，得到第二图像。
108.在本技术实施例的一些可能实现中，确定模块702可以包括：
109.第一确定子模块，用于根据第一目标区域的深度信息，从多个psf数据信息组中，确定与第一目标区域对应的第一psf数据信息组；
110.第二确定子模块，用于根据第一目标区域在第一图像中的位置信息，从第一psf数据信息组中，确定与第一目标区域对应的psf数据信息。
111.在本技术实施例的一些可能实现中，逆卷积处理模块703可以包括：
112.第三确定子模块，用于确定与第一图像的图像深度信息对应的psf数据信息作用的数据域；
113.逆卷积处理子模块，用于在与第一图像的图像深度信息对应的psf数据信息作用的数据域，根据与第一图像的图像深度信息对应的psf数据信息，对第一图像进行逆卷积处理，得到第二图像。
114.在本技术实施例的一些可能实现中，数据域包括以下所列项其中之一：
115.第一图像对应的原始图像域、对原始图像域进行去马赛克处理后的数值域、经过图像信号处理单元处理后的数值域。
116.本技术实施例中的图像处理装置可以是电子设备，也可以是电子设备中的部件，例如集成电路、或芯片。该电子设备可以是终端，也可以为除终端之外的其他设备。示例性的，电子设备可以为手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、车载电子设备、移动上网装置(mobile internet device，mid)、增强现实(augmented reality，ar)/虚拟现实(virtual reality，vr)设备、机器人、可穿戴设备、超级移动个人计算机(ultra-mobile personal computer，umpc)、上网本或者个人数字助理(personal digital assistant，pda)等，还可以为服务器、网络附属存储器(network attached storage，nas)、个人计算机(personal computer，pc)、电视机(television，tv)、柜员机或者自助机等，本技术实施例不作具体限定。
117.本技术实施例中的图像处理装置可以为具有操作系统的装置。该操作系统可以为安卓(android)操作系统，可以为ios操作系统，还可以为其他可能的操作系统，本技术实施例不作具体限定。
118.本技术实施例提供的图像处理装置能够实现图1至图6的图像处理方法实施例中的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。
119.可选的，如图8所示，本技术实施例还提供一种电子设备800，包括处理器801和存储器802，存储器802存储有可在处理器801上运行的程序或指令，该程序或指令被处理器801执行时实现上述图像处理方法实施例的各个步骤，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
120.在本技术实施例的一些可能实现中，处理器801可以包括中央处理器(cpu)，或者特定集成电路(application specific integrated circuit，asic)，或者可以被配置成实施本技术实施例的一个或多个集成电路。
121.在本技术实施例的一些可能实现中，存储器802可以包括只读存储器(read-only memory，rom)，随机存取存储器(random access memory，ram)，磁盘存储介质设备，光存储介质设备，闪存设备，电气、光学或其他物理/有形的存储器存储设备。因此，通常，存储器802包括一个或多个编码有包括计算机可执行指令的软件的有形(非暂态)计算机可读存储介质(例如，存储器设备)，并且当该软件被执行(例如，由一个或多个处理器)时，其可操作来执行参考根据本技术实施例的图像处理方法所描述的操作。
122.图9是实现本技术实施例的电子设备的硬件结构示意图。
123.该电子设备900包括但不限于：射频单元901、网络模块902、音频输出单元903、输入单元904、传感器905、显示单元906、用户输入单元907、接口单元908、存储器909、以及处理器910等部件。
124.本领域技术人员可以理解，电子设备900还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，电源可以通过电源管理系统与处理器910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。图9中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，电子设备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，在此不再赘述。
125.其中，处理器910用于：获取图像采集设备采集到的第一图像；在满足第一条件的
情况下，确定与第一图像的图像深度信息对应的psf数据信息，其中，不同的图像深度信息对应的psf数据信息不同；根据与第一图像的图像深度信息对应的psf数据信息，对第一图像进行逆卷积处理，得到第二图像，其中，第二图像为对第一图像的边缘像素进行增强后得到的图像。
126.在本技术实施例中，通过获取图像采集设备采集到的第一图像；在满足第一条件的情况下，确定与第一图像的图像深度信息对应的psf数据信息；根据与第一图像的图像深度信息对应的psf数据信息，对第一图像进行逆卷积处理，得到第二图像。由于对第一图像根据与其图像深度信息对应的psf数据信息进行了逆卷积处理，逆卷积能够恢复图像特征且在逆卷积处理时对图像的边缘像素进行了增强，因此，能够提高图像清晰度。
127.在本技术实施例的一些可能实现中，第一条件包括以下所列项中至少一种：
128.第一图像的至少部分区域的深度的平均值小于深度阈值；
129.接收到第一输入，其中，第一输入用于触发确定与第一图像的图像深度信息对应的psf数据信息；
130.拍摄模式为近景拍摄模式或微距拍摄模式。
131.在本技术实施例的一些可能实现中，第一图像可以包括多个区域；
132.处理器910具体可以用于：针对第一目标区域，确定与第一目标区域对应的psf数据信息，其中，第一目标区域为多个区域中的任一个区域；根据第一目标区域对应的psf数据信息，对第一目标区域进行逆卷积处理，得到第二图像。
133.在本技术实施例的一些可能实现中，处理器910具体可以用于：
134.根据第一目标区域的深度信息，从多个psf数据信息组中，确定与第一目标区域对应的第一psf数据信息组；
