图像处理方法、装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本申请实施例公开了图像处理方法、装置、电子设备和存储介质。其中方法包括：对待处理图像进行场景识别，得到所述待处理图像的至少一个场景标签；当所述至少一个场景标签中不存在优先场景标签时，获取所述待处理图像的场景参数，根据所述场景参数确定所述待处理图像的目标场景；基于与所述目标场景对应的亮度处理方式，对所述待处理图像进行亮度处理，得到处理后的图像。本申请实施例通过采用上述技术方案，提高了待处理图像的目标场景的确定精度，进一步的，根据目标场景确定待处理图像的最佳亮度处理方式，提高待处理图像的图像亮度。

Image Processing Method, Device, Storage Media and Electronic Equipment

The embodiment of this application discloses an image processing method, device, electronic device and storage medium. The method includes: scene recognition of the processed image and obtaining at least one scene tag of the image to be processed; acquiring the scene parameters of the image to be processed when there is no priority scene tag in the at least one scene tag, determining the target scene of the image to be processed according to the scene parameters; and brightness processing based on the corresponding brightness of the target scene. In this way, the brightness of the image to be processed is processed and the processed image is obtained. By adopting the above technical scheme, the application embodiment improves the determination accuracy of the target scene of the image to be processed. Furthermore, the optimal brightness processing method of the image to be processed is determined according to the target scene, and the brightness of the image to be processed is improved.

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置、存储介质及电子设备
本申请实施例涉及电子设备
，尤其涉及一种图像处理方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
随着手机和平板电脑等电子设备的不断发展，越来越多的电子设备的拍照功能被用户广泛使用，并且用户对电子设备的拍照性能的要求也越来越高。目前，电子设备在对拍摄的图像进行处理时，可以是基于图像场景进行不同的处理，以提高处理后图像质量，但是目前的场景区分变量单一，易出现场景误识别的情况，导致图像处理结果指令差的问题，当增加变量进行场景识别时，则会出现同一图像处于多个场景，且无法判断根据哪一个场景进行图像处理。
技术实现思路
本申请实施例提供图像处理方法、装置、存储介质及电子设备，提高图像处理的准确度。第一方面，本申请实施例提供了一种图像处理方法，包括：对待处理图像进行场景识别，得到所述待处理图像的至少一个场景标签；当所述至少一个场景标签中不存在优先场景标签时，获取所述待处理图像的场景参数；根据所述场景参数确定所述待处理图像的目标场景；基于与所述目标场景对应的亮度处理方式，对所述待处理图像进行亮度处理，得到处理后的图像。第二方面，本申请实施例提供了一种图像处理装置，包括：场景识别模块，用于对待处理图像进行场景识别，得到所述待处理图像的至少一个场景标签；场景参数确定模块，用于当所述至少一个场景标签中不存在优先场景标签时，获取所述待处理图像的场景参数第一目标场景确定模块，用于根据所述场景参数确定所述待处理图像的目标场景；图像亮度处理模块，用于基于与所述目标场景对应的亮度处理方式，对所述待处理图像进行亮度处理，得到处理后的图像。第三方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本申请实施例所述的图像处理方法。第四方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本申请实施例所述的图像处理方法。本申请实施例中提供的图像处理方法，对待处理图像进行场景识别，得到待处理图像的至少一个场景标签，若所述至少一个场景标签中不包括优先场景标签，则获取所述待处理图像的场景参数，其中，所述场景参数包括人脸兴趣区域数量、逆光参数和暗光参数，根据所述场景参数确定所述待处理图像的目标场景，基于与所述目标场景对应的亮度处理方式，对所述待处理图像进行亮度处理，得到处理后的图像。通过采用上述方案，在电子设备已有场景识别模型的基础上，无需更换场景识别模型，根据待处理图像的场景参数对不具备优先场景标签的待处理图像进行二次判断，根据判断结果校正场景识别模型的识别结果，避免场景识别结果出现误识别的情况，提高了待处理图像的目标场景的确定精度，进一步的，根据目标场景确定待处理图像的最佳亮度处理方式，提高待处理图像的图像亮度。附图说明图1为本申请实施例提供的一种图像处理方法的流程示意图；图2为本申请实施例提供的另一种图像处理方法的流程示意图；图3为本申请实施例提供的另一种图像处理方法的流程示意图；图4为本申请实施例提供的一种图像处理装置的结构示意图；图5为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图；图6为本申请实施例提供的另一种电子设备的结构示意图。具体实施方式下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本申请的技术方案。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各步骤的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。图1为本申请实施例提供的一种图像处理方法的流程示意图，该方法可以由图像处理装置执行，其中该装置可由软件和/或硬件实现，一般可集成在电子设备中。如图1所示，该方法包括：步骤101、对待处理图像进行场景识别，得到待处理图像的至少一个场景标签。步骤102、当所述至少一个场景标签中不存在优先场景标签时，获取所述待处理图像的场景参数。步骤103、根据所述场景参数确定所述待处理图像的目标场景。步骤104、基于与所述目标场景对应的亮度处理方式，对所述待处理图像进行亮度处理，得到处理后的图像。示例性的，本申请实施例中的电子设备可包括手机和平板电脑等配置有摄像头，具有拍摄功能的智能设备。其中，待处理图像可以是通过电子设备的摄像头拍摄的，将拍摄的待处理图像输入至场景识别模型中，得到场景识别结果。本实施例中，场景识别模型可以是分类模型，也可以是神经网络模型，可根据图像的特征信息确定图像场景。示例性的，图像的场景可以是但不限于人像场景、逆光场景、暗光场景、夜景场景、夕阳场景、美食场景、风景场景等。但是，由于拍摄图像中内容复杂，图像往往并不是仅具有单一场景，示例性的，待处理图像中可以是同时包括美食和人像，可以是在逆光下拍摄的风景或者人像，还可以是在夜景中拍摄的美食或风景等。本实施例中，可以是基于电子设备中已有的场景识别模型对待处理图像进行场景识别，待处理图像的至少一个场景标签，其中，可以是根据满足预设条件的场景确定该待处理图像的场景标签，场景标签可以是一个或多个。示例性的，场景识别模型的输出结果可以是包括待处理图像与各个场景的匹配概率，可以是根据匹配概率最大的场景确定待处理图像的场景标签。在一些实施例中，所述对待处理图像进行场景识别，得到待处理图像的至少一个场景标签，包括：获取所述待处理图像与各场景的匹配概率；筛选匹配概率大于预设概率值的场景，生成所述待处理图像的场景标签。示例性的，场景识别模型的输出结果可以是待处理图像与风景场景的匹配概率为50％，与夕阳场景的匹配概率为30％，与人像场景的匹配概率为13％，与逆光场景的匹配概率为5％，与暗光场景的匹配概率为2％。例如可以是设置预设概率值为30％，可确定待处理图像的场景标签包括风景标签和夕阳标签。在一些实施例中，所述对待处理图像进行场景识别，得到待处理图像的至少一个场景标签，包括：根据所述匹配概率对所述场景进行排序，根据预设排序范围的场景生成所述待处理图像的场景标签。示例性的，场景识别模型的输出结果可以是待处理图像与风景场景的匹配概率为50％，与夕阳场景的匹配概率为30％，与人像场景的匹配概率为13％，与逆光场景的匹配概率为5％，与暗光场景的匹配概率为2％。根据匹配概率进行大小排序，得到的排序为风景场景、夕阳场景、人像场景、逆光场景和暗光场景，可以是将排序中前三种场景生成场景标签，即待处理图像的场景标签为风景场景、夕阳场景和人像场景。需要说明的是，待处理图像的场景标签的数量可以是根据电子设备中场景识别模型中设置的场景识别方式确定。本实施例中，在确定待处理图像的场景标签之后，判断该至少一个场景标签中是否包括优先场景标签，其中，优先场景标签指的是具有优先级的场景标签，可选的，所述优先场景标签包括人像标签、逆光标签和暗光标签。示例性的，当待处理图像的至本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：对待处理图像进行场景识别，得到所述待处理图像的至少一个场景标签；当所述至少一个场景标签中不存在优先场景标签时，获取所述待处理图像的场景参数；根据所述场景参数确定所述待处理图像的目标场景；基于与所述目标场景对应的亮度处理方式，对所述待处理图像进行亮度处理，得到处理后的图像。

