CN114972047A - 图像处理方法、装置及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开是关于一种图像处理方法、装置及存储介质。该方法包括：根据待处理图像当前所处环境的光源特征，以及变换系数与设定光源之间的映射关系，确定对应于光源特征的第一变换系数；根据第一变换系数，对待处理图像的颜色阴影进行校正，得到初步校正图像；从初步校正图像中确定出具有残余颜色阴影的像素，并得到残余颜色阴影轮廓；根据残余颜色阴影轮廓和残余颜色阴影模型，得到第二变换系数；根据第一变换系数和第二变换系数，对待处理图像的颜色阴影进行校正。相较于相关技术中的校正方法，本公开能够在较短的算法运行时间内得到较高的校正准确率，局部校正的调整能力强，可以满足复杂光源场景的拍照需求，具有较高的工业应用价值。

Description

图像处理方法、装置及存储介质

技术领域

本公开涉及图像技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置及存储介质。

背景技术

目前，大部分终端设备都具备拍照功能，对于不同的终端设备，所采用的图像传感器具有不同特性，由于图像传感器的微透镜对于不同波段光(红绿蓝三色光)的折射率不同，会产生棱镜分光现象，再加上不同图像传感器在制造以及安装过程的工艺误差，会导致成像形成的图像的不同区域的颜色分布不均匀，这种现象称为颜色阴影。

颜色阴影的具体表现为：图像的中心偏红，而四周偏蓝。图像的颜色阴影对准确还原场景色彩具有毁灭性的破坏，因此需要在终端设备的图像信号处理器(Image SignalProcessor，ISP)的处理链路中加上校正图像阴影的模块，来实现场景色彩的准确还原。

相关技术中，主要是采用标定的方法来实现图像的校正，即在标准光源下采集均匀白场图像作为标准图像，通过标准图像传感器的颜色阴影模型，得到红色通道和蓝色通道的两个增益图，通过将增益图分别与对应通道的图像相乘，可以将标准图像中的偏色部分校正成的不带色偏、颜色均匀的白场图像。这两个增益图即为图像传感器在该类色温场景光源下的校正增益图，在实现的过程中，可以通过该校正增益图对实际场景中的图像进行校正。但是，通过该方式校正后的图像效果不佳。

