本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種圖像優(yōu)化方法、一種圖像優(yōu)化裝置和一種終端。

背景技術(shù)：

現(xiàn)有技術(shù)中，對(duì)于在背光情形下拍攝的成像效果較差的照片，通常通過HDR進(jìn)行一定的彌補(bǔ)。HDR全稱為High Dynamic Range，即高動(dòng)態(tài)范圍。開啟該功能時(shí)，在拍照時(shí)，會(huì)連拍三張照片，分別對(duì)應(yīng)欠曝光、正常曝光和過曝光，再合成為一幅圖片，提升暗部和亮部的細(xì)節(jié)表現(xiàn)。

發(fā)明人在實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的過程中發(fā)現(xiàn)：HDR對(duì)拍攝得到的整幅圖像進(jìn)行全局的處理，在拍攝主體圖像的場(chǎng)景中此種情況可能會(huì)失效，因?yàn)榇藭r(shí)即使過曝光后對(duì)于主體圖像部分的曝光仍然不夠，雖然有著一定的效果，但是還是會(huì)存在偏黑的情況。

因此，如何優(yōu)化圖像中發(fā)黑的主體部分同時(shí)又不會(huì)使得主體之外的部分過度曝光成為亟待解決的技術(shù)問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明旨在至少解決現(xiàn)有技術(shù)或相關(guān)技術(shù)中存在的技術(shù)問題之一。

為此，本發(fā)明的一個(gè)目的在于提出了一種圖像優(yōu)化方法。

本發(fā)明的另一個(gè)目的在于提供了一種圖像優(yōu)化裝置。

本發(fā)明的再一個(gè)目的在于提供了一種終端。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，根據(jù)本發(fā)明的第一方面的技術(shù)方案，提出了一種圖像優(yōu)化方法，包括：獲取圖像中的主體圖像數(shù)據(jù)；將主體圖像數(shù)據(jù)的RGB模型轉(zhuǎn)換成HSV模型；增強(qiáng)HSV模型的V通道中的部分像素以對(duì)主體圖像進(jìn)行補(bǔ)光；對(duì)圖像中主體圖像之外的部分進(jìn)行曝光增強(qiáng)處理。

根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案的圖像優(yōu)化方法，主體圖像即圖片中的前景對(duì)象，或者說是重點(diǎn)表達(dá)的對(duì)象，在逆光拍攝的情境下，主體圖像(前景圖像)出現(xiàn)亮度不足的情況，而背景(或中景)的亮度則明顯高于拍攝主體，為了給偏黑的主體圖像補(bǔ)光，同時(shí)又不會(huì)將主體之外的背景圖像(中景)過度曝光，首先獲取整個(gè)圖像的主體部分的圖像數(shù)據(jù)，由于HSV彩色空間對(duì)于亮度的表達(dá)比RGB模型更加直接，因此將主體圖像數(shù)據(jù)的RGB模型轉(zhuǎn)換成HSV模型，其中，HSV分別為色相H、飽和度S和明度V，為了提高主體部分的圖像的亮度，對(duì)HSV模型的V通道中的部分像素(并非全部像素)進(jìn)行增強(qiáng)以對(duì)主體圖像進(jìn)行補(bǔ)光。對(duì)圖像的主體部分進(jìn)行局部光照增強(qiáng)，較好地改善了圖像主體部分的亮度，同時(shí)為了使圖像中的主體部分與周圍部分能夠融合，還需要對(duì)圖像中主體圖像之外的部分進(jìn)行曝光增強(qiáng)處理?？傮w上，根據(jù)該技術(shù)方案一方面對(duì)圖像主體部分的亮度重點(diǎn)增強(qiáng)，一方面對(duì)主體周圍的部分進(jìn)行較輕程度地曝光補(bǔ)償，以此方法提升圖像的整體亮度，防止出現(xiàn)部分圖像過曝光的同時(shí)另一部分圖像曝光不足的情況，解決逆光拍攝的圖像中主體部分發(fā)黑的問題，提升了偏黑主體部分的亮度以使用戶獲得更清晰的觀感，達(dá)到更好的優(yōu)化效果。

在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選地，在獲取圖像中的主體圖像數(shù)據(jù)之前，還包括：利用圖像識(shí)別技術(shù)，劃定圖像的逆光主體區(qū)域，提取逆光主體區(qū)域的主體圖像數(shù)據(jù)。

在該技術(shù)方案中，逆光拍攝的主體(前景物體)在圖像中的表現(xiàn)一般為，發(fā)黑情況較為嚴(yán)重，利用圖像識(shí)別技術(shù)劃定圖像中偏黑的主體部分，對(duì)此部分的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行提取。例如，利用相機(jī)中較為成熟的“人臉檢測(cè)”技術(shù)，定位逆光的人臉(即確定圖像優(yōu)化的重點(diǎn))，之后對(duì)人臉部分進(jìn)行重點(diǎn)補(bǔ)光，對(duì)人臉之外的部分(背景)，或者人臉之外的身體部分(中景)進(jìn)行較輕程度的曝光補(bǔ)償。其中，圖像識(shí)別技術(shù)為根據(jù)圖像特征進(jìn)行對(duì)象選取的技術(shù)，例如，根據(jù)人臉的眼睛定位人臉，選取“人臉”這個(gè)對(duì)象，或者根據(jù)圖形的邊緣信息識(shí)別出建筑的輪廓，選取“建筑”這個(gè)對(duì)象。

在上述技術(shù)方案中，部分像素為V通道明度值大于第一閾值小于第二閾值的像素，其中，所述第一閾值小于所述第二閾值。

在該技術(shù)方案中，提取了需要重點(diǎn)增強(qiáng)的主體部分?jǐn)?shù)據(jù)以后，根據(jù)HSV模型的V通道直方圖篩選需要增強(qiáng)的像素，即在V通道中，0表示亮度值達(dá)到最小，1表示亮度值達(dá)到最大，增強(qiáng)低照度圖像的亮度即意味著增強(qiáng)亮度值偏小的像素，具體地，將第一閾值設(shè)置為1/255(根據(jù)V通道的直方圖統(tǒng)計(jì)結(jié)果，第一閾值可上下調(diào)整)，將第二閾值設(shè)置為0.95(根據(jù)V通道的直方圖統(tǒng)計(jì)結(jié)果，第二閾值可上下調(diào)整)。

在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選地，提取逆光主體區(qū)域的主體圖像數(shù)據(jù)，具體包括：將逆光主體區(qū)域擴(kuò)大一定倍數(shù)，提取擴(kuò)大后的逆光主體區(qū)域中的圖像數(shù)據(jù)。

