CN106530252A - 图像处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本公开是关于图像处理方法及装置。该方法包括：将待处理的目标图像进行模糊处理，以得到模糊后的目标图像的每个像素点在颜色模型的三个通道上对应的第一分量；对每个像素点在颜色模型三通道上对应的第一分量进行亮度调整，得到每个像素点在颜色模型三通道上对应的第二分量；对每个像素点在颜色模型三通道上对应的第二分量进行饱和度补偿；对饱和度补偿之后的每个像素点在颜色模型三通道上对应的分量进行亮度降低调整。该技术方案，在对图像进行模糊处理时，可以对模糊处理后的图像进行饱和度补偿、并适当降低模糊处理后的图像的对比亮度。

Description

图像处理方法及装置

技术领域

本公开涉及图像技术领域，尤其涉及图像处理方法及装置。

背景技术

目前，为了使拍摄出来的图像画质更优，用户基本都会使用各种图像处理软件进行磨皮处理，而相关技术中的磨皮操作中的常用磨皮算法使得处理后的图像数据中每个像素点与周围像素点的差异减小，具体表现为：若当前像素点的像素值低于临近像素点的加权平均像素值时，当前像素点的像素值增大以逼近临近像素点；若当前像素点的像素值大于临近像素点值的加权平均像素值时，当前像素点的像素值减小以逼近临近像素点，从而最终通过使用平均后的像素点的像素值替代当前像素点的像素值来完成图像的磨皮操作，而经过上述磨皮操作后得到的磨皮图像相对于原始图像而言，磨皮操作后的图像颜色会变淡，且磨皮操作后的图像亮度提高很多，会造成泛白的感觉，从而导致磨皮后的图像失真，极大地降低用户的视觉体验，使得磨皮后的图像会让用户产生不真实的感觉。

发明内容

本公开实施例提供了图像处理方法及装置。所述技术方案如下：

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：

将待处理的目标图像进行模糊处理，以得到模糊后的所述目标图像的每个像素点在颜色模型的三个通道上对应的第一分量；

对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第一分量进行亮度调整，得到所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第二分量；

对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第二分量进行饱和度补偿；

对饱和度补偿之后的所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的分量进行亮度降低调整。

在一个实施例中，所述将待处理的目标图像进行模糊处理，以得到模糊后的所述目标图像的每个像素点在颜色模型的三个通道上对应的第一分量，包括：

将所述目标图像进行模糊处理，得到模糊后的所述目标图像的每个像素点在预设通道的第一像素值分量，其中，所述第一像素值分量用于表征模糊后的所述目标图像的每个像素点在所述预设通道上的亮度；

根据所述每个像素点的所述第一像素值分量和模糊处理之前所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量，获得所述每个像素点在所述预设通道上的第二像素值分量，其中，所述第二像素值分量用于表征由所述第一像素值分量和所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量得到的所述每个像素点在所述预设通道上的亮度；

根据所述每个像素点的所述第二像素值分量，获取所述每个像素点在颜色模型的三个通道上对应的第一分量。

在一个实施例中，所述将所述目标图像进行模糊处理，得到模糊后的所述目标图像的每个像素点在预设通道的第一像素值分量，包括：

根据所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量和所述每个像素点所在的参考区域中的每个其他像素点在所述预设通道上的原始像素值分量，得到所述每个像素点的所述第一像素值分量，其中，所述预设通道包括：所述颜色模型(RGB)三通道中的G通道，或者，颜色空间(YUV)三通道中的Y通道。

在一个实施例中，所述根据所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量和所述每个像素点所在的参考区域中的每个其他像素点在所述预设通道上的原始像素值分量，得到所述每个像素点的所述第一像素值分量，包括：

按照第一预设模糊处理函数，对所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量进行模糊处理，得到所述每个像素点在所述预设通道上的所述第一像素值分量，其中，所述第一预设模糊处理函数包括：

其中，所述参考区域为以所述每个像素点为中心点的正方形区域，所述正方形区域的边长为包含所述每个像素点在内的2γ+1个像素点所占用的长度，

Y表示预设的像素值阈值，

x₁表示所述每个像素点在所述预设通道上的所述原始像素值分量，

x_i表示正方形区域内的所述每个其他像素点在所述预设通道上的原始像素值分量，

x表示所述每个像素点在所述预设通道上的所述第一像素值分量。

在一个实施例中，所述根据所述每个像素点的所述第一像素值分量和模糊处理之前所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量，获得所述每个像素点在所述预设通道上的第二像素值分量，包括：

根据第二预设模糊处理函数中的第一预设公式，获取模糊处理之前所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量和所述每个像素点在所述预设通道上的所述第一像素值分量的初始像素差，其中，所述第二预设模糊处理函数包括：所述第一预设公式和第二预设公式；

确定所述初始像素差是否小于预设像素差；

当所述初始像素差小于所述预设像素差时，执行所述第二预设公式中的第一公式；

当所述初始像素差大于或等于所述预设像素差时，执行所述第二预设公式中的第二公式；

在执行所述第二预设公式N遍之后，将得到的最终像素差代入所述第一预设公式中，获得所述每个像素点在所述预设通道上的第二像素值分量，其中，N为大于或等于1的正整数，

所述第一预设公式：

highPass＝x₁-x

所述第二预设公式中的所述第一公式：

highPass＝2.0*highPass*highPass

所述第二预设公式中的所述第二公式：

highPass＝1-2.0*(1-highPass)*(1-highPass)

其中，x₁表示所述每个像素点在所述预设通道上的所述原始像素值分量，highPass表示所述初始像素差、或者所述最终像素差，

首次根据所述第一预设公式获取所述初始像素差highPass时，所述x表示所述每个像素点的所述第一像素值分量，

在执行所述第二预设公式N遍、将得到的最终像素差highPass代入所述第一预设公式之后，所述x表示所述每个像素点的所述第二像素值分量。

在一个实施例中，所述根据所述每个像素点的所述第二像素值分量，获取所述每个像素点在颜色模型三通道上对应的第一分量，包括：

将所述每个像素点的所述第二像素值分量依次和所述每个像素点在目标三通道上的各原始像素值分量进行加权求和，得到所述每个像素点在所述目标三通道上的第一目标像素值，其中，所述目标三通道包括：所述颜色模型三通道、或者颜色空间三通道；

根据所述每个像素点的所述第一目标像素值，获得所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第一分量；

所述对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第一分量进行亮度调整，包括：

根据预设的图像伽玛值，对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第一分量进行幂运算；

使用幂运算之后得到的所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第二分量替换幂运算之前的所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第一分量。

在一个实施例中，所述对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第二分量进行饱和度补偿，包括：

根据幂运算之后得到的所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第二分量，确定所述每个像素点的第二目标像素值；

将所述每个像素点的所述第二目标像素值和所述每个像素点的各原始像素值分量所组成的原始像素值进行加权求和，得到所述每个像素点的第三目标像素值；

根据所述每个像素点的所述第三目标像素值，获得所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第三分量；

使用预设饱和度矩阵对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第三分量进行饱和度补偿，得到所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第四分量。

在一个实施例中，所述对饱和度补偿之后的所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的分量进行亮度降低调整，包括：

根据所述预设的图像伽玛值的倒数，对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第四分量进行幂运算。

在一个实施例中，所述方法还包括：

在对所述目标图像进行模糊处理之前，将所述目标图像中的每个像素点的像素值进行归一化处理。

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：

第一处理模块，用于将待处理的目标图像进行模糊处理，以得到模糊后的所述目标图像的每个像素点在颜色模型的三个通道上对应的第一分量；

第一调整模块，用于对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第一分量进行亮度调整，得到所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第二分量；

补偿模块，用于对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第二分量进行饱和度补偿；

第二调整模块，用于对饱和度补偿之后的所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的分量进行亮度降低调整。

在一个实施例中，所述第一处理模块包括：

处理子模块，用于将所述目标图像进行模糊处理，得到模糊后的所述目标图像的每个像素点在预设通道的第一像素值分量，其中，所述第一像素值分量用于表征模糊后的所述目标图像的每个像素点在所述预设通道上的亮度；

第一获取子模块，用于根据所述每个像素点的所述第一像素值分量和模糊处理之前所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量，获得所述每个像素点在所述预设通道上的第二像素值分量，其中，所述第二像素值分量用于表征由所述第一像素值分量和所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量得到的所述每个像素点在所述预设通道上的亮度；

