CN105979121A - 一种图像处理方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种图像处理方法及装置，以解决彩斑现象严重的问题。所述的方法包括：基于预置算法对输入图像数据的亮度分量进行全局亮度增强处理，得到第一图像数据；采用双边滤波对第一图像数据的亮度分量进行光照滤除，得到第二图像数据；确定第一图像数据的饱和度分量的反馈系数，基于该反馈系数对第二图像数据的亮度分量进行调整，得到并显示输出图像数据。有效的避免了光晕的产生。

Description

一种图像处理方法和装置

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种图像处理方法，以及一种图像处理装置。

背景技术

电视端播放图片的原图有些并不是很清晰，需要将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，加强图像的识别效果。

目前电视系统采用的图像处理算法是从灰度图像发展起来的，传统的灰度图像处理算法的特征是：假设图像内容亮度是平缓变化的，亮度照射分量时采用滤波方式。目前使用的亮度增强函数具有各向同性的特性，在应用到R、G、B三原色时，各个分量增幅不同引起颜色冲淡的彩色失真现象。因为三基色之间彼此有很强的相关性，改变像素的任一分量都会导致颜色的偏移，图像过度不均匀导致彩斑现象严重。

发明内容

本发明实施例所要解决的技术问题是提供一种图像处理的方法，解决图像彩斑现象严重的问题。

相应的，本发明实施例还提供了一种图像处理的装置，用以保证上述方法的实现及应用。

为了解决上述问题，本发明公开了一种图像处理方法，所述的方法包括：

基于预置算法对输入图像数据的亮度分量进行全局亮度增强处理，得到第一图像数据；采用双边滤波对第一图像数据的亮度分量进行光照滤除，得到第二图像数据；确定所述第二图像数据的饱和度分量的反馈系数，基于所述饱和度分量的反馈系数对所述第二图像数据的亮度分量进行调整，得到输出图像数据；显示所述输出图像数据。

本发明还公开了一种图像处理的装置，所述的装置包括：增强模块，用于基于预置算法对输入图像数据的亮度分量进行全局亮度增强处理，得到第一图像数据；滤除模块，用于采用双边滤波对第一图像数据的亮度分量进行光照滤除，得到第二图像数据；反馈模块，用于确定所述第二图像数据的饱和度分量的反馈系数，基于所述饱和度分量的反馈系数对所述第二图像数据的亮度分量进行调整，得到输出图像数据；显示模块，用于显示所述输出图像数据。

与现有技术相比，本发明实施例包括以下优点：

本申请提供了一种图像处理方法及装置，基于预置算法对输入图像数据的亮度分量进行全局亮度增强处理，得到第一图像数据；采用双边滤波对第一图像数据的亮度分量进行光照滤除，得到第二图像数据；确定第一图像数据的饱和度分量的反馈系数，基于该反馈系数对第二图像数据的亮度分量进行调整，得到并显示输出图像数据。可以有效避免光晕的产生。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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。

图1是本发明的一种图像处理的方法实施例的步骤流程图；

图2是本发明的另一种图像处理的方法实施例的步骤流程图；

图3是本发明的一种图像处理装置实施例的结构框图；

图4是本发明的另一种图像处理装置实施例的结构框图；

图5是根据本发明实施例的平均亮度增强子模块的结构框图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通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，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例的核心构思之一在于：提供一种图像处理方法及装置，基于预置算法对输入图像数据的亮度分量进行全局亮度增强处理，得到第一图像数据；采用双边滤波对第一图像数据的亮度分量进行光照滤除，得到第二图像数据；确定第一图像数据的饱和度分量的反馈系数，基于该反馈系数对第二图像数据的亮度分量进行调整，得到并显示输出图像数据。可以有效避免光晕的产生。