在該技術(shù)方案中，識(shí)別出主體區(qū)域以后，不直接提取此區(qū)域中的圖像數(shù)據(jù)，將提取范圍擴(kuò)大一定倍數(shù)再進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)提取。例如，利用人臉檢測(cè)技術(shù)生成人臉選框之后，將此選框擴(kuò)大至1.2倍，本來只能圈選人臉部分的選框，也圈選到了人臉之下的頸部，同時(shí)對(duì)人臉和頸部進(jìn)行亮度增強(qiáng)，獲得更好的優(yōu)化效果。

在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選地，對(duì)圖像中主體圖像之外的部分進(jìn)行曝光增強(qiáng)處理，具體包括：按照?qǐng)D像中各個(gè)元素的景深對(duì)各個(gè)元素進(jìn)行不同程度的曝光增強(qiáng)；或者以主體圖像為中心成輻射狀地進(jìn)行不同強(qiáng)度的背景曝光增強(qiáng)。

在該技術(shù)方案中，主體之外的部分采用曝光增強(qiáng)的方法進(jìn)行亮度調(diào)整，曝光增強(qiáng)也包括負(fù)增強(qiáng)，元素即圖片中的對(duì)象或者物體，為了使整幅圖像和諧，按照?qǐng)D像中各個(gè)元素的景深對(duì)各個(gè)元素進(jìn)行不同程度的曝光增強(qiáng)，或者以主體圖像為中心成輻射狀地進(jìn)行不同強(qiáng)度的背景曝光增強(qiáng)，將利用不同技術(shù)手段進(jìn)行增強(qiáng)的主體部分和背景部分更好地融合起來，具有更好的視覺效果。例如，若臨近主體的中景亮度較低，則進(jìn)行正向曝光補(bǔ)償，若臨近主體有一光源，光源亮度極高，則對(duì)光源進(jìn)行反向的曝光補(bǔ)償。

在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選地，所述主體圖像數(shù)據(jù)為人臉圖像數(shù)據(jù)。

在該技術(shù)方案中，圖像識(shí)別過程可以利用相機(jī)中較為成熟的“人臉檢測(cè)”手段，識(shí)別出待優(yōu)化圖像中的人臉，根據(jù)V通道亮度值統(tǒng)計(jì)，對(duì)第一閾值第二閾值之間的像素進(jìn)行增強(qiáng)，解決了逆光拍攝人臉圖像時(shí)，容易出現(xiàn)的人臉偏黑問題。

在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選地，還包括：通過γ校正進(jìn)一步增強(qiáng)亮度或降低亮度，使得主體部分呈現(xiàn)出最佳觀感。

在該技術(shù)方案中，通過γ校正的方法進(jìn)一步調(diào)整圖像的整體亮度或部分亮度，使得優(yōu)化結(jié)果更加符合個(gè)人觀感。例如，主體圖像進(jìn)行HSV模型V通道像素增強(qiáng)后，再對(duì)主體之外的部分進(jìn)行曝光補(bǔ)償，完成圖像的優(yōu)化。如果優(yōu)化結(jié)果不能很好地滿足用戶的個(gè)人審美，這個(gè)時(shí)候通過γ校正的方式提高圖像亮度觀感或者降低亮度觀感，使優(yōu)化結(jié)果更符合用戶需求。

根據(jù)本發(fā)明的第二方面的技術(shù)方案，提出了一種圖像優(yōu)化裝置，包括：獲取單元，獲取圖像中的主體圖像數(shù)據(jù)；轉(zhuǎn)換單元，將主體圖像數(shù)據(jù)的RGB模型轉(zhuǎn)換成HSV模型；補(bǔ)光單元，增強(qiáng)HSV模型的V通道中的部分像素以對(duì)主體圖像進(jìn)行補(bǔ)光；融合單元，對(duì)圖像中主體圖像之外的部分進(jìn)行曝光增強(qiáng)處理。

根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案的圖像優(yōu)化裝置，主體圖像即圖片中的前景對(duì)象，或者說是重點(diǎn)表達(dá)的對(duì)象，在逆光拍攝的情境下，主體圖像(前景圖像)出現(xiàn)亮度不足的情況，而背景(或中景)的亮度則明顯高于拍攝主體，為了給偏黑的主體圖像補(bǔ)光，同時(shí)又不會(huì)將主體之外的背景圖像(中景)過度曝光，首先獲取整個(gè)圖像的主體部分的圖像數(shù)據(jù)，由于HSV彩色空間對(duì)于亮度的表達(dá)比RGB模型更加直接，因此將主體圖像數(shù)據(jù)的RGB模型轉(zhuǎn)換成HSV模型，其中，HSV分別為色相H、飽和度S和明度V，為了提高主體部分的圖像的亮度，對(duì)HSV模型的V通道中的部分像素(并非全部像素)進(jìn)行增強(qiáng)以對(duì)主體圖像進(jìn)行補(bǔ)光。對(duì)圖像的主體部分進(jìn)行局部光照增強(qiáng)，較好地改善了圖像主體部分的亮度，同時(shí)為了使圖像中的主體部分與周圍部分能夠融合，還需要對(duì)圖像中主體圖像之外的部分進(jìn)行曝光增強(qiáng)處理?？傮w上，根據(jù)該技術(shù)方案一方面對(duì)圖像主體部分的亮度重點(diǎn)增強(qiáng)，一方面對(duì)主體周圍的部分進(jìn)行較輕程度地曝光補(bǔ)償，以此方法提升圖像的整體亮度，防止出現(xiàn)部分圖像過曝光的同時(shí)另一部分圖像曝光不足的情況，解決逆光拍攝的圖像中主體部分發(fā)黑的問題，提升了偏黑主體部分的亮度以使用戶獲得更清晰的觀感，達(dá)到更好的優(yōu)化效果。

在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選地，還包括：識(shí)別單元，利用圖像識(shí)別技術(shù)，劃定圖像的逆光主體區(qū)域，提取逆光主體區(qū)域的主體圖像數(shù)據(jù)。

