本發(fā)明實施例涉及通信技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種圖像處理方法及移動終端。

背景技術(shù)：

目前，隨著科技的迅猛發(fā)展，移動終端大多具有拍照功能，從而方便人們記錄日常生活中的點滴。

通常在暗環(huán)境下拍攝的圖像普遍都存在噪點多、導(dǎo)致圖像質(zhì)量差的問題。針對這一缺陷，現(xiàn)有技術(shù)通常是在拍攝過程中，通過補(bǔ)償拍攝亮度或多幀合成的方式來提升成像質(zhì)量。

然而，現(xiàn)有技術(shù)存在暗環(huán)境下拍攝的圖像噪點較多，致使圖像質(zhì)量較低的問題。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明實施例提供一種圖像處理方法及移動終端，以解決現(xiàn)有技術(shù)存在無法避免暗環(huán)境下拍攝的圖像噪點較多，導(dǎo)致圖像質(zhì)量差的問題。

第一方面，提供了一種圖像處理的方法，所述方法應(yīng)用于移動終端，所述方法包括：

獲取拍攝場景的環(huán)境亮度值；

當(dāng)環(huán)境亮度值低于預(yù)設(shè)亮度閾值時，獲取攝像頭采集的一幀預(yù)覽圖像；

提取預(yù)覽圖像中的第一人臉圖像；

在預(yù)設(shè)的人臉數(shù)據(jù)庫中查找與第一人臉圖像相匹配的第二人臉圖像；

將第一人臉圖像和第二人臉圖像進(jìn)行圖像合成，生成目標(biāo)人臉圖像。

另一方面，本發(fā)明實施例還提供了一種移動終端，該移動終端包括攝像頭，移動終端還包括：

第一獲取模塊，用于獲取拍攝場景的環(huán)境亮度值；

第二獲取模塊，用于當(dāng)環(huán)境亮度值低于預(yù)設(shè)亮度閾值時，獲取攝像頭采集的一幀預(yù)覽圖像；

第一提取模塊，用于提取預(yù)覽圖像中的第一人臉圖像；

查找模塊，用于在預(yù)設(shè)的人臉數(shù)據(jù)庫中查找與第一人臉圖像相匹配的第二人臉圖像；

圖像合成模塊，用于將第一人臉圖像和第二人臉圖像進(jìn)行圖像合成，生成目標(biāo)人臉圖像。

這樣，本發(fā)明實施例中，通過獲取拍攝場景的環(huán)境亮度值；當(dāng)環(huán)境亮度值低于預(yù)設(shè)亮度閾值時，獲取攝像頭采集的一幀預(yù)覽圖像；提取預(yù)覽圖像中的第一人臉圖像；在預(yù)設(shè)的人臉數(shù)據(jù)庫中查找與第一人臉圖像相匹配的第二人臉圖像；將第一人臉圖像和第二人臉圖像進(jìn)行圖像合成，生成目標(biāo)人臉圖像，從而有效地降低了臉部圖像的噪點，提高了圖像質(zhì)量。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例的技術(shù)方案，下面將對本發(fā)明實施例的描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1是本發(fā)明實施例一中的圖像處理方法的流程圖；

圖2是本發(fā)明實施例二中的圖像處理方法的流程圖；

圖3是本發(fā)明實施例三中的移動終端的框圖；

圖4是本發(fā)明實施例三中的移動終端的框圖；

圖5是本發(fā)明實施例三中的移動終端的框圖；

圖6是本發(fā)明實施例三中的移動終端的框圖；

圖7是本發(fā)明實施例三中的移動終端的框圖；

圖8是本發(fā)明實施例三中的移動終端的框圖；

圖9是本發(fā)明實施例四中的移動終端的框圖；

圖10是本發(fā)明實施例五中的移動終端的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

實施例一

參照圖1，示出了本發(fā)明實施例中一種圖像處理方法的流程圖。

步驟101，獲取拍攝場景的環(huán)境亮度值。

具體的，移動終端通過攝像頭獲取拍攝場景的環(huán)境亮度值。

步驟102，當(dāng)環(huán)境亮度值低于預(yù)設(shè)亮度閾值時，獲取攝像頭采集的一幀預(yù)覽圖像。

具體的，在移動終端檢測到當(dāng)前的環(huán)境亮度值低于預(yù)設(shè)亮度閾值時，則確定此時的移動終端處于暗環(huán)境下進(jìn)行拍攝。獲取攝像頭采集的預(yù)覽圖像中的其中一幀圖像。