135.根据第一目标区域在第一图像中的位置信息，从第一psf数据信息组中，确定与第一目标区域对应的psf数据信息。
136.在本技术实施例的一些可能实现中，处理器910具体可以用于：
137.确定与第一图像的图像深度信息对应的psf数据信息作用的数据域；
138.在与第一图像的图像深度信息对应的psf数据信息作用的数据域，根据与第一图像的图像深度信息对应的psf数据信息，对第一图像进行逆卷积处理，得到第二图像。
139.在本技术实施例的一些可能实现中，数据域包括以下所列项其中之一：
140.第一图像对应的原始图像域、对原始图像域进行去马赛克处理后的数值域、经过图像信号处理单元处理后的数值域。
141.应理解的是，本技术实施例中，输入单元904可以包括图形处理器(graphics processing unit，gpu)9041和麦克风9042，图形处理器9041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。显示单元906可包括显示面板9061，可以采用液晶显示器、有机发光二极管等形式来配置显示面板9061。用户输入单元907包括触控面板9071以及其他输入设备9072中的至少一种。触控面板9071，也称为触摸屏。触控面板9071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其他输入设备9072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，在此不再赘述。
142.存储器909可用于存储软件程序以及各种数据。存储器909可主要包括存储程序或
指令的第一存储区和存储数据的第二存储区，其中，第一存储区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序或指令(比如声音播放功能、图像播放功能等)等。此外，存储器909可以包括易失性存储器或非易失性存储器，或者，存储器909可以包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read-only memory，rom)、可编程只读存储器(programmable rom，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasable prom，eprom)、电可擦除可编程只读存储器(electrically eprom，eeprom)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(random access memory，ram)，静态随机存取存储器(static ram，sram)、动态随机存取存储器(dynamic ram，dram)、同步动态随机存取存储器(synchronous dram，sdram)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double data rate sdram，ddrsdram)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced sdram，esdram)、同步连接动态随机存取存储器(synch link dram，sldram)和直接内存总线随机存取存储器(direct rambus ram，drram)。本技术实施例中的存储器909包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
143.处理器910可包括一个或多个处理单元；可选的，处理器910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涉及操作系统、用户界面和应用程序等的操作，调制解调处理器主要处理无线通信信号，如基带处理器。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910中。
144.本技术实施例还提供一种可读存储介质，可读存储介质上存储有程序或指令，该程序或指令被处理器执行时实现上述图像处理方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
145.其中，处理器为上述实施例中的电子设备中的处理器。可读存储介质包括计算机可读存储介质，计算机可读存储介质的示例包括非暂态计算机可读存储介质，如rom、ram、磁碟或者光盘等。
146.本技术实施例还提供一种芯片，包括处理器和通信接口，通信接口和处理器耦合，处理器用于运行程序或指令，实现上述图像处理方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
147.应理解，本技术实施例提到的芯片还可以称为系统级芯片、系统芯片、芯片系统或片上系统芯片等。
148.本技术实施例还提供一种计算机程序产品，该程序产品被存储在存储介质中，该程序产品被至少一个处理器执行以实现如上述图像处理方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
149.需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。此外，需要指出的是，本技术实施方式中的方法和装置的范围不限按示出或讨论的顺序来执行功能，还可包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序来执行功能，例如，可以按不同于所描述的次序来执行所描述的方法，并且还可以添加、省去、或组合各种步骤。另外，参照某些示例所描述的特征可在其他示例中被组合。
150.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以计算机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(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述的方法。
151.上面结合附图对本技术的实施例进行了描述，但是本技术并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本技术的启示下，在不脱离本技术宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本技术的保护之内。