在該技術(shù)方案中，逆光拍攝的主體(前景物體)在圖像中的表現(xiàn)一般為，發(fā)黑情況較為嚴(yán)重，利用圖像識(shí)別技術(shù)劃定圖像中偏黑的主體部分，對(duì)此部分的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行提取。例如，利用相機(jī)中較為成熟的“人臉檢測(cè)”技術(shù)，定位逆光的人臉(即確定圖像優(yōu)化的重點(diǎn))，之后對(duì)人臉部分進(jìn)行重點(diǎn)補(bǔ)光，對(duì)人臉之外的部分(背景)，或者人臉之外的身體部分(中景)進(jìn)行較輕程度的曝光補(bǔ)償。其中，圖像識(shí)別技術(shù)為根據(jù)圖像特征進(jìn)行對(duì)象選取的技術(shù)，例如，根據(jù)人臉的眼睛定位人臉，選取“人臉”這個(gè)對(duì)象，或者根據(jù)圖形的邊緣信息識(shí)別出建筑的輪廓，選取“建筑”這個(gè)對(duì)象。

在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選地，部分像素為V通道明度值大于第一閾值小于第二閾值的像素，其中，第一閾值小于第二閾值。

在該技術(shù)方案中，提取了需要重點(diǎn)增強(qiáng)的主體部分?jǐn)?shù)據(jù)以后，根據(jù)HSV模型的V通道直方圖篩選需要增強(qiáng)的像素，即在亮度通道中，0表示亮度值達(dá)到最小，1表示亮度值達(dá)到最大，增強(qiáng)低照度圖像的亮度即意味著增強(qiáng)亮度值偏小的像素，具體地，將第一閾值設(shè)置為1/255(可根據(jù)具體情況進(jìn)行調(diào)整)，將第二閾值設(shè)置為0.95(可根據(jù)具體情況進(jìn)一步調(diào)整)。

在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選地，識(shí)別單元，具體用于：將逆光主體區(qū)域擴(kuò)大一定倍數(shù)，提取擴(kuò)大后的逆光主體區(qū)域中的圖像數(shù)據(jù)。

在該技術(shù)方案中，識(shí)別出主體區(qū)域以后，不直接提取此區(qū)域中的圖像數(shù)據(jù)，將提取范圍擴(kuò)大一定倍數(shù)再進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)提取。例如，利用人臉檢測(cè)技術(shù)生成人臉選框之后，將此選框擴(kuò)大至1.2倍，本來只能圈選人臉部分的選框，也圈選到了人臉之下的頸部，同時(shí)對(duì)人臉和頸部進(jìn)行亮度增強(qiáng)，獲得更好的優(yōu)化效果。

在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選地，融合單元，具體用于：按照?qǐng)D像中各個(gè)元素的景深對(duì)各個(gè)元素進(jìn)行不同程度的曝光增強(qiáng)；或者以主體圖像為中心成輻射狀地進(jìn)行不同強(qiáng)度的背景曝光增強(qiáng)。

在該技術(shù)方案中，主體之外的部分采用曝光增強(qiáng)的方法進(jìn)行亮度調(diào)整，曝光增強(qiáng)也包括負(fù)增強(qiáng)，元素即圖片中的對(duì)象或者物體，為了使整幅圖像和諧，按照?qǐng)D像中各個(gè)元素的景深對(duì)各個(gè)元素進(jìn)行不同程度的曝光增強(qiáng)，或者以主體圖像為中心成輻射狀地進(jìn)行不同強(qiáng)度的背景曝光增強(qiáng)，將利用不同技術(shù)手段進(jìn)行增強(qiáng)的主體部分和背景部分更好地融合起來，具有更好的視覺效果。例如，若臨近主體的中景亮度較低，則進(jìn)行正向曝光補(bǔ)償，若臨近主體有一光源，光源亮度極高，則對(duì)光源進(jìn)行反向的曝光補(bǔ)償。

在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選地，所述主體圖像數(shù)據(jù)為人臉圖像數(shù)據(jù)。

在該技術(shù)方案中，圖像識(shí)別過程可以利用相機(jī)中較為成熟的“人臉檢測(cè)”手段，識(shí)別出待優(yōu)化圖像中的人臉，根據(jù)V通道亮度值統(tǒng)計(jì)，對(duì)第一閾值第二閾值之間的像素進(jìn)行增強(qiáng)，解決了逆光拍攝人臉圖像時(shí)，容易出現(xiàn)的人臉偏黑問題。

在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選地，還包括：

校正單元，通過γ校正進(jìn)一步增強(qiáng)亮度或降低亮度，使得主體部分呈現(xiàn)出最佳觀感。

在該技術(shù)方案中，通過γ校正的方法進(jìn)一步調(diào)整圖像的整體亮度或部分亮度，使得優(yōu)化結(jié)果更加符合個(gè)人觀感。例如，主體圖像進(jìn)行HSV模型V通道像素增強(qiáng)后，再對(duì)主體之外的部分進(jìn)行曝光補(bǔ)償，完成圖像的優(yōu)化。如果優(yōu)化結(jié)果不能很好地滿足用戶的個(gè)人審美，這個(gè)時(shí)候通過γ校正的方式提高圖像亮度觀感或者降低亮度觀感，使優(yōu)化結(jié)果更符合用戶需求。

根據(jù)本發(fā)明的第三方面的技術(shù)方案，提出了一種終端，其特征在于，包括：如上述實(shí)施例中所述的圖像優(yōu)化裝置。

根據(jù)本發(fā)明的第三方面技術(shù)方案的終端，通過對(duì)圖像的主體部分進(jìn)行局部光照增強(qiáng)，較好地改善了圖像中主體圖像的亮度；而且將圖像中主體圖像之外的的部分進(jìn)行不同程度的曝光增強(qiáng)(當(dāng)然，根據(jù)實(shí)際情況，有時(shí)候也需要減少曝光量)，保證了圖像整體上亮度具有不同梯度的增強(qiáng)，使圖像中主體圖像獲得了較強(qiáng)的亮度增強(qiáng)，而圖像中主體圖像之外的部分也不會(huì)過曝，使分區(qū)增強(qiáng)后的圖像的主體部分與背景部分更加融合，具有更好的視覺效果。

本發(fā)明通過局部亮度增強(qiáng)的方式優(yōu)化圖像中的主體部分，解決逆光拍攝的圖像中主體部分發(fā)黑的問題，提升了偏黑主體部分的亮度以使用戶獲得更清晰的觀感，達(dá)到優(yōu)化圖像的目的?？傮w上看，本發(fā)明一方面對(duì)圖像主體部分的亮度重點(diǎn)增強(qiáng)，一方面對(duì)主體周圍的部分進(jìn)行較輕程度地曝光補(bǔ)償，對(duì)高光部分不做增強(qiáng)，以此方法提升圖像的整體亮度，防止出現(xiàn)部分圖像過曝光的同時(shí)另一部分圖像曝光不足的情況，達(dá)到更好的優(yōu)化效果。

