图像处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品制造方法及图纸

本申请公开了一种图像处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品，涉及图像处理技术领域。该方法包括：获取第一图像；获取预设映射曲线；对第一图像进行特征分析，得到与第一图像对应的曲线修正系数；以曲线修正系数对预设映射曲线的曲线参数进行修正，得到目标映射曲线；基于目标映射曲线对第一图像进行色彩参数调整，得到第一图像对应的第二图像。由于在对第一图像进行色彩参数调整时，只需要计算修正系数，而不是计算整个映射曲线，计算量大大减小，从而提高了图像色彩增强处理的效率。从而提高了图像色彩增强处理的效率。从而提高了图像色彩增强处理的效率。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品


[0001]本申请实施例涉及图像处理
，特别涉及一种图像处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品。

技术介绍

[0002]通过移动端进行图像拍摄时，拍摄的图像受到设备、环境以及拍摄技术等因素的影响会出现局部曝光、画面发灰、色彩寡淡等问题，对于这些图像往往需要进行色彩增强处理得到优化的图像。
[0003]相关技术中，通过训练深度双边学习算法中的深度神经网络，可以直接拟合图像之间的映射曲线，将需要进行色彩增强的目标图像输入到训练好的深度双边学习算法中可以得到优化后的图像。
[0004]然而，上述算法中映射曲线的拟合过程难度较大，需要深度神经网络包含较多的参数，算法的计算量比较大，使得目标图像色彩增强处理的速度较慢，色彩增强处理的效率较低。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供了一种图像处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品，可以提高色彩增强处理的效率。所述技术方案如下：
[0006]一方面，提供了一种图像处理方法，所述方法包括：
[0007]获取第一图像，所述第一图像是待进行色彩参数调整的图像；
[0008]获取预设映射曲线，所述预设映射曲线对应有预先设定的曲线参数；
[0009]对所述第一图像进行特征分析，得到与所述第一图像对应的曲线修正系数；
[0010]以所述曲线修正系数对所述预设映射曲线的曲线参数进行修正，得到目标映射曲线；
[0011]基于所述目标映射曲线对所述第一图像进行色彩参数调整，得到所述第一图像对应的第二图像，所述第二图像为在所述第一图像的基础上进行色彩参数调整后的图像。
[0012]另一方面，提供了一种图像处理装置，所述装置包括：
[0013]获取模块，用于获取第一图像，所述第一图像是待进行色彩参数调整的图像；
[0014]所述获取模块，还用于获取预设映射曲线，所述预设映射曲线对应有预先设定的曲线参数；
[0015]分析模块，用于对所述第一图像进行特征分析，得到与所述第一图像对应的曲线修正系数；
[0016]修正模块，用于以所述曲线修正系数对所述预设映射曲线的曲线参数进行修正，得到目标映射曲线；
[0017]调整模块，用于基于所述目标映射曲线对所述第一图像进行色彩参数调整，得到所述第一图像对应的第二图像，所述第二图像为在所述第一图像的基础上进行色彩参数调
整后的图像。
[0018]另一方面，提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现本申请实施例中任一所述的图像处理方法。
[0019]另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条程序代码，所述至少一条程序代码由处理器加载并执行以实现本申请实施例任一所述的图像处理方法。
[0020]另一方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行本申请实施例中任一所述的图像处理方法。
[0021]本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
[0022]通过对第一图像(是指待进行色彩参数调整的图像)进行特征分析获取曲线修正系数，基于该曲线修正系数去修正预设映射曲线(预先设定曲线参数的映射曲线)，基于调整后的预设映射曲线对第一图像进行色彩参数调整，由于在对第一图像进行色彩参数调整时，只需要计算修正系数，而不是计算整个映射曲线，计算量大大减小，从而提高了图像色彩增强处理的效率。
附图说明
[0023]为了更清楚地说明本申请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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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。
[0024]图1是本申请一个示例性实施例提供的伽马变换曲线示意图；
[0025]图2是本申请一个示例性实施例提供的获取修正后映射曲线的过程示意图；
[0026]图3是本申请一个示例性实施例提供的实施环境示意图；
[0027]图4是本申请一个示例性实施例提供的图像处理方法的流程图；
