CN109151303B - 图像处理方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种图像处理方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质，所述方法包括：获取第一摄像头在曝光时段内根据第一帧率采集的第一图像，并获取第二摄像头在所述曝光时段内根据第二帧率采集的至少两张第二图像，其中，所述第一帧率小于所述第二帧率；根据所述第一图像生成第一目标图像，并根据所述第二图像生成第二目标图像，所述第二目标图像用于表示所述第一目标图像对应的深度信息；对所述第一目标图像和第二目标图像进行处理。上述图像处理方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质，可以提高图像处理的准确性。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种图像处理方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质。
背景技术
智能设备在对物体进行拍摄的时候，不仅能够采集物体的色彩信息，还能够采集物体的深度信息，通过深度信息可以对图像的色彩信息进行更精确地处理。例如，可以根据深度信息识别图像中的近景和远景，从而对近景和远景的色彩进行不同的处理；还可以根据深度信息判断识别到的人脸是否为活体，从而对活体人脸进行美颜处理等。通过图像处理的方法采集深度信息的方法有多种，例如双目测距法、结构光法、飞行时间法等。
发明内容
本申请实施例提供一种图像处理方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质，可以提高图像处理的准确性。
一种图像处理方法，包括：
获取第一摄像头在曝光时段内根据第一帧率采集的第一图像，并获取第二摄像头在所述曝光时段内根据第二帧率采集的至少两张第二图像，其中，所述第一帧率小于所述第二帧率；
根据所述第一图像生成第一目标图像，并根据所述第二图像生成第二目标图像，所述第二目标图像用于表示所述第一目标图像对应的深度信息；
对所述第一目标图像和第二目标图像进行处理。
一种图像处理装置，包括：
图像采集模块，用于获取第一摄像头在曝光时段内根据第一帧率采集的第一图像，并获取第二摄像头在所述曝光时段内根据第二帧率采集的至少两张第二图像，其中，所述第一帧率小于所述第二帧率；
图像转换模块，用于根据所述第一图像生成第一目标图像，并根据所述第二图像生成第二目标图像，所述第二目标图像用于表示所述第一目标图像对应的深度信息；
图像处理模块，用于对所述第一目标图像和第二目标图像进行处理。
一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：
获取第一摄像头在曝光时段内根据第一帧率采集的第一图像，并获取第二摄像头在所述曝光时段内根据第二帧率采集的至少两张第二图像，其中，所述第一帧率小于所述第二帧率；
根据所述第一图像生成第一目标图像，并根据所述第二图像生成第二目标图像，所述第二目标图像用于表示所述第一目标图像对应的深度信息；
对所述第一目标图像和第二目标图像进行处理。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如下步骤：
获取第一摄像头在曝光时段内根据第一帧率采集的第一图像，并获取第二摄像头在所述曝光时段内根据第二帧率采集的至少两张第二图像，其中，所述第一帧率小于所述第二帧率；
根据所述第一图像生成第一目标图像，并根据所述第二图像生成第二目标图像，所述第二目标图像用于表示所述第一目标图像对应的深度信息；
对所述第一目标图像和第二目标图像进行处理。
上述图像处理方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质，可以通过第一摄像头在一定的曝光时段内根据第一帧率采集第一图像，通过第二摄像头在上述曝光时段内根据第二帧率采集至少两张第二图像，然后根据第一图像生成的第一目标图像和第二图像生成的第二目标图像进行处理。这样可以保证第一摄像头和第二摄像头在同一曝光时段内获取图像，第二摄像头还可以同时获取至少两张第二图像，并根据至少两张第二图像生成最后用于处理的第二目标图像，减少图像采集时产生的误差，提高了图像处理的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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。
图1为一个实施例中图像处理方法的应用环境图；
图2为一个实施例中图像处理方法的流程图；
图3为另一个实施例中图像处理方法的流程图；
图4为一个实施例中TOF计算深度信息的原理图；
图5为又一个实施例中图像处理方法的流程图；
图6为又一个实施例中图像处理方法的流程图；
图7为一个实施例中图像处理流程的示意图；
图8为一个实施例中实现图像处理方法的软件框架图；
图9为一个实施例中实现图像处理方法的示意图；
图10为一个实施例中图像处理装置的结构示意图；
图11为一个实施例中图像处理电路的示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一图像称为第二图像，且类似地，可将第二图像称为第一图像。第一图像和第二图像两者都是图像，但其不是同一图像。