步驟103，提取預(yù)覽圖像中的第一人臉圖像。

步驟104，在預(yù)設(shè)的人臉數(shù)據(jù)庫中查找與第一人臉圖像相匹配的第二人臉圖像。

具體的，移動終端在預(yù)先建立的人臉數(shù)據(jù)庫中查找與第一人臉圖像相匹配的人臉圖像，即，該第二人臉圖像與第一人臉圖像為同一人的圖像，并且，人臉數(shù)據(jù)庫中的圖像均為用戶滿意的圖像，也就是說，人臉數(shù)據(jù)庫中的圖像均為在亮環(huán)境下拍攝的優(yōu)質(zhì)圖像。

步驟105，將第一人臉圖像和第二人臉圖像進(jìn)行圖像合成，生成目標(biāo)人臉圖像。

具體的，將第一人臉圖像與人臉數(shù)據(jù)中的優(yōu)質(zhì)圖像進(jìn)行圖像合成，生成符合用戶期望的目標(biāo)人臉圖像。

綜上所述，本發(fā)明實施例提供的技術(shù)方案，通過獲取拍攝場景的環(huán)境亮度值；當(dāng)環(huán)境亮度值低于預(yù)設(shè)亮度閾值時，獲取攝像頭采集的一幀預(yù)覽圖像；提取預(yù)覽圖像中的第一人臉圖像；在預(yù)設(shè)的人臉數(shù)據(jù)庫中查找與第一人臉圖像相匹配的第二人臉圖像；將第一人臉圖像和第二人臉圖像進(jìn)行圖像合成，生成目標(biāo)人臉圖像，從而有效地降低了臉部圖像的噪點，提高了圖像質(zhì)量。

實施例二

參照圖2，示出了本發(fā)明實施例中一種圖像處理方法的流程圖。

步驟201，預(yù)先建立人臉數(shù)據(jù)庫。

具體的，參照圖3，建立人臉數(shù)據(jù)庫的步驟具體包括：

步驟301，獲取在環(huán)境亮度值高于預(yù)設(shè)亮度閾值的拍攝場景下生成的包含人臉的至少一幀圖像。

具體的，通過攝像頭獲取在環(huán)境亮度值高于預(yù)設(shè)亮度閾值的拍攝場景下生成包含人臉的至少一幀圖像，并將所述圖像轉(zhuǎn)換為JPEG格式存儲至本地。其中，環(huán)境亮度以勒克斯(lux)為單位，當(dāng)環(huán)境越暗時，亮度值越低。其中，預(yù)設(shè)亮度閾值范圍可以在20-40lux之間進(jìn)行設(shè)定，本發(fā)明對此不做限定。

步驟302，提取至少一幀圖像中每幀圖像中的人臉區(qū)域圖像。

具體的，通過現(xiàn)有的相關(guān)技術(shù)，對每幀圖像中的人臉區(qū)域圖像進(jìn)行提取。

步驟303，對于每個人臉區(qū)域圖像，識別人臉區(qū)域圖像的臉部特征信息，臉部特征信息包括五官特征和人臉角度。

通過對人臉圖像的五官特征、人臉角度以及臉部輪廓特征的識別，將具有相同五官特征、臉部輪廓特征、以及人臉角度的人臉圖像確定為同一個人的人臉圖像，并選取出同一個人的所有人臉圖像存儲到第一人臉資源庫。也就是說，移動終端存儲中的所有人臉圖像中每個人的人臉圖像都將對應(yīng)一個第一人臉資源庫。

