一种图像处理方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种图像处理方法及处理装置，所述方法包括：获取原始图像；对所述原始图像的图像像素进行肤色检测，以确定所述原始图像中的原始肤色像素；计算所述原始肤色像素的特征参数值的平均值；根据预设标准平均值与计算得到的平均值之间的差值，对所述原始图像的各图像像素的特征参数值进行校正，所述标准平均值为根据预设标准图像的标准肤色像素的特征参数值计算得到；输出校正后的原始图像。通过上述方式，本发明专利技术能够减小图像过曝或过暗的几率，可以使得图像中的肤色更接近用户的自然真实肤色，提高图像质量。

【技术实现步骤摘要】
一种图像处理方法及装置
本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种图像的处理方法及装置。
技术介绍
随着社交媒体的不断发展，照片正逐渐取代文字，成为用户记录生活点滴的主要内容方式，其中，又以自拍生活照居多。如今的大部分手机、平板电脑等终端设备都设置有前置摄像头，让自拍变得更加方便，随时随地都能自拍。现有的摄像技术在对照片进行处理时，一般都会根据环境光线自动对光圈进行调节，从而得到与当前环境光线匹配的曝光度。在对现有技术的研究和实践过程中，本专利技术的专利技术人发现，用户在自拍过程中，由于光线条件千差万别，受光线的干扰往往容易导致照片过度曝光或曝光不足，尤其是人体肤色部分失真更严重。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种图像处理方法及装置，能够降低图像过曝或过暗的几率，可以使得图像中的肤色更接近用户的自然真实肤色，提高图像质量。本专利技术实施例提供一种图像处理方法，包括：获取原始图像；对所述原始图像的图像像素进行肤色检测，以确定所述原始图像中的原始肤色像素；计算所述原始肤色像素的特征参数值的平均值；根据预设标准平均值与计算得到的平均值之间的差值，对所述原始图像的各图像像素的特征参数值进行校正，所述标准平均值为根据预设标准图像的标准肤色像素的特征参数值计算得到；输出校正后的原始图像。本专利技术实施例提供一种图像处理装置，包括：第一获取模块，用于获取原始图像；第一肤色检测模块，用于对所述原始图像的图像像素进行肤色检测，以确定所述原始图像中的原始肤色像素；第一计算模块，用于计算所述原始肤色像素的特征参数值的平均值；校正模块，用于根据预设标准平均值与计算得到的平均值之间的差值，对所述原始图像的各图像像素的特征参数值进行校正，所述标准平均值为根据预设标准图像的标准肤色像素的特征参数值计算得到；输出模块，用于输出校正后的原始图像。本专利技术实施例的图像处理方法中，通过对原始图像的图像像素进行肤色检测以确定原始图像中的原始肤色像素，并计算原始肤色像素的特征参数值的平均值，然后利用计算得到的平均值与预设标准平均值之间的差值，对原始图像的各图像像素的特征参数值进行校正，该预设标准平均值为根据预设标准图像中的标准肤色像素的特征参数值计算得到，由此基于肤色分析对整张原始图像进行优化处理，能够使得原始图像中的肤色更接近标准图像中的肤色(也即用户的真实肤色)，且可以使得整张图像明暗程度更接近自然情况，光线亮度更加均衡，避免图像过曝或过暗，提高图像质量。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1a是本专利技术一实施例提供的图像处理方法的框架图；图1b是本专利技术一实施例提供的图像处理方法的流程图；图1c是本专利技术一实施例提供的图像处理方法中，肤色检测示意图；图2a是本专利技术一实施例提供的图像处理方法中，对原始图像的各图像像素的特征参数值进行校正之前的流程图；图2b是本专利技术一实施例提供的图像处理方法中，获取标准平均值的框架图；图3是本专利技术一实施例提供的图像处理方法中，对原始图像的各图像像素的特征参数值进行校正的流程图；图4是本专利技术另一实施例提供的图像处理方法的流程图；图5是本专利技术又一实施例提供的图像处理方法的流程图；图6是本专利技术又一实施例提供的图像处理方法的流程图；图7是本专利技术一实施例提供的图像处理装置的结构示意图；图8是本专利技术另一实施例提供的图像处理装置的结构示意图；图9是本专利技术一实施例提供的终端的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术实施例提供一种图像处理方法和处理装置。其中，图像处理装置具体可以集成在终端中，终端例如可以是智能手机、平板电脑、个人计算机等。例如，如图1a所示，该图像处理装置可以获取原始图像，例如可以是获取摄像头或其他图像采集设备获取的实时画面，也可以是获取用户所选择的图片，或者是接收其他设备发送的图片等，然后对原始图像的图像像素进行肤色检测，以确定原始图像中的原始肤色像素，例如可以通过肤色统计模型进行肤色检测，如RGB色彩空间肤色统计，或者通过阈值分割方式进行肤色检测，等等，通过计算原始肤色像素的特征参数值的平均值，并根据预设标准平均值与计算得到的平均值之间的差值，对原始图像的各图像像素的特征参数值进行校正，从而输出校正后的原始图像。