附圖說明

圖1示出了根據(jù)本發(fā)明的第一方面的一個(gè)實(shí)施例的圖像優(yōu)化方法的流程示意圖。

圖2示出了根據(jù)本發(fā)明的第一方面的再一個(gè)實(shí)施例的圖像優(yōu)化方法的流程示意圖。

圖3示出了根據(jù)本發(fā)明的第一方面的又一個(gè)實(shí)施例的圖像優(yōu)化方法的流程示意圖。

圖4示出了根據(jù)本發(fā)明的第一方面的又一個(gè)實(shí)施例的圖像優(yōu)化方法的流程示意圖。

圖5示出了根據(jù)本發(fā)明的第一方面的又一個(gè)實(shí)施例的圖像優(yōu)化方法的流程示意圖。

圖6示出了根據(jù)本發(fā)明的第一方面的又一個(gè)實(shí)施例的圖像優(yōu)化方法的流程示意圖。

圖7示出了根據(jù)本發(fā)明的第二方面的一個(gè)實(shí)施例的圖像優(yōu)化裝置的示意圖。

圖8示出了根據(jù)本發(fā)明的第二方面的一個(gè)實(shí)施例的圖像優(yōu)化裝置的示意圖。

圖9示出了根據(jù)本發(fā)明的第二方面的又一個(gè)實(shí)施例的圖像優(yōu)化裝置的示意圖。

圖10示出了根據(jù)本發(fā)明的第三方面的一個(gè)實(shí)施例的終端的示意圖。

圖11示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的圖像優(yōu)化方法的一種實(shí)施方式流程圖。

圖12示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的人臉檢測(cè)的流程圖和預(yù)期結(jié)果示意圖。

圖13示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的經(jīng)局部光照增強(qiáng)處理后的圖像示意圖。

圖14示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的經(jīng)與周圍圖像融合處理后的圖像示意圖。

圖15示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的終端硬件結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

為了能夠更清楚地理解本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)，下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步的詳細(xì)描述。需要說明的是，在不沖突的情況下，本申請(qǐng)的實(shí)施例及實(shí)施例中的特征可以相互組合。

在下面的描述中闡述了很多具體細(xì)節(jié)以便于充分理解本發(fā)明，但是，本發(fā)明還可以采用其他不同于在此描述的其他方式來實(shí)施，因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍并不受下面公開的具體實(shí)施例的限制。

圖1示出了根據(jù)本發(fā)明的第一方面的一個(gè)實(shí)施例的圖像優(yōu)化方法的流程示意圖。

如圖1所示，圖像優(yōu)化方法，包括：

步驟102，獲取圖像中的主體圖像數(shù)據(jù)；

步驟104，將主體圖像數(shù)據(jù)的RGB模型轉(zhuǎn)換成HSV模型；

步驟106，增強(qiáng)HSV模型的V通道中的部分像素以對(duì)主體圖像進(jìn)行補(bǔ)光。

在該實(shí)施例中，通過步驟102，獲取整個(gè)圖像的主體圖像數(shù)據(jù)，且由于HSV彩色空間對(duì)于亮度的表達(dá)比RGB模型更加直接，因此，通過步驟104，將主體圖像數(shù)據(jù)的RGB模型轉(zhuǎn)換成HSV模型，其中，HSV分別為色相H、飽和度S和明度V，為了提高主體圖像的亮度，步驟106，對(duì)HSV模型的V通道中的部分像素進(jìn)行增強(qiáng)以對(duì)主體圖像數(shù)據(jù)的暗部進(jìn)行補(bǔ)光。通過該技術(shù)方案，對(duì)圖像的主體部分進(jìn)行局部光照增強(qiáng)，較好地改善了圖像主體部分的亮度。

圖2示出了根據(jù)本發(fā)明的第一方面的又一個(gè)實(shí)施例的圖像優(yōu)化方法的流程示意圖。

如圖2所示，圖像優(yōu)化方法，包括：

步驟202，利用圖像識(shí)別技術(shù)，劃定圖像的逆光主體區(qū)域，提取逆光主體區(qū)域的主體圖像數(shù)據(jù)

步驟204，獲取圖像中的主體圖像數(shù)據(jù)；

步驟206，將主體圖像數(shù)據(jù)的RGB模型轉(zhuǎn)換成HSV模型；

步驟208，增強(qiáng)HSV模型的V通道中的部分像素以對(duì)主體圖像進(jìn)行補(bǔ)光。

在該實(shí)施例中，步驟202，利用圖像識(shí)別技術(shù)提取逆光主體區(qū)域的主體圖像數(shù)據(jù)，為步驟204做準(zhǔn)備，接下來通過步驟204，獲取整個(gè)圖像的主體圖像數(shù)據(jù)，且由于HSV彩色空間對(duì)于亮度的表達(dá)比RGB模型更加直接，因此，通過步驟206，將主體圖像數(shù)據(jù)的RGB模型轉(zhuǎn)換成HSV模型，其中，HSV分別為色相H、飽和度S和明度V，為了提高主體圖像的亮度，步驟208，對(duì)HSV模型的V通道中的部分像素進(jìn)行增強(qiáng)以對(duì)主體圖像數(shù)據(jù)的暗部進(jìn)行補(bǔ)光。通過該技術(shù)方案，對(duì)圖像的主體部分進(jìn)行局部光照增強(qiáng)，較好地改善了圖像主體部分的亮度。