在一個實施例中，如果第一人臉庫中出現(xiàn)數(shù)據(jù)低于閾值的情況，例如：出現(xiàn)第一人臉庫中沒有亮環(huán)境下拍攝的人臉圖像或人臉圖像的角度單一的情況下，本發(fā)明的圖像處理方法將將提示用戶使用錄像功能進(jìn)行人臉圖像的錄制。其中，可以選用4K格式的錄制方式或720P格式的錄制方式等任意能夠使錄制的影像中的人臉清晰顯示的錄制方式，本發(fā)明對此不做限定。在影像錄制的過程中，提醒用戶進(jìn)行不同角度圖像錄制，不同角度可分為：俯角、仰角、正臉、左側(cè)臉、右側(cè)臉等，本發(fā)明對此不做限定。將拍攝好的臉部影像進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，抽取每一幀的人臉圖像，存儲至第一人臉資源庫。

步驟304，對于每個人臉區(qū)域圖像，建立人臉與人臉的臉部特征信息之間的對應(yīng)關(guān)系。

具體的，從每個第一人臉資源庫中，選取一張正面的人臉圖像，即，針對每個不同的人所對應(yīng)的的人臉圖像中，選出一張正面的人臉圖像。將選取出的不同的人的正面的人臉圖像進(jìn)行保存，建立第二人臉資源庫。其中，移動終端會將第二人臉庫中的每個正面的人臉圖像與其對應(yīng)的第一人臉資源庫進(jìn)行關(guān)聯(lián)。

步驟305，基于所有人臉區(qū)域圖像，建立人臉數(shù)據(jù)庫。

繼續(xù)參照圖2，步驟202，獲取拍攝場景的環(huán)境亮度值。

具體的，在本發(fā)明的實施例中，待處理的第一人臉圖像可以為移動終端在對拍攝主體進(jìn)行拍攝時屏幕中的預(yù)覽圖像。在用戶通過移動終端預(yù)覽當(dāng)前成像狀態(tài)時，移動終端將檢測當(dāng)前拍攝環(huán)境下的亮度信息。在其他實施例中，待處理的第一人臉圖像還可以是拍攝后存儲在本地的任意人臉圖像，在此種情況下，則不需要進(jìn)行周圍環(huán)境亮度的檢測，可以直接進(jìn)行至步驟204。

步驟203，當(dāng)環(huán)境亮度值低于預(yù)設(shè)亮度閾值時，獲取攝像頭采集的一幀預(yù)覽圖像。

具體的，當(dāng)判斷當(dāng)前亮度信息低于預(yù)定閾值時，則確定當(dāng)前移動終端處于暗環(huán)境下進(jìn)行拍攝，移動終端中的預(yù)覽圖像則需要進(jìn)行去噪等處理，以提升圖像質(zhì)量。

步驟204，提取預(yù)覽圖像中的第一人臉圖像。

步驟205，識別第一人臉圖像的臉部特征信息，識別出第一五官特征和第一人臉角度。

具體的，通過識別第一人臉圖像的臉部特征信息，識別出第一人臉圖像中的五官特征和人臉角度。

步驟206，在預(yù)設(shè)的人臉數(shù)據(jù)庫中查找與第一五官特征和第一人臉角度均匹配的第二人臉圖像。其中，第二人臉圖像的第二五官特征與第一五官特征的差異小于第一預(yù)設(shè)閾值，第二人臉圖像的第二人臉角度與第一人臉角度的差異小于第二預(yù)設(shè)閾值。

具體的，根據(jù)第一人臉圖像中的臉部特征信息，在第二人臉資源庫中查找與第一人臉圖像具有相同臉部特征信息的正面的人臉圖像，即為相匹配的人臉圖像。在該步驟的實現(xiàn)過程中，可以采用現(xiàn)有技術(shù)中任意一種能夠進(jìn)行圖像匹配的技術(shù)，本發(fā)明對此不做限定。

在本發(fā)明的實施例中，第一人臉圖像中可能包含多個人臉圖像，若識別到第一臉圖像中包括多個人臉圖像，則獲取多個人臉圖像中的每個人臉圖像的特征信息。然后，根據(jù)每個人連圖像的臉部特征信息，在第二人臉資源庫中查找與之匹配的人臉圖像。