图1为一个实施例中图像处理方法的应用环境图。如图1所示，电子设备上可安装两个摄像头，包括第一摄像头102和第二摄像头104。具体的，电子设备可以通过第一摄像头102和第二摄像头104进行拍摄，获取第一摄像头102在曝光时段内根据第一帧率采集的第一图像，并获取第二摄像头104在曝光时段内根据第二帧率采集的至少两张第二图像，其中，第一帧率小于第二帧率。然后，根据第一图像生成第一目标图像，并对第二图像生成第二目标图像，第二目标图像用于表示第一目标图像对应的深度信息；根据第一目标图像和第二目标图像进行处理。可以理解的是，上述电子设备可以是手机、电脑、可穿戴设备等，在此不做限定。
图2为一个实施例中图像处理方法的流程图。如图2所示，该图像处理方法包括步骤202至步骤206。其中：
步骤202，获取第一摄像头在曝光时段内根据第一帧率采集的第一图像，并获取第二摄像头在曝光时段内根据第二帧率采集的至少两张第二图像，其中，第一帧率小于第二帧率。
电子设备上可以安装摄像头，并通过安装的摄像头获取图像。摄像头可以根据获取的图像不同分为激光摄像头、可见光摄像头等类型，激光摄像头可以获取激光照射到物体上所形成的图像，可见光图像可以获取可见光照射到物体上所形成的图像。电子设备上可以安装若干个摄像头，且安装的位置不做限定。
例如，可以在电子设备的正面面板上安装一个摄像头，在背面面板上安装两个摄像头，摄像头还可以以内嵌的方式安装于电子设备的内部，然后通过旋转或滑动的方式打开摄像头。具体地，电子设备上可安装前置摄像头和后置摄像头，前置摄像头和后置摄像头可以从不同的视角获取图像，一般前置摄像头可以从电子设备的正面视角获取图像，后置摄像头可以从电子设备的背面视角获取图像。
在本申请实施例中，电子设备至少安装两个摄像头，分别为第一摄像头和第二摄像头，然后控制第一摄像头和第二摄像头同时曝光，并通过第一摄像头获取第一图像，通过第二摄像头获取第二图像。可以理解的是，第一摄像头和第二摄像头都是针对同一场景获取的图像，第一摄像头以第一帧率采集第一图像，第二摄像头以第二帧率采集第二图像。其中，第一帧率小于第二帧率，这样可以保证在相同的曝光时段内，第二摄像头可以采集多张第二图像。
具体的，第二摄像头采集的至少两张第二图像可以用于合成一张图像，这样就可以避免第二摄像头在采集第二图像时，产生的空洞现象，提高图像的准确性。例如，第一摄像头可以以30帧/秒的速度来获取第一图像，第二摄像头可以以120帧/秒的速度来获取第二图像。这样在相同的曝光时段内，第一摄像头采集一张第一图像，第二摄像头就可以采集四张第二图像。
步骤204，根据第一图像生成第一目标图像，并根据第二图像生成第二目标图像，第二目标图像用于表示第一目标图像对应的深度信息。
具体的，第一图像是指第一摄像头采集的原始图像，第二图像是指第二摄像头采集的原始图像。摄像头中的图像传感器可以将光信号转化成电信号，转换成电信号之后形成的原始图像不能直接被处理器处理，需要进行一定的格式转换后才能别处理器处理。
在一个实施例中，第一摄像头可以是可见光摄像头，第二摄像头可以激光摄像头，电子设备上可安装第二摄像头对应的激光发射器。激光发射器的激光照射到物体上，通过第二摄像头来获取激光照射物体时生成的第二图像。第二图像用于生成第一图像对应的深度信息。
第一摄像头采集的第一图像，可以生成对应的第一目标图像，第一目标图像可以被处理器处理。例如，获取的第一图像可以是RAW格式的图像，第一图像可以从RAW格式的图像转换成YUV(Luma Chrominance Chroma，明亮度、色度、浓度)格式的图像，格式转换后形成的YUV图像即为生成的第一目标图像，然后将第一目标图像进行处理。第二摄像头采集的第二图像也可以是RAW格式的图像，由于获取的第二图像为至少两张，所以可以将第二图像合成为一张Depth(深度)图像，即为第二目标图像。
步骤206，对第一目标图像和第二目标图像进行处理。
可以理解的是，第一摄像头和第二摄像头是针对同一场景进行拍摄的，所以拍摄得到的第一图像和第二图像是对应的，得到的第一目标图像和第二目标图像也是对应的。例如，第一目标图像为YUV图像，第二目标图像是Depth图像，那么第一目标图像就可以表示拍摄场景的色彩信息，第二目标图像就可以表示拍摄场景对应的深度信息。
得到第一目标图像和第二目标图像之后，可以对第一目标图像和第二目标图像进行处理，具体的处理方式不限。例如，可以根据第一目标图像进行人脸识别处理，并根据第二目标图像对第一目标图像中识别到的人脸进行三维建模，得到人脸的三维模型。还可以根据第二目标图像中的深度信息，对第一目标图像中的人脸进行美颜处理。
上述实施例提供的图像处理方法，可以通过第一摄像头在一定的曝光时段内根据第一帧率采集第一图像，通过第二摄像头在上述曝光时段内根据第二帧率采集至少两张第二图像，然后根据第一图像生成的第一目标图像和第二图像生成的第二目标图像进行处理。这样可以保证第一摄像头和第二摄像头在同一曝光时段内获取图像，第二摄像头还可以同时获取至少两张第二图像，并根据至少两张第二图像生成最后用于处理的第二目标图像，减少图像采集时产生的误差，提高了图像处理的准确性。
图3为另一个实施例中图像处理方法的流程图。如图3所示，该图像处理方法包括步骤302至步骤314。其中：
步骤302，当检测到图像采集指令时，获取第一摄像头在曝光时段内根据第一帧率采集的第一图像。
图像采集指令是指触发图像采集操作的指令。例如，用户可以打开应用程序，通过对应用程序的操作生成图像采集指令。当电子设备检测到图像采集指令的时候，可以打开摄像头。摄像头打开之后，可以通过控制快门打开的时长，来控制光投射到摄像头感光面的时长。快门打开的时长越长，进光量就越多，形成的图像亮度就会越高。例如，在环境光较亮的时候，一般会控制快门打开较短的时间，这样进光量就比较少，避免生成的图像过亮。