第二获取子模块，用于根据所述每个像素点的所述第二像素值分量，获取所述每个像素点在颜色模型的三个通道上对应的第一分量。

在一个实施例中，所述处理子模块包括：

第一获取单元，用于根据所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量和所述每个像素点所在的参考区域中的每个其他像素点在所述预设通道上的原始像素值分量，得到所述每个像素点的所述第一像素值分量，其中，所述预设通道包括：所述颜色模型(RGB)三通道中的G通道，或者，颜色空间(YUV)三通道中的Y通道。

在一个实施例中，所述第一获取单元包括：

处理子单元，用于按照第一预设模糊处理函数，对所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量进行模糊处理，得到所述每个像素点在所述预设通道上的所述第一像素值分量，其中，所述第一预设模糊处理函数包括：

其中，所述参考区域为以所述每个像素点为中心点的正方形区域，所述正方形区域的边长为包含所述每个像素点在内的2γ+1个像素点所占用的长度，

Y表示预设的像素值阈值，

x₁表示所述每个像素点在所述预设通道上的所述原始像素值分量，

x_i表示正方形区域内的所述每个其他像素点在所述预设通道上的原始像素值分量，

x表示所述每个像素点在所述预设通道上的所述第一像素值分量。

在一个实施例中，所述第一获取子模块包括：

第二获取单元，用于根据第二预设模糊处理函数中的第一预设公式，获取模糊处理之前所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量和所述每个像素点在所述预设通道上的所述第一像素值分量的初始像素差，其中，所述第二预设模糊处理函数包括：所述第一预设公式和第二预设公式；

确定单元，用于确定所述初始像素差是否小于预设像素差；

第一执行单元，用于当所述初始像素差小于所述预设像素差时，执行所述第二预设公式中的第一公式；

第二执行单元，用于当所述初始像素差大于或等于所述预设像素差时，执行所述第二预设公式中的第二公式；

第三获取单元，用于在执行所述第二预设公式N遍之后，将得到的最终像素差代入所述第一预设公式中，获得所述每个像素点在所述预设通道上的第二像素值分量，其中，N为大于或等于1的正整数，

所述第一预设公式：

highPass＝x₁-x

所述第二预设公式中的所述第一公式：

highPass＝2.0*highPass*highPass

所述第二预设公式中的所述第二公式：

highPass＝1-2.0*(1-highPass)*(1-highPass)

其中，x₁表示所述每个像素点在所述预设通道上的所述原始像素值分量，highPass表示所述初始像素差、或者所述最终像素差，

首次根据所述第一预设公式获取所述初始像素差highPass时，所述x表示所述每个像素点的所述第一像素值分量，

在执行所述第二预设公式N遍、将得到的最终像素差highPass代入所述第一预设公式之后，所述x表示所述每个像素点的所述第二像素值分量。

在一个实施例中，所述第二获取子模块包括：

求和单元，用于将所述每个像素点的所述第二像素值分量依次和所述每个像素点在目标三通道上的各原始像素值分量进行加权求和，得到所述每个像素点在所述目标三通道上的第一目标像素值，其中，所述目标三通道包括：所述颜色模型三通道、或者颜色空间三通道；

第四获取单元，用于根据所述每个像素点的所述第一目标像素值，获得所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第一分量；

所述第一调整模块包括：

第一运算子模块，用于根据预设的图像伽玛值，对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第一分量进行幂运算；

替换子模块，用于使用幂运算之后得到的所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第二分量替换幂运算之前的所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第一分量。

在一个实施例中，所述补偿模块包括：

确定子模块，用于根据幂运算之后得到的所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第二分量，确定所述每个像素点的第二目标像素值；

第三获取子模块，用于将所述每个像素点的所述第二目标像素值和所述每个像素点的各原始像素值分量所组成的原始像素值进行加权求和，得到所述每个像素点的第三目标像素值；

第四获取子模块，用于根据所述每个像素点的所述第三目标像素值，获得所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第三分量；

补偿子模块，用于使用预设饱和度矩阵对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第三分量进行饱和度补偿，得到所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第四分量。

在一个实施例中，所述第二调整模块包括：

第二运算子模块，用于根据所述预设的图像伽玛值的倒数，对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第四分量进行幂运算。

在一个实施例中，所述装置还包括：

第二处理模块，用于在对所述目标图像进行模糊处理之前，将所述目标图像中的每个像素点的像素值进行归一化处理。

根据本公开实施例的第三方面，提供了一种图像处理装置，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：

将待处理的目标图像进行模糊处理，以得到模糊后的所述目标图像的每个像素点在颜色模型的三个通道上对应的第一分量；

对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第一分量进行亮度调整，得到所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第二分量；

对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第二分量进行饱和度补偿；

对饱和度补偿之后的所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的分量进行亮度降低调整。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本公开的实施例提供的技术方案，在对图像进行模糊处理时，可以对模糊处理后的图像进行饱和度补偿，使得模糊处理后的图像的颜色更加鲜艳，避免模糊处理后的图像的颜色会变得很淡，同时，可以适当降低模糊处理后的图像的对比亮度，使得模糊处理后的图像的亮度更加柔和，避免模糊处理后的图像的亮度被提高太多，从而尽可能降低了模糊处理后的图像的失真度，极大地提高用户的视觉体验，使得模糊处理后的图像尽可能不让用户产生不真实的感觉。

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。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种图像处理方法的流程图。

图2是根据一示例性实施例示出的另一种图像处理方法的流程图。

图3是根据一示例性实施例一示出的又一种图像处理方法的流程图。

图4是根据一示例性实施例一示出的再一种图像处理方法的流程图。

图5是根据一示例性实施例一示出的再一种图像处理方法的流程图。

图6是根据一示例性实施例示出的一种图像处理装置的框图。

图7是根据一示例性实施例示出的另一种图像处理装置的框图。

图8是根据一示例性实施例示出的又一种图像处理装置的框图。

图9是根据一示例性实施例示出的再一种图像处理装置的框图。

图10是根据一示例性实施例示出的再一种图像处理装置的框图。

图11是根据一示例性实施例示出的适用于图像处理装置的框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

目前，为了使拍摄出来的图像画质更优，用户基本都会使用各种图像处理软件进行磨皮处理，而相关技术中的磨皮操作中的常用磨皮算法基本上都是通过使用平均后的像素点的像素值替代当前像素点的像素值来完成图像的磨皮操作，而经过上述磨皮操作后得到的磨皮图像相对于原始图像而言，磨皮操作后的图像颜色会变淡，且磨皮操作后的图像亮度提高很多，会造成泛白的感觉，从而导致磨皮后的图像失真，极大地降低用户的视觉体验，使得磨皮后的图像会让用户产生不真实的感觉。

为了解决上述技术问题，本公开实施例提供了一种图像处理方法，该方法可用于图像处理程序、系统或装置中，且该方法对应的执行主体可以是用户携带的终端，如图1所示，该方法包括步骤S101至步骤S104：

在步骤S101中，将待处理的目标图像进行模糊处理，以得到模糊后的目标图像的每个像素点在颜色模型的三个通道上对应的第一分量。

对该待处理目标图像进行模糊处理，就是对该目标图像进行磨皮处理。

颜色模型包括RGB色彩模式，而RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准，分别代表红(R)、绿(G)、蓝(B)通道，因而，颜色模型的三个通道分别为R通道、G通道、B通道。

由于每个像素点在RGB三通道上的像素值是由R通道的分量、G道的分量和B通道的分量构成，因而，每个像素点在颜色模型三通道上对应的第一分量也是每个像素点在颜色模型三通道上的像素值分量，而R、G、B的值的“多少”就是指亮度，因而，每个像素点在颜色模型三通道上对应的第一分量也是模糊处理后的每个像素点分别在R、G、B三个通道上的亮度分量；

另外，需要说明的是：第一分量是对模糊处理后得到的每个像素点分别在R、G、B三个通道上的亮度分量的统称，以便于和下文中提到的第二分量、第三分量和第四分量进行区分，并不表示每个像素点在R、G、B三个通道上的亮度分量的具体数值均为第一分量，而第二分量、第三分量和第四分量具有类似的含义，此处不再赘述。