另外，在該是實(shí)例中，部分像素為V通道明度值大于第一閾值小于第二閾值的像素，具體地，第一閾值為1/255左右，第二閾值為0.95左右。

圖3示出了根據(jù)本發(fā)明的第一方面的又一個(gè)實(shí)施例的圖像優(yōu)化方法的流程示意圖。

如圖3所示，圖像優(yōu)化方法，包括：

步驟302，利用圖像識(shí)別技術(shù)，劃定圖像的逆光主體區(qū)域，提取逆光主體區(qū)域的主體圖像數(shù)據(jù)；

步驟304，獲取圖像中的主體圖像數(shù)據(jù)；

步驟306，將主體圖像數(shù)據(jù)的RGB模型轉(zhuǎn)換成HSV模型；

步驟308，增強(qiáng)HSV模型的V通道中的部分像素以對(duì)主體圖像進(jìn)行補(bǔ)光。

步驟310，對(duì)圖像中主體圖像之外的部分進(jìn)行曝光增強(qiáng)處理。

在該實(shí)施例中，步驟302，利用圖像識(shí)別技術(shù)提取逆光主體區(qū)域的主體圖像數(shù)據(jù)，為步驟304做準(zhǔn)備，接下來通過步驟304，獲取整個(gè)圖像的主體圖像數(shù)據(jù)，且由于HSV彩色空間對(duì)于亮度的表達(dá)比RGB模型更加直接，因此，通過步驟306，將主體圖像數(shù)據(jù)的RGB模型轉(zhuǎn)換成HSV模型，其中，HSV分別為色相H、飽和度S和明度V，為了提高主體圖像的亮度，步驟308，對(duì)HSV模型的V通道中的部分像素進(jìn)行增強(qiáng)以對(duì)主體圖像數(shù)據(jù)的暗部進(jìn)行補(bǔ)光。通過該技術(shù)方案，對(duì)圖像的主體部分進(jìn)行局部光照增強(qiáng)，較好地改善了圖像主體部分的亮度，最后，為了使圖像中的主體圖像與周圍圖像能夠融合，步驟310，對(duì)圖像中主體圖像的部分進(jìn)行曝光增強(qiáng)處理，即提升中主體圖像之外部分的亮度。

圖4示出了根據(jù)本發(fā)明的第一方面的又一個(gè)實(shí)施例的圖像優(yōu)化方法的流程示意圖。

如圖4所示，圖像優(yōu)化方法，包括：

步驟402，利用圖像識(shí)別技術(shù)，劃定圖像的逆光主體區(qū)域，將逆光主體區(qū)域擴(kuò)大一定倍數(shù)，提取擴(kuò)大后的逆光主體區(qū)域中的圖像數(shù)據(jù)；

步驟404，獲取圖像中的主體圖像數(shù)據(jù)；

步驟406，將主體圖像數(shù)據(jù)的RGB模型轉(zhuǎn)換成HSV模型；

步驟408，增強(qiáng)HSV模型的V通道中的部分像素以對(duì)主體圖像進(jìn)行補(bǔ)光。

步驟410，對(duì)圖像中主體圖像之外的部分進(jìn)行曝光增強(qiáng)處理。

在該實(shí)施例中，步驟402，利用圖像識(shí)別技術(shù)提取逆光主體區(qū)域的主體圖像數(shù)據(jù)，為了顯示良好，將逆光主體區(qū)域進(jìn)行擴(kuò)大一定的倍數(shù)，該倍數(shù)可以預(yù)設(shè)，也可以根據(jù)逆光主體區(qū)域的大小進(jìn)行改變，為步驟404做準(zhǔn)備，接下來通過步驟404，獲取整個(gè)圖像的主體圖像數(shù)據(jù)，且由于HSV彩色空間對(duì)于亮度的表達(dá)比RGB模型更加直接，因此，通過步驟406，將主體圖像數(shù)據(jù)的RGB模型轉(zhuǎn)換成HSV模型，其中，HSV分別為色相H、飽和度S和明度V，為了提高主體圖像的亮度，步驟408，對(duì)HSV模型的V通道中的部分像素進(jìn)行增強(qiáng)以對(duì)主體圖像數(shù)據(jù)的暗部進(jìn)行補(bǔ)光。通過該技術(shù)方案，對(duì)圖像的主體部分進(jìn)行局部光照增強(qiáng)，較好地改善了圖像主體部分的亮度，最后，為了使圖像中的主體圖像與周圍圖像能夠融合，步驟410，對(duì)圖像中主體圖像的部分進(jìn)行曝光增強(qiáng)處理，即提升中主體圖像之外部分的亮度。

圖5示出了根據(jù)本發(fā)明的第一方面的又一個(gè)實(shí)施例的圖像優(yōu)化方法的流程示意圖。

如圖5所示，圖像優(yōu)化方法，包括：

步驟502，利用圖像識(shí)別技術(shù)，劃定圖像的逆光主體區(qū)域，提取逆光主體區(qū)域的主體圖像數(shù)據(jù)；

步驟504，獲取圖像中的主體圖像數(shù)據(jù)；

步驟506，將主體圖像數(shù)據(jù)的RGB模型轉(zhuǎn)換成HSV模型；

步驟508，增強(qiáng)HSV模型的V通道中的部分像素以對(duì)主體圖像進(jìn)行補(bǔ)光；

步驟510，按照?qǐng)D像中各個(gè)元素的景深對(duì)各個(gè)元素進(jìn)行不同程度的曝光增強(qiáng)。

在該實(shí)施例中，步驟502，利用圖像識(shí)別技術(shù)提取逆光主體區(qū)域的主體圖像數(shù)據(jù)，為了顯示良好，將逆光主體區(qū)域進(jìn)行擴(kuò)大一定的倍數(shù)，該倍數(shù)可以預(yù)設(shè)，也可以根據(jù)逆光主體區(qū)域的大小進(jìn)行改變，為步驟504做準(zhǔn)備，接下來通過步驟504，獲取整個(gè)圖像的主體圖像數(shù)據(jù)，且由于HSV彩色空間對(duì)于亮度的表達(dá)比RGB模型更加直接，因此，通過步驟506，將主體圖像數(shù)據(jù)的RGB模型轉(zhuǎn)換成HSV模型，其中，HSV分別為色相H、飽和度S和明度V，為了提高主體圖像的亮度，步驟508，對(duì)HSV模型的V通道中的部分像素進(jìn)行增強(qiáng)以對(duì)主體圖像數(shù)據(jù)的暗部進(jìn)行補(bǔ)光。通過該技術(shù)方案，對(duì)圖像的主體部分進(jìn)行局部光照增強(qiáng)，較好地改善了圖像主體部分的亮度，最后，為了使圖像中的主體圖像與周圍圖像能夠融合，步驟510，為了使整幅圖像和諧，按照?qǐng)D像中各個(gè)元素的景深對(duì)各個(gè)元素進(jìn)行不同程度的曝光增強(qiáng)。