在查找出正面的人臉圖像之后，通過該正面的人臉圖像，確定與該正面人臉圖像相關(guān)聯(lián)的第一人臉資源庫。獲取第一人臉圖像的人臉區(qū)域的尺寸及角度，從相關(guān)聯(lián)的第一人臉資源庫中選取與第一人臉圖像的人臉區(qū)域的五官特征的差異小于第一預(yù)設(shè)閾值，以及人臉角度與第一人臉角度的差異小于第二預(yù)設(shè)閾值的人臉圖像。也就是說，選取出的人臉圖像中的人臉區(qū)域的五官與角度最接近的第一人臉圖像。其中，第一預(yù)設(shè)閾值與第二預(yù)設(shè)可以根據(jù)具體進(jìn)行設(shè)定，本發(fā)明對此不做限定。

在本發(fā)明的另一個實施例中，從相關(guān)聯(lián)的第一人臉資源庫中選取與第一人臉圖像相匹配的第二人臉圖像時，還可以是由相關(guān)的匹配算法匹配出多個符合匹配條件的第二人臉圖像，然后由用戶從中選取出最滿意的人臉圖像。

步驟207，將第二人臉圖像的圖像尺寸調(diào)整至與第一人臉圖像的圖像尺寸相同，得到第三人臉圖像；

根據(jù)第一人臉圖像中的人臉區(qū)域的尺寸大小，對第二人臉圖像中的人臉區(qū)域的尺寸進(jìn)行調(diào)整?？衫矛F(xiàn)有技術(shù)中的縮放算法，對第二人臉圖像中的人臉區(qū)域的進(jìn)行縮放操作，直至第二人臉圖像中的人臉區(qū)域的尺寸與第一人臉圖像的人臉區(qū)域的尺寸相等。

步驟208，對于第一人臉圖像中的每個像素點，基于像素點和第三人臉圖像中與像素點對應(yīng)位置像素點的YUV值，進(jìn)行加權(quán)平均值計算，生成目標(biāo)人臉圖像。

具體的，在調(diào)整好人臉區(qū)域的尺寸之后，判斷當(dāng)前第二人臉圖像中的人臉的角度與第一人臉圖像中的人臉的角度之間的差值是否超出預(yù)定范圍。如果未超出預(yù)定范圍，則第二人臉圖像中的人臉角度與第一人臉圖像中的人臉角度相差較小，或接近一致，則按照第一預(yù)定算法，對兩個圖像進(jìn)行圖像合成。具體算法及合成方法如下：

對于第一人臉圖像中的每個像素點，通過公式G₁＝g₁×c+g_w×d得到第一中間YUV值，將第一中間YUV值賦值給像素點。

當(dāng)?shù)谝蝗四槇D像中的所有像素點均完成YUV值賦值時，生成目標(biāo)人臉圖像。

其中，G₁為第一中間YUV值，g₁為第一人臉圖像中的像素點的YUV值，g_w為第三人臉圖像中與像素點對應(yīng)位置像素點的YUV值，c和d為常量，且c+d＝100％，c＜d，YUV值包括亮度值Y和色彩值UV。

如果超出預(yù)定范圍，則第二人臉圖像中的人臉角度與第一人臉圖像中的人臉角度相差較大，按照第二預(yù)定算法，對兩個圖像進(jìn)行圖像合成。具體算法即合成方法如下：

選取第一人臉圖像中的第一目標(biāo)圖像，以及第二人臉圖像中的第二目標(biāo)圖像。

將第一目標(biāo)圖像和第二目標(biāo)圖像分別劃分為M個像素塊和N個像素塊。

對于第二目標(biāo)圖像的N個像素塊中每個像素塊，計算像素塊中所有像素點的YUV平均值，得到N個YUV平均值。

對于第一目標(biāo)圖像的M個像素塊中每個像素塊中的每個像素點，通過公式G₂＝g₂×e+g_a×f得到第二中間YUV值，將第二中間YUV值賦值給像素點。

當(dāng)?shù)谝荒繕?biāo)圖像中的所有像素點均完成YUV值賦值時，生成目標(biāo)人臉圖像。

其中，G₂為第二中間YUV值，g₂為第一目標(biāo)圖像的M個像素塊中的像素點的YUV值，g_a為第二目標(biāo)圖像中與像素點對應(yīng)位置像素點所在像素塊的YUV平均值，e和f為常量，且e+f＝100％，e＜f，M＝N＝b×b，b為大于0的偶數(shù)。