在步骤S102中，对每个像素点在颜色模型三通道上对应的第一分量进行亮度调整，得到每个像素点在颜色模型三通道上对应的第二分量，以提高目标图像的对比亮度。

通过对每个像素点在颜色模型三通道上对应的第一分量进行调整，可以增大不同像素点之间在颜色模型三通道上对应的第一分量的差异，从而提高模糊处理后的该目标图像的对比亮度。

在步骤S103中，对每个像素点在颜色模型三通道上对应的第二分量进行饱和度补偿，以提高目标图像的饱和度。

通过对每个像素点在颜色模型三通道上对应的第二分量进行饱和度补偿，可以对每个像素点在颜色模型三通道上对应的第二分量进行调整，以提高目标图像的饱和度，使得模糊处理后的目标图像的颜色更加鲜艳，避免模糊处理后的目标图像的颜色会变得很淡。

在步骤S104中，对饱和度补偿之后的每个像素点在颜色模型三通道上对应的分量进行亮度降低调整，以降低目标图像的对比亮度。

通过对饱和度补偿之后的每个像素点在颜色模型三通道上对应的分量进行亮度降低调整，可以适当降低不同像素点在颜色模型三通道上对应的分量之间的差异，从而适当降低目标图像的对比亮度，使得模糊处理后的目标图像的亮度更加柔和、真实，避免模糊处理后的目标图像的亮度被提高太多而造成泛白的感觉，从而尽可能降低了模糊处理后的目标图像的失真度，极大地提高用户的视觉体验，使得模糊处理后的目标图像尽可能不让用户产生不真实的感觉。

如图2所示，在一个实施例中，上述图1所示的步骤S101可以包括步骤A1至步骤A3：

在步骤A1中，将目标图像进行模糊处理，得到模糊后的目标图像的每个像素点在预设通道的第一像素值分量，其中，第一像素值分量用于表征模糊后的目标图像的每个像素点在预设通道上的亮度；

预设通道可以包括颜色模型三通道中的一个或三个通道，或者是颜色空间(YUV)中的一个或三个通道，其中，颜色空间三通道是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法(属于PAL)，且亮度信号Y和色度信号U、V是分离的，而该目标图像可以是人物图像、或者风景图像等。

而当预设通道包括颜色模型三通道上的G通道时，模糊后的目标图像的每个像素点在预设通道的第一像素值分量为模糊处理后的每个像素点在G通道上的像素值分量也即模糊处理后的每个像素点在G通道上的亮度分量。

在步骤A2中，根据每个像素点的第一像素值分量和模糊处理之前每个像素点在预设通道上的原始像素值分量，获得每个像素点在预设通道上的第二像素值分量，其中，第二像素值分量用于表征由第一像素值分量和每个像素点在预设通道上的原始像素值分量得到的每个像素点在预设通道上的亮度；

由于初次磨皮之后得到的每个像素点的第一像素值分量与其原始像素值分量的像素差较小，因而，为了增大该像素差，可以根据每个像素点的第一像素值分量和原始像素值分量进一步得到每个像素点在该预设通道上的第二像素值分量，从而对模糊处理之前与之后每个像素点的像素差进行拉伸，增大第二像素值分量与其原始像素值分量之间的像素差，便于提高模糊处理后的图像的对比亮度。

在步骤A3中，根据每个像素点的第二像素值分量，获取每个像素点在颜色模型的三个通道上对应的第一分量。

在获取每个像素点在预设通道上的第二像素值分量时，可以根据每个像素点的第二像素值分量，获取每个像素点在颜色模型的三个通道上对应的第一分量，即模糊处理后的每个像素点分别在R、G、B三个通道上的亮度分量。

在一个实施例中，上述图2中的步骤A1可被执行为：

根据每个像素点在预设通道上的原始像素值分量和每个像素点所在的参考区域中的每个其他像素点在预设通道上的原始像素值分量，得到每个像素点的第一像素值分量，其中，预设通道包括：颜色模型三通道中的G通道，或者，颜色空间三通道中的Y通道。

在获取每个像素点的第一像素值分量时，仅获取在一个通道上分量可以降低数据处理难度、减少数据处理时间、并提高数据处理速度；而由于G通道或Y通道上的像素值分量均会影响到R、G、B三个通道上的像素值分量，因而，通过获取G通道或者Y通道上的第一像素值分量，可以在尽可能确保每个像素点在颜色模型三通道上对应的第一分量的精度的同时，降低像素值分量的计算复杂度。

在一个实施例中，上述步骤“根据每个像素点在预设通道上的原始像素值分量和每个像素点所在的参考区域中的每个其他像素点在预设通道上的原始像素值分量，得到每个像素点的第一像素值分量”可被执行为：

按照第一预设模糊处理函数，对每个像素点在预设通道上的原始像素值分量进行模糊处理，得到每个像素点在预设通道上的第一像素值分量，其中，第一预设模糊处理函数包括：

其中，参考区域为以每个像素点为中心点的正方形区域，正方形区域的边长为包含每个像素点在内的2γ+1个像素点所占用的长度，其中，该目标图像中相邻像素点之间的横向间距和纵向间距是相同的，可以为d表示，因而，该正方形区域的边长是(2γ+1)*d，该参考区域以x1对应的当前像素点为中心的，且x1对应的当前像素点可以依次表示每个像素点，另外，i＝1可以表示该正方形区域的左上角的第一个像素点，i＝(2γ+1)²可以表示该正方形区域的右下角的最后一个像素点；

Y表示预设的像素值阈值，Y可以事先设定，

x₁表示每个像素点在预设通道上的原始像素值分量，

x_i表示正方形区域内的每个其他像素点在预设通道上的原始像素值分量，

x表示每个像素点在预设通道上的第一像素值分量。

在获取每个像素点的第一像素值分量时，仅获取在一个通道上分量可以降低数据处理难度、减少数据处理时间、并提高数据处理速度；而由于G通道或Y通道上的像素值分量均会影响到R、G、B三个通道上的像素值分量，因而，通过上述第一预设模糊处理函数可以准确地获取G通道和Y通道上的第一像素值分量，进而可以在尽可能确保每个像素点在颜色模型三通道上对应的第一分量的精度的同时，降低像素值分量的计算复杂度。

另外，在计算每个像素点在预设通道上的第一像素值分量时，不仅可以选择以每个像素点为中心点的正方形区域为参考区域，还可以选择以每个像素点为中心点的圆形区域或者其他正多边形区域等为参考区域。

如图3所示，在一个实施例中，上述图2中的步骤A2可以包括步骤S301至步骤S305：

在步骤S301中，根据第二预设模糊处理函数中的第一预设公式，获取模糊处理之前每个像素点在预设通道上的原始像素值分量和每个像素点在预设通道上的第一像素值分量的初始像素差，其中，第二预设模糊处理函数包括：第一预设公式和第二预设公式；

在步骤S302中，确定初始像素差是否小于预设像素差，其中，当每个像素点的像素值均被归一化时，该预设像素差可以是0.5；

在步骤S303中，当初始像素差小于预设像素差时，执行第二预设公式中的第一公式；

在步骤S304中，当初始像素差大于或等于预设像素差时，执行第二预设公式中的第二公式；

在执行第二预设公式N遍之后，将得到的最终像素差代入第一预设公式中，获得每个像素点在预设通道上的第二像素值分量，其中，N为大于或等于1的正整数，另外，需要说明的是：

在将首次根据第一预设公式获取的初始像素差highPass代入第二预设公式后，会得到一个中间像素差highPass，之后每执行一遍第二预设公式就会得到一个中间像素差highPass，因而，执行N遍第二预设公式会得到N个中间像素差highPass，而第N个中间像素差highPass即为最终像素差，同时前N-1个中间像素差highPass会不断循环步骤S303和步骤S304，即当这N-1个中间像素差中的第i个中间像素差highPass小于预设像素差时，执行第二预设公式中的第一公式，大于或等于预设像素差时，执行第二预设公式中的第二公式，

第一预设公式：

highPass＝x₁-x

第二预设公式中的第一公式：

highPass＝2.0*highPass*highPass

第二预设公式中的第二公式：

highPass＝1-2.0*(1-highPass)*(1-highPass)