圖6示出了根據(jù)本發(fā)明的第一方面的又一個(gè)實(shí)施例的圖像優(yōu)化方法的流程示意圖。

如圖6所示，圖像優(yōu)化方法，包括：

步驟602，利用圖像識(shí)別技術(shù)，劃定圖像的逆光主體區(qū)域，提取逆光主體區(qū)域的主體圖像數(shù)據(jù)；

步驟604，獲取圖像中的主體圖像數(shù)據(jù)；

步驟606，將主體圖像數(shù)據(jù)的RGB模型轉(zhuǎn)換成HSV模型；

步驟608，增強(qiáng)HSV模型的V通道中的部分像素以對(duì)主體圖像進(jìn)行補(bǔ)光；

步驟610，以主體圖像為中心成輻射狀地進(jìn)行不同強(qiáng)度的背景曝光增強(qiáng)。

在該實(shí)施例中，步驟602，利用圖像識(shí)別技術(shù)提取逆光主體區(qū)域的主體圖像數(shù)據(jù)，為了顯示良好，將逆光主體區(qū)域進(jìn)行擴(kuò)大一定的倍數(shù)，該倍數(shù)可以預(yù)設(shè)，也可以根據(jù)逆光主體區(qū)域的大小進(jìn)行改變，為步驟604做準(zhǔn)備，接下來通過步驟604，獲取整個(gè)圖像的主體圖像數(shù)據(jù)，且由于HSV彩色空間對(duì)于亮度的表達(dá)比RGB模型更加直接，因此，通過步驟606，將主體圖像數(shù)據(jù)的RGB模型轉(zhuǎn)換成HSV模型，其中，HSV分別為色相H、飽和度S和明度V，為了提高主體圖像的亮度，步驟608，對(duì)HSV模型的V通道中的部分像素進(jìn)行增強(qiáng)以對(duì)主體圖像數(shù)據(jù)的暗部進(jìn)行補(bǔ)光。通過該技術(shù)方案，對(duì)圖像的主體部分進(jìn)行局部光照增強(qiáng)，較好地改善了圖像主體部分的亮度，最后，為了使圖像中的主體圖像與周圍圖像能夠融合，步驟610，以主體圖像為中心成輻射狀地進(jìn)行不同強(qiáng)度的背景曝光增強(qiáng)，從而保證圖像的層次感，且圖像中主體圖像和圖像中主體圖像之外的部分相融合，具有更好的視覺效果。

另外，在上述實(shí)施例中，主體為人臉時(shí)，解決了背光情形下人臉圖像偏黑的問題。

圖7示出了根據(jù)本發(fā)明的第二方面的一個(gè)實(shí)施例的圖像優(yōu)化裝置的示意圖。

如圖7所示，圖像優(yōu)化裝置700，包括：

獲取單元702，獲取圖像中的主體圖像數(shù)據(jù)；

轉(zhuǎn)換單元704，將主體圖像數(shù)據(jù)的RGB模型轉(zhuǎn)換成HSV模型；

補(bǔ)光單元706，增強(qiáng)HSV模型的V通道中的部分像素以對(duì)主體圖像進(jìn)行補(bǔ)光。

在該實(shí)施例中，首先獲取單元702，獲取整個(gè)圖像的主體圖像數(shù)據(jù)，且由于HSV彩色空間對(duì)于亮度的表達(dá)比RGB模型更加直接，因此轉(zhuǎn)換單元704，將主體圖像數(shù)據(jù)的RGB模型轉(zhuǎn)換成HSV模型，其中，HSV分別為色相H、飽和度S和明度V，為了提高主體圖像的亮度，補(bǔ)光單元706對(duì)HSV模型的V通道中的部分像素進(jìn)行增強(qiáng)以對(duì)主體圖像數(shù)據(jù)的暗部進(jìn)行補(bǔ)光。通過該技術(shù)方案，對(duì)圖像的主體部分進(jìn)行局部光照增強(qiáng)，較好地改善了圖像主體部分的亮度。

圖8示出了根據(jù)本發(fā)明的第二方面的一個(gè)實(shí)施例的圖像優(yōu)化裝置的示意圖。

如圖8所示，圖像優(yōu)化裝置800，包括：

獲取單元802，獲取圖像中的主體圖像數(shù)據(jù)；

轉(zhuǎn)換單元804，將主體圖像數(shù)據(jù)的RGB模型轉(zhuǎn)換成HSV模型；

補(bǔ)光單元806，增強(qiáng)HSV模型的V通道中的部分像素以對(duì)主體圖像進(jìn)行補(bǔ)光。

識(shí)別單元810，利用圖像識(shí)別技術(shù)，劃定圖像的逆光主體區(qū)域，提取逆光主體區(qū)域的主體圖像數(shù)據(jù)。

在該實(shí)施例中，首先識(shí)別單元810利用圖像識(shí)別技術(shù)提取逆光主體區(qū)域的主體圖像數(shù)據(jù)，為下一步對(duì)主體圖像進(jìn)行處理做準(zhǔn)備，然后獲取單元802，獲取整個(gè)圖像的主體圖像數(shù)據(jù)，且由于HSV彩色空間對(duì)于亮度的表達(dá)比RGB模型更加直接，因此轉(zhuǎn)換單元804，將主體圖像數(shù)據(jù)的RGB模型轉(zhuǎn)換成HSV模型，其中，HSV分別為色相H、飽和度S和明度V，為了提高主體圖像的亮度，補(bǔ)光單元806對(duì)HSV模型的V通道中的部分像素進(jìn)行增強(qiáng)以對(duì)主體圖像數(shù)據(jù)的暗部進(jìn)行補(bǔ)光。通過該技術(shù)方案，對(duì)圖像的主體部分進(jìn)行局部光照增強(qiáng)，較好地改善了圖像主體部分的亮度。