发明内容

本公开提供一种图像处理方法、装置及存储介质。

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：

根据待处理图像当前所处环境的光源特征，以及变换系数与设定光源之间的映射关系，确定对应于所述光源特征的第一变换系数；其中，所述变换系数用于表征颜色阴影的强弱程度；

根据所述第一变换系数，对所述待处理图像的颜色阴影进行校正，得到初步校正图像；

从所述初步校正图像中确定出具有残余颜色阴影的像素，并得到残余颜色阴影轮廓；

根据所述残余颜色阴影轮廓和残余颜色阴影模型，得到第二变换系数；

根据所述第一变换系数和所述第二变换系数，对所述待处理图像的颜色阴影进行校正。

可选的，所述从所述初步校正图像中确定出具有残余颜色阴影的像素，包括：

将所述初步校正图像中梯度值小于第一梯度阈值的像素，确定为具有残余颜色阴影的像素。

可选的，所述方法还包括：

从所述初步校正图像中确定出设定数量的控制点；

根据所述设定数量的控制点和设定曲线函数，构建所述残余颜色阴影模型。

可选的，所述根据所述残余颜色阴影轮廓和残余颜色阴影模型，得到第二变换系数，包括：

基于所述残余颜色阴影轮廓调整所述残余颜色阴影模型的模型参数，直至达到设定停止条件；

将达到所述设定停止条件时的所述模型参数，确定为所述第二变换系数。

可选的，所述基于所述残余颜色阴影轮廓调整所述残余颜色阴影模型的模型参数，直至达到设定停止条件，包括：

将所述残余颜色阴影轮廓和所述残余颜色阴影模型均转换至梯度域；

采用最小二乘法计算转换后的所述残余颜色阴影轮廓与转换后的所述残余颜色阴影模型之间的误差；

在所述误差大于或者等于设定误差阈值时，更新所述残余颜色阴影模型的模型参数，直至达到所述设定停止条件。

可选的，所述方法还包括：

在多个所述设定光源下分别采集带有颜色阴影的原始图像；

将不带颜色阴影的标准图像作为校正目标对所述原始图像进行校正，并得到多个所述设定光源所对应的变换系数；

建立所述变换系数与所述设定光源之间的所述映射关系。

可选的，所述根据所述第一变换系数和所述第二变换系数，对所述待处理图像的颜色阴影进行校正，包括：

基于所述第一变换系数和所述第二变换系数的乘积，得到目标变换系数；

基于所述目标变换系数对所述待处理图像的颜色阴影进行校正。

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：

第一确定模块，配置为根据待处理图像当前所处环境的光源特征，以及变换系数与设定光源之间的映射关系，确定对应于所述光源特征的第一变换系数；其中，所述变换系数用于表征颜色阴影的强弱程度；

第一获取模块，配置为根据所述第一变换系数，对所述待处理图像的颜色阴影进行校正，得到初步校正图像；

第二确定模块，配置为从所述初步校正图像中确定出具有残余颜色阴影的像素，并得到残余颜色阴影轮廓；

第二获取模块，配置为根据所述残余颜色阴影轮廓和残余颜色阴影模型，得到第二变换系数；

校正模块，配置为根据所述第一变换系数和所述第二变换系数，对所述待处理图像的颜色阴影进行校正。

可选的，所述第二确定模块，还配置为：

将所述初步校正图像中梯度值小于第一梯度阈值的像素，确定为具有残余颜色阴影的像素。

可选的，所述装置还包括：

第三确定模块，配置为从所述初步校正图像中确定出设定数量的控制点；

第一构建模块，配置为根据所述设定数量的控制点和设定曲线函数，构建所述残余颜色阴影模型。

可选的，所述第二获取模块，还配置为：

基于所述残余颜色阴影轮廓调整所述残余颜色阴影模型的模型参数，直至达到设定停止条件；

将达到所述设定停止条件时的所述模型参数，确定为所述第二变换系数。

可选的，所述第二获取模块，还配置为：

将所述残余颜色阴影轮廓和所述残余颜色阴影模型均转换至梯度域；

采用最小二乘法计算转换后的所述残余颜色阴影轮廓与转换后的所述残余颜色阴影模型之间的误差；

在所述误差大于或者等于设定误差阈值时，更新所述残余颜色阴影模型的模型参数，直至达到所述设定停止条件。

可选的，所述装置还包括：

采集模块，配置为在多个所述设定光源下分别采集带有颜色阴影的原始图像；

第三获取模块，配置为将不带颜色阴影的标准图像作为校正目标对所述原始图像进行校正，并得到多个所述设定光源所对应的变换系数；

第二构建模块，配置为建立所述变换系数与所述设定光源之间的所述映射关系。

可选的，所述校正模块，还配置为：

基于所述第一变换系数和所述第二变换系数的乘积，得到目标变换系数；

基于所述目标变换系数对所述待处理图像的颜色阴影进行校正。

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；

配置为存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器配置为：执行时实现上述第一方面中任一种图像处理方法中的步骤。

根据本公开实施例的第四方面，提供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图像处理装置的处理器执行时，使得所述装置能够执行上述第一方面中任一种图像处理方法。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本公开实施例中，可以基于待处理图像当前所处环境的光源特征，确定出与该光源特征对应的第一变换系数，并基于该第一变换系数对待处理图像进行初步校正，得到初步校正图像，在得到初步校正图像之后，从初步校正图像中确定出具有残余颜色阴影的像素，进而得到第二变换系数，并基于第一变换系数和第二变换系数对待处理图像中的颜色阴影进行校正。

本公开能够基于第一变换系数和第二变换系数对待处理图像进行校正，由于第一变换系数是与待处理图像当前所处的环境的光源特征相关，第二变换系数与初步校正图像中的残余颜色阴影相关。通过本公开中的技术方案，不仅可以校正终端设备的图像传感器给图像带来的颜色阴影，还能对图像中的局部偏色现象进行校正，且相较于相关技术中的校正方法，本公开能够在较短的算法运行时间内得到较高的校正准确率，局部校正的调整能力强，可以满足复杂光源场景的拍照需求，具有较高的工业应用价值。