因此，本专利技术实施例是基于肤色对原始图像进行优化处理，即以预设的标准图像为参考，通过对原始图像的肤色像素的特征参数值与预设的标准图像的肤色像素的特征参数值做对比，根据对比结果可以判断原始图像的曝光情况，以对原始图像进行校正，使得原始图像的肤色更接近标准图像的肤色，从而使得原始图像的光照更接近自然情况，在一定程度上可以避免图像过曝或过暗的现象，有利于提高照片质量。以下分别进行详细说明。参阅图1b，图1b是本专利技术图像处理方法一实施例的流程图。如图所示，图像处理方法包括以下步骤：步骤S101：获取原始图像。原始图像为待处理的图像。获取的原始图像可以有多种，例如，获取原始图像具体可以包括：获取摄像头或其他图像采集设备实时获取的画面，以获取原始图像；或者，获取用户所选择的图片，以获取原始图像；又或者，接收终端设备发送的图片，以获取原始图像，等等。步骤S102：对原始图像的图像像素进行肤色检测，以确定原始图像中的原始肤色像素。肤色像素即人体皮肤像素。本实施例中，选取原始图像中的人脸区域的图像像素进行肤色检测。具体地，在步骤S102之前，进行如下步骤：对原始图像进行人脸检测，以确定原始图像的人脸区域。当确定原始图像的人脸区域后，对原始图像的图像像素进行肤色检测具体为：对原始图像的人脸区域内的图像像素进行肤色检测，以确定原始图像中的原始肤色像素。当在原始图像中未检测到人脸时，则对整张原始图像的图像像素进行肤色检测，以确定原始图像的原始肤色像素。其中，人脸检测的方式有多种，例如有基于传统知识的方法、基于几何特征的方法等等，可以采用其中的一种或几种方法的结合进行人脸检测。其中，当原始图像是根据用户的选择获取的，则人脸区域还可以由用户主动标记，具体而言，用户在选择原始图像时，可以对原始图像中的人脸进行标记，从而根据用户标记的区域确定原始图像中的人脸区域。肤色像素的检测方式也可以有多种，例如可以通过建立肤色统计模型进行肤色检测，比如基于Y(亮度)Cg(绿色分量与亮度的差)Cr(红色分量与亮度的差)与YCgCb(蓝色分量与亮度的差)颜色空间的肤色检测。例如，如图1c所示，对原始图像10a进行人脸检测，从而确定原始图像10a中的人脸区域11。通过对人脸区域11进行肤色检测，得到肤色检测结果10b，其中在肤色监测结果10b中白色区域代表肤色区域，黑色区域代表非肤色区域。本实施例通过针对人脸区域进行肤色检测，相较于全图区域的肤色检测而言，可以减少运算量，降低肤色检测成本，且有利于减少噪声点。步骤S1本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取原始图像；对所述原始图像的图像像素进行肤色检测，以确定所述原始图像中的原始肤色像素；计算所述原始肤色像素的特征参数值的平均值；根据预设标准平均值与计算得到的平均值之间的差值，对所述原始图像的各图像像素的特征参数值进行校正，所述标准平均值为根据预设标准图像的标准肤色像素的特征参数值计算得到；输出校正后的原始图像。

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取原始图像；对所述原始图像的图像像素进行肤色检测，以确定所述原始图像中的原始肤色像素；计算所述原始肤色像素的特征参数值的平均值；根据预设标准平均值与计算得到的平均值之间的差值，对所述原始图像的各图像像素的特征参数值进行校正，所述标准平均值为根据预设标准图像的标准肤色像素的特征参数值计算得到；输出校正后的原始图像。2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，在对所述原始图像的图像像素进行肤色检测，以确定所述原始图像中的原始肤色像素之前，还包括：对所述原始图像进行人脸检测，以确定所述原始图像的人脸区域；所述对所述原始图像的图像像素进行肤色检测，以确定所述原始图像中的原始肤色像素，包括：对所述原始图像的人脸区域内的图像像素进行肤色检测，以确定所述原始图像中的原始肤色像素。3.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据预设标准平均值与计算得到的平均值之间的差值，对所述原始图像的各图像像素的特征参数值进行校正，包括：计算预设标准平均值与所述原始肤色像素的特征参数值的平均值之间的差值；获取所述原始图像的各图像像素的特征参数值；根据所述原始肤色像素的特征参数值的平均值和各图像像素的特征参数值，计算各图像像素的校正系数；根据所述差值以及各图像像素的校正系数，对各图像像素的特征参数值进行校正。4.