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：对待处理图像进行场景识别，得到所述待处理图像的至少一个场景标签；当所述至少一个场景标签中不存在优先场景标签时，获取所述待处理图像的场景参数；根据所述场景参数确定所述待处理图像的目标场景；基于与所述目标场景对应的亮度处理方式，对所述待处理图像进行亮度处理，得到处理后的图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述优先场景标签包括人像标签、逆光标签和暗光标签；所述方法还包括：当至少一个场景标签中包括所述优先场景标签中的任一项时，将与至少一个场景标签中包括的优先场景标签对应的场景确定为所述待处理图像的目标场景；当至少一个场景标签中包括所述优先场景标签中的至少两项时，根据所述优先场景标签以及预设优先级确定至少一个场景标签中包括的最高优先级场景标签，将所述最高优先级场景标签对应的场景确定为所述待处理图像的目标场景，其中，所述人像标签、所述逆光标签和所述暗光标签的优先级依次降低。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对待处理图像进行场景识别，得到待处理图像的至少一个场景标签，包括：获取所述待处理图像与各个场景的匹配概率；筛选所述匹配概率大于预设概率值的场景，生成所述待处理图像的场景标签；或者，根据所述匹配概率对所述场景进行排序，根据预设排序范围的场景生成所述待处理图像的场景标签。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述场景参数包括人脸兴趣区域数量、逆光参数和暗光参数，所述根据所述场景参数确定所述待处理图像的目标场景，包括：当所述待处理图像的人脸兴趣区域数量大于零时，确定所述待处理图像的目标场景为人像场景；当所述待处理图像的人脸兴趣区域数量为零，且所述逆光参数大于预设逆光值时，确定所述待处理图像的目标场景为逆光场景；当所述待处理图像的人脸兴趣区域数量为零、所述逆光参数小于或等于所述预设逆光值，且所述暗光参数大于第一暗光值时，确定所述待处理图像的目标场景为暗光场景；当所述待处理图像的人脸兴趣区域数量为零、所述逆光参数小于或等于所述预设逆光值，且所述暗光参数小于或等于所述第一暗光值时，根据所述待处理图像的至少一个场景标签确定所述待处理图像的目标场景。5.根据权利要求4所述的方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：张弓，
申请(专利权)人：OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44