[发明专利]图像处理方法、图像处理装置、存储介质与电子设备

说明书

本公开提供一种图像处理方法、图像处理装置、存储介质与电子设备，涉及图像与视频处理技术领域。该方法包括：获取待处理图像；从所述待处理图像中提取先验信息，所述先验信息包括亮通道信息、暗通道信息、高频信息中的一种或多种；利用预先训练的亮度增益模型对所述待处理图像提取基础特征，对所述先验信息提取先验特征，通过结合所述基础特征与所述先验特征，得到亮度增益数据；基于所述亮度增益数据对所述待处理图像进行像素值映射，得到所述待处理图像对应的高动态范围图像。本公开通过结合先验信息和机器学习方法，能够对图像实现高质量的亮度增益，得到具有真实亮度效果的高动态范围图像。

技术领域

本公开涉及图像与视频处理技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、图像处理装置、计算机可读存储介质与电子设备。

背景技术

真实环境中的亮度具有很大的动态范围，例如同一场景中可能同时出现高亮区域和黑暗区域。而在智能手机、相机等数字拍摄设备所拍摄的图像中，由于图像位宽的限制，图像的亮度等级通常较为有限，如8bit位宽的图像仅具有256个亮度等级。这样，在对真实环境拍摄时，真实亮度范围会被压缩至有限的亮度等级中，容易导致高亮区域或黑暗区域中的细节信息损失、色彩失真，无法展现真实环境中层次分明的亮度效果，即图像中存在亮度效果不真实的问题。

发明内容

本公开提供一种图像处理方法、图像处理装置、计算机可读存储介质与电子设备，以至少在一定程度上解决图像中亮度效果不真实的问题。

根据本公开的第一方面，提供一种图像处理方法，包括：获取待处理图像；从所述待处理图像中提取先验信息，所述先验信息包括亮通道信息、暗通道信息、高频信息中的一种或多种；利用预先训练的亮度增益模型对所述待处理图像提取基础特征，对所述先验信息提取先验特征，通过结合所述基础特征与所述先验特征，得到亮度增益数据；基于所述亮度增益数据对所述待处理图像进行像素值映射，得到所述待处理图像对应的高动态范围图像。

根据本公开的第二方面，提供一种图像处理装置，包括：图像获取模块，被配置为获取待处理图像；先验信息提取模块，被配置为从所述待处理图像中提取先验信息，所述先验信息包括亮通道信息、暗通道信息、高频信息中的一种或多种；亮度增益处理模块，被配置为利用预先训练的亮度增益模型对所述待处理图像提取基础特征，对所述先验信息提取先验特征，通过结合所述基础特征与所述先验特征，得到亮度增益数据；像素值映射模块，被配置基于所述亮度增益数据对所述待处理图像进行像素值映射，得到所述待处理图像对应的高动态范围图像。

根据本公开的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面的图像处理方法及其可能的实现方式。

根据本公开的第四方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令，来执行上述第一方面的图像处理方法及其可能的实现方式。

本公开的技术方案具有以下有益效果：

一方面，结合先验信息和机器学习方法，提出了一种可结合图像的基础特征与先验特征的亮度增益模型，能够挖掘与学习到较为全面、充分的图像特征，由此输出较为准确的亮度增益数据，进而对待处理图像进行像素值映射，得到高动态范围图像，其具有较为真实的亮度效果，从而有效提高了图像质量。另一方面，本方案实现了基于单帧图像的亮度增益，无需使用相邻帧信息，有利于减少拍摄时间、图像处理的计算量与内存占用，且基于常规的拍摄设备即可完成，无需专业的高动态相机。因此，方案实现成本较低，有利于部署在移动端等轻量化场景或实时性要求较高的场景(如对视频进行实时处理的场景)等，实用性与普及性较高。并能够改善多帧融合高动态范围图像所可能导致的“鬼影”等不良现象。

附图说明

图1示出本示例性实施方式的运行环境系统架构的示意图；

图2示出本示例性实施方式中一种图像处理方法的流程图；