实施例一

详细介绍本发明实施例的图像处理方法。

参照图1，示出了本发明的一种图像处理方法实施例的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：

步骤S102、基于预置算法对输入图像数据的亮度分量进行全局亮度增强处理，得到第一图像数据。

电视端播放图片的原图有些并不是很清晰，需要将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，加强图像的识别效果。本发明实施例通过建立一种颜色空间模型HIS(Hue、Saturation、Intensity，色调、饱和度、亮度)，对输入图像数据的亮度分量即图像颜色的明暗程度进行全局性亮度增强，使其细节能重新显现。对图像进行全局性亮度增强的过程可以类比于人类视觉系统的生理光感受器的全局适应，可以用幂函数近似等效，所以此处的预置算法包括幂函数，通过幂函数对输入图像数据的亮度分量进行全局亮度增强处理，得到第一图像数据。

步骤S104、采用双边滤波对第一图像数据的亮度分量进行光照滤除，得到第二图像数据。

双边滤波(Bilateral filter)是一种非线性的滤波方法，是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折衷处理，同时考虑空域信息和灰度相似性，达到保护边缘细节同时去除噪点的目的。采用双边滤波对第一图像数据的亮度分量进行光照滤除，得到第二图像数据。

步骤S106、确定所述第二图像数据的饱和度分量的反馈系数，基于所述饱和度分量的反馈系数对所述第二图像数据的亮度分量进行调整，得到输出图像数据。

由于饱和度分量比亮度分量含有更多的高频信息，即图像细节。因此将饱和度分量的高频信息局部自适应的反馈给亮度分量，可以有效的增强图像的细节和局部对比度，并且同时可以使图像低亮度部分的图像细节重新可见。所以需要先确定针对所述第二图像数据的亮度分量，其饱和度分量的反馈系数，基于所述饱和度分量的反馈系数对所述第二图像数据的亮度分量进行调整，得到输出图像数据。

步骤S108、显示所述输出图像数据。

此时的输出图像数据对应的输出图像不会因颜色的偏移、图像过度不均匀导致彩斑现象严重。通过电视端显示所述输出图像数据。

综上所述，通过预置算法对输入图像数据的亮度分量进行全局亮度增强处理，得到第一图像数据。采用双边滤波对第一图像数据的亮度分量进行光照滤除，得到第二图像数据。确定第一图像数据的饱和度分量的反馈系数，基于该反馈系数对第二图像数据的亮度分量进行调整，得到并显示输出图像数据。此时的输出图像不会因颜色的偏移、图像过度不均匀导致彩斑现象严重，可以有效避免光晕的产生。

实施例二

详细介绍本发明实施例的另一种图像处理的方法。

参照图2，示出了本发明的另一种图像处理的方法实施例的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：

步骤S202、按照预置算法计算所述输入图像数据中各像素点的平均亮度信息。

步骤S204、基于所述平均亮度信息对输入图像数据中各像素点的亮度分量进行增强处理，得到第一图像数据。

本实施例中，对亮度分量的增强处理具体可以依据所述平均亮度信息计算所述输入图像数据的平均函数；基于所述平均函数对各像素点的亮度分量进行增强处理，确定第一图像数据。

按照预置算法计算所述输入图像数据中各像素点的平均亮度信息。其中，所述平均亮度信息包括输入图像数据中各像素点的平均亮度值。例如先通过对数函数计算出输入图像数据中各像素点的亮度值，再根据各像素点的亮度值计算平均亮度值。

由于对图像进行全局性亮度增强的过程可以类比于人类视觉系统的生理光感受器的全局适应，可以用幂函数近似等效，因此通过幂函数矫正即可实现对输入图像数据的亮度分量进行全局亮度增强处理。该幂函数的曲率由视野平均亮度值决定，视野平均亮度值可以采用输入图像数据的平均函数值表示，因此可以根据所述平均亮度信息计算所述输入图像数据的平均函数如仿射函数的值。其中，幂函数矫正要求其输入输出均为正值，取值范围在0和1之间。输入图像数据的平均函数值，经过幂函数矫正，即可获得对输入图像数据增强处理后的输出图像数据，即得到第一图像数据。其中，一种对图像数据进行亮度增强的方式可以采用如下公式计算：

$\stackrel{\‾}{I_{aI}}=\underset{\left|E\right|}{\Σ}\log \left(I\right(i\left)\right)/N---\left(1\right)$