在完成對第一人臉圖像的圖像合成之后，，拍照保存該合成后的第一人臉圖像。

綜上所述，本發(fā)明實施例提供的技術(shù)方案，通過人臉資源庫中在亮環(huán)境下拍攝的臉部圖像對暗環(huán)境下拍攝的臉部圖像進(jìn)行合成處理，從而有效地降低了臉部圖像的噪點，提高了圖像質(zhì)量。

實施例三

參照圖4，示出了本發(fā)明實施例中一種移動終端的框圖。

圖4所示的移動終端400包括：第一獲取模塊401、第二模塊402、第一提取模塊403、查找模塊404、圖像合成模塊405以及攝像頭406。

第一獲取模塊401，用于獲取拍攝場景的環(huán)境亮度值。

第二獲取模塊402，用于當(dāng)?shù)谝猾@取模塊獲取的環(huán)境亮度值低于預(yù)設(shè)亮度閾值時，獲取攝像頭采集的一幀預(yù)覽圖像。

第一提取模塊403，用于提取第二獲取模塊獲取的預(yù)覽圖像中的第一人臉圖像。

查找模塊404，用于在預(yù)設(shè)的人臉數(shù)據(jù)庫中查找與第一提取模塊提取的第一人臉圖像相匹配的第二人臉圖像。

圖像合成模塊405，用于將第一提取模塊提取的第一人臉圖像和查找模塊查找到的第二人臉圖像進(jìn)行圖像合成，生成目標(biāo)人臉圖像。

參照圖5，在本發(fā)明的一個優(yōu)選的實施例中，在圖4的基礎(chǔ)上，移動終端400還可以包括第三獲取模塊501，用于獲取在環(huán)境亮度值高于預(yù)設(shè)亮度閾值的拍攝場景下生成的包含人臉的至少一幀圖像。

第二提取模塊502，用于提取第三獲取模塊獲取的至少一幀圖像中每幀圖像中的人臉區(qū)域圖像。

識別模塊503，用于對于提取模塊提取的每個人臉區(qū)域圖像，識別人臉區(qū)域圖像的臉部特征信息，臉部特征信息包括五官特征和人臉角度。

第一建立模塊504，用于對于識別模塊識別出的每個人臉區(qū)域圖像，建立人臉與人臉的臉部特征信息之間的對應(yīng)關(guān)系。

第二建立模塊505，用于基基于第二提取模塊提取的所有人臉區(qū)域圖像，建立人臉數(shù)據(jù)庫。

參照圖6，在本發(fā)明的一個優(yōu)選的實施例中，在圖4的基礎(chǔ)上，查找模塊404可以包括識別子模塊601，用于識別第一提取模塊提取的第一人臉圖像的臉部特征信息，識別出第一五官特征和第一人臉角度。

查找子模塊602，用于在預(yù)設(shè)的人臉數(shù)據(jù)庫中查找與識別子模塊識別出的第一五官特征和第一人臉角度均匹配的第二人臉圖像。

其中，第二人臉圖像的第二五官特征與第一五官特征的差異小于第一預(yù)設(shè)閾值，第二人臉圖像的第二人臉角度與第一人臉角度的差異小于第二預(yù)設(shè)閾值。

參照圖7，在本發(fā)明的一個優(yōu)選的實施例中，在圖4的基礎(chǔ)上，圖像合成模塊405包括：調(diào)整子模塊701，用于將查找模塊查找到的第二人臉圖像的圖像尺寸調(diào)整至與第一提取模塊提取的第一人臉圖像的圖像尺寸相同，得到第三人臉圖像。

圖像合成子模塊702，用于將調(diào)整子模塊調(diào)整后的第一人臉圖像和第三人臉圖像進(jìn)行圖像合成，生成目標(biāo)人臉圖像。

其中，圖像合成子模塊還可以包括計算單元7021，用于對于第一提取模塊提取的第一人臉圖像中的每個像素點，基于像素點和第三人臉圖像中與像素點對應(yīng)位置像素點的YUV值，進(jìn)行加權(quán)平均值計算，生成目標(biāo)人臉圖像。

參照圖8，在圖7的基礎(chǔ)上，計算單元7021中可以包括第一賦值子單元801，用于對于第一提取模塊提取的第一人臉圖像中的每個像素點，通過公式G₁＝g₁×c+g_w×d得到第一中間YUV值，將第一中間YUV值賦值給像素點。