曝光时段是指控制摄像头快门打开的时间段，可以根据曝光时段获取快门打开的时刻以及快门打开的时长。例如，曝光时段为“12:00:00→12:00:30”，那么快门开启的时刻就是“12:00:00”，快门开启的时长就是30秒。帧率是指摄像头采集图像的频率，具体可以是摄像头每秒钟采集的图像的张数。例如，帧率可以是25帧/秒，那么就是指控制摄像头每秒钟采集30张图像。
在本申请提供的实施例中，为保证第一摄像头和第二摄像头采集的图像是对应的，需控制第一摄像头和第二摄像头同时曝光。第一摄像头和第二摄像头采集的图像的数量不同，因此第一摄像头和第二摄像头在相同的曝光时段内是以不同的帧率来采集图像的，这样第一摄像头和第二摄像头在相同的曝光时段内，采集的图像的数量也是不同的。
步骤304，获取第二图像数量，并根据第二图像数量和第一帧率计算得到第二帧率。
具体的，第一摄像头和第二摄像头采集图像的帧率可以是预先设置好的，也可以是实时变化的，在此不做限定。例如，第一帧率是预先设置的，第二帧率是实时变化的，或者第一帧率和第二帧率都是预先设置好的。
在一个实施例中，第二帧率是根据第一帧率计算得到的，首先获取第二图像数量，根据第二图像数量和第一帧率可以计算得到第二帧率。假设采集的第一图像的第一图像数量为S1，第二图像数量为S2，第一帧率为Z1，第一帧率和第二帧率的关系式为S1*Z2＝S2*Z1，那么第二帧率Z2的计算公式就可以表示为：Z2＝S2*Z1/S1。可以理解的是，当默认第一图像数量为1帧的情况下，可以直接根据第二图像数量和第一帧率可以计算得到第二帧率，即Z2＝S2*Z1。例如：第一帧率为30帧/秒，第一图像数量为1帧，第二图像数量为4帧，那么第二帧率就为30*4＝120帧/秒。
其中，第二图像数量为所需采集的第二图像的数量，该第二图像数量可以是预先设置的，也可以是根据图像采集指令获取的。那么获取第二图像数量具体就可以包括：获取预设的第二图像数量；或获取图像采集指令中包含的应用标识所对应的应用等级，根据应用等级获取对应的第二图像数量。
应用标识用于标示发起上述图像采集指令的应用程序，应用等级用于表示发起图像采集指令的应用程序的重要等级。例如，第三方应用程序对应的应用等级较低，系统应用程序的应用等级较高。电子设备可以预先建立应用标识和应用等级的对应关系，然后根据应用标识可以查找到对应的应用等级。应用等级越高，对应获取的第二图像的第二图像数量越多。
在一个实施例中，第二图像数量还可以是根据电子设备的抖动情况来获取的，一般电子设备抖动比较大的情况下，认为该电子设备获取图像出现误差的几率越大，所以可以通过获取多张图像合成的方法来降低图像的误差。具体的，电子设备预先建立抖动数据与第二图像数量的对应关系，在采集图像的过程中，可获取电子设备的抖动数据，根据抖动数据获取对应的第二图像数量。抖动数据可以反映电子设备的抖动情况，具体可以是陀螺仪、加速度传感器等传感器检测到的数据，在此不做限定。
步骤306，获取第二摄像头在曝光时段内根据第二帧率采集的对应于第二图像数量对应的第二图像。
当检测到图像采集指令的时候，需控制第一摄像头和第二摄像头同时曝光，并保证在相同的曝光时段内采集到不同的数量的图像。因此，在检测到图像采集指令之后，电子设备可以控制第一摄像头根据第一帧率采集第一图像，并控制第二摄像头根据第二帧率采集第二图像。
为保证采集的第一图像和第二图像是对应的，可以在采集到第一图像和第二图像之后，分别获取采集第一图像时的第一时刻和采集第二图像时的第二时刻，当第一时刻和第二时刻之间的时间间隔小于间隔阈值时，执行根据第一图像生成第一目标图像，并根据第二图像生成第二目标图像的步骤；否则认为采集的第一图像和第二图像是不对应的，可以将采集的第一图像第二图像丢弃。
在一个实施例中，第一摄像头和第二摄像头由于在电子设备上安装的位置不同，因此获取的第一图像和第二图像可能会产生一定的视差。因此在获取到第一图像和第二图像之后，可以将获取的第一图像和第二图像进行对齐处理，使得获取的第一图像和第二图像是相对应的，即对应于同一个场景。
步骤308，将第一图像进行第一格式转换，生成第一目标图像。
摄像头是由光学元件和图像传感器构成的，光学元件用于收集光线。图像传感器包括色彩滤镜阵列(如Bayer滤镜)，可以用于将光学元件收集的光线的光强度和波长信息转化为电信号，然后生成一张原始图像。第一图像就是第一摄像头采集得到的原始图像，将第一原始图像进行第一格式转换，就可以生成第一目标图像。
在一个实施例中，第一摄像头为可见光摄像头，第一图像可以是RAW格式的图像，第一目标图像可以是YUV格式的图像，将RAW格式的第一图像进行第一格式转换，就可得到YUV格式的第一目标图像。
步骤310，将第二图像进行打包，并将打包后的第二图像进行第二格式转换，生成第二目标图像。
在检测到图像采集指令之后，在相同的曝光时段内，第二摄像头以第二帧率采集图像，可以得到上述第二图像数量对应的第二图像。第二摄像头采集的第二图像也是原始图像，需要经过一定的格式转换之后，才能得到最后最终的目标图像。具体的，获取到第二图像之后，为防止第二图像在传输过程中丢失，可以将第二图像进行打包，这样可以使第二图像在内存上形成一个整体进行传输，以防丢帧。打包之后的第二图像可以进行第二格式转换，然后生成一张第二目标图像。
在一个实施例中，第二摄像头可以为激光摄像头，电子设备还可以安装一个激光发射器，激光发射器以一定的频率发射激光波，通过第二摄像头采集激光波经过物体反射后所形成的图像，然后通过计算激光波的飞行时间(Time of Flight，TOF)，就可以计算出物体到第二摄像头的距离。