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示意图。

图2是根据一示例性实施例示出的一种校正前的图像示意图。

图3是根据一示例性实施例示出的一种校正后的图像示意图。

图4是根据一示例性实施例示出的一种图像处理装置框图。

图5是根据一示例性实施例示出的一种用于图像处理装置1200的框图。

图6是根据一示例性实施例示出的另一种用于图像处理装置1300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。

本公开实施例中提供了一种图像处理方法，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示意图，如图1所示，该方法主要包括以下步骤：

在步骤101中，根据待处理图像当前所处环境的光源特征，以及变换系数与设定光源之间的映射关系，确定对应于所述光源特征的第一变换系数；其中，所述变换系数用于表征颜色阴影的强弱程度；

在步骤102中，根据所述第一变换系数，对所述待处理图像的颜色阴影进行校正，得到初步校正图像；

在步骤103中，从所述初步校正图像中确定出具有残余颜色阴影的像素，并得到残余颜色阴影轮廓；

在步骤104中，根据所述残余颜色阴影轮廓和残余颜色阴影模型，得到第二变换系数；

在步骤105中，根据所述第一变换系数和所述第二变换系数，对所述待处理图像的颜色阴影进行校正。

本公开实施例中所涉及的图像处理方法可以应用于电子设备，这里电子设备包括移动终端和固定终端，其中，移动终端包括：手机、平板电脑、笔记本电脑等；固定终端包括：个人计算机。在其他可选的实施例中，该图像处理方法也可以运行于网络侧设备，其中，网络侧设备包括：服务器、处理中心等。

本公开实施例中，可以确定待处理图像当前所处环境的光源特征，在确定出光源特征之后，可以基于变换系数与设定光源之间的映射关系，确定对应于当前光源特征的第一变换系数。其中，光源特征可以包括当前环境的亮度特征、光源的颜色特征等。

由于变换系数用于表征颜色阴影的强弱程度，本公开实施例中，在确定出第一变换系数之后，可以根据第一变换系数对待处理图像的颜色阴影进行校正，得到初步校正图像。其中，第一变换系数可以是矩阵的形式，在一些实施例中，待处理图像中每个像素可以有对应的一个第一变换系数，在待处理图像有N个像素时，可以有对应的N个第一变换系数，这N个第一变换系数可以形成一个增益图，其中，N为正整数。在实现的过程中，可以将待处理图像中各个像素的像素值与增益图中对应的第一变换系数相乘，并基于乘积结果得到初步校正图像。

即，在对待处理图像进行颜色阴影校正处理时，可以针对待处理图像当前所处环境的光源特征进行判断，选择对应光源特征的第一变换系数，将待处理图像逐像素的像素值乘以对应的第一变换系数，来得到待处理图像的颜色阴影初步补偿结果图像，即初步校正图像。从全局来看，在基于第一变换系数对待处理图像进行校正后，待处理图像的颜色阴影能够得到较好的校正补偿，但对于图像的局部颜色阴影，则可执行精细化的调整补偿，以达到满意的颜色阴影补偿效果。

本公开实施例中，在得到初步校正图像之后，可以从初步校正图像中确定出具有残余颜色阴影的像素，以得到残余颜色阴影轮廓，并根据残余颜色阴影轮廓和残余颜色阴影模型，得到第二变换系数。

例如，可以将初步校正图像中梯度值小于设定梯度阈值的像素确定为具有残余颜色阴影的像素，进而形成颜色阴影轮廓。这里，颜色阴影轮廓用于表征颜色阴影的相关信息，也可以称为颜色阴影分量或颜色阴影信息。

在一些实施例中，残余颜色阴影模型可以是数学模型，用于表征变换系数与残余颜色阴影轮廓之间的映射关系。例如，在实现的过程中，可以将变换系数作为残余颜色阴影模型的模型参数，并通过调整残余颜色阴影轮廓来更新模型参数，以得到第二变换系数。