其中，x₁表示每个像素点在预设通道上的原始像素值分量，highPass表示初始像素差、或者最终像素差，

首次根据第一预设公式获取初始像素差highPass时，x表示每个像素点的第一像素值分量，

在步骤S305中，在执行第二预设公式N遍、将得到的最终像素差highPass代入第一预设公式之后，得到的x表示每个像素点的第二像素值分量。

在使用第一预设公式和每个像素点的原始像素值分量得到初始highPass(即初始像素差)之后，可以判断该初始像素差是否小于该预设像素差，若小于该预设像素差，则执行第二预设公式中的第一公式，若大于或等于该预设像素差，则执行述第二预设公式中的第二公式，之后得到的中间像素差也可以按照上述方式循环执行第二预设公式，从而得到最终像素差，进而将得到的最终像素差代入该第一预设公式中，即可获得平滑后的每个像素点在该预设通道上的第二像素值分量；

其中，N的数值越大，得到的每个像素点的第二像素值分量和原始像素值分量的分量差值越大，后期模糊处理(即磨皮)程度越深，得到的模糊处理后的目标图像的对比亮度也越高。

如图4所示，在一个实施例中，上述图2所示的步骤A3可以包括步骤S401和步骤S402：

在步骤S401中，将每个像素点的第二像素值分量依次和每个像素点在目标三通道上的各原始像素值分量进行加权求和，得到每个像素点在目标三通道上的第一目标像素值，其中，目标三通道包括：颜色模型三通道、或者颜色空间三通道，且无论目标三通道是颜色模型三通道、或者是颜色空间三通道，该预设通道均可以是Y通道、或者G通道；

由于G通道或Y通道上的像素值分量均会影响到R、G、B三个通道上的像素值分量，因而，通过获取每个像素点在G通道或者Y通道上的第二像素值分量，并将每个像素点在该预设通道上的第二像素值分量作为每个像素点在目标三通道上的三个像素值分量，分别和每个像素点在该目标三通道上的各原始像素值分量进行加权求和，可以在降低像素值分量的计算复杂度的基础上，得到精确度较高的每个像素点在该目标三通道上的第一目标像素值，具体的计算过程如下：

以目标三通道为颜色模型三通道、预设通道为G通道为例、加权指数为α为例，假设某个像素点在颜色模型三通道上的各原始像素值分量为R＝a0、G＝b0、B＝c0，即该像素点在颜色模型三通道上的各原始像素值分量所组成的原始像素值为a0b0c0，而如果该第二像素值分量为G＝b1，则在得到该第二像素值分量G＝b1之后，由于G通道上的像素值分量会影响到R、G、B三个通道上的像素值分量，因而，为了降低像素值分量的计算难度，可直接将该像素点在颜色模型三通道上的各像素值分量均视为b1，即将模糊处理后的该像素点在颜色模型三通道上的各像素值分量视为R＝b1、G＝b1、B＝b1，然后将该像素点在颜色模型三通道上的各像素值分量分别和该像素点在目标三通道上的各原始像素值分量进行加权求和，即得到模糊处理后目标图像中该像素点的各像素值分量分别为R＝α*a0+(1-α)*b1、G＝α*b0+(1-α)*b1、B＝α*c0+(1-α)*b1，该第一目标像素值为(α*a0+(1-α)*b1)(α*b0+(1-α)*b1)(α*c0+(1-α)*b1)，

或者R＝(1-α)*a0+α*b1、G＝(1-α)*b0+α*b1、B＝(1-α)*c0+α*b1，该第一目标像素值为((1-α)*a0+α*b1)((1-α)*b0+α*b1)((1-α)*c0+α*b1)；

另外，本实施例公开的获取模糊处理后的每个像素点在目标三通道上的像素值的方案，相比于直接使用每个像素点的第二像素值分量得到其第一目标像素值进而替换掉该像素点的原像素值的方案，可以在得到模糊处理后每个像素点的像素值的同时，保留一些原目标图像的细节、色彩、亮度等特征。

在步骤S402中，根据每个像素点的第一目标像素值，获得每个像素点在颜色模型三通道上对应的第一分量；

根据每个像素点的第一目标像素值，可以快速得到其在颜色模型三通道上对应的第一分量，例如：当第一目标像素值为每个像素点在颜色模型三通道上的像素值且该第一目标像素值为a1a2a3时，其颜色模型三通道上对应的第一分量为R＝a1、G＝a2、B＝a3。

上述图1中的步骤S102可以包括步骤S403和步骤S404：

在步骤S403中，根据预设的图像伽玛值，对每个像素点在颜色模型三通道上对应的第一分量进行幂运算；其中，图像伽玛值是曲线优化调整，是亮度和对比度的辅助功能，对每一帧画面都进行固定的伽马调整，画面的亮度和对比度得到大大的优化，画质也可以得到了大大的提升。

另外，在进行幂运算时，是将预设的图像伽玛值作为幂指数且由于每个像素点在颜色模型三通道上对应的第一分量均为0～1之间的数值，因而，该预设的图像伽玛值的取值范围为0～1，这样，经过幂运算之后，每个像素点在颜色模型三通道上对应的第一分量就会增大，得到增大的第二分量。

在对每个像素点的第一分量进行幂运算时，可以使用预设的图像伽玛值对每个像素点的第一分量在R、G、B三个通道上对应的三个亮度分量(又称像素值分量)分别进行幂运算。

在步骤S404中，使用幂运算之后得到的每个像素点在颜色模型三通道上对应的第二分量替换幂运算之前的每个像素点在颜色模型三通道上对应的第一分量，以提高目标图像的对比亮度。

通过对每个像素点在颜色模型三通道上对应的第一分量进行幂运算，并使用幂运算之后得到的每个像素点的第二分量替换幂运算之前的每个像素点的第一分量，可以使每个像素点在颜色模型三通道上的亮度分量增大，不同像素点在颜色模型三通道上对应的亮度分量之间的差异增大，以实现提高模糊处理后的该目标图像的对比亮度。

如图5所示，在一个实施例中，上述图1中的步骤S103可以包括步骤S501至步骤S504：

在步骤S501中，根据幂运算之后得到的每个像素点在颜色模型三通道上对应的第二分量，确定每个像素点的第二目标像素值；

在步骤S502中，将每个像素点的第二目标像素值和每个像素点的各原始像素值分量所组成的原始像素值进行加权求和，得到每个像素点的第三目标像素值，其中，加权指数为0～1之间的数值，且这里是将每个像素点的第二目标像素值分别在目标三通道上的亮度分量和该像素点的各原始像素值分量进行加权求和，例如：当每个像素点的第二目标像素值为R1G1B1、该像素点的各原始像素值分量所组成的原始像素值为R2G2B2、加权指数为β时，该第三目标像素值可以为为(β*R1+(1-β)*R2)(β*G1+(1-β)*G2)(β*B1+(1-β)*B2)、或者为((1-β)*R1+β*R2)((1-β)*G1+β*G2)((1-β)*B1+β*B2)；

在计算每个像素点在目标三通道上的第三目标像素值时，通过将每个像素点的第二目标像素值和该像素点在目标三通道上的各原始像素值分量所组成的原始像素值进行加权求和，既可以得到模糊处理后的像素值，又可以尽可能保留一些原目标图像的细节、色彩、亮度等特征，避免直接使用该第二目标像素值替换掉原始像素值而导致流失过多原目标图像的细节、色彩、亮度等特征。

在步骤S503中，根据每个像素点的第三目标像素值，获得每个像素点在颜色模型三通道上对应的第三分量；

在步骤S504中，使用预设饱和度矩阵对每个像素点在颜色模型三通道上对应的第三分量进行饱和度补偿，得到每个像素点在颜色模型三通道上对应的第四分量。

通过使用预设饱和矩阵对每个像素点在颜色模型三通道上对应的第三分量进行饱和度补偿，可以对每个像素点在颜色模型三通道上对应的第三分量进行进一步调整，从而提高目标图像的饱和度，使得模糊处理后的目标图像的颜色更加鲜艳，尽可能避免模糊处理后的目标图像颜色变得很淡。其中，该预设饱和矩阵可以为：