另外，在該實(shí)施例中，部分像素為V通道明度值大于第一閾值小于第二閾值的像素。具體地，第一閾值為1/255左右，第二閾值為0.95左右。

圖9示出了根據(jù)本發(fā)明的第二方面的又一個(gè)實(shí)施例的圖像優(yōu)化裝置的示意圖。

如圖9所示，圖像優(yōu)化裝置900，包括：

獲取單元902，獲取圖像中的主體圖像數(shù)據(jù)；

轉(zhuǎn)換單元904，將主體圖像數(shù)據(jù)的RGB模型轉(zhuǎn)換成HSV模型；

補(bǔ)光單元906，增強(qiáng)HSV模型的V通道中的部分像素以對(duì)主體圖像進(jìn)行補(bǔ)光。

識(shí)別單元910，利用圖像識(shí)別技術(shù)，劃定圖像的逆光主體區(qū)域，提取逆光主體區(qū)域的主體圖像數(shù)據(jù)。

融合單元912，對(duì)圖像中主體圖像之外的部分進(jìn)行曝光增強(qiáng)處理。

在該實(shí)施例中，首先識(shí)別單元910利用圖像識(shí)別技術(shù)提取逆光主體區(qū)域的主體圖像數(shù)據(jù)，為下一步對(duì)主體圖像進(jìn)行處理做準(zhǔn)備，然后獲取單元902，獲取整個(gè)圖像的主體圖像數(shù)據(jù)，且由于HSV彩色空間對(duì)于亮度的表達(dá)比RGB模型更加直接，因此轉(zhuǎn)換單元904，將主體圖像數(shù)據(jù)的RGB模型轉(zhuǎn)換成HSV模型，其中，HSV分別為色相H、飽和度S和明度V，為了提高主體圖像的亮度，補(bǔ)光單元906對(duì)HSV模型的V通道中的部分像素進(jìn)行增強(qiáng)以對(duì)主體圖像數(shù)據(jù)的暗部進(jìn)行補(bǔ)光。通過該技術(shù)方案，對(duì)圖像的主體部分進(jìn)行局部光照增強(qiáng)，較好地改善了圖像主體部分的亮度。為了使圖像中的主體圖像與周圍圖像能夠融合，融合單元912對(duì)圖像中主體圖像的部分進(jìn)行曝光增強(qiáng)處理，即提升中主體圖像之外部分的亮度。

同時(shí)，為了顯示良好，識(shí)別單元910將逆光主體區(qū)域進(jìn)行擴(kuò)大一定的倍數(shù)，該倍數(shù)可以預(yù)設(shè)，也可以根據(jù)逆光主體區(qū)域的大小進(jìn)行改變，然后再提取擴(kuò)大后的逆光主體區(qū)域中的圖像數(shù)據(jù)；為了使整幅圖像和諧，融合單元按照?qǐng)D像中各個(gè)元素的景深對(duì)各個(gè)元素進(jìn)行不同程度的曝光增強(qiáng)，或者以主體圖像為中心成輻射狀地進(jìn)行不同強(qiáng)度的背景曝光增強(qiáng)，從而保證圖像的層次感，且圖像中主體圖像和圖像中主體圖像之外的部分相融合，具有更好的視覺效果。

在該實(shí)施例中，具體地，主體為人臉。從而可以對(duì)背光情形下人臉拍照偏黑的照片就行處理。

圖10示出了根據(jù)本發(fā)明的第三方面的一個(gè)實(shí)施例的圖像優(yōu)化裝置的示意圖。

如圖10所示，終端1000，包括：如上述實(shí)施例中所述的圖像優(yōu)化裝置1002。

在該實(shí)施例中，通過對(duì)圖像的主體部分進(jìn)行局部光照增強(qiáng)，較好地改善了圖像中主體圖像的亮度；而且將圖像中主體圖像之外的的部分進(jìn)行曝光增強(qiáng)，保證了圖像的層次感，使圖像中主體圖像和圖像中主體圖像之外的部分更加融合，具有更好的視覺效果。

具體實(shí)施例：

結(jié)合圖11和圖12來闡述圖像優(yōu)化方法的一個(gè)具體實(shí)施例。

在該實(shí)施例中，結(jié)合相機(jī)上的人臉檢測(cè)技術(shù)，對(duì)圖像進(jìn)行分割處理，對(duì)分割得到的人臉圖像單獨(dú)進(jìn)行局部光照增強(qiáng)，提升面部的亮度，為了使圖像的整體效果看起來更好，將處理過的面部圖像和周圍部分進(jìn)行融合。下面將介紹每個(gè)步驟的詳細(xì)情形，主要包括：

步驟1102，人臉檢測(cè)；

步驟1104，局部光照增強(qiáng)；

步驟1106，與周圍圖像融合。

在步驟1102中，利用簡(jiǎn)單的眼睛定位和硬件加速技術(shù)，可以快速的定位人臉并且進(jìn)行跟蹤。進(jìn)入智能機(jī)時(shí)代以后，各種拍照類的APP層出不窮，并且也根據(jù)需求出現(xiàn)了各種類似的功能，尤其是主打自拍功能的手機(jī)更是如此。此后，為了進(jìn)一步提升檢測(cè)的速度和各種場(chǎng)景下的準(zhǔn)確性，在此基礎(chǔ)上有實(shí)現(xiàn)了人臉跟蹤的功能，可以實(shí)時(shí)的在預(yù)覽界面檢測(cè)并跟蹤人臉。當(dāng)前基于壓縮感知的跟蹤是一種比較流行的方法，結(jié)合傳統(tǒng)的利用haar特征檢測(cè)人臉，利用隨機(jī)投影矩陣對(duì)haar特征進(jìn)行壓縮，基于Johnson-Lindenstrauss定理和壓縮感知理論，在保留主要的信息下對(duì)特征進(jìn)行降維處理，大大較少了運(yùn)算的復(fù)雜度，提高了速度，為了加快速度，還可以引入多線程進(jìn)行處理。其流程圖和預(yù)期結(jié)果如圖12所示，首先，步驟1202進(jìn)行初始化，然后步驟1204和步驟1206進(jìn)行特征提取和特征壓縮，步驟1208進(jìn)行分類器訓(xùn)練，最后步驟1210得到跟蹤目標(biāo)，如圖12方框所示。

在步驟1104中，對(duì)定位得到的人臉圖像進(jìn)行局部光照增強(qiáng)處理。為了顯示效果的良好，一般情況下會(huì)擴(kuò)大處理的區(qū)域，將檢測(cè)到的人臉部分?jǐn)U大到1.2倍進(jìn)行處理。直方圖均衡化是圖像增強(qiáng)領(lǐng)域應(yīng)用較為廣泛的方法，原理是利用累計(jì)分布函數(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像像素的灰度級(jí)進(jìn)行處理，使圖像更加清晰。對(duì)于一幅圖像X，其灰度概率分布函數(shù)如下：

上式中的n為一幅圖像的像素總數(shù)，n^k是灰度級(jí)為X_k的像素?cái)?shù)目，p(X_k)是圖像中第k個(gè)灰度級(jí)的概率，直方圖均衡化的累積分布函數(shù)T(X)為：

上式中的0≤r_i≤1，i＝0,1,...,H-1，H為原始圖像的最大灰度值。

傳統(tǒng)的直方圖均衡化是對(duì)所有的像素進(jìn)行累計(jì)分布函數(shù)處理，但是當(dāng)圖像亮度低時(shí)，許多細(xì)節(jié)被掩蓋住了，所以需要進(jìn)行區(qū)分的直方圖均值化，以達(dá)到更好的效果。由于HSV彩色空間對(duì)于亮度的表達(dá)更加直接，所以一般轉(zhuǎn)換為HSV空間進(jìn)行計(jì)算。HSV分別為色相H、飽和度S和明度V，H表示顏色的色相，取值為[0,360)，S表示顏色的純度，取值為[0,1)，V表示顏色的亮度，取值為[0,1)。從RGB到HSV之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系如下，這里RGB的值首先歸一化到[0,1)上。

max＝max(R,G,B)

min＝min(R,G,B)