本公开实施例中，在得到第一变换系数和第二变换系数之后，可以根据第一变换系数和第二变换系数，对待处理图像的颜色阴影进行校正。例如，可以将第一变换系数、第二变换系数分别与待处理图像中各个像素的像素值相乘，以得到校正后的图像。再例如，可以对第一变换系数和第二变换系数进行加权，并将加权后的第一变换系数和第二变换系数分别与待处理图像中各个像素的像素值相乘，以得到校正后的图像等。

本公开实施例中，能够基于第一变换系数和第二变换系数对待处理图像进行校正，由于第一变换系数是与待处理图像当前所处的环境的光源特征相关，第二变换系数与初步校正图像中的残余颜色阴影相关。通过本公开中的技术方案，不仅可以校正终端设备的图像传感器给图像带来的颜色阴影，还能对图像中的局部偏色现象进行校正，且相较于相关技术中的校正方法，本公开能够在较短的算法运行时间内得到较高的校正准确率，局部校正的调整能力强，可以满足复杂光源场景的拍照需求，具有较高的工业应用价值。

在一些实施例中，所述从所述初步校正图像中确定出具有残余颜色阴影的像素，包括：

将所述初步校正图像中梯度值小于第一梯度阈值的像素，确定为具有残余颜色阴影的像素。

由于在对待处理图像进行处理的过程中，待处理图像中各个像素的像素值均会发生不同程度的变化，就会产生不同的梯度值，而这些变化有些是图片的转换所产生的正常变化，有些是由于颜色阴影的影响所产生的变化。

根据图像中具有颜色阴影的像素在梯度域具有的梯度值接近于0的特点，可以将初步校正图像转换到梯度域，通过设置第一梯度阈值，将小于第一梯度阈值的梯度所在的像素确定为具有残余颜色阴影的像素，这样，就可以从初步校正图像中确定出具有残余颜色阴影的像素，进而得到残余颜色阴影轮廓。

由于像素的正常变化所产生的梯度值会比较大，而由于颜色阴影的影响所产生的梯度值会比较小，本公开实施例中，可以将初步校正图像中梯度值小于第一梯度阈值的像素确定为具有残余颜色阴影的像素，通过将梯度值较小的像素筛选出来，一方面能够减少图像处理过程中的数据计算量，提高图像处理的效率，另一方面能够减少将不具有颜色阴影的像素确定为具有颜色阴影的像素的可能性，进而提高图像校正的精确性。

在一些实施例中，所述方法还包括：

从所述初步校正图像中确定出设定数量的控制点；

根据所述设定数量的控制点和设定曲线函数，构建所述残余颜色阴影模型。

虽然颜色阴影轮廓的形状多变且复杂，但都具有一个性质，就是颜色阴影轮廓关于图像中心对称，基于颜色阴影轮廓关于图像中心对称的性质，本公开可以选取等位置间隔的像素点作为模型的控制点。在实现的过程中，控制点可以是初步校正图像上位于设定位置的像素点，且各个控制点之间的距离相等。

本公开通过选取等位置间隔的一些像素点作为残余颜色阴影模型的控制点，能够控制残余颜色阴影模型的基本形状，例如，可以确定M*M个像素点作为控制点。其中，设定数量可以根据需要设定，只要能够表征残余颜色阴影模型的基本形状即可，在此不作具体限定。例如，选取的控制点的数量可以为9*9，这9*9个控制点基本决定了整个模型的形状。再例如，选取的控制点的数量还可以为5*5等。

这里，设定曲线函数可以是三次样条曲线函数。在对待处理图像进行初步颜色阴影补偿的基础上，可以通过三次样条曲线以及控制点建立图像残余的颜色阴影模型，即残余颜色阴影模型。在建立残余颜色阴影模型时，控制点之间采用三次样条曲线来连接。例如，通过三次样条曲线和9*9个控制点相结合，来描绘出残余颜色阴影模型的形貌。这样，能够在保证残余颜色阴影模型平滑性的同时，尽可能准确地还原该残余颜色阴影模型的形状。