具体的，可以控制激光发射器在上述曝光时段内发射激光波；根据第二帧率控制第二摄像头的至少两个快门进行开关，获取上述快门开启时激光波反射生成的至少两张第二图像。第二摄像头可以通过不同的快门来采集不同的第二图像，采集的第二图像也可以是RAW格式的图像，第二目标图像可以是Depth格式的图像，将RAW格式的第二图像进行第二格式转换，就可得到Depth格式的第二目标图像。
图4为一个实施例中TOF计算深度信息的原理图。如图4所示，激光发射器可以发射一个激光波，发射的激光波经过物体反射之后会形成一个反射的激光波，根据发射的激光波和接收的激光波的相位差就可以计算得到物体的深度信息。激光摄像头实际采集图像时，可以控制不同快门在不同的时间进行开关，然后形成不同的接收信号，从而通过多个快门开关采集不同的图像来计算得到深度图像。在一个实施例中，假设激光摄像头是通过四个快门来控制接收激光波信号的，快门1、快门2、快门3、快门4接收到的激光波信号分别为Q1、Q2、Q3、Q4，则计算深度信息的公式如下：
其中，C为光速，f为激光波的发射频率。上述公式即可将四张第二图像进行第二格式转换，生成对应的Depth格式的第二目标图像。可以理解的是，获取的第二图像的第二图像数量不同时，对应的将第二图像进行第二格式转换的公式也可能不同。具体的，可以根据第二图像的第二图像数量获取对应的第二格式转换公式，根据第二格式转换公式将打包后的第二图像进行第二格式转换。
在一个实施例中，激光发射器在发射激光的时候，可能会产生较高的热量，使摄像头的温度升高。当摄像头温度变化的时候，也会影响摄像头采集的图像的准确性。因此，在采集图像的过程中，电子设备可以实时检测第一摄像头和第二摄像头的温度，当第一摄像头和第二摄像头的温度都低于温度阈值时，再执行获取第一图像和第二图像的步骤；否则，可以直接关闭激光发射器，停止采集第一图像和第二图像。
步骤312，识别第一目标图像中的目标物体，根据第二目标图像获取目标物体对应的目标深度信息。
获取到第一目标图像和第二目标图像之后，可以将第一目标图像和第二目标图像进行打包处理，然后将第一目标图像和第二目标图像发送给应用程序，防止图像数据的丢失。例如，第一目标图像为RGB(Red Green Blue，红绿蓝)图像，第二目标图像为Depth图像，则可以将第一目标图像和第二目标图像打包成RGBD图像，然后发送给应用程序。
应用程序接收到第一目标图像和第二目标图像之后，可以识别第一目标图像中的目标物体。第二目标图像可以表示第一目标图像对应的深度信息，因此可以根据第二目标图像获取第一目标图像中的目标物体所对应的目标深度信息。具体的，识别得到的第一目标图像中的目标物体是由若干个像素点所组成的目标区域，根据该目标区域可以定位到第二目标图像中对应的目标深度区域，根据该目标深度区域可以获取目标区域中每一个像素点对应的深度信息。
在本申请提供的实施例中，识别目标物体的方法在此不进行限定。例如，目标物体可以是人脸，则可以通过人脸检测算法识别第一目标图像中的人脸。目标物体还可以是建筑物、植物、动物等，可以通过人工智能的方式来识别。
步骤314，根据目标深度信息对目标物体进行处理。
获取到目标物体对应的目标深度信息之后，可以根据目标深度信息对目标物体进行处理。例如，可以根据目标深度信息对目标物体进行三维建模，还可以根据目标深度信息对目标物体进行美化处理等，具体的处理方式在此不做限定。
在一个实施例中，获取到第一目标图像和第二目标图像，将第一目标图像和第二目标图像进行处理的步骤具体还可以包括：
步骤502，当应用等级大于等级阈值时，将第一目标图像和第二目标图像进行加密处理。
获取到第一目标图像和第二目标图像后，可以将该第一目标图像和第二目标图像发送给应用程序进行处理。在发动第一目标图像和第二目标图像之前，可以判断该应用程序的应用等级是否大于等级阈值，若是，则说明该应用程序对安全性的要求比较高，可将第一目标图像和第二目标图像进行加密处理；若否，则说明应用程序对安全性要求比较低，可以将第一目标图像和第二目标图像直接发送给应用程序。
步骤504，将加密处理后的第一目标图像和第二目标图像发送给应用程序进行处理。
将加密处理后的第一目标图像和第二目标图像，发送给应用程序进行处理。应用程序接收到加密处理后的第一目标图像和第二目标图像，会对该加密处理后的第一目标图像和第二目标图像进行解密处理，再对解密处理后的第一目标图像和第二目标图像进行下一步处理。
在将第一目标图像和第二目标图像加密之前，还可以将第一目标图像和第二目标图像进行打包处理，再将打包后的第一目标图像和第二目标图像进行加密处理，这样可以防止第一目标图像和第二目标图像在传输过程中的丢失。
在一个实施例中，第二摄像头采集第二图像的时候，还会对每一帧第二图像形成对应的标志信息，通过该标志信息来表示采集第二图像的先后顺序。具体的，将第二图像进行格式转换步骤包括：
步骤602，获取每一张第二图像对应的标志信息，标志信息用于表示采集第二图像的先后顺序。
第二摄像头采集的第二图像至少有两张，所以第二摄像头采集第二图像之后，会对每一张第二图像都生成一个对应的标志信息，通过该标志信息来标记图像采集的先后顺序。具体的，该标志信息可以但不限于是第二图像的采集时刻、第二图像相位等。第二图像的采集时刻用于表示采集第二图像时的时刻，根据该采集时刻可以判断采集第二图像的时间先后顺序。第二图像相位可以表示采集的每一帧第二图像的先后顺序。例如，可以根据采集时刻的先后顺序将第二图像通过序列号标记为“01”、“02”、“03”、“04”。
