【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、处理装置、终端设备及可读存储介质
本申请属于终端设备
，尤其涉及一种图像处理方法、图像处理装置、终端设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
当用户利用终端设备(比如，手机)进行拍照时，在某些情况下可能会拍摄到模糊图像，比如，当待拍摄的目标对象距离摄像头过近或过远时，该目标对象会处于失焦状态，导致照片中的该目标对象较为模糊；再比如，当采用屏下摄像头或者在夜晚拍照时，可能会使得摄像头的采光量不足，也会使得照片中的待拍摄的目标对象出现模糊现象；又比如，当待拍摄的目标对象与摄像头出现相对运动时，同样会使得照片中的该目标对象较为模糊。目前，存在如下模糊修正方法为：采用大量的模糊样本图像以及清晰样本图像进行神经网络模型训练，使得训练后的该神经网络模型能够进行模糊修正。上述采用神经网络模型的方式进行模糊修正，能够在一定程度上避免修正后的图像出现图像失真，但是需要采用大量的样本图像进行训练，会延长产品的研发周期。由此可见，如何在避免模糊修正出现图像失真的前提下，同时避免由于采用神经网络模型造成产品研...
【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：/n获取待处理的包括目标对象的模糊图像以及N个均包括所述目标对象的样本清晰图像，其中，N为整数且N≥1；/n对于每个样本清晰图像，将所述模糊图像与该样本清晰图像进行对齐，得到所述模糊图像中组成所述目标对象的各图像区域，分别对应的位于该样本清晰图像的样本区域；/n确定各个所述图像区域的清晰程度；/n对于每个图像区域，基于该图像区域的清晰程度，确定该图像区域以及与该图像区域对应的N个样本区域分别对应的融合权重，并基于各个融合权重，将该图像区域与该N个样本区域进行图像融合，其中，对于各个图像区域，图像区域的清晰程度与图像区域对应的融合权重正相关。/n
【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
获取待处理的包括目标对象的模糊图像以及N个均包括所述目标对象的样本清晰图像，其中，N为整数且N≥1；
对于每个样本清晰图像，将所述模糊图像与该样本清晰图像进行对齐，得到所述模糊图像中组成所述目标对象的各图像区域，分别对应的位于该样本清晰图像的样本区域；
确定各个所述图像区域的清晰程度；
对于每个图像区域，基于该图像区域的清晰程度，确定该图像区域以及与该图像区域对应的N个样本区域分别对应的融合权重，并基于各个融合权重，将该图像区域与该N个样本区域进行图像融合，其中，对于各个图像区域，图像区域的清晰程度与图像区域对应的融合权重正相关。
2.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，组成所述目标对象的各图像区域均为一个像素点；
相应地，各个所述图像区域分别对应的样本区域也均为一个像素点。
3.如权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述确定各个所述图像区域的清晰程度，包括：
计算所述模糊图像中组成所述目标对象的每个像素点分别对应的梯度值；
根据组成所述目标对象的每个像素点分别对应的梯度值的绝对值，确定组成所述目标对象的每个像素点的清晰程度。
4.如权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据组成所述目标对象的每个像素点分别对应的梯度值的绝对值，确定组成所述目标对象的每个像素点的清晰程度，包括：
根据所述每个像素点分别对应的梯度值的绝对值，确定所述每个像素点的梯度值的绝对值分别所位于的预设范围，其中，各个预设范围组成一连续数值范围，且两两之间无交集，每个预设范围均对应有一个清晰程度；
对于所述每个像素点，将该像素点的梯度值的绝对值所处的预设范围所对应的清晰程度，作为该像素点的清晰程度。
5.如权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述N为1；
相应地，所述对于每个图像区域，基于该图像区域的清晰程度，确定该图像区域以及与该图像区域对应的N个样本区域分别对应的融合权重，并基于各个融合权重，将该图像区域与该N个样本区域进行图像融合，包括：
基于所述模糊图像中组成所述目标对象的每个像素点的清晰程度，生成权重图，所述权重图由多个融合权重Wi,j组成，其中，i以及j的取值范围由所述目标对象在所述模糊图像中的位置以及所述目标对象的尺寸确定，所述Wi,j为所述模糊图像中组成所述目标对象的位置(i,j)处的像素点对应的融合权重，1-Wi,j为所述模糊图像中位置(i,j)处的像素点所对应的位于所述样本清晰图像中的样本区域的融合权重；
基于所述权重图、所述模糊图像中组成所述目标对象的各个像素点以及所述样本清晰图像中与组成所述目标对象的各个像素点分别对应的像素点，利用图像融合公式进行图像融合，得到对所述目标对象修正后的图...
【专利技术属性】
技术研发人员：金宇，
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
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