在一些实施例中，所述根据所述残余颜色阴影轮廓和残余颜色阴影模型，得到第二变换系数，包括：

基于所述残余颜色阴影轮廓调整所述残余颜色阴影模型的模型参数，直至达到设定停止条件；

将达到所述设定停止条件时的所述模型参数，确定为所述第二变换系数。

在一些实施例中，可以将初步校正图像转化到梯度域，获得初步校正图像中残余颜色阴影的部分形貌特征，即残余颜色阴影轮廓，然后通过最小二乘法来拟合残余颜色阴影模型与残余颜色阴影轮廓的形貌轮廓。

在一些实施例中，所述基于所述残余颜色阴影轮廓调整所述残余颜色阴影模型的模型参数，直至达到设定停止条件，包括：

将所述残余颜色阴影轮廓和所述残余颜色阴影模型均转换至梯度域；

采用最小二乘法计算转换后的所述残余颜色阴影轮廓与转换后的所述残余颜色阴影模型之间的误差；

在所述误差大于或者等于设定误差阈值时，更新所述残余颜色阴影模型的模型参数，直至达到所述设定停止条件。

本公开实施例中，根据图像中具有颜色阴影的像素在梯度域具有梯度值接近于0的特点，可以将初步校正图像转换到梯度域，通过设置第一梯度阈值，将小于第一梯度阈值的梯度所在的像素确定为具有残余颜色阴影的像素，这样，就可以从初步校正图像中确定出具有残余颜色阴影的像素，进而得到残余颜色阴影轮廓。

还可以将控制点形成的残余颜色阴影模型也转换到梯度域，这样，就可以采用最小二乘法计算残余颜色阴影轮廓与残余颜色阴影模型之间的误差，并确定残余颜色阴影轮廓与残余颜色阴影模型之间的误差是否大于或者等于设定误差阈值，在残余颜色阴影轮廓与残余颜色阴影模型之间的误差大于或者等于设定误差阈值时，更新残余颜色阴影模型的模型参数，直至达到设定停止条件。其中，设定停止条件可以包括：残余颜色阴影轮廓与残余颜色阴影模型之间的误差小于设定误差阈值。本公开实施例中，在达到停止条件之后，可以将达到设定停止条件时的模型参数，确定为第二变换系数。

本公开实施例中，通过获得的残余颜色阴影轮廓来调整残余颜色阴影模型，使得残余颜色阴影模型与残余颜色阴影轮廓之间的误差最小，此时，形成的残余颜色阴影模型最接近残余颜色阴影轮廓。在一些实施例中，可以对残余颜色阴影模型取导数，即可得到达到停止条件时的模型参数，即第二变换系数。

本公开实施例中，可以通过最小二乘法来拟合残余颜色阴影模型与残余颜色阴影轮廓的形貌轮廓，以得到第二变换系数，由于最终得到的残余颜色阴影模型的形貌与残余颜色阴影轮廓的形貌轮廓最接近，最终得到的第二变换系数更为精确，进而能够提高图像校正的准确率。

在一些实施例中，所述方法还包括：

在多个所述设定光源下分别采集带有颜色阴影的原始图像；

将不带颜色阴影的标准图像作为校正目标对所述原始图像进行校正，并得到多个所述设定光源所对应的变换系数；

建立所述变换系数与所述设定光源之间的所述映射关系。

在实现的过程中，可以使用中断设备(例如，手机)在均匀白场中采集带有颜色阴影的原始图像，并获得原始图像的颜色阴影轮廓，然后以真实的不带颜色阴影的标准图像作为校正目标，通过标定算法反求出原始图像的像素所对应的变换系数，形成补偿增益图。例如，可以在多个具有代表性的设定光源下进行，从而得到多个设定光源所对应的变换系数，并建立变换系数与设定光源之间的映射关系。

在一些实施例中，该映射关系的建立过程在设定光源照射形成的均匀白场中进行，在实现的过程中，将带有颜色阴影的原始图像，逐像素乘以相应的变换系数，从而把原始图像校正成真实的没有颜色阴影的标准图像，这样，每个像素对应的变换系数就形成了和原始图像尺寸大小相同的增益图。