步骤604，根据标志信息判断采集的第二图像是否丢失，若否，则将第二图像及对应的标志信息进行打包。
根据上述标志信息可以判断采集的第二图像是否有丢失，若丢失，则当前采集的第二图像可以丢弃；若没有丢失，则将第二图像及对应的标志信息进行打包处理。例如，采集得到的第二图像的序列号为“01”、“03”、“04”，则说明中间有一张序列号为“02”的第二图像丢失了。
步骤606，根据标志信息将打包后的第二图像进行第二格式转换。
打包后的第二图像是作为一个整体进行传输的，所以在传输过程中不会存在丢失一帧或几帧的情况。只会存在全部第二图像都存在，或全部第二图像都丢弃的情况。将第二图像和标志信息打包之后，可以传送到处理器进行格式转换。具体的，根据标志信息可判断采集第二图像的先后顺序，然后根据采集第二图像的先后顺序将第二图像进行合成计算得到第二目标图像。
如图7所示，第一摄像头可以在曝光时段内根据第一帧率采集第一图像702，第二摄像头可以在上述曝光时段内根据第二帧率采集第二图像722。然后根据第一图像702计算得到第一目标图像704，并根据第二图像722计算得到第二目标图像724。最后再根据得到的第一目标图像704和第二目标图像724进行处理。
上述实施例提供的图像处理方法，可以通过第一摄像头在一定的曝光时段内根据第一帧率采集第一图像，通过第二摄像头在上述曝光时段内根据第二帧率采集至少两张第二图像，然后根据第一图像生成的第一目标图像和第二图像生成的第二目标图像进行处理。这样可以保证第一摄像头和第二摄像头在同一曝光时段内获取图像，第二摄像头还可以同时获取至少两张第二图像，并根据至少两张第二图像生成最后用于处理的第二目标图像，减少图像采集时产生的误差，提高了图像处理的准确性。
应该理解的是，虽然图2、图3、图5、图6的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2、图3、图5、图6中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
图8为一个实施例中实现图像处理方法的软件框架图。如图8所示，该软件框架中包括应用层80、硬件抽象层(Hardware Abstraction Layer，HAL)82、内核(Kernel)层84和硬件(Hardware)层86。其中，应用层80中包括应用程序802。硬件抽象层82中包括接口822、图像同步模块824、图像算法模块826以及应用算法模块828。内核层84中包括摄像头驱动842、摄像头标定模块844和摄像头同步图模块846。硬件层862中包括第一摄像头862、第二摄像头864和图像处理器(Image Signal Processor,ISP)866。
在一个实施例中，应用程序802可用于发起图像采集指令，然后将图像采集指令发送到接口822。接口822对图像采集指令解析之后，可以通过摄像头驱动842对摄像头的配置参数，然后将配置参数发送给图像处理器866，并通过图像处理器866控制第一摄像头862和第二摄像头864打开。第一摄像头862和第二摄像头864打开之后，可通过摄像头同步模块846控制第一摄像头862和第二摄像头864同步采集图像。第一摄像头862采集的第一图像和第二摄像头864采集的第二图像会发送给图像处理器866，然后通过图像处理器866将第一图像和第二图像发送给摄像头标定模块844。摄像头标定模块844会将第一图像和第二图像进行对齐处理，然后将对齐后的第一图像和第二图像发送到硬件抽象层82。硬件抽象层82中的图像同步模块824会根据采集第一图像的第一时刻与采集第二图像的第二时刻，判断第一图像和第二图像是否为同时获取的。若是，才会通过图像算法模块826根据第一图像计算得到第一目标图像，并根据第二图像计算得到第二目标图像。第一目标图像和第二目标图像会通过应用算法模块828进行打包等处理，然后将打包等处理后的第一目标图像和第二目标图像通过接口822发送给应用程序802，应用程序802获取到第一目标图像和第二目标图像后，可以根据第一目标图像和第二目标图像进行三维建模、美颜、增强现实(Augmented Reality，AR)等处理。
图9为一个实施例中实现图像处理方法的示意图。如图9所示，第一摄像头和第二摄像头在采集图像的过程中需要进行摄像头同步处理，第一摄像头可以在曝光时段内根据第一帧率采集第一图像，第二摄像头可以在上述曝光时段内根据第二帧率采集至少两张第二图像。第一摄像头采集的第一图像可与对应的第一时间戳发送到第一缓冲器，第二摄像头采集的第二图像可以与对应的标志信息进行打包，并将打包后的第二图像和标志信息与对应的第二时间戳发送给第二缓冲器。其中，第一时间戳用于表示采集第一图像的第一时刻，第二时间戳用于表示采集第二图像的第二时刻。当第一时间戳与第二时间戳之间的时间间隔小于第一间隔阈值时，读取第一缓冲器中的第一图像，并将第一图像进行第一格式转换之后得到第一目标图像，将第一目标图像发送给第三缓冲器中；读取第二缓冲器中的第二图像及对应的标志信息，然后根据标志信息将第二图像进行第二格式转换后得到第二目标图像，并将第二目标图像发送到第四缓冲器。第一目标图像和第二目标图像在发送给应用程序之前，可以进行打包处理，然后将打包后的第一目标图像和第二目标图像发送到第五缓冲器中。应用程序可以从第五缓冲器中读取打包后的第一目标图像和第二目标图像，并根据读取的第一目标图像和第二目标图像进行后续处理。
图10为一个实施例中图像处理装置的结构示意图。如图10所示，该图像处理装置1000包括图像采集模块1002、图像转换模块1004和图像处理模块1006。其中：
