【技术实现步骤摘要】
本公开涉及图像信息处理领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置、介质及芯片。
技术介绍
1、相关技术中，在拍照时，所拍摄的图片中经常存在被拍摄主体模糊、涂抹、鬼影等现象，成片率较低，严重影响用户体验。
技术实现思路
1、为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种图像处理方法、装置、介质及芯片。
2、根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像处理方法，包括：获取待处理图像，其中，所述待处理图像包括多帧图像而且所述多帧图像为针对同一拍摄场景的图像；获取所述拍摄场景在所述多帧图像被拍摄时的拍摄场景环境亮度；基于所述拍摄场景环境亮度和所述多帧图像间是否存在差异，对所述多帧图像进行处理，得到输出图像。
3、可选地，所述获取所述拍摄场景在所述多帧图像被拍摄时的拍摄场景环境亮度，包括：利用终端设备的测光参数来获取所述拍摄场景在所述多帧图像被拍摄时的拍摄场景环境亮度。
4、可选地，所述多帧图像间是否存在差异通过以下中的至少一者来确定：
5、确定所述多帧图像中的每帧图像的亮度，基于每帧图像的亮度确定所述多帧图像之间的亮度差异是否大于预设亮度差，若所述亮度差异大于所述预设亮度差，则确定所述多帧图像之间存在差异；以及
6、将所述多帧图像之间的图像内容进行比对，若所述多帧图像之间的图像内容差异大于预设内容差异，则确定所述多帧图像之间存在差异。
7、可选地，所述多帧图像为raw图，所述确定所述多帧图像中的每帧图像的亮度，包括：确定每帧图像的中
8、可选地，所述基于所述拍摄场景环境亮度和所述多帧图像间是否存在差异，对所述多帧图像进行处理，包括：确定所述拍摄场景环境亮度所处的亮度范围并确定所述多帧图像间是否存在差异，其中，所述亮度范围包括第一亮度范围和第二亮度范围，所述第一亮度范围内的环境亮度大于所述第二亮度范围内的环境亮度，所述第一亮度范围指的是利用所述拍摄场景环境亮度处于所述第一亮度范围情况下得到的其中一帧图像就能够恢复足够的细节的亮度范围，所述第二亮度范围指的是利用所述拍摄场景环境亮度处于所述第二亮度范围情况下得到的其中一帧图像不能够恢复足够的细节的亮度范围；若所述多帧图像间存在差异，则采用单帧处理操作对所述待处理图像进行处理，其中，所述单帧处理操作指的是从所述多帧图像中选取一帧图像进行处理的操作；若所述多帧图像间不存在差异而且所述拍摄场景环境亮度处于所述第一亮度范围内，则采用所述单帧处理操作对所述待处理图像进行处理；若所述多帧图像间不存在差异而且所述拍摄场景环境亮度处于所述第二亮度范围内，则采用多帧处理操作对所述待处理图像进行处理，所述多帧处理操作指的是从所述多帧图像中选取多个帧进行处理的操作。
9、可选地，所述单帧处理操作包括：利用终端设备的测光参数将所述待处理图像的亮度调整为基本相当的程度；确定亮度调整后的待处理图像的模糊度；根据所述模糊度，从所述待处理图像中选取最清晰的一帧图像；对选取的图像进行降噪处理，得到所述输出图像。
10、可选地，所述多帧处理操作包括：利用终端设备的测光参数将所述待处理图像的亮度调整为基本相当的程度；确定亮度调整后的待处理图像的模糊度；根据所述模糊度，从所述待处理图像中选取最清晰的m帧图像，其中m为大于等于2的正整数；将所述m帧图像中最清晰的一帧图像作为主帧；采用对齐方法将所述m帧图像中主帧之外的帧向着所述主帧进行映射变换，以将所述m帧图像对齐；对对齐后的所述m帧图像进行运动区域检测，并在所述主帧之外的帧的检测到的运动区域中填充所述主帧中检测到的运动区域的信息；对填充后的帧和所述主帧进行降噪处理，得到所述输出图像。
11、可选地，所述对齐方法为将全局对齐和光流对齐相结合的方法，或者为基于深度学习的对齐方法。
12、可选地，在执行所述对齐之前，所述方法还包括：确定所述m帧图像中每帧图像的不同区域所对应的区域亮度；对所述区域亮度低于第三亮度的区域进行自适应提亮操作，其中，所述第三亮度为容易造成误对齐的临界亮度。
13、可选地，所述确定亮度调整后的待处理图像的模糊度，包括：使用基于特征金字塔的模糊度计算方法、基于梯度变化的模糊度计算方法、基于深度学习方法的模糊度计算方法中的至少一者来确定亮度调整后的待处理图像的模糊度。
14、可选地，在确定所述模糊度之前，所述方法还包括：利用对焦信息筛除无用图像。
15、可选地，所述降噪处理为ai降噪处理。
16、可选地，所述待处理图像为在被拍摄主体的运动速度超过预设速度阈值情况下、根据所述运动速度对预览流中预览帧的初始曝光时间进行下调后得到的图像。
17、根据本公开实施例的第二方面，提供一种图像处理装置，包括：第一获取模块，用于获取待处理图像，其中，所述待处理图像包括多帧图像而且所述多帧图像为针对同一拍摄场景的图像；第二获取模块，用于获取所述拍摄场景在所述多帧图像被拍摄时的拍摄场景环境亮度；处理模块，用于基于所述拍摄场景环境亮度和所述多帧图像间是否存在差异，对所述多帧图像进行处理，得到输出图像。
18、根据本公开实施例的第三方面，提供一种图像处理装置，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行根据第一方面任一项所述方法的步骤。
19、根据本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，该程序指令被处理器执行时实现第一方面任一项所述方法的步骤。