在一些实施例中，所述根据所述第一变换系数和所述第二变换系数，对所述待处理图像的颜色阴影进行校正，包括：

基于所述第一变换系数和所述第二变换系数的乘积，得到目标变换系数；

基于所述目标变换系数对所述待处理图像的颜色阴影进行校正。

这里，将第一变换系数(初步校正补偿增益图)与第二变换系数(局部调整补偿增益图)相结合，最终施加到待处理图像中，完成待处理图像的颜色阴影校正。最终该待处理图像的目标变换系数(颜色阴影校正增益)，即为第一变换系数(初步校正补偿增益图)乘以第二变换系数(局部调整补偿增益图)得到的，对待处理图像的每个像素的像素值均乘以目标变换系数(颜色阴影校正增益)，即完成了待处理图像的颜色阴影的校正，进而得到消除了颜色阴影的目标图像。

图2是根据一示例性实施例示出的一种校正前的图像示意图，如图2所示，图2中的图像具有颜色阴影的图像，图3是根据一示例性实施例示出的一种校正后的图像示意图，图3中的图像是对图2中的图像进行校正后得到的，如图3所示，图3中的图像没有颜色阴影。

本公开可以校正终端设备的图像传感器给待处理图像带来的颜色阴影以及局部偏色现象，相较于相关技术中的校正方法，本公开能够在较短的算法运行时间内得到较高的校正准确率，局部校正的调整能力强，可以满足复杂光源场景的拍照需求，具有较高的工业应用价值。

图4是根据一示例性实施例示出的一种图像处理装置框图，如图4所示，该图像处理装置300主要包括：

第一确定模块301，配置为根据待处理图像当前所处环境的光源特征，以及变换系数与设定光源之间的映射关系，确定对应于所述光源特征的第一变换系数；其中，所述变换系数用于表征颜色阴影的强弱程度；

第一获取模块302，配置为根据所述第一变换系数，对所述待处理图像的颜色阴影进行校正，得到初步校正图像；

第二确定模块303，配置为从所述初步校正图像中确定出具有残余颜色阴影的像素，并得到残余颜色阴影轮廓；

第二获取模块304，配置为根据所述残余颜色阴影轮廓和残余颜色阴影模型，得到第二变换系数；

校正模块305，配置为根据所述第一变换系数和所述第二变换系数，对所述待处理图像的颜色阴影进行校正。

在一些实施例中，所述第二确定模块303，还配置为：

将所述初步校正图像中梯度值小于第一梯度阈值的像素，确定为具有残余颜色阴影的像素。

在一些实施例中，所述装置300还包括：

第三确定模块，配置为从所述初步校正图像中确定出设定数量的控制点；

第一构建模块，配置为根据所述设定数量的控制点和设定曲线函数，构建所述残余颜色阴影模型。

在一些实施例中，所述第二获取模块304，还配置为：

基于所述残余颜色阴影轮廓调整所述残余颜色阴影模型的模型参数，直至达到设定停止条件；

将达到所述设定停止条件时的所述模型参数，确定为所述第二变换系数。

在一些实施例中，所述第二获取模块304，还配置为：

将所述残余颜色阴影轮廓和所述残余颜色阴影模型均转换至梯度域；

采用最小二乘法计算转换后的所述残余颜色阴影轮廓与转换后的所述残余颜色阴影模型之间的误差；

在所述误差大于或者等于设定误差阈值时，更新所述残余颜色阴影模型的模型参数，直至达到所述设定停止条件。

在一些实施例中，所述装置300还包括：

采集模块，配置为在多个所述设定光源下分别采集带有颜色阴影的原始图像；

第三获取模块，配置为将不带颜色阴影的标准图像作为校正目标对所述原始图像进行校正，并得到多个所述设定光源所对应的变换系数；

第二构建模块，配置为建立所述变换系数与所述设定光源之间的所述映射关系。

在一些实施例中，所述校正模块305，还配置为：

基于所述第一变换系数和所述第二变换系数的乘积，得到目标变换系数；

基于所述目标变换系数对所述待处理图像的颜色阴影进行校正。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

图5是根据一示例性实施例示出的一种用于图像处理装置1200的框图。例如，装置1200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，个人数字助理等。