第一生成子單元802，用于當(dāng)?shù)谝惶崛∧K提取的第一人臉圖像中的所有像素點均通過第一賦值子單元完成YUV值賦值時，生成目標(biāo)人臉圖像。其中，G₁為第一中間YUV值，g₁為第一人臉圖像中的像素點的YUV值，g_w為第三人臉圖像中與像素點對應(yīng)位置像素點的YUV值，c和d為常量，且c+d＝100％，c＜d，YUV值包括亮度值Y和色彩值UV。

以及，選取子單元803，用于選取第一提取模塊提取的第一人臉圖像中的第一目標(biāo)圖像，以及第二人臉圖像中的第二目標(biāo)圖像。

劃分子單元804，用于將選取子單元選取的第一目標(biāo)圖像和第二目標(biāo)圖像分別劃分為M個像素塊和N個像素塊。

計算子單元805，用于對于第二目標(biāo)圖像的劃分子單元劃分的N個像素塊中每個像素塊，計算像素塊中所有像素點的YUV平均值，得到N個YUV平均值。

第二賦值子單元806，用于對于第一目標(biāo)圖像的劃分子單元劃分的M個像素塊中每個像素塊中的每個像素點，通過公式G₂＝g₂×e+g_a×f得到第二中間YUV值，將第二中間YUV值賦值給像素點。

第二生成子單元807，用于當(dāng)?shù)谝荒繕?biāo)圖像中的所有像素點均通過第二賦值子單元完成YUV值賦值時，生成目標(biāo)人臉圖像。

其中，G₂為第二中間YUV值，g₂為第一目標(biāo)圖像的M個像素塊中的像素點的YUV值，g_a為第二目標(biāo)圖像中與像素點對應(yīng)位置像素點所在像素塊的YUV平均值，e和f為常量，且e+f＝100％，e＜f，M＝N＝b×b，b為大于0的偶數(shù)。

綜上所述，本發(fā)明實施例提供的技術(shù)方案，通過人臉資源庫中在亮環(huán)境下拍攝的臉部圖像對暗環(huán)境下拍攝的臉部圖像進(jìn)行合成處理，從而有效地降低了臉部圖像的噪點，提高了圖像質(zhì)量。

實施例四

圖9是本發(fā)明另一個實施例的移動終端的框圖。圖9所示的移動終端900包括：至少一個處理器901、存儲器902、至少一個網(wǎng)絡(luò)接口904、用戶接口903以及拍照組件906。移動終端900中的各個組件通過總線系統(tǒng)905耦合在一起?？衫斫?，總線系統(tǒng)905用于實現(xiàn)這些組件之間的連接通信。總線系統(tǒng)905除包括數(shù)據(jù)總線之外，還包括電源總線、控制總線和狀態(tài)信號總線。但是為了清楚說明起見，在圖9中將各種總線都標(biāo)為總線系統(tǒng)905。拍照組件906可以包括攝像頭。

其中，用戶接口903可以包括顯示器、鍵盤或者點擊設(shè)備(例如，鼠標(biāo)，軌跡球(trackball)、觸感板或者觸摸屏等。可以理解，本發(fā)明實施例中的存儲器902可以是易失性存儲器或非易失性存儲器，或可包括易失性和非易失性存儲器兩者。其中，非易失性存儲器可以是只讀存儲器(Read-OnlyMemory，ROM)、可編程只讀存儲器(ProgrammableROM，PROM)、可擦除可編程只讀存儲器(ErasablePROM，EPROM)、電可擦除可編程只讀存儲器(ElectricallyEPROM，EEPROM)或閃存。易失性存儲器可以是隨機(jī)存取存儲器(RandomAccessMemory，RAM)，其用作外部高速緩存。通過示例性但不是限制性說明，許多形式的RAM可用，例如靜態(tài)隨機(jī)存取存儲器(StaticRAM，SRAM)、動態(tài)隨機(jī)存取存儲器(DynamicRAM，DRAM)、同步動態(tài)隨機(jī)存取存儲器(SynchronousDRAM，SDRAM)、雙倍數(shù)據(jù)速率同步動態(tài)隨機(jī)存取存儲器(DoubleDataRate SDRAM，DDRSDRAM)、增強(qiáng)型同步動態(tài)隨機(jī)存取存儲器(Enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步連接動態(tài)隨機(jī)存取存儲器(SynchlinkDRAM，SLDRAM)和直接內(nèi)存總線隨機(jī)存取存儲器(DirectRambusRAM，DRRAM)。本發(fā)明實施例描述的系統(tǒng)和方法的存儲器902旨在包括但不限于這些和任意其它適合類型的存儲器。