[0028]图5是本申请一个示例性实施例提供的模型训练流程图；
[0029]图6是本申请另一个示例性实施例提供的图像处理方法的流程图；
[0030]图7是本申请一个示例性实施例提供的获取预测修正系数的过程示意图；
[0031]图8是本申请一个示例性实施例提供的图像处理方法的流程示意图；
[0032]图9是本申请另一个示例性实施例提供的图像处理方法的流程图；
[0033]图10是本申请一个示例性实施例提供的并行处理图像内容的流程示意图；
[0034]图11是本申请一个示例性实施例提供的图像处理方法的对象评测结果图；
[0035]图12是本申请一个示例性实施例提供的图像处理方法和样本方法三的速度对比图；
[0036]图13是本申请一个示例性实施例提供的图像处理装置的结构框图；
[0037]图14是本申请另一个示例性实施例提供的图像处理装置的结构框图；
[0038]图15是本申请一个示例性实施例提供的服务器的结构框图。
具体实施方式
[0039]为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
[0040]本申请中术语“第一”“第二”等字样用于对作用和功能基本相同的相同项或相似项进行区分，应理解，“第一”、“第二”之间不具有逻辑或时序上的依赖关系，也不对数量和执行顺序进行限定。
[0041]首先，针对本申请实施例中涉及的名词进行简单介绍：
[0042]像素：像素是组成图像的最小单位，可以理解成颜色各异的小方块。图像经过数字化处理之后在计算机中其实就是一个数字矩阵，数字矩阵中的像素至少具有两个属性：位置和像素值。其中，位置由行、列表示，像素值代表的是像素方块的平均亮度，在灰度图像中，灰度值即为像素值。
[0043]颜色空间：图像在计算机中可以映射到不同的颜色空间中进行表示，在彩色图像中每个像素对应有多个通道，常见的多通道颜色空间有：RGB(Red Green Blue，红绿蓝)空间和HSV(Hue Saturation Value，色调饱和度亮度)空间。
[0044]图像色彩增强：数字图像处理是指利本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一图像，所述第一图像是待进行色彩参数调整的图像；获取预设映射曲线，所述预设映射曲线对应有预先设定的曲线参数；对所述第一图像进行特征分析，得到与所述第一图像对应的曲线修正系数；以所述曲线修正系数对所述预设映射曲线的曲线参数进行修正，得到目标映射曲线；基于所述目标映射曲线对所述第一图像进行色彩参数调整，得到所述第一图像对应的第二图像，所述第二图像为在所述第一图像的基础上进行色彩参数调整后的图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一图像进行特征分析，得到与所述第一图像对应的曲线修正系数，包括：将所述第一图像输入曲线修正模型，输出得到所述第一图像对应的曲线修正系数，所述曲线修正模型为通过样本图像对训练得到的模型；其中，所述样本图像对中包括构成图像对的样本图像和参考图像，所述参考图像为所述样本图像进行色彩参数调整后的图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述第一图像输入曲线修正模型，输出得到所述第一图像对应的曲线修正系数，包括：将所述第一图像输入所述曲线修正模型，提取所述第一图像的图像特征表示；对所述图像特征表示进行特征分析，得到所述第一图像对应的曲线修正系数。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述提取所述第一图像的图像特征表示，包括：提取所述第一图像的纹理特征表示，所述纹理特征表示用于指示所述第一图像的图像纹理特征；基于所述纹理特征表示提取所述第一图像的全局特征表示，所述全局特征表示用于指示所述第一图像的整体图像特征；基于所述纹理特征表示提取所述第一图像的局部特征表示，所述局部特征表示用于指示所述第一图像中子图区域的图像特征；基于所述纹理特征表示提取所述第一图像的语义特征表示，所述语义特征表示用于指示所述第一图像所包含的语义内容；对所述纹理特征表示、所述全局特征表示、所述局部特征表示和所述语义特征表示进行融合，得到所述第一图像的图像特征表示。5.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述对所述第一图像进行特征分析，得到与所述第一图像对应的曲线修正系数，包括：对所述第一图像进行分块处理，得到至少两个图像块；对所述至少两个图像块分别进行特征分析，得到与所述至少两个图像块对应的至少两个块修正系数，其中，第i个图像块对应第i个块修正系数，所述曲线修正系数是所述至少两个块修正系数的集合。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述第一图像进行分块处理，得到至少两个图像块，包括：按照预设分块数量对所述第一图像进行平均分块，得到所述至少两个图像块；或者，对所述第一图像进行随机分块，得到所述至少两个图像块。...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾仙芳，富宸，程培，俞刚，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：