图像采集模块1002，用于获取第一摄像头在曝光时段内根据第一帧率采集的第一图像，并获取第二摄像头在曝光时段内根据第二帧率采集的至少两张第二图像，其中，第一帧率小于第二帧率。
图像转换模块1004，用于根据第一图像生成第一目标图像，并根据第二图像生成第二目标图像，第二目标图像用于表示第一目标图像对应的深度信息。
图像处理模块1006，用于对第一目标图像和第二目标图像进行处理。
上述实施例提供的图像处理装置，可以通过第一摄像头在一定的曝光时段内根据第一帧率采集第一图像，通过第二摄像头在上述曝光时段内根据第二帧率采集至少两张第二图像，然后根据第一图像生成的第一目标图像和第二图像生成的第二目标图像进行处理。这样可以保证第一摄像头和第二摄像头在同一曝光时段内获取图像，第二摄像头还可以同时获取至少两张第二图像，并根据至少两张第二图像生成最后用于处理的第二目标图像，减少图像采集时产生的误差，提高了图像处理的准确性。
在一个实施例中，图像采集模块1002还用于当检测到图像采集指令时，获取第一摄像头在曝光时段内根据第一帧率采集的第一图像；获取第二图像数量，并根据所述第二图像数量和第一帧率计算得到第二帧率；获取第二摄像头在所述曝光时段内根据第二帧率采集的对应于所述第二图像数量的第二图像。
在一个实施例中，图像采集模块1002还用于获取所述图像采集指令中包含的应用标识所对应的应用等级，根据所述应用等级获取对应的第二图像数量，所述应用标识用于标示发起所述图像采集指令的应用程序。
在一个实施例中，图像转换模块1004还用于将所述第一图像进行第一格式转换，生成第一目标图像；将所述第二图像进行打包，并将打包后的第二图像进行第二格式转换，生成第二目标图像。
在一个实施例中，图像转换模块1004还用于获取每一张第二图像对应的标志信息，所述标志信息用于表示采集所述第二图像的先后顺序；根据所述标志信息判断采集的第二图像是否丢失，若否，则将所述第二图像及对应的标志信息进行打包；根据所述标志信息将打包后的第二图像进行第二格式转换。
在一个实施例中，图像处理模块1006还用于当所述应用等级大于等级阈值时，将所述第一目标图像和第二目标图像进行加密处理；将加密处理后的第一目标图像和第二目标图像发送给所述应用程序进行处理。
在一个实施例中，图像处理模块1006还用于识别所述第一目标图像中的目标物体，根据所述第二目标图像获取所述目标物体对应的目标深度信息；根据所述目标深度信息对所述目标物体进行处理。
上述图像处理装置中各个模块的划分仅用于举例说明，在其他实施例中，可将图像处理装置按照需要划分为不同的模块，以完成上述图像处理装置的全部或部分功能。
关于图像处理装置的具体限定可以参见上文中对于图像处理方法的限定，在此不再赘述。上述图像处理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
本申请实施例中提供的图像处理装置中的各个模块的实现可为计算机程序的形式。该计算机程序可在终端或服务器上运行。该计算机程序构成的程序模块可存储在终端或服务器的存储器上。该计算机程序被处理器执行时，实现本申请实施例中所描述方法的步骤。
本申请实施例中提供的图像处理装置中的各个模块的实现可为计算机程序的形式。该计算机程序可在终端或服务器上运行。该计算机程序构成的程序模块可存储在终端或服务器的存储器上。该计算机程序被处理器执行时，实现本申请实施例中所描述方法的步骤。
本申请实施例还提供一种电子设备。上述电子设备中包括图像处理电路，图像处理电路可以利用硬件和/或软件组件实现，可包括定义ISP(Image Signal Processing，图像信号处理)管线的各种处理单元。图11为一个实施例中图像处理电路的示意图。如图11所示，为便于说明，仅示出与本申请实施例相关的图像处理技术的各个方面。
如图11所示，图像处理电路包括第一ISP处理器1130、第二ISP处理器1140和控制逻辑器1150。第一摄像头1110包括一个或多个第一透镜1112和第一图像传感器1114。第一图像传感器1114可包括色彩滤镜阵列(如Bayer滤镜)，第一图像传感器1114可获取用第一图像传感器1114的每个成像像素捕捉的光强度和波长信息，并提供可由第一ISP处理器1130处理的一组图像数据。第二摄像头1120包括一个或多个第二透镜1122和第二图像传感器1124。第二图像传感器1124可包括色彩滤镜阵列(如Bayer滤镜)，第二图像传感器1124可获取用第二图像传感器1124的每个成像像素捕捉的光强度和波长信息，并提供可由第二ISP处理器1140处理的一组图像数据。
第一摄像头1110采集的第一图像传输给第一ISP处理器1130进行处理，第一ISP处理器1130处理第一图像后，可将第一图像的统计数据(如图像的亮度、图像的反差值、图像的颜色等)发送给控制逻辑器1150，控制逻辑器1150可根据统计数据确定第一摄像头1110的控制参数，从而第一摄像头1110可根据控制参数进行自动对焦、自动曝光等操作。第一图像经过第一ISP处理器1130进行处理后可存储至图像存储器1160中，第一ISP处理器1130也可以读取图像存储器1160中存储的图像以对进行处理。另外，第一图像经过ISP处理器1130进行处理后可直接发送至显示器1170进行显示，显示器1170也可以读取图像存储器1160中的图像以进行显示。
其中，第一ISP处理器1130按多种格式逐个像素地处理图像数据。例如，每个图像像素可具有8、10、12或14比特的位深度，第一ISP处理器1130可对图像数据进行一个或多个图像处理操作、收集关于图像数据的统计信息。其中，图像处理操作可按相同或不同的位深度精度进行。