$1/y=min(1,1/6\×\stackrel{\‾}{I_{aI}}+1/3)---\left(2\right)$

$I_{out}=I_{in}(1/y)---\left(3\right)$

其中，E指的是输入图像数据中各像素点对应的区域；表示各像素点的平均亮度值；I(i)表示某个像素点亮度值的亮度函数；N表示区域所包含的像素点个数；1/y指的是根据所述平均亮度信息计算所述输入图像数据的平均函数的一种仿射函数；I_out指的是对输入图像数据的亮度分量进行全局亮度增强处理后的输出图像数据的亮度值。

步骤S206、基于邻域像素计算所述第一图像数据中各像素点的亮度分量的滤波系数。

步骤S208、依据所述滤波系数采用双边滤波对所述第一图像数据进行光照滤除，得到第二图像数据。

本发明采用的是双边滤波，结合了第一图像数据中各像素点与其邻域像素点的空间邻近度和像素值相似度的一种滤波方式。所以基于第一图像数据中各像素点与其邻域像素点的空间邻近度和像素值相似度来计算所述第一图像数据中各像素点的亮度分量的滤波系数。依据所述滤波系数对第一图像数据各像素点的邻域像素值的加权组合来对所述第一图像数据各像素点进行光照滤除，得到第二图像数据。其中，双边滤波可以通过如下公式计算：

$d(i,j,k,l)=\exp (-\frac{{(i-k)}^2+{(j-l)}^2}{2{\mathrm{\σ}}_d^2})---\left(4\right)$

$r(i,j,k,l)=\exp (-\frac{\left|\right|f(i,j)-f(k,l)|{|}^2}{2{\mathrm{\σ}}_r^2})---\left(5\right)$

$w(i,j,k,l)=\exp (-\frac{{(i-k)}^2+{(j-l)}^2}{2{\mathrm{\σ}}_d^2}-\frac{\left|\right|f(i,j)-f(k,l)|{|}^2}{2{\mathrm{\σ}}_r^2})---\left(6\right)$

$g(i,j)=\frac{\underset{k,l}{\Σ}f(k,l)w(i,j,k,l)}{\underset{k,l}{\Σ}w(i,j,k,l)}---\left(7\right)$

其中，(i,j)是该第一图像数据中某像素点在图像坐标中的坐标值，(k,l)是该像素点邻域像素点在图像坐标中的坐标值；f(i,j)表示某像素点坐标的像素值函数；f(k,l)表示某像素点邻域像素点坐标的像素值函数；表示某像素点与其邻域像素点的坐标值的方差；表示某像素点与其邻域像素点坐标的函数值即像素值的方差；d(i,j,k,l)表示第一图像数据中各像素点与其领域像素点的空间邻近度；r(i,j,k,l)表示第一图像数据中各像素点与其领域像素点的像素值相似度；w(i,j,k,l)表示第一图像数据中各像素点的亮度分量的滤波系数。

步骤S210、从所述第二图像数据中确定各像素点的反馈区域。

步骤S212、基于所述反馈区域确定对应像素点的局部相关系数，将所述局部相关系数作为饱和度分量的反馈系数。

步骤S214、基于所述反馈系数对所述第二图像数据各像素点的饱和度分量进行调整，得到调整的饱和度分量。

步骤S216、对所述第二图像数据中各像素点的亮度分量，采用所述调整的饱和度分量进行加权计算，得到各像素点的亮度反馈值。

图像数据的亮度分量和饱和度分量有一定的关联性，其中，饱和度分量比亮度分量含有更多的高频信息，即图像细节。为了使经过上述过程处理的图像更清晰，可以将饱和度分量的高频信息局部自适应的反馈到亮度分量，可以有效的增强图像的细节和局部对比度，并且可以使图像低亮度部分的图像细节重新可见。实现将饱和度分量的高频信息局部自适应的反馈到亮度分量需要先从第二图像数据中确定各像素点的反馈区域，计算出该像素窗口各像素点的亮度分量的平均值、局部方差值以及饱和度分量的平均值、局部方差值。基于所述反馈区域的亮度分量信息和饱和度分量信息确定对应像素点的局部相关系数。局部相关系数的大小决定了给定区域饱和度分量的反馈强度，且局部相关系数的正负决定反馈的极性，能很好的保证饱和度反馈的局部自适应问题，其值在[-1,1]之间。将所述局部相关系数作为饱和度分量的反馈系数。