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述原始肤色像素的特征参数值的平均值和各图像像素的特征参数值，计算各图像像素的校正系数，包括：当所述图像像素的特征参数值小于或等于所述原始肤色像素的特征参数值的平均值，所述图像像素的校正系数为所述图像像素的特征参数值与所述原始肤色像素的特征参数值的平均值的比值；当所述图像像素的特征参数值大于所述原始肤色像素的特征参数值的平均值，计算预设常数与所述图像像素的特征参数值之间的第一差值，以及计算所述预设常数与所述原始肤色像素的特征参数值的平均值之间的第二差值，所述图像像素的校正系数为所述第一差值和所述第二差值的比值。5.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述特征参数值包括第一颜色空间上的红、绿和蓝三基色分量的像素值；所述计算所述原始肤色像素的特征参数值的平均值，包括：获取原始图像中各原始肤色像素的红、绿和蓝三基色分量的像素值；计算原始图像中所有原始肤色像素的红、绿和蓝三基色分量的像素值的平均值，得到原始肤色像素的特征参数值的平均值；所述计算预设标准平均值与所述原始肤色像素的特征参数值的平均值之间的差值，包括：计算预设标准图像中标准肤色像素的红、绿和蓝三基色分量的像素值的标准平均值和所述原始肤色像素的相应基色分量的像素值的平均值之间的差值；所述获取所述原始图像的各图像像素的特征参数值，包括：获取各图像像素的红、绿和蓝三基色分量的像素值，得到各图像像素的特征参数值。6.根据权利要求5所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述原始肤色像素的特征参数值的平均值和各图像像素的特征参数值，计算各图像像素的校正系数，包括：根据所述原始肤色像素的红、绿和蓝三基色分量的像素值的平均值，以及各图像像素的红、绿和蓝三基色分量的像素值，计算各图像像素的红、绿和蓝三基色分量的像素值的校正系数；所述根据所述差值以及各图像像素的校正系数，对各图像像素的特征参数值进行校正，包括：根据预设标准图像中标准肤色像素的红、绿和蓝三基色分量的像素值的标准平均值和所述原始肤色像素的相应基色分量的像素值的平均值之间的差值，以及各图像像素的红、绿和蓝三基色分量的像素值的校正系数，对各图像像素的红、绿和蓝三基色分量的像素值进行校正。7.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述特征参数值包括第二颜色空间上的亮度值、第一色度值以及第二色度值；所述计算所述原始肤色像素的特征参数值的平均值，包括：获取原始图像中各原始肤色像素在第一颜色空间上的红、绿和蓝三基色分量的像素值；根据原始图像中各原始肤色像素的红、绿和蓝三基色分量的像素值，计算各原始肤色像素在第二颜色空间上的亮度值、第一色度值和第二色度值；计算所有原始肤色像素的亮度值的平均值、第一色度值的平均值以及第二色度值的平均值，得到原始肤色像素的特征参数值的平均值；所述计算预设标准平均值与所述原始肤色像素的特征参数值的平均值之间的差值，包括：计算预设标准图像中标准肤色像素的亮度值、第一色度值和第二色度值的标准平均值和所述原始肤色像素的相应亮度值、第一色度值和第二色度值的平均值之间的差值；所述获取所述原始图像的图像像素的特征参数值，包括：获取所述原始图像的各图像像素的亮度值、第一色度值以及第二色度值，得到所述原始图像的各图像像素的特征参数值。8.根据权利要求7所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述原始肤色像素的特征参数值的平均值和各图像像素的特征参数值，计算各图像像素的校正系数，包括：根据所述原始肤色像素的亮度值的平均值、第一色度值的平均值以及第二色度值的平均值，以及各图像像素的亮度值、第一色度值以及第二色度值，计算各图像像素的亮度值、第一色度值以及第二色度值的校正系数；所述根据所述差值以及各图像像素的校正系数，对各图像像素的特征参数值进行校正，包括：根据预设标准图像中标准肤色像素的亮度值、第一色度值和第二色度值的标准平均值和所述原始肤色像素的相应亮度值、第一色度值和第二色度值的平均值之间的差值，以及各图像像素的亮度值、第一色度值以及第二色度值的校正系数，对各图像像素的亮度值、第一色度值以及第二色度值进行校正。9.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述特征参数值包括第二颜色空间上的亮度值；所述计算所述原始肤色像素的特征参数值的平均值，包括：获取原始图像中各原始肤色像素在第一颜色空间上的红、绿和蓝三基色分量的像素值；根据原始图像中各原始肤色像素的红、绿和蓝三基色分量的像素值，计算各原始肤色像素在第二颜色空间上的亮度值；计算所有原始肤色像素的亮度值的平均值，得到原始肤色像素的特征参数值的平均值；所述计算预设标准平均值与所述原始肤色像素的特征参数值的平均值之间的差值，包括：计算预设标准图像中标准肤色像素的亮度值的标准平均值和所述原始肤色像素的亮度值的平均值之间的差值；所述获取所...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱梦仁，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44