[发明专利]一种图像处理方法和装置有效
申请号: | 201310681183.3 | 申请日: | 2013-12-12 |
公开(公告)号: | CN103826065B | 公开(公告)日: | 2017-07-21 |
发明(设计)人: | 纪东方;邢鑫岩;刘道宽 | 申请(专利权)人: | 小米科技有限责任公司 |
主分类号: | H04N5/235 | 分类号: | H04N5/235;H04N5/21 |
代理公司: | 北京弘权知识产权代理事务所(普通合伙)11363 | 代理人: | 逯长明,许伟群 |
地址: | 100085 北京市海淀区清*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 图像 处理 方法 装置 | ||
1.一种图像处理方法,其特征在于,包括:
获取第一图像,以及与所述第一图像相对应的第二图像,所述第二图像与所述第一图像的拍摄位置相同、拍摄方向相反;
根据所述第二图像对所述第一图像进行处理,得到处理后的第一图像;
根据所述第二图像对所述第一图像进行处理包括:
消除所述第一图像中包括的、第二图像中的影像;
另外,获取第一图像和与所述第一图像相对应的第二图像之前,该方法还包括:
获取第一参考图像,所述第一参考图像与所述第一图像拍摄位置相同、拍摄方向相同;
判断所述第一参考图像中是否包括玻璃反光造成的干扰影像,如果是,执行所述获取第一图像和第二图像的步骤。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述第二图像对所述第一图像进行处理包括:
处理所述第一图像中包括的、除第二图像中影像以外的影像。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,消除所述第一图像中包括的、第二图像中的影像包括:
以第二图像为目标图像,从所述第一图像中识别出噪音点以及每一噪音点对应的、第二图像中的像素点,所述噪音点构成的图像包括与所述第二图像相同的影像;
对于每一噪音点,根据该噪音点对应的、第二图像中的像素点对该噪音点进行处理。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,从所述第一图像中识别出噪音点以及每一噪音点对应的、第二图像中的像素点包括:
使用基于灰度的模板识别算法从所述第一图像中识别出噪音点以及每一噪音点对应的、第二图像中的像素点。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,对于每一噪音点,根据该噪音点对应的、第二图像中的像素点对该噪音点进行处理包括:
对于每一噪音点,根据该噪音点对应的、第二图像中的像素点对该噪音点进行弱化处理;
对弱化处理后的噪音点进行降噪处理。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,对于每一噪音点,根据该噪音点对应的、第二图像中的像素点对该噪音点进行弱化处理包括:
对于每一噪音点,根据该噪音点对应的、第二图像中的像素点的预设图像参数值计算弱化量;
根据计算得到的所述弱化量对该噪音点的所述预设图像参数值进行弱化计算。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,判断所述第一参考图像中是否包括玻璃反光造成的干扰影像包括:
获取所述第一参考图像对应的第二参考图像,所述第二参考图像与所述第一参考图像的拍摄位置相同、拍摄方向相反;
判断所述第一参考图像中是否包括第二参考图像中的影像,如果包括,判断所述第一参考图像中包括玻璃反光造成的干扰影像;如果不包括,判断所述第一参考图像中不包括玻璃反光造成的干扰影像。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,判断所述第一参考图像中是否包括玻璃反光造成的干扰影像包括:
获取第三参考图像,所述第三参考图像中包括拍摄所述第一参考图像的终端设备的影像;
判断第一参考图像中是否包括所述拍摄所述第一参考图像的终端设备的影像,如果包括,判断所述第一参考图像中包括玻璃反光造成的干扰影像;如果不包括,判断所述第一参考图像中不包括玻璃反光造成的干扰影像。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,判断所述第一参考图像中是否包括玻璃反光造成的干扰影像包括:
判断第一参考图像中是否包括闪光灯的影像,如果包括,则判断所述第一参考图像中包括玻璃反光造成的干扰影像;如果不包括,则判断所述第一参考图像中不包括玻璃反光造成的干扰影像。
10.根据权利要求1至6任一项所述的方法,其特征在于,根据所述第二图像对所述第一图像进行处理之前,该方法还包括:
判断所述第一图像中是否包括玻璃反光造成的干扰影像,如果是,则执行所述根据所述第二图像对所述第一图像进行处理的步骤。
11.根据权利要求10所述的方法,其特征在于,判断所述第一图像中是否包括玻璃反光造成的干扰影像包括:
判断所述第一图像中是否包括第二图像中的影像,如果包括,判断所述第一图像中包括玻璃反光造成的干扰影像;如果不包括,判断所述第一图像中不包括玻璃反光造成的干扰影像。
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