[发明专利]一种图片处理方法、图片处理装置及终端设备

说明书

本申请提供了一种图片处理方法、图片处理装置及终端设备，所述图片处理方法包括：获取待处理图片；检测所述待处理图片是否为暗光环境下获取的图片；若所述待处理图片为暗光环境下获取的图片，则利用训练后的暗光还原模型提高所述待处理图片的图片亮度，其中，所述暗光还原模型为预先训练的用于提高暗光环境下所获取图片的图片亮度的神经网络模型。本申请解决了传统的改善暗光环境下所采集的图片的画质的方法太过于复杂的技术问题。

技术领域

本申请属于图像处理技术领域，尤其涉及一种图片处理方法、图片处理装置、终端设备及计算机可读存储介质。

背景技术

当外界环境比较暗(为便于后续描述，以下简称暗光环境)时，现有的终端设备所采集的图片往往存在大量的噪点，为了改善在暗光环境下所采集的图片的画质，需要调整暗光环境下所采集的图片的图片亮度，然而，调整亮度后的图片往往较为模糊，因此，还需要进一步的去噪、去模糊以及图片增强等操作，因此，传统的改善暗光环境下所采集的图片的画质的方法，太过于复杂。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种图片处理方法、图片处理装置、终端设备及计算机可读存储介质，可以解决现有技术中改善暗光环境下所采集的图片的画质的方法太过于复杂的技术问题。

本申请第一方面提供了一种图片处理方法，包括：

获取待处理图片；

检测上述待处理图片是否为暗光环境下获取的图片；

若上述待处理图片为暗光环境下获取的图片，则：

利用训练后的暗光还原模型提高上述待处理图片的图片亮度，其中，上述暗光还原模型为预先训练的用于提高暗光环境下所获取图片的图片亮度的神经网络模型。

本申请第二方面提供了一种图片处理装置，包括：

图片获取模块，用于获取待处理图片；

暗光检测模块，用于检测上述待处理图片是否为暗光环境下获取的图片；

暗光还原模块，用于若上述待处理图片为暗光环境下获取的图片，则利用训练后的暗光还原模型提高上述待处理图片的图片亮度，其中，上述暗光还原模型为预先训练的用于提高暗光环境下所获取图片的图片亮度的神经网络模型。

本申请第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在上述存储器中并可在上述处理器上运行的计算机程序，上述处理器执行上述计算机程序时实现如上述第一方面方法的步骤。

本申请第四方面提供了一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质存储有计算机程序，上述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面方法的步骤。

本申请第五方面提供了一种计算机程序产品，上述计算机程序产品包括计算机程序，上述计算机程序被一个或多个处理器执行时实现如上述第一方面方法的步骤。

由上可见，本申请提供了一种图片处理方法，首先，获取待处理图片，然后，检测该待处理图片是否为暗光环境下获取的图片，若检测到上述待处理图片为暗光环境下获取的图片，则直接利用训练后的暗光还原模型提高上述待处理图片的图片亮度，其中，该暗光还原模型为预先训练的用于提高暗光环境下所获取的图片的亮度的神经网络模型。因此，本申请所提供的技术方案中，当终端设备所获取的图片为在外界环境比较暗时采集的，直接利用预设的神经网络模型来处理该图片即可，而传统的方法是在获取到暗光环境下所采集的图片后，需要对该图片进行一系列的调整亮度、去噪、去模糊以及图片增强等操作，因此，本申请相比于传统的方法更加简便，解决了传统的改善暗光环境下所采集的图片的画质的方法太过于复杂的技术问题。

附图说明