基于所述反馈系数对所述第二图像数据各像素点的饱和度分量进行调整，得到调整的饱和度分量。对所述第二图像数据中各像素点的亮度分量，采用所述调整的饱和度分量进行加权计算，得到各像素点的亮度反馈值。其中，各像素点的亮度反馈值可以通过如下公式计算：

$\stackrel{\‾}{L_w}=\frac{1}{25}{\underset{(x^{,},y^{,})}{\Σ}}_{ew}L(x^{,},y^{,})---\left(8\right)$

${\mathrm{\σ}}_L^2(x,y)={\underset{(x^{,},y^{,})}{\Σ}}_w{\[L(x^{,},y^{,})-\stackrel{\‾}{L_w}\]}^2---\left(9\right)$

$\stackrel{\‾}{S_w}=\frac{1}{25}{\underset{(x^{,},y^{,})}{\Σ}}_{ew}S(x^{,},y^{,})---\left(10\right)$

${\mathrm{\σ}}_s^2(x,y)={\underset{(x^{,},y^{,})}{\Σ}}_w{\[S(x^{,},y^{,})-\stackrel{\‾}{S_w}\]}^2---\left(11\right)$

$p(x,y)=\underset{(x^{,},y^{,})w}{\Σ}\frac{\[L(x^{,},y^{,})-\stackrel{\‾}{L_w}\]\[S(x^{,},y^{,})-\stackrel{\‾}{S_w}\]}{{\mathrm{\σ}}_L^2(x,y){\mathrm{\σ}}_S^2(x,y)}---\left(12\right)$

$Lenh(x,y)=L(x,y)+k_1\[L(x,y)-\stackrel{\‾}{L}(x,y)\]+k_2\[S(x,y)-\stackrel{\‾}{S}(x,y)\]p(x,y)---\left(13\right)$

其中，w是指以第二图像数据中某像素点(x,y)为中心的5×5的像素窗口，表示该像素窗口各像素点的亮度分量的平均值，表示该像素窗口各像素点与邻域像素点的亮度分量的方差值；表示该像素窗口各像素点的饱和度分量的平均值，表示该像素窗口各像素点与邻域像素点的饱和度分量的方差值；p(x,y)表示对应像素点的饱和度分量和亮度分量的局部相关系数；L(x,y)表示第二图像数据中某像素点的亮度分量，S(x,y)表示第二图像数据中该像素点的饱和度分量，和分别表示第二图像数据中各像素点的亮度分量和饱和度分量的均值；k₁表示该像素点(x,y)与邻域像素点的亮度分量的相关系数，k₂表示该像素点(x,y)与邻域像素点的饱和度分量的相关系数。

步骤S218、基于所述各像素点的亮度反馈值确定输出图像数据。

基于所述各像素点的亮度反馈值确定输出图像数据，该输出图像数据已经有效避免了视频彩斑及光晕的问题。

步骤S220、显示所述输出图像数据。

此时的输出图像数据对应的输出图像不会因颜色的偏移、图像过度不均匀导致彩斑现象严重。通过电视端或其他的显示设备显示所述输出图像数据。

综上所述，通过邻域像素计算第一图像数据中各像素点的亮度分量的滤波系数；依据滤波系数采用双边滤波对所述第一图像数据进行光照滤除，得到第二图像数据。可以保护边缘细节，同时去除噪点，可以有效避免光晕的产生。