图像存储器1160可为存储器装置的一部分、存储设备、或电子设备内的独立的专用存储器，并可包括DMA(Direct Memory Access，直接直接存储器存取)特征。
当接收到来自第一图像传感器1114接口时，第一ISP处理器1130可进行一个或多个图像处理操作，如时域滤波。处理后的图像数据可发送给图像存储器1160，以便在被显示之前进行另外的处理。第一ISP处理器1130从图像存储器1160接收处理数据，并对所述处理数据进行RGB和YCbCr颜色空间中的图像数据处理。第一ISP处理器1130处理后的图像数据可输出给显示器1170，以供用户观看和/或由图形引擎或GPU(Graphics Processing Unit，图形处理器)进一步处理。此外，第一ISP处理器1130的输出还可发送给图像存储器1160，且显示器1170可从图像存储器1160读取图像数据。在一个实施例中，图像存储器1160可被配置为实现一个或多个帧缓冲器。
第一ISP处理器1130确定的统计数据可发送给控制逻辑器1150。例如，统计数据可包括自动曝光、自动白平衡、自动聚焦、闪烁检测、黑电平补偿、第一透镜1112阴影校正等第一图像传感器1114统计信息。控制逻辑器1150可包括执行一个或多个例程(如固件)的处理器和/或微控制器，一个或多个例程可根据接收的统计数据，确定第一摄像头1110的控制参数及第一ISP处理器1130的控制参数。例如，第一摄像头1110的控制参数可包括增益、曝光控制的积分时间、防抖参数、闪光控制参数、第一透镜1112控制参数(例如聚焦或变焦用焦距)、或这些参数的组合等。ISP控制参数可包括用于自动白平衡和颜色调整(例如，在RGB处理期间)的增益水平和色彩校正矩阵，以及第一透镜1112阴影校正参数。
同样地，第二摄像头1120采集的第二图像传输给第二ISP处理器1140进行处理，第二ISP处理器1140处理第一图像后，可将第二图像的统计数据(如图像的亮度、图像的反差值、图像的颜色等)发送给控制逻辑器1150，控制逻辑器1150可根据统计数据确定第二摄像头1120的控制参数，从而第二摄像头1120可根据控制参数进行自动对焦、自动曝光等操作。第二图像经过第二ISP处理器1140进行处理后可存储至图像存储器1160中，第二ISP处理器1140也可以读取图像存储器1160中存储的图像以对进行处理。另外，第二图像经过ISP处理器1140进行处理后可直接发送至显示器1170进行显示，显示器1170也可以读取图像存储器1160中的图像以进行显示。第二摄像头1120和第二ISP处理器1140也可以实现如第一摄像头1110和第一ISP处理器1130所描述的处理过程。
以下为运用图11中图像处理技术实现图像处理方法的步骤。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质。一个或多个包含计算机可执行指令的非易失性计算机可读存储介质，当所述计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，使得所述处理器执行图像处理方法的步骤。
一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行图像处理方法。
本申请所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)，它用作外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDR SDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (12)
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
当检测到图像采集指令时，获取第一摄像头在曝光时段内根据第一帧率采集的第一图像；
获取所述图像采集指令中包含的应用标识所对应的应用等级，根据所述应用等级获取对应的第二图像数量，所述应用标识用于标示发起所述图像采集指令的应用程序；
根据所述第二图像数量和第一帧率计算得到第二帧率，并获取第二摄像头在所述曝光时段内根据第二帧率采集的至少两张第二图像，其中，所述第一帧率小于所述第二帧率；
根据所述第一图像生成第一目标图像，并根据所述第二图像生成第二目标图像，所述第二目标图像用于表示所述第一目标图像对应的深度信息；
对所述第一目标图像和第二目标图像进行处理。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一目标图像和第二目标图像进行处理，包括：
当所述应用等级大于等级阈值时，将所述第一目标图像和第二目标图像进行加密处理；
将加密处理后的第一目标图像和第二目标图像发送给所述应用程序进行处理。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图像生成第一目标图像，并根据所述第二图像生成第二目标图像，包括：
将所述第一图像进行第一格式转换，生成第一目标图像；
将所述第二图像进行打包，并将打包后的第二图像进行第二格式转换，生成第二目标图像。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述第二图像进行打包，并将打包后的第二图像进行第二格式转换，包括：