20、根据本公开实施例的第五方面，提供一种芯片，其特征在于，包括处理器和接口；所述处理器用于读取指令以执行第一方面任一项所述的方法。
21、通过采用上述技术方案，由于在获取到待处理图像之后，会获取拍摄场景在多帧图像被拍摄时的拍摄场景环境亮度，并基于拍摄场景环境亮度和多帧图像间是否存在差异，对多帧图像进行处理，得到输出图像，这样，就考虑到了拍摄场景环境亮度和多帧图像间的差异性对图像处理结果的影响，使得既能够有效地去除待处理图像中的噪声，又能够保留待处理图像的细纹理，从而可以获取到更加清晰的输出图像。
22、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
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1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述拍摄场景在所述多帧图像被拍摄时的拍摄场景环境亮度，包括：利用终端设备的测光参数来获取所述拍摄场景在所述多帧图像被拍摄时的拍摄场景环境亮度。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多帧图像间是否存在差异通过以下中的至少一者来确定：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多帧图像为raw图，所述确定所述多帧图像中的每帧图像的亮度，包括：
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述拍摄场景环境亮度和所述多帧图像间是否存在差异，对所述多帧图像进行处理，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述单帧处理操作包括：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述多帧处理操作包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对齐方法为将全局对齐和光流对齐相结合的方法，或者为基于深度学习的对齐方法。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在执行所述
10.根据权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述确定亮度调整后的待处理图像的模糊度，包括：
11.根据权利要求6或7所述的方法，其特征在于，在确定所述模糊度之前，所述方法还包括：利用对焦信息筛除无用图像。
12.根据权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述降噪处理为AI降噪处理。
13.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待处理图像为在被拍摄主体的运动速度超过预设速度阈值情况下、根据所述运动速度对预览流中预览帧的初始曝光时间进行下调后得到的图像。
14.一种图像处理装置，其特征在于，包括：
15.一种图像处理装置，其特征在于，包括：
16.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，该程序指令被处理器执行时实现权利要求1～13中任一项所述方法的步骤。
17.一种芯片，其特征在于，包括处理器和接口；所述处理器用于读取指令以执行权利要求1～13中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述拍摄场景在所述多帧图像被拍摄时的拍摄场景环境亮度，包括：利用终端设备的测光参数来获取所述拍摄场景在所述多帧图像被拍摄时的拍摄场景环境亮度。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多帧图像间是否存在差异通过以下中的至少一者来确定：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多帧图像为raw图，所述确定所述多帧图像中的每帧图像的亮度，包括：
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述拍摄场景环境亮度和所述多帧图像间是否存在差异，对所述多帧图像进行处理，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述单帧处理操作包括：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述多帧处理操作包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对齐方法为将全局对齐和光流对齐相结合的方法，或者为基于深度学习的对齐方法。
9.根据权利要求7...
【专利技术属性】
技术研发人员：张玉倩，冯超禹，杨越麒，宋小鸿，陈栓，何志鹏，张晨光，朱冉，雷磊，
申请(专利权)人：北京小米移动软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
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