参照图5，装置1200可以包括以下一个或多个组件：处理组件1202，存储器1204，电力组件1206，多媒体组件1208，音频组件1210，输入/输出(I/O)接口1212，传感器组件1214，以及通信组件1216。

处理组件1202通常控制装置1200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1202可以包括一个或多个处理器1220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1202可以包括一个或多个模块，便于处理组件1202和其他组件之间的交互。例如，处理组件1202可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件1208和处理组件1202之间的交互。

存储器1204被配置为存储各种类型的数据以支持在设备1200的操作。这些数据的示例包括用于在装置1200上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器1204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。

电力组件1206为装置1200的各种组件提供电力。电力组件1206可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置1200生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件1208包括在所述装置1200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多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1208包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备1200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1210被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件1210包括一个麦克风(MIC)，当装置1200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1204或经由通信组件1216发送。在一些实施例中，音频组件1210还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口1212为处理组件1202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1214包括一个或多个传感器，用于为装置1200提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件1214可以检测到设备1200的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置1200的显示器和小键盘，传感器组件1214还可以检测装置1200或装置1200一个组件的位置改变，用户与装置1200接触的存在或不存在，装置1200方位或加速/减速和装置1200的温度变化。传感器组件1214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1214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1214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1216被配置为便于装置1200和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置1200可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，4G或5G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件1216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1216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1200可以被一个或多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元件实现，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1204，上述指令可由装置1200的处理器1220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图像处理装置的处理器执行时，使得图像处理装置能够执行一种图像处理方法，所述方法包括：

根据待处理图像当前所处环境的光源特征，以及变换系数与设定光源之间的映射关系，确定对应于所述光源特征的第一变换系数；其中，所述变换系数用于表征颜色阴影的强弱程度；

根据所述第一变换系数，对所述待处理图像的颜色阴影进行校正，得到初步校正图像；

从所述初步校正图像中确定出具有残余颜色阴影的像素，并得到残余颜色阴影轮廓；

根据所述残余颜色阴影轮廓和残余颜色阴影模型，得到第二变换系数；

根据所述第一变换系数和所述第二变换系数，对所述待处理图像的颜色阴影进行校正。

图6是根据一示例性实施例示出的另一种用于图像处理装置1300的框图。例如，装置1300可以被提供为一服务器。参照图6，装置1300包括处理组件1322，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器1332所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件1322的执行的指令，例如应用程序。存储器1332中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件1322被配置为执行指令，以执行上述图像处理方法，所述方法包括：

根据待处理图像当前所处环境的光源特征，以及变换系数与设定光源之间的映射关系，确定对应于所述光源特征的第一变换系数；其中，所述变换系数用于表征颜色阴影的强弱程度；

根据所述第一变换系数，对所述待处理图像的颜色阴影进行校正，得到初步校正图像；

从所述初步校正图像中确定出具有残余颜色阴影的像素，并得到残余颜色阴影轮廓；

根据所述残余颜色阴影轮廓和残余颜色阴影模型，得到第二变换系数；

根据所述第一变换系数和所述第二变换系数，对所述待处理图像的颜色阴影进行校正。

装置1300还可以包括一个电源组件1326被配置为执行装置1300的电源管理，一个有线或无线网络接口1350被配置为将装置1300连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口1358。装置1300可以操作基于存储在存储器1332的操作系统，例如Windows ServerTM，MacOS XTM，UnixTM，LinuxTM，FreeBSDTM或类似。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，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 (16)

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

根据待处理图像当前所处环境的光源特征，以及变换系数与设定光源之间的映射关系，确定对应于所述光源特征的第一变换系数；其中，所述变换系数用于表征颜色阴影的强弱程度；

根据所述第一变换系数，对所述待处理图像的颜色阴影进行校正，得到初步校正图像；

从所述初步校正图像中确定出具有残余颜色阴影的像素，并得到残余颜色阴影轮廓；

根据所述残余颜色阴影轮廓和残余颜色阴影模型，得到第二变换系数；

根据所述第一变换系数和所述第二变换系数，对所述待处理图像的颜色阴影进行校正。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述初步校正图像中确定出具有残余颜色阴影的像素，包括：

将所述初步校正图像中梯度值小于第一梯度阈值的像素，确定为具有残余颜色阴影的像素。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