完成HSV的轉(zhuǎn)換后，單獨(dú)對(duì)HSV彩色空間的亮度V通道進(jìn)行處理，將V通道中的像素分為兩種：需要處理的像素和不需要處理的像素。在亮度通道中，0表示亮度值達(dá)到最小，1表示亮度值達(dá)到最大，增強(qiáng)低照度圖像的亮度即意味著增強(qiáng)亮度值偏小的像素。在本發(fā)明中，對(duì)于V通道亮度值大于0.95或者小于1/255的不做處理。

為了進(jìn)一步加強(qiáng)圖像的顯示效果，利用gamma校正進(jìn)行進(jìn)一步的處理，不同的γ取值會(huì)有不同的效果。一般來說，當(dāng)γ＝1時(shí)亮度保持不變，當(dāng)γ＞1時(shí)亮度會(huì)整體降低，當(dāng)γ＜1時(shí)，亮度會(huì)整體增強(qiáng)。因?yàn)榻?jīng)過上面的直方圖均衡化以后亮度已經(jīng)得到了增強(qiáng)，在這里取γ＝0.8，預(yù)期的效果圖13所示右圖所示。

步驟106，完成了步驟104之后，人臉及其附近區(qū)域的效果得到了較好的提升，但是和周圍部分的差別相差較大，雖然相對(duì)來說我們更關(guān)注人臉的效果，但是和周圍環(huán)境的匹配度也是重要的方面，此種情況下從視覺效果上來說不和諧，因此需要將周圍的部分也進(jìn)行亮度的提升，這樣整幅圖像的效果才會(huì)更好。相比較人臉來說，如果我們?nèi)值恼{(diào)整整幅圖像中的光線情況，很容易造成背景的光線過量，出現(xiàn)過度曝光的情況。對(duì)此采取局部曝光補(bǔ)強(qiáng)，保證圖像的層次感，即將人臉部分和周圍的圖像區(qū)域相融合，視覺效果更好，如圖14所示后側(cè)圖片。

圖15示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的終端硬件結(jié)構(gòu)示意圖。

圖15是本發(fā)明實(shí)施例公開的另一種終端1500，可以用于實(shí)施上述圖1至圖14所示的本發(fā)明各實(shí)施例實(shí)現(xiàn)的方法，為了便于說明，僅示出了主要組成部分，具體技術(shù)細(xì)節(jié)未揭示的，請(qǐng)參看本發(fā)明各實(shí)施例。其中，如圖15所示，終端1500的硬件結(jié)構(gòu)主要包括但不限于：屏幕502、存儲(chǔ)器504和處理器506，其中，各結(jié)構(gòu)通過數(shù)據(jù)總線進(jìn)行連接。

結(jié)合本發(fā)明的主要技術(shù)特征從硬件層面上解釋本發(fā)明的運(yùn)作過程：存儲(chǔ)器1504用來存儲(chǔ)圖像數(shù)據(jù)以及用于實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的程序或指令，首先，處理器1506利用圖像識(shí)別技術(shù)，劃定圖像的逆光主體區(qū)域，提取逆光主體區(qū)域的所述主體圖像數(shù)據(jù)，然后獲取圖像中的主體圖像數(shù)據(jù)，將主體圖像數(shù)據(jù)的RGB模型轉(zhuǎn)換成HSV模型，并增強(qiáng)HSV模型的V通道中的部分像素以對(duì)主體圖像數(shù)據(jù)的暗部進(jìn)行補(bǔ)光，在對(duì)圖像中的主體圖像進(jìn)行處理后，處理器1506對(duì)圖像中主體圖像之外的部分進(jìn)行曝光增強(qiáng)處理，并將每一步處理前后得到的圖像顯示在顯示屏1502上，通過該技術(shù)方案，不僅可以增強(qiáng)圖像中主體圖像的亮度，而且還能有層次感地對(duì)主體圖像之外的部分進(jìn)行曝光增強(qiáng)，使整個(gè)圖像的亮度分布更加和諧，具有更好的視覺效果。

上述實(shí)施例的各種方法中的全部或部分步驟是可以通過程序來控制相關(guān)的硬件來完成，該程序可以存儲(chǔ)于可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中(如圖15所示的存儲(chǔ)器1504)，存儲(chǔ)介質(zhì)包括只讀存儲(chǔ)器(Read-Only Memory，ROM)、隨機(jī)存儲(chǔ)器(Random Access Memory，RAM)、可編程只讀存儲(chǔ)器(Programmable Read-only Memory，PROM)、可擦除可編程只讀存儲(chǔ)器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、一次可編程只讀存儲(chǔ)器(One-time Programmable Read-Only Memory，OTPROM)、電子抹除式可復(fù)寫只讀存儲(chǔ)器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只讀光盤(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盤存儲(chǔ)器、磁盤存儲(chǔ)器、磁帶存儲(chǔ)器、或者能夠用于攜帶或存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的可讀的任何其他介質(zhì)。

在對(duì)本發(fā)明技術(shù)方案的描述中，提到了“亮度”與“明度”，在本發(fā)明中，二者屬于相似概念(廣義與狹義的關(guān)系)，為了貼近自然語言，便于描述，并未進(jìn)行統(tǒng)一，不影響對(duì)技術(shù)方案的理解與實(shí)施，如有歧義，以明度的定義為準(zhǔn)。

如上述實(shí)施例提供的技術(shù)方案，本發(fā)明通過局部亮度增強(qiáng)的方式優(yōu)化圖像中的主體部分，解決逆光拍攝的圖像中主體部分發(fā)黑的問題，提升了偏黑主體部分的亮度以使用戶獲得更清晰的觀感，達(dá)到優(yōu)化圖像的目的。總體上看，本發(fā)明一方面對(duì)圖像主體部分的亮度重點(diǎn)增強(qiáng)，一方面對(duì)主體周圍的部分進(jìn)行較輕程度地曝光補(bǔ)償，對(duì)高光部分和無光部分不做增強(qiáng)，以此方法提升圖像的整體亮度，防止出現(xiàn)部分圖像過曝光的同時(shí)另一部分圖像曝光不足的情況，達(dá)到更好的優(yōu)化效果。

以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對(duì)于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。