获取每一张第二图像对应的标志信息，所述标志信息用于表示采集所述第二图像的先后顺序；
根据所述标志信息判断采集的第二图像是否丢失，若否，则将所述第二图像及对应的标志信息进行打包；
根据所述标志信息将打包后的第二图像进行第二格式转换。
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述第一目标图像和第二目标图像进行处理，包括：
识别所述第一目标图像中的目标物体，根据所述第二目标图像获取所述目标物体对应的目标深度信息；
根据所述目标深度信息对所述目标物体进行处理。
6.一种图像处理装置，其特征在于，包括：
图像采集模块，用于当检测到图像采集指令时，获取第一摄像头在曝光时段内根据第一帧率采集的第一图像，获取所述图像采集指令中包含的应用标识所对应的应用等级，根据所述应用等级获取对应的第二图像数量，所述应用标识用于标示发起所述图像采集指令的应用程序；根据所述第二图像数量和第一帧率计算得到第二帧率，并获取第二摄像头在所述曝光时段内根据第二帧率采集的至少两张第二图像，其中，所述第一帧率小于所述第二帧率；
图像转换模块，用于根据所述第一图像生成第一目标图像，并根据所述第二图像生成第二目标图像，所述第二目标图像用于表示所述第一目标图像对应的深度信息；
图像处理模块，用于对所述第一目标图像和第二目标图像进行处理。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，
所述图像处理模块，还用于当所述应用等级大于等级阈值时，将所述第一目标图像和第二目标图像进行加密处理；将加密处理后的第一目标图像和第二目标图像发送给所述应用程序进行处理。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，
所述图像转换模块，还用于将所述第一图像进行第一格式转换，生成第一目标图像；将所述第二图像进行打包，并将打包后的第二图像进行第二格式转换，生成第二目标图像。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，
所述图像转换模块，还用于获取每一张第二图像对应的标志信息，所述标志信息用于表示采集所述第二图像的先后顺序；
根据所述标志信息判断采集的第二图像是否丢失，若否，则将所述第二图像及对应的标志信息进行打包；
根据所述标志信息将打包后的第二图像进行第二格式转换。
10.根据权利要求6至9任一项所述的装置，其特征在于，
所述图像处理模块，还用于识别所述第一目标图像中的目标物体，根据所述第二目标图像获取所述目标物体对应的目标深度信息；
根据所述目标深度信息对所述目标物体进行处理。
11.一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。
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Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102045577A (zh) * | 2010-09-27 | 2011-05-04 | 昆山龙腾光电有限公司 | 用于三维立体显示的观察者跟踪系统及三维立体显示系统 |
| CN102959941A (zh) * | 2010-07-02 | 2013-03-06 | 索尼电脑娱乐公司 | 信息处理系统、信息处理装置及信息处理方法 |
| CN105072259A (zh) * | 2015-07-20 | 2015-11-18 | 清华大学深圳研究生院 | 一种移动终端防范地理位置泄露的方法 |
| CN105630484A (zh) * | 2015-12-17 | 2016-06-01 | 宁波优而雅电器有限公司 | 一种基于应用等级的消息接收方法 |
| CN107113416A (zh) * | 2014-11-13 | 2017-08-29 | 华为技术有限公司 | 多视点高速运动采集的方法及系统 |
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Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102959941A (zh) * | 2010-07-02 | 2013-03-06 | 索尼电脑娱乐公司 | 信息处理系统、信息处理装置及信息处理方法 |
| CN102045577A (zh) * | 2010-09-27 | 2011-05-04 | 昆山龙腾光电有限公司 | 用于三维立体显示的观察者跟踪系统及三维立体显示系统 |
| CN107113416A (zh) * | 2014-11-13 | 2017-08-29 | 华为技术有限公司 | 多视点高速运动采集的方法及系统 |
| CN105072259A (zh) * | 2015-07-20 | 2015-11-18 | 清华大学深圳研究生院 | 一种移动终端防范地理位置泄露的方法 |
| CN105630484A (zh) * | 2015-12-17 | 2016-06-01 | 宁波优而雅电器有限公司 | 一种基于应用等级的消息接收方法 |
| CN107124604A (zh) * | 2017-06-29 | 2017-09-01 | 诚迈科技（南京）股份有限公司 | 一种利用双摄像头实现三维图像的方法及装置 |
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