其中，s为饱和度系数，取值0～1，使用预设饱和度矩阵对每个像素点在颜色模型三通道上对应的第三分量进行饱和度补偿的具体实施方式为：

将每个像素点在颜色模型三通道上对应的第三分量与该预设饱和矩阵进行相乘，即可对每个像素点进行饱和度补偿。

在一个实施例中，上述图1中的步骤S104可被执行为：

根据预设的图像伽玛值的倒数，对进行饱和度补偿之后的每个像素点在颜色模型三通道上对应的第四分量进行幂运算，以降低目标图像的对比亮度。

由于该预设图像伽玛值的取值范围为0～1，该预设图像伽玛值的倒数自然为大于1的数值，而每个像素点在颜色模型三通道上对应的第四分量均为0～1之间的值，因而，经过幂运算之后，每个像素点在颜色模型三通道上对应的第四分量(即亮度分量)就会减小，不同像素点在颜色模型三通道上对应的亮度分量之间的差异也会减少，从而降低模糊处理后的该目标图像的对比亮度，适当弱化模糊处理后的目标图像的亮度，使得模糊处理后的目标图像的亮度更加柔和，进而极大地提高了用户对模糊处理后的该目标图像的视觉体验，使得模糊处理后的目标图像更加真实，失真度更小。

在对每个像素点的第四分量进行幂运算时，可以使用预设的图像伽玛值的倒数对每个像素点的第四分量在R、G、B三个通道上对应的三个亮度分量(又称像素值分量)分别进行幂运算。

在一个实施例中，上述方法还可包括：

在对目标图像进行模糊处理之前，将目标图像中的每个像素点的像素值进行归一化处理。

在对目标图像进行模糊处理之前，通过将该目标图像中的每个像素点的像素值进行归一化处理，使得本公开中的整个图像处理方法均在GPU(Graphics Processing Unit，图形处理器)上进行的，极大的降低了CPU(Central Processing Unit，中央处理器)的负担，提高了图像处理速率，且由于并未占用CPU资源，因而，在进行图像处理的过程中可以尽可能满足用户对视频、通讯的实时性要求。

对应本公开实施例提供的上述图像处理方法，本公开实施例还提供一种图像处理装置，如图6所示，该装置包括第一处理模块601、第一调整模块602、补偿模块603和第二调整模块604：

第一处理模块601，被配置为将待处理的目标图像进行模糊处理，以得到模糊后的目标图像的每个像素点在颜色模型的三个通道上对应的第一分量；

第一调整模块602，被配置为对每个像素点在颜色模型三通道上对应的第一分量进行亮度调整，得到每个像素点在颜色模型三通道上对应的第二分量；

补偿模块603，被配置为对每个像素点在颜色模型三通道上对应的第二分量进行饱和度补偿；

第二调整模块604，被配置为对饱和度补偿之后的每个像素点在颜色模型三通道上对应的分量进行亮度降低调整。

如图7所示，在一个实施例中，上述图6所示的第一处理模块601可以包括处理子模块6011、第一获取子模块6012和第二获取子模块6013：

处理子模块6011，被配置为将目标图像进行模糊处理，得到模糊后的目标图像的每个像素点在预设通道的第一像素值分量，其中，第一像素值分量被配置为表征模糊后的目标图像的每个像素点在预设通道上的亮度；

第一获取子模块6012，被配置为根据每个像素点的第一像素值分量和模糊处理之前每个像素点在预设通道上的原始像素值分量，获得每个像素点在预设通道上的第二像素值分量，其中，第二像素值分量被配置为表征由第一像素值分量和每个像素点在预设通道上的原始像素值分量得到的每个像素点在预设通道上的亮度；

第二获取子模块6013，被配置为根据每个像素点的第二像素值分量，获取每个像素点在颜色模型的三个通道上对应的第一分量。

在一个实施例中，处理子模块6011可以包括第一获取单元：

第一获取单元，被配置为根据每个像素点在预设通道上的原始像素值分量和每个像素点所在的参考区域中的每个其他像素点在预设通道上的原始像素值分量，得到每个像素点的第一像素值分量，其中，预设通道包括：颜色模型(RGB)三通道中的G通道，或者，颜色空间(YUV)三通道中的Y通道。

在一个实施例中，第一获取单元包括：

处理子单元，被配置为按照第一预设模糊处理函数，对每个像素点在预设通道上的原始像素值分量进行模糊处理，得到每个像素点在预设通道上的第一像素值分量，其中，第一预设模糊处理函数包括：

其中，参考区域为以每个像素点为中心点的正方形区域，正方形区域的边长为包含每个像素点在内的2γ+1个像素点所占用的长度，

Y表示预设的像素值阈值，

x₁表示每个像素点在预设通道上的原始像素值分量，

x_i表示正方形区域内的每个其他像素点在预设通道上的原始像素值分量，

x表示每个像素点在预设通道上的第一像素值分量。

如图8所示，在一个实施例中，第一获取子模块6012可以包括第二获取单元60121、确定单元60122、第一执行单元60123、第二执行单元60124和第三获取单元60125：

第二获取单元60121，被配置为根据第二预设模糊处理函数中的第一预设公式，获取模糊处理之前每个像素点在预设通道上的原始像素值分量和每个像素点在预设通道上的第一像素值分量的初始像素差，其中，第二预设模糊处理函数包括：第一预设公式和第二预设公式；

确定单元60122，被配置为确定初始像素差是否小于预设像素差；

第一执行单元60123，被配置为当初始像素差小于预设像素差时，执行第二预设公式中的第一公式；

第二执行单元60124，被配置为当初始像素差大于或等于预设像素差时，执行第二预设公式中的第二公式；

第三获取单元60125，被配置为在执行第二预设公式N遍之后，将得到的最终像素差代入第一预设公式中，获得每个像素点在预设通道上的第二像素值分量，其中，N为大于或等于1的正整数，

第一预设公式：

highPass＝x₁-x

第二预设公式中的第一公式：

highPass＝2.0*highPass*highPass

第二预设公式中的第二公式：

highPass＝1-2.0*(1-highPass)*(1-highPass)

其中，x₁表示每个像素点在预设通道上的原始像素值分量，highPass表示初始像素差、或者最终像素差，

首次根据第一预设公式获取初始像素差highPass时，x表示每个像素点的第一像素值分量，

在执行第二预设公式N遍、将得到的最终像素差highPass代入第一预设公式之后，x表示每个像素点的第二像素值分量。

在一个实施例中，第二获取子模块6013可以包括求和单元、第四获取单元：

求和单元，被配置为将每个像素点的第二像素值分量依次和每个像素点在目标三通道上的各原始像素值分量进行加权求和，得到每个像素点在目标三通道上的第一目标像素值，其中，目标三通道包括：颜色模型三通道、或者颜色空间三通道；

第四获取单元，被配置为根据每个像素点的第一目标像素值，获得每个像素点在颜色模型三通道上对应的第一分量；

第一调整模块602可以包括第一运算子模块和替换子模块：

第一运算子模块，被配置为根据预设的图像伽玛值，对每个像素点在颜色模型三通道上对应的第一分量进行幂运算；

替换子模块，被配置为使用幂运算之后得到的每个像素点在颜色模型三通道上对应的第二分量替换幂运算之前的每个像素点在颜色模型三通道上对应的第一分量。

如图9所示，在一个实施例中，上述图6所示的补偿模块604可以包括确定子模块6041、第三获取子模块6042、第四获取子模块6043和补偿子模块6044：

确定子模块6041，被配置为根据幂运算之后得到的每个像素点在颜色模型三通道上对应的第二分量，确定每个像素点的第二目标像素值；

第三获取子模块6042，被配置为将每个像素点的第二目标像素值和每个像素点的各原始像素值分量所组成的原始像素值进行加权求和，得到每个像素点的第三目标像素值；

第四获取子模块6043，被配置为根据每个像素点的第三目标像素值，获得每个像素点在颜色模型三通道上对应的第三分量；

补偿子模块6044，被配置为使用预设饱和度矩阵对每个像素点在颜色模型三通道上对应的第三分量进行饱和度补偿，得到每个像素点在颜色模型三通道上对应的第四分量。

在一个实施例中，第二调整模块604可以包括第二运算子模块：

第二运算子模块，被配置为根据预设的图像伽玛值的倒数，对每个像素点在颜色模型三通道上对应的第四分量进行幂运算。

如图10所示，在一个实施例中，上述图6所示的装置还可包括第二处理模块1001：

第二处理模块1001，被配置为在对目标图像进行模糊处理之前，将目标图像中的每个像素点的像素值进行归一化处理。

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，处理器被配置为：

将待处理的目标图像进行模糊处理，以得到模糊后的所述目标图像的每个像素点在颜色模型的三个通道上对应的第一分量；

对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第一分量进行亮度调整，得到所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第二分量；

