一种图像优化方法、装置及终端制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种图像优化方法、装置及终端，该方法包括：获取待优化图像的画面景深信息；根据画面景深信息对待优化图像进行优化。通过本发明专利技术的实施，首先获取图像的图像景深信息，然后基于图像景深信息对图像进行优化处理，由于图像景深信息是与图像各像素点对应景物的噪声及锐度成正比，这样图像优化处理后，靠近人眼的景物锐度最大、噪声最小，符合人眼观察经验。

Method, device and terminal for image optimization

The invention discloses an image optimization method and device, and a terminal. The method includes: obtaining the depth information to optimize the image picture according to the picture; optimize image depth information to be optimized. The embodiment of the invention, first get the image depth information of the image, and then optimized the image depth information based on the image depth information is noise and sharpness and image pixels corresponding to the scene is proportional to this image after the optimization, the maximum sharpness, near the scene of human noise to a minimum consistent with human observations.

【技术实现步骤摘要】
一种图像优化方法、装置及终端
本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像优化方法、装置及终端。
技术介绍
在拍照、或者后期处理图片时，当画面出现室内外光源不同强度不同的场景，现有常规做法以画面主体景物为主，比如主体为室内场景，则牺牲窗外景物的优化效果，室外场景会出现过曝和偏色。在现有技术中，技术人员提出可以通过将室外景物和室内景物权衡调试以减轻室外场景的过曝和偏色程度，但是调节室内室外场景的权重必然会导致牺牲主体场景的部分优化效果，并且室内外优化效果很难做到比较好的平衡。针对上述问题，提出一种图像优化方法，以解决现有图像优化方法以主体为准进行全图像优化存在的牺牲背景优化效果的问题，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术提供了一种图像优化方法、装置及终端，以解决现有图像优化方法以主体为准进行全图像优化存在的牺牲背景优化效果的问题。本专利技术提供了一种图像优化方法，其包括：获取待优化图像的画面景深信息；根据画面景深信息对待优化图像进行优化。进一步的，获取待优化图像的画面景深信息包括：通过双摄算法、激光对焦方法或软件算法测量待优化图像，获取画面景深信息。进一步的，根据画面景深信息对待优化图像进行优化包括：根据画面景深信息将待优化图像分割为室内区域和室外区域；针对室内区域和室外区域，分别使用不同的自动白平衡和/或自动曝光控制。进一步的，根据画面景深信息将待优化图像分割为室内区域和室外区域包括：根据画面景深信息确定各像素点对应的景深值，根据各像素点对应的景深值将待优化图像分割为至少一个景深不同的目标区域，目标区域内各像素点的景深值的差值小于阈值；计算各目标区域与其相邻区域的景深比值及白平衡/曝光比值，当一目标区域与相邻区域的平均景深值的比值及白平衡/曝光值的比值均大于对应阈值时，将目标区域及相邻区域分割为室内区域和室外区域。进一步的，根据画面景深信息对待优化图像进行优化包括：根据画面景深信息计算待优化图像内各像素点的去噪矩阵及锐化矩阵，根据各像素点的去噪矩阵及锐化矩阵对待优化图像内各像素点的图像进行去噪及锐化处理。进一步的，根据画面景深信息计算待优化图像内各像素点的去噪矩阵及锐化矩阵包括：根据画面景深信息确定各像素点的景深值，对各像素点的景深值进行归一化处理，获取各像素点的矩阵加权系数，根据加权系数及标准去噪矩阵及锐化矩阵，计算各像素点的去噪矩阵及锐化矩阵。进一步的，对各像素点的景深值进行归一化处理，获取各像素点的矩阵加权系数包括：使用公式γa＝Da/(Df-Dn)进行归一化处理获取各像素点的矩阵加权系数，其中，a为图像中任一像素点，n和f为穿过a、且垂直图像边缘的直线与图像边缘相交的像素点，Da、Df、Dn分别为像素点a、f、n对应的景深值，γa为像素点a的矩阵加权系数。本专利技术提供了一种图像优化装置，其包括：获取模块，用于获取待优化图像的画面景深信息；优化模块，用于根据画面景深信息对待优化图像进行优化。进一步的，获取模块用于通过双摄算法、激光对焦方法或软件算法测量待优化图像，获取画面景深信息。进一步的，优化模块用于根据画面景深信息将待优化图像分割为室内区域和室外区域；针对室内区域和室外区域，分别使用不同的自动白平衡和/或自动曝光控制。进一步的，优化模块用于根据画面景深信息确定各像素点对应的景深值，根据各像素点对应的景深值将待优化图像分割为至少一个景深不同的目标区域，目标区域内各像素点的景深值的差值小于阈值；计算各目标区域与其相邻区域的景深比值及白平衡/曝光比值，当一目标区域与相邻区域的平均景深值的比值及白平衡/曝光值的比值均大于对应阈值时，将区域及相邻区域分割为室内区域和室外区域。进一步的，优化模块用于根据画面景深信息计算待优化图像内各像素点的去噪矩阵及锐化矩阵，根据各像素点的去噪矩阵及锐化矩阵对待优化图像内各像素点的图像进行去噪及锐化处理。进一步的，优化模块用于根据画面景深信息确定各像素点的景深值，对各像素点的景深值进行归一化处理，获取各像素点的矩阵加权系数，根据加权系数及标准去噪矩阵及锐化矩阵，计算各像素点的去噪矩阵及锐化矩阵。进一步的，优化模块用于使用公式γa＝Da/(Df-Dn)进行归一化处理获取各像素点的矩阵加权系数，其中，a为图像中任一像素点，n和f为穿过a、且垂直图像边缘的直线与图像边缘相交的像素点，Da、Df、Dn分别为像素点a、f、n对应的景深值，γa为像素点a的矩阵加权系数。本专利技术提供了一种终端，其包括本专利技术提供的图像优化装置。本专利技术的有益效果：本专利技术提供了一种图像优化方法，首先获取图像的图像景深信息，然后基于图像景深信息对图像进行优化处理，由于图像景深信息是与图像各像素点对应景物的噪声及锐度成正比，这样图像优化处理后，靠近人眼的景物锐度最大、噪声最小，符合人眼观察经验。附图说明图1为本专利技术第一实施例提供的图像优化装置的结构示意图；图2为本专利技术第二实施例提供的图像优化方法的流程图；图3是本专利技术第三实施例提供的图像优化方法的流程图；图4是本专利技术第三实施例中的待优化图像的示意图；图5是本专利技术第四实施例提供的图像优化方法的流程图；图6是本专利技术第四实施例中的待优化图像的示意图。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，所描述的实施例只是本专利技术中一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做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。现通过具体实施方式结合附图的方式对本专利技术做出进一步的诠释说明。第一实施例：图1为本专利技术第一实施例提供的图像优化装置的结构示意图，由图1可知，在本实施例中，本专利技术提供的图像优化装置包括：获取模块11，用于获取待优化图像的画面景深信息；画面景深信息是指图像内所有像素点的景深值，像素点的景深值与像素点的景物距离摄像头的距离的成正比；优化模块12，用于根据画面景深信息对待优化图像进行优化。在一些实施例中，上述实施例中的获取模块11用于通过双摄算法、激光对焦方法或软件算法测量待优化图像，获取画面景深信息。在实际应用中，若终端具备多个摄像头，在拍照时，优选使用双摄算法计算画面景深信息。在一些实施例中，上述实施例中的优化模块12用于根据画面景深信息将待优化图像分割为室内区域和室外区域；针对室内区域和室外区域，分别使用不同的自动白平衡和/或自动曝光控制。在一些实施例中，上述实施例中的优化模块12用于根据画面景深信息确定各像素点对应的景深值，根据各像素点对应的景深值将待优化图像分割为至少一个景深不同的目标区域，目标区域内各像素点的景深值的差值小于阈值；计算各目标区域与其相邻区域的景深比值及白平衡/曝光比值，当一目标区域与相邻区域的平均景深值的比值及白平衡/曝光值的比值均大于对应阈值时，将区域及相邻区域分割为室内区域和室外区域。在一些实施例中，上述实施例中的优化模块12用于根据画面景深信息计算待优化图像内各像素点的去噪矩阵及锐化矩阵，根据各像素点的去噪矩阵及锐化矩阵对待优化图像内各像素点的图像进行去噪及锐化处理。在一些实施例中，上述实施例中的优化模块12用于根据画面景深信息确定各像素点的景深值，对各像素点的景深值进行归一化处理，获取各像素点的矩阵本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像优化方法，其特征在于，包括：获取待优化图像的画面景深信息；根据所述画面景深信息对所述待优化图像进行优化。