在一些實施方式中，存儲器902存儲了如下的元素，可執(zhí)行模塊或者數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，或者他們的子集，或者他們的擴(kuò)展集：操作系統(tǒng)9021和應(yīng)用程序9022。

其中，操作系統(tǒng)9021，包含各種系統(tǒng)程序，例如框架層、核心庫層、驅(qū)動層等，用于實現(xiàn)各種基礎(chǔ)業(yè)務(wù)以及處理基于硬件的任務(wù)。應(yīng)用程序9022，包含各種應(yīng)用程序，例如媒體播放器(MediaPlayer)、瀏覽器(Browser)等，用于實現(xiàn)各種應(yīng)用業(yè)務(wù)。實現(xiàn)本發(fā)明實施例方法的程序可以包含在應(yīng)用程序9022中。

在本發(fā)明實施例中，通過調(diào)用存儲器902存儲的程序或指令，具體的，可以是應(yīng)用程序9022中存儲的程序或指令，處理器901用于獲取拍攝場景的環(huán)境亮度值；當(dāng)環(huán)境亮度值低于預(yù)設(shè)亮度閾值時，獲取攝像頭采集的一幀預(yù)覽圖像；提取預(yù)覽圖像中的第一人臉圖像；在預(yù)設(shè)的人臉數(shù)據(jù)庫中查找與第一人臉圖像相匹配的第二人臉圖像；將第一人臉圖像和第二人臉圖像進(jìn)行圖像合成，生成目標(biāo)人臉圖像。

上述本發(fā)明實施例揭示的方法可以應(yīng)用于處理器901中，或者由處理器901實現(xiàn)。處理器901可能是一種集成電路芯片，具有信號的處理能力。在實現(xiàn)過程中，上述方法的各步驟可以通過處理器901中的硬件的集成邏輯電路或者軟件形式的指令完成。上述的處理器901可以是通用處理器、數(shù)字信號處理器(DigitalSignalProcessor，DSP)、專用集成電路(ApplicationSpecific IntegratedCircuit，ASIC)、現(xiàn)成可編程門陣列(FieldProgrammableGateArray，F(xiàn)PGA)或者其他可編程邏輯器件、分立門或者晶體管邏輯器件、分立硬件組件?？梢詫崿F(xiàn)或者執(zhí)行本發(fā)明實施例中的公開的各方法、步驟及邏輯框圖。通用處理器可以是微處理器或者該處理器也可以是任何常規(guī)的處理器等。結(jié)合本發(fā)明實施例所公開的方法的步驟可以直接體現(xiàn)為硬件譯碼處理器執(zhí)行完成，或者用譯碼處理器中的硬件及軟件模塊組合執(zhí)行完成。軟件模塊可以位于隨機(jī)存儲器，閃存、只讀存儲器，可編程只讀存儲器或者電可擦寫可編程存儲器、寄存器等本領(lǐng)域成熟的存儲介質(zhì)中。該存儲介質(zhì)位于存儲器902，處理器901讀取存儲器902中的信息，結(jié)合其硬件完成上述方法的步驟。

可以理解的是，本發(fā)明實施例描述的這些實施例可以用硬件、軟件、固件、中間件、微碼或其組合來實現(xiàn)。對于硬件實現(xiàn)，處理單元可以實現(xiàn)在一個或多個專用集成電路(ApplicationSpecificIntegratedCircuits，ASIC)、數(shù)字信號處理器(DigitalSignalProcessing，DSP)、數(shù)字信號處理設(shè)備(DSPDevice，DSPD)、可編程邏輯設(shè)備(ProgrammableLogicDevice，PLD)、現(xiàn)場可編程門陣列(Field-ProgrammableGateArray，F(xiàn)PGA)、通用處理器、控制器、微