对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第二分量进行饱和度补偿；

对饱和度补偿之后的所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的分量进行亮度降低调整。

上述处理器还可被配置为：

所述将待处理的目标图像进行模糊处理，以得到模糊后的所述目标图像的每个像素点在颜色模型的三个通道上对应的第一分量，包括：

将所述目标图像进行模糊处理，得到模糊后的所述目标图像的每个像素点在预设通道的第一像素值分量，其中，所述第一像素值分量用于表征模糊后的所述目标图像的每个像素点在所述预设通道上的亮度；

根据所述每个像素点的所述第一像素值分量和模糊处理之前所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量，获得所述每个像素点在所述预设通道上的第二像素值分量，其中，所述第二像素值分量用于表征由所述第一像素值分量和所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量得到的所述每个像素点在所述预设通道上的亮度；

根据所述每个像素点的所述第二像素值分量，获取所述每个像素点在颜色模型的三个通道上对应的第一分量。

上述处理器还可被配置为：

所述将所述目标图像进行模糊处理，得到模糊后的所述目标图像的每个像素点在预设通道的第一像素值分量，包括：

根据所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量和所述每个像素点所在的参考区域中的每个其他像素点在所述预设通道上的原始像素值分量，得到所述每个像素点的所述第一像素值分量，其中，所述预设通道包括：所述颜色模型(RGB)三通道中的G通道，或者，颜色空间(YUV)三通道中的Y通道。

上述处理器还可被配置为：

所述根据所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量和所述每个像素点所在的参考区域中的每个其他像素点在所述预设通道上的原始像素值分量，得到所述每个像素点的所述第一像素值分量，包括：

按照第一预设模糊处理函数，对所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量进行模糊处理，得到所述每个像素点在所述预设通道上的所述第一像素值分量，其中，所述第一预设模糊处理函数包括：

其中，所述参考区域为以所述每个像素点为中心点的正方形区域，所述正方形区域的边长为包含所述每个像素点在内的2γ+1个像素点所占用的长度，

Y表示预设的像素值阈值，

x₁表示所述每个像素点在所述预设通道上的所述原始像素值分量，

x_i表示正方形区域内的所述每个其他像素点在所述预设通道上的原始像素值分量，

x表示所述每个像素点在所述预设通道上的所述第一像素值分量。

上述处理器还可被配置为：

所述根据所述每个像素点的所述第一像素值分量和模糊处理之前所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量，获得所述每个像素点在所述预设通道上的第二像素值分量，包括：

根据第二预设模糊处理函数中的第一预设公式，获取模糊处理之前所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量和所述每个像素点在所述预设通道上的所述第一像素值分量的初始像素差，其中，所述第二预设模糊处理函数包括：所述第一预设公式和第二预设公式；

确定所述初始像素差是否小于预设像素差；

当所述初始像素差小于所述预设像素差时，执行所述第二预设公式中的第一公式；

当所述初始像素差大于或等于所述预设像素差时，执行所述第二预设公式中的第二公式；

在执行所述第二预设公式N遍之后，将得到的最终像素差代入所述第一预设公式中，获得所述每个像素点在所述预设通道上的第二像素值分量，其中，N为大于或等于1的正整数，

所述第一预设公式：

highPass＝x₁-x

所述第二预设公式中的所述第一公式：

highPass＝2.0*highPass*highPass

所述第二预设公式中的所述第二公式：

highPass＝1-2.0*(1-highPass)*(1-highPass)

其中，x₁表示所述每个像素点在所述预设通道上的所述原始像素值分量，highPass表示所述初始像素差、或者所述最终像素差，

首次根据所述第一预设公式获取所述初始像素差highPass时，所述x表示所述每个像素点的所述第一像素值分量，

在执行所述第二预设公式N遍、将得到的最终像素差highPass代入所述第一预设公式之后，所述x表示所述每个像素点的所述第二像素值分量。

上述处理器还可被配置为：

所述根据所述每个像素点的所述第二像素值分量，获取所述每个像素点在颜色模型三通道上对应的第一分量，包括：

将所述每个像素点的所述第二像素值分量依次和所述每个像素点在目标三通道上的各原始像素值分量进行加权求和，得到所述每个像素点在所述目标三通道上的第一目标像素值，其中，所述目标三通道包括：所述颜色模型三通道、或者颜色空间三通道；

根据所述每个像素点的所述第一目标像素值，获得所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第一分量；

所述对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第一分量进行亮度调整，包括：

根据预设的图像伽玛值，对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第一分量进行幂运算；

使用幂运算之后得到的所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第二分量替换幂运算之前的所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第一分量。

上述处理器还可被配置为：

所述对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第二分量进行饱和度补偿，包括：

根据幂运算之后得到的所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第二分量，确定所述每个像素点的第二目标像素值；

将所述每个像素点的所述第二目标像素值和所述每个像素点的各原始像素值分量所组成的原始像素值进行加权求和，得到所述每个像素点的第三目标像素值；

根据所述每个像素点的所述第三目标像素值，获得所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第三分量；

使用预设饱和度矩阵对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第三分量进行饱和度补偿，得到所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第四分量。

上述处理器还可被配置为：

所述对饱和度补偿之后的所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的分量进行亮度降低调整，包括：

根据所述预设的图像伽玛值的倒数，对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第四分量进行幂运算。

上述处理器还可被配置为：

所述方法还包括：

在对所述目标图像进行模糊处理之前，将所述目标图像中的每个像素点的像素值进行归一化处理。

图11是根据一示例性实施例示出的一种用于图像处理装置1100的框图，该装置适用于终端设备。例如，装置1100可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个用户数字助理等。

参照图11，装置1100可以包括以下一个或至少两个组件：处理组件1102，存储器1104，电源组件1106，多媒体组件1108，音频组件1110，输入/输出(I/O)的接口1112，传感器组件1114，以及通信组件1116。

处理组件1102通常控制装置1100的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件1102可以包括一个或至少两个处理器1120来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件1102可以包括一个或至少两个模块，便于处理组件1102和其他组件之间的交互。例如，处理组件1102可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件1108和处理组件1102之间的交互。

存储器1104被配置为存储各种类型的数据以支持在装置1100的操作。这些数据的示例包括用于在装置1100上操作的任何存储对象或方法的指令，联系用户数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器1104可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件1106为装置1100的各种组件提供电源。电源组件1106可以包括电源管理系统，一个或至少两个电源，及其他与为装置1100生成、管理和分配电源相关联的组件。

多媒体组件1108包括在所述装置1100和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或至少两个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件1108包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置1100处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件1110被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件1110包括一个麦克风(MIC)，当装置1100处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器1104或经由通信组件1116发送。在一些实施例中，音频组件1110还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口1112为处理组件1102和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件1114包括一个或至少两个传感器，用于为装置1100提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件1114可以检测到装置1100的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置1100的显示器和小键盘，传感器组件1114还可以检测装置1100或装置1100一个组件的位置改变，用户与装置1100接触的存在或不存在，装置1100方位或加速/减速和装置1100的温度变化。传感器组件1114可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件1114还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件1114还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件1116被配置为便于装置1100和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置1100可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件1116经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件1116还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，装置1100可以被一个或至少两个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子组件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器1104，上述指令可由装置1100的处理器1120执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由上述装置1100的处理器执行时，使得上述装置1100能够执行一种图像处理方法，包括：

将待处理的目标图像进行模糊处理，以得到模糊后的所述目标图像的每个像素点在颜色模型的三个通道上对应的第一分量；

对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第一分量进行亮度调整，得到所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第二分量；

对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第二分量进行饱和度补偿；

对饱和度补偿之后的所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的分量进行亮度降低调整。

在一个实施例中，所述将待处理的目标图像进行模糊处理，以得到模糊后的所述目标图像的每个像素点在颜色模型的三个通道上对应的第一分量，包括：

将所述目标图像进行模糊处理，得到模糊后的所述目标图像的每个像素点在预设通道的第一像素值分量，其中，所述第一像素值分量用于表征模糊后的所述目标图像的每个像素点在所述预设通道上的亮度；