需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。

实施例三

参照图3，示出了本发明的一种图像处理装置实施例的结构框图，具体可以包括如下模块：

增强模块302，滤除模块304，反馈模块306，以及显示模块308。

下面分别介绍各模块的功能以及各模块之间的关系。

增强模块302，用于基于预置算法对输入图像数据的亮度分量进行全局亮度增强处理，得到第一图像数据。

滤除模块304，用于采用双边滤波对第一图像数据的亮度分量进行光照滤除，得到第二图像数据。

反馈模块306，用于确定所述第二图像数据的饱和度分量的反馈系数，基于所述饱和度分量的反馈系数对所述第二图像数据的亮度分量进行调整，得到输出图像数据。

显示模块308，用于显示所述输出图像数据。

综上所述，通过预置算法对输入图像数据的亮度分量进行全局亮度增强处理，得到第一图像数据。采用双边滤波对第一图像数据的亮度分量进行光照滤除，得到第二图像数据。确定第一图像数据的饱和度分量的反馈系数，基于该反馈系数对第二图像数据的亮度分量进行调整，得到并显示输出图像数据。此时的输出图像不会因颜色的偏移、图像过度不均匀导致彩斑现象严重，可以有效避免光晕的产生。

参照图4，示出了本发明的另一种图像处理装置实施例的结构框图，具体可以包括如下模块：

增强模块302，滤除模块304，反馈模块306，以及显示模块308。

下面分别介绍各模块的功能以及各模块之间的关系。

增强模块302，用于基于预置算法对输入图像数据的亮度分量进行全局亮度增强处理，得到第一图像数据。

本发明一个可选实施例中，所述增强模块302包括平均亮度计算子模块3022以及平均亮度增强子模块3024，其中：

平均亮度计算子模块3022，用于按照预置算法计算所述输入图像数据中各像素点的平均亮度信息。

平均亮度增强子模块3024，用于基于所述平均亮度信息对输入图像数据中各像素点的亮度分量进行增强处理，得到第一图像数据。

如图5所示，本发明另一个可选实施例中，所述平均亮度增强子模块3024包括亮度函数计算单元30242以及亮度函数增强单元30244，其中：

亮度函数计算单元30242，用于依据所述平均亮度信息计算所述输入图像数据的平均函数。

亮度函数增强单元30244，用于基于所述平均函数对各像素点的亮度分量进行增强处理，确定第一图像数据。

滤除模块304，用于采用双边滤波对第一图像数据的亮度分量进行光照滤除，得到第二图像数据。

本发明一个可选实施例中，所述滤除模块304包括系数计算子模块3042以及系数滤除子模块3044，其中：

系数计算子模块3042，用于基于邻域像素计算所述第一图像数据中各像素点的亮度分量的滤波系数。

系数滤除子模块3044，用于依据所述滤波系数采用双边滤波对所述第一图像数据进行光照滤除，得到第二图像数据。

反馈模块306，用于确定所述第二图像数据的饱和度分量的反馈系数，基于所述饱和度分量的反馈系数对所述第二图像数据的亮度分量进行调整，得到输出图像数据。

本发明一个可选实施例中，所述反馈模块306包括区域确定子模块30602，反馈系数确定子模块30604，饱和度调整子模块30606，反馈亮度计算子模块30608，以及输出图像确定子模块30610，其中：

区域确定子模块30602，用于从所述第二图像数据中确定各像素点的反馈区域。

反馈系数确定子模块30604，用于基于所述反馈区域确定对应像素点的局部相关系数，将所述局部相关系数作为饱和度分量的反馈系数。

饱和度调整子模块30606，用于基于所述反馈系数对所述第二图像数据各像素点的饱和度分量进行调整，得到调整的饱和度分量。

反馈亮度计算子模块30608，用于对所述第二图像数据中各像素点的亮度分量，采用所述调整的饱和度分量进行加权计算，得到各像素点的亮度反馈值。

输出图像确定子模块30610，用于基于所述各像素点的亮度反馈值确定输出图像数据。

显示模块308，用于显示所述输出图像数据。

综上所述，通过邻域像素计算第一图像数据中各像素点的亮度分量的滤波系数；依据滤波系数采用双边滤波对所述第一图像数据进行光照滤除，得到第二图像数据。可以保护边缘细节，同时去除噪点，可以有效避免光晕的产生。

对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明所提供的一种日志信息的处理方法和一种日志信息的处理装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (12)