【技术特征摘要】
1.一种图像优化方法，其特征在于，包括：获取待优化图像的画面景深信息；根据所述画面景深信息对所述待优化图像进行优化。2.如权利要求1所述的图像优化方法，其特征在于，所述获取待优化图像的画面景深信息包括：通过双摄算法、激光对焦方法或软件算法测量所述待优化图像，获取所述画面景深信息。3.如权利要求1所述的图像优化方法，其特征在于，所述根据所述画面景深信息对所述待优化图像进行优化包括：根据所述画面景深信息将所述待优化图像分割为室内区域和室外区域；针对室内区域和室外区域，分别使用不同的自动白平衡和/或自动曝光控制。4.如权利要求3所述的图像优化方法，其特征在于，所述根据所述画面景深信息将所述待优化图像分割为室内区域和室外区域包括：根据所述画面景深信息确定各像素点对应的景深值，根据各像素点对应的景深值将所述待优化图像分割为至少一个景深不同的目标区域，所述目标区域内各像素点的景深值的差值小于阈值；计算各目标区域与其相邻区域的景深比值及白平衡/曝光比值，当一目标区域与相邻区域的平均景深值的比值及白平衡/曝光值的比值均大于对应阈值时，将所述目标区域及相邻区域分割为室内区域和室外区域。5.如权利要求1至4任一项所述的图像优化方法，其特征在于，所述根据所述画面景深信息对所述待优化图像进行优化包括：根据所述画面景深信息计算所述待优化图像内各像素点的去噪矩阵及锐化矩阵，根据所述各像素点的去噪矩阵及锐化矩阵对所述待优化图像内各像素点的图像进行去噪及锐化处理。6.如权利要求5所述的图像优化方法，其特征在于，所述根据所述画面景深信息计算所述待优化图像内各像素点的去噪矩阵及锐化矩阵包括：根据所述画面景深信息确定各像素点的景深值，对所述各像素点的景深值进行归一化处理，获取各像素点的矩阵加权系数，根据所述加权系数及标准去噪矩阵及锐化矩阵，计算所述各像素点的去噪矩阵及锐化矩阵。7.如权利要求6所述的图像优化方法，其特征在于，所述对所述各像素点的景深值进行归一化处理，获取各像素点的矩阵加权系数包括：使用公式γa＝Da/(Df-Dn)进行归一化处理获取各像素点的矩阵加权系数，其中，a为图像中任一像素点，n和f为穿过a、且垂直图像边缘的直线与图像边缘相交的像素点，D...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡文迪，
申请(专利权)人：中兴通讯股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44