根据所述每个像素点的所述第一像素值分量和模糊处理之前所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量，获得所述每个像素点在所述预设通道上的第二像素值分量，其中，所述第二像素值分量用于表征由所述第一像素值分量和所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量得到的所述每个像素点在所述预设通道上的亮度；

根据所述每个像素点的所述第二像素值分量，获取所述每个像素点在颜色模型的三个通道上对应的第一分量。

在一个实施例中，所述将所述目标图像进行模糊处理，得到模糊后的所述目标图像的每个像素点在预设通道的第一像素值分量，包括：

根据所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量和所述每个像素点所在的参考区域中的每个其他像素点在所述预设通道上的原始像素值分量，得到所述每个像素点的所述第一像素值分量，其中，所述预设通道包括：所述颜色模型(RGB)三通道中的G通道，或者，颜色空间(YUV)三通道中的Y通道。

在一个实施例中，所述根据所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量和所述每个像素点所在的参考区域中的每个其他像素点在所述预设通道上的原始像素值分量，得到所述每个像素点的所述第一像素值分量，包括：

按照第一预设模糊处理函数，对所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量进行模糊处理，得到所述每个像素点在所述预设通道上的所述第一像素值分量，其中，所述第一预设模糊处理函数包括：

其中，所述参考区域为以所述每个像素点为中心点的正方形区域，所述正方形区域的边长为包含所述每个像素点在内的2γ+1个像素点所占用的长度，

Y表示预设的像素值阈值，

x₁表示所述每个像素点在所述预设通道上的所述原始像素值分量，

x_i表示正方形区域内的所述每个其他像素点在所述预设通道上的原始像素值分量，

x表示所述每个像素点在所述预设通道上的所述第一像素值分量。

在一个实施例中，所述根据所述每个像素点的所述第一像素值分量和模糊处理之前所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量，获得所述每个像素点在所述预设通道上的第二像素值分量，包括：

根据第二预设模糊处理函数中的第一预设公式，获取模糊处理之前所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量和所述每个像素点在所述预设通道上的所述第一像素值分量的初始像素差，其中，所述第二预设模糊处理函数包括：所述第一预设公式和第二预设公式；

确定所述初始像素差是否小于预设像素差；

当所述初始像素差小于所述预设像素差时，执行所述第二预设公式中的第一公式；

当所述初始像素差大于或等于所述预设像素差时，执行所述第二预设公式中的第二公式；

在执行所述第二预设公式N遍之后，将得到的最终像素差代入所述第一预设公式中，获得所述每个像素点在所述预设通道上的第二像素值分量，其中，N为大于或等于1的正整数，

所述第一预设公式：

highPass＝x₁-x

所述第二预设公式中的所述第一公式：

highPass＝2.0*highPass*highPass

所述第二预设公式中的所述第二公式：

highPass＝1-2.0*(1-highPass)*(1-highPass)

其中，x₁表示所述每个像素点在所述预设通道上的所述原始像素值分量，highPass表示所述初始像素差、或者所述最终像素差，

首次根据所述第一预设公式获取所述初始像素差highPass时，所述x表示所述每个像素点的所述第一像素值分量，

在执行所述第二预设公式N遍、将得到的最终像素差highPass代入所述第一预设公式之后，所述x表示所述每个像素点的所述第二像素值分量。

在一个实施例中，所述根据所述每个像素点的所述第二像素值分量，获取所述每个像素点在颜色模型三通道上对应的第一分量，包括：

将所述每个像素点的所述第二像素值分量依次和所述每个像素点在目标三通道上的各原始像素值分量进行加权求和，得到所述每个像素点在所述目标三通道上的第一目标像素值，其中，所述目标三通道包括：所述颜色模型三通道、或者颜色空间三通道；

根据所述每个像素点的所述第一目标像素值，获得所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第一分量；

所述对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第一分量进行亮度调整，包括：

根据预设的图像伽玛值，对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第一分量进行幂运算；

使用幂运算之后得到的所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第二分量替换幂运算之前的所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第一分量。

在一个实施例中，所述对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第二分量进行饱和度补偿，包括：

根据幂运算之后得到的所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第二分量，确定所述每个像素点的第二目标像素值；

将所述每个像素点的所述第二目标像素值和所述每个像素点的各原始像素值分量所组成的原始像素值进行加权求和，得到所述每个像素点的第三目标像素值；

根据所述每个像素点的所述第三目标像素值，获得所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第三分量；

使用预设饱和度矩阵对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第三分量进行饱和度补偿，得到所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第四分量。

在一个实施例中，所述对饱和度补偿之后的所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的分量进行亮度降低调整，包括：

根据所述预设的图像伽玛值的倒数，对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第四分量进行幂运算。

在一个实施例中，所述方法还包括：

在对所述目标图像进行模糊处理之前，将所述目标图像中的每个像素点的像素值进行归一化处理。

本领域技术用户员在考虑说明书及实践这里公开的公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (19)

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

将待处理的目标图像进行模糊处理，以得到模糊后的所述目标图像的每个像素点在颜色模型的三个通道上对应的第一分量；

对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第一分量进行亮度调整，得到所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第二分量；

对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第二分量进行饱和度补偿；

对饱和度补偿之后的所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的分量进行亮度降低调整。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述将待处理的目标图像进行模糊处理，以得到模糊后的所述目标图像的每个像素点在颜色模型的三个通道上对应的第一分量，包括：

将所述目标图像进行模糊处理，得到模糊后的所述目标图像的每个像素点在预设通道的第一像素值分量，其中，所述第一像素值分量用于表征模糊后的所述目标图像的每个像素点在所述预设通道上的亮度；

根据所述每个像素点的所述第一像素值分量和模糊处理之前所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量，获得所述每个像素点在所述预设通道上的第二像素值分量，其中，所述第二像素值分量用于表征由所述第一像素值分量和所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量得到的所述每个像素点在所述预设通道上的亮度；

根据所述每个像素点的所述第二像素值分量，获取所述每个像素点在颜色模型的三个通道上对应的第一分量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述将所述目标图像进行模糊处理，得到模糊后的所述目标图像的每个像素点在预设通道的第一像素值分量，包括：

根据所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量和所述每个像素点所在的参考区域中的每个其他像素点在所述预设通道上的原始像素值分量，得到所述每个像素点的所述第一像素值分量，其中，所述预设通道包括：所述颜色模型(RGB)三通道中的G通道，或者，颜色空间(YUV)三通道中的Y通道。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述根据所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量和所述每个像素点所在的参考区域中的每个其他像素点在所述预设通道上的原始像素值分量，得到所述每个像素点的所述第一像素值分量，包括：

按照第一预设模糊处理函数，对所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量进行模糊处理，得到所述每个像素点在所述预设通道上的所述第一像素值分量，其中，所述第一预设模糊处理函数包括：

$x=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{{(2r+1)}^2}\[(1-\frac{|x_i-x_1|}{2.5Y})*x_i\]}{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{{(2r+1)}^2}(1-\frac{|x_i-x_1|}{2.5Y})}$

其中，所述参考区域为以所述每个像素点为中心点的正方形区域，所述正方形区域的边长为包含所述每个像素点在内的2γ+1个像素点所占用的长度，

Y表示预设的像素值阈值，

x₁表示所述每个像素点在所述预设通道上的所述原始像素值分量，

x_i表示正方形区域内的所述每个其他像素点在所述预设通道上的原始像素值分量，

x表示所述每个像素点在所述预设通道上的所述第一像素值分量。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述根据所述每个像素点的所述第一像素值分量和模糊处理之前所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量，获得所述每个像素点在所述预设通道上的第二像素值分量，包括：

根据第二预设模糊处理函数中的第一预设公式，获取模糊处理之前所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量和所述每个像素点在所述预设通道上的所述第一像素值分量的初始像素差，其中，所述第二预设模糊处理函数包括：所述第一预设公式和第二预设公式；

确定所述初始像素差是否小于预设像素差；

当所述初始像素差小于所述预设像素差时，执行所述第二预设公式中的第一公式；

当所述初始像素差大于或等于所述预设像素差时，执行所述第二预设公式中的第二公式；

在执行所述第二预设公式N遍之后，将得到的最终像素差代入所述第一预设公式中，获得所述每个像素点在所述预设通道上的第二像素值分量，其中，N为大于或等于1的正整数，

所述第一预设公式：

highPass＝x₁-x

所述第二预设公式中的所述第一公式：

highPass＝2.0*highPass*highPass

所述第二预设公式中的所述第二公式：

highPass＝1-2.0*(1-highPass)*(1-highPass)