从所述初步校正图像中确定出设定数量的控制点；

根据所述设定数量的控制点和设定曲线函数，构建所述残余颜色阴影模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述残余颜色阴影轮廓和残余颜色阴影模型，得到第二变换系数，包括：

基于所述残余颜色阴影轮廓调整所述残余颜色阴影模型的模型参数，直至达到设定停止条件；

将达到所述设定停止条件时的所述模型参数，确定为所述第二变换系数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述残余颜色阴影轮廓调整所述残余颜色阴影模型的模型参数，直至达到设定停止条件，包括：

将所述残余颜色阴影轮廓和所述残余颜色阴影模型均转换至梯度域；

采用最小二乘法计算转换后的所述残余颜色阴影轮廓与转换后的所述残余颜色阴影模型之间的误差；

在所述误差大于或者等于设定误差阈值时，更新所述残余颜色阴影模型的模型参数，直至达到所述设定停止条件。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在多个所述设定光源下分别采集带有颜色阴影的原始图像；

将不带颜色阴影的标准图像作为校正目标对所述原始图像进行校正，并得到多个所述设定光源所对应的变换系数；

建立所述变换系数与所述设定光源之间的所述映射关系。

7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一变换系数和所述第二变换系数，对所述待处理图像的颜色阴影进行校正，包括：

基于所述第一变换系数和所述第二变换系数的乘积，得到目标变换系数；

基于所述目标变换系数对所述待处理图像的颜色阴影进行校正。

8.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

第一确定模块，配置为根据待处理图像当前所处环境的光源特征，以及变换系数与设定光源之间的映射关系，确定对应于所述光源特征的第一变换系数；其中，所述变换系数用于表征颜色阴影的强弱程度；

第一获取模块，配置为根据所述第一变换系数，对所述待处理图像的颜色阴影进行校正，得到初步校正图像；

第二确定模块，配置为从所述初步校正图像中确定出具有残余颜色阴影的像素，并得到残余颜色阴影轮廓；

第二获取模块，配置为根据所述残余颜色阴影轮廓和残余颜色阴影模型，得到第二变换系数；

校正模块，配置为根据所述第一变换系数和所述第二变换系数，对所述待处理图像的颜色阴影进行校正。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第二确定模块，还配置为：

将所述初步校正图像中梯度值小于第一梯度阈值的像素，确定为具有残余颜色阴影的像素。

10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第三确定模块，配置为从所述初步校正图像中确定出设定数量的控制点；

第一构建模块，配置为根据所述设定数量的控制点和设定曲线函数，构建所述残余颜色阴影模型。

11.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第二获取模块，还配置为：

基于所述残余颜色阴影轮廓调整所述残余颜色阴影模型的模型参数，直至达到设定停止条件；

将达到所述设定停止条件时的所述模型参数，确定为所述第二变换系数。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述第二获取模块，还配置为：

将所述残余颜色阴影轮廓和所述残余颜色阴影模型均转换至梯度域；

采用最小二乘法计算转换后的所述残余颜色阴影轮廓与转换后的所述残余颜色阴影模型之间的误差；

在所述误差大于或者等于设定误差阈值时，更新所述残余颜色阴影模型的模型参数，直至达到所述设定停止条件。

13.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

采集模块，配置为在多个所述设定光源下分别采集带有颜色阴影的原始图像；

第三获取模块，配置为将不带颜色阴影的标准图像作为校正目标对所述原始图像进行校正，并得到多个所述设定光源所对应的变换系数；

第二构建模块，配置为建立所述变换系数与所述设定光源之间的所述映射关系。

14.根据权利要求8至13任一项所述的装置，其特征在于，所述校正模块，还配置为：

基于所述第一变换系数和所述第二变换系数的乘积，得到目标变换系数；

基于所述目标变换系数对所述待处理图像的颜色阴影进行校正。

15.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

处理器；

配置为存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器配置为：执行时实现上述权利要求1至7中任一种图像处理方法中的步骤。

16.一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图像处理装置的处理器执行时，使得所述装置能够执行上述权利要求1至7中任一种图像处理方法中的步骤。

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