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述的方法包括：

基于预置算法对输入图像数据的亮度分量进行全局亮度增强处理，得到第一图像数据；

采用双边滤波对第一图像数据的亮度分量进行光照滤除，得到第二图像数据；

确定所述第二图像数据的饱和度分量的反馈系数，基于所述饱和度分量的反馈系数对所述第二图像数据的亮度分量进行调整，得到输出图像数据；

显示所述输出图像数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预置算法对输入图像数据的亮度分量进行全局亮度增强处理，得到第一图像数据，包括：

按照预置算法计算所述输入图像数据中各像素点的平均亮度信息；

基于所述平均亮度信息对输入图像数据中各像素点的亮度分量进行增强处理，得到第一图像数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述平均亮度信息对输入图像数据中各像素点的亮度分量进行增强处理，得到第一图像数据，包括：

依据所述平均亮度信息计算所述输入图像数据的平均函数；

基于所述平均函数对各像素点的亮度分量进行增强处理，确定第一图像数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用双边滤波对第一图像数据的亮度分量进行光照滤除，得到第二图像数据，包括：

基于邻域像素计算所述第一图像数据中各像素点的亮度分量的滤波系数；

依据所述滤波系数采用双边滤波对所述第一图像数据进行光照滤除，得到第二图像数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述第二图像数据的饱和度分量的反馈系数，包括：

从所述第二图像数据中确定各像素点的反馈区域；

基于所述反馈区域确定对应像素点的局部相关系数，将所述局部相关系数作为饱和度分量的反馈系数。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述饱和度分量的反馈系数对所述第二图像数据的亮度分量进行调整，得到输出图像数据，包括：

基于所述反馈系数对所述第二图像数据各像素点的饱和度分量进行调整，得到调整的饱和度分量；

对所述第二图像数据中各像素点的亮度分量，采用所述调整的饱和度分量进行加权计算，得到各像素点的亮度反馈值；

基于所述各像素点的亮度反馈值确定输出图像数据。

7.一种图像处理装置，其特征在于，所述的装置包括：

增强模块，用于基于预置算法对输入图像数据的亮度分量进行全局亮度增强处理，得到第一图像数据；

滤除模块，用于采用双边滤波对第一图像数据的亮度分量进行光照滤除，得到第二图像数据；

反馈模块，用于确定所述第二图像数据的饱和度分量的反馈系数，基于所述饱和度分量的反馈系数对所述第二图像数据的亮度分量进行调整，得到输出图像数据；

显示模块，用于显示所述输出图像数据。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述增强模块包括：

平均亮度计算子模块，用于按照预置算法计算所述输入图像数据中各像素点的平均亮度信息；

平均亮度增强子模块，用于基于所述平均亮度信息对输入图像数据中各像素点的亮度分量进行增强处理，得到第一图像数据。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述平均亮度增强子模块包括：

亮度函数计算单元，用于依据所述平均亮度信息计算所述输入图像数据的平均函数；

亮度函数增强单元，用于基于所述平均函数对各像素点的亮度分量进行增强处理，确定第一图像数据。

10.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述滤除模块包括：

系数计算子模块，用于基于邻域像素计算所述第一图像数据中各像素点的亮度分量的滤波系数；

系数滤除子模块，用于依据所述滤波系数采用双边滤波对所述第一图像数据进行光照滤除，得到第二图像数据。

11.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述反馈模块包括：

区域确定子模块，用于从所述第二图像数据中确定各像素点的反馈区域；

反馈系数确定子模块，用于基于所述反馈区域确定对应像素点的局部相关系数，将所述局部相关系数作为饱和度分量的反馈系数。

12.如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述反馈模块包括：

饱和度调整子模块，用于基于所述反馈系数对所述第二图像数据各像素点的饱和度分量进行调整，得到调整的饱和度分量；

反馈亮度计算子模块，用于对所述第二图像数据中各像素点的亮度分量，采用所述调整的饱和度分量进行加权计算，得到各像素点的亮度反馈值；

输出图像确定子模块，用于基于所述各像素点的亮度反馈值确定输出图像数据。