其中，x₁表示所述每个像素点在所述预设通道上的所述原始像素值分量，highPass表示所述初始像素差、或者所述最终像素差，

首次根据所述第一预设公式获取所述初始像素差highPass时，所述x表示所述每个像素点的所述第一像素值分量，

在执行所述第二预设公式N遍、将得到的最终像素差highPass代入所述第一预设公式之后，所述x表示所述每个像素点的所述第二像素值分量。

6.根据权利要求2至5中任一项所述的方法，其特征在于，

所述根据所述每个像素点的所述第二像素值分量，获取所述每个像素点在颜色模型三通道上对应的第一分量，包括：

将所述每个像素点的所述第二像素值分量依次和所述每个像素点在目标三通道上的各原始像素值分量进行加权求和，得到所述每个像素点在所述目标三通道上的第一目标像素值，其中，所述目标三通道包括：所述颜色模型三通道、或者颜色空间三通道；

根据所述每个像素点的所述第一目标像素值，获得所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第一分量；

所述对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第一分量进行亮度调整，包括：

根据预设的图像伽玛值，对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第一分量进行幂运算；

使用幂运算之后得到的所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第二分量替换幂运算之前的所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第一分量。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

所述对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第二分量进行饱和度补偿，包括：

根据幂运算之后得到的所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第二分量，确定所述每个像素点的第二目标像素值；

将所述每个像素点的所述第二目标像素值和所述每个像素点的各原始像素值分量所组成的原始像素值进行加权求和，得到所述每个像素点的第三目标像素值；

根据所述每个像素点的所述第三目标像素值，获得所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第三分量；

使用预设饱和度矩阵对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第三分量进行饱和度补偿，得到所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第四分量。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，

所述对饱和度补偿之后的所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的分量进行亮度降低调整，包括：

根据所述预设的图像伽玛值的倒数，对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第四分量进行幂运算。

9.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在对所述目标图像进行模糊处理之前，将所述目标图像中的每个像素点的像素值进行归一化处理。

10.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

第一处理模块，用于将待处理的目标图像进行模糊处理，以得到模糊后的所述目标图像的每个像素点在颜色模型的三个通道上对应的第一分量；

第一调整模块，用于对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第一分量进行亮度调整，得到所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第二分量；

补偿模块，用于对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第二分量进行饱和度补偿；

第二调整模块，用于对饱和度补偿之后的所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的分量进行亮度降低调整。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，

所述第一处理模块包括：

处理子模块，用于将所述目标图像进行模糊处理，得到模糊后的所述目标图像的每个像素点在预设通道的第一像素值分量，其中，所述第一像素值分量用于表征模糊后的所述目标图像的每个像素点在所述预设通道上的亮度；

第一获取子模块，用于根据所述每个像素点的所述第一像素值分量和模糊处理之前所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量，获得所述每个像素点在所述预设通道上的第二像素值分量，其中，所述第二像素值分量用于表征由所述第一像素值分量和所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量得到的所述每个像素点在所述预设通道上的亮度；

第二获取子模块，用于根据所述每个像素点的所述第二像素值分量，获取所述每个像素点在颜色模型的三个通道上对应的第一分量。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，

所述处理子模块包括：

第一获取单元，用于根据所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量和所述每个像素点所在的参考区域中的每个其他像素点在所述预设通道上的原始像素值分量，得到所述每个像素点的所述第一像素值分量，其中，所述预设通道包括：所述颜色模型(RGB)三通道中的G通道，或者，颜色空间(YUV)三通道中的Y通道。

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，

所述第一获取单元包括：

处理子单元，用于按照第一预设模糊处理函数，对所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量进行模糊处理，得到所述每个像素点在所述预设通道上的所述第一像素值分量，其中，所述第一预设模糊处理函数包括：

$x=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{{(2r+1)}^2}\[(1-\frac{|x_i-x_1|}{2.5Y})*x_i\]}{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{{(2r+1)}^2}(1-\frac{|x_i-x_1|}{2.5Y})}$

其中，所述参考区域为以所述每个像素点为中心点的正方形区域，所述正方形区域的边长为包含所述每个像素点在内的2γ+1个像素点所占用的长度，

Y表示预设的像素值阈值，

x₁表示所述每个像素点在所述预设通道上的所述原始像素值分量，

x_i表示正方形区域内的所述每个其他像素点在所述预设通道上的原始像素值分量，

x表示所述每个像素点在所述预设通道上的所述第一像素值分量。

14.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，

所述第一获取子模块包括：

第二获取单元，用于根据第二预设模糊处理函数中的第一预设公式，获取模糊处理之前所述每个像素点在所述预设通道上的原始像素值分量和所述每个像素点在所述预设通道上的所述第一像素值分量的初始像素差，其中，所述第二预设模糊处理函数包括：所述第一预设公式和第二预设公式；

确定单元，用于确定所述初始像素差是否小于预设像素差；

第一执行单元，用于当所述初始像素差小于所述预设像素差时，执行所述第二预设公式中的第一公式；

第二执行单元，用于当所述初始像素差大于或等于所述预设像素差时，执行所述第二预设公式中的第二公式；

第三获取单元，用于在执行所述第二预设公式N遍之后，将得到的最终像素差代入所述第一预设公式中，获得所述每个像素点在所述预设通道上的第二像素值分量，其中，N为大于或等于1的正整数，

所述第一预设公式：

highPass＝x₁-x

所述第二预设公式中的所述第一公式：

highPass＝2.0*highPass*highPass

所述第二预设公式中的所述第二公式：

highPass＝1-2.0*(1-highPass)*(1-highPass)

其中，x₁表示所述每个像素点在所述预设通道上的所述原始像素值分量，highPass表示所述初始像素差、或者所述最终像素差，

首次根据所述第一预设公式获取所述初始像素差highPass时，所述x表示所述每个像素点的所述第一像素值分量，

在执行所述第二预设公式N遍、将得到的最终像素差highPass代入所述第一预设公式之后，所述x表示所述每个像素点的所述第二像素值分量。

15.根据权利要求11至14中任一项所述的装置，其特征在于，

所述第二获取子模块包括：

求和单元，用于将所述每个像素点的所述第二像素值分量依次和所述每个像素点在目标三通道上的各原始像素值分量进行加权求和，得到所述每个像素点在所述目标三通道上的第一目标像素值，其中，所述目标三通道包括：所述颜色模型三通道、或者颜色空间三通道；

第四获取单元，用于根据所述每个像素点的所述第一目标像素值，获得所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第一分量；

所述第一调整模块包括：

第一运算子模块，用于根据预设的图像伽玛值，对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第一分量进行幂运算；

替换子模块，用于使用幂运算之后得到的所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第二分量替换幂运算之前的所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第一分量。

16.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，

所述补偿模块包括：

确定子模块，用于根据幂运算之后得到的所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第二分量，确定所述每个像素点的第二目标像素值；

第三获取子模块，用于将所述每个像素点的所述第二目标像素值和所述每个像素点的各原始像素值分量所组成的原始像素值进行加权求和，得到所述每个像素点的第三目标像素值；

第四获取子模块，用于根据所述每个像素点的所述第三目标像素值，获得所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第三分量；

补偿子模块，用于使用预设饱和度矩阵对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第三分量进行饱和度补偿，得到所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第四分量。

17.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，

所述第二调整模块包括：

第二运算子模块，用于根据所述预设的图像伽玛值的倒数，对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第四分量进行幂运算。

18.根据权利要求10至14中任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第二处理模块，用于在对所述目标图像进行模糊处理之前，将所述目标图像中的每个像素点的像素值进行归一化处理。

19.一种图像处理装置，其特征在于，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：

将待处理的目标图像进行模糊处理，以得到模糊后的所述目标图像的每个像素点在颜色模型的三个通道上对应的第一分量；

对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第一分量进行亮度调整，得到所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第二分量；

对所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的第二分量进行饱和度补偿；

对饱和度补偿之后的所述每个像素点在所述颜色模型三通道上对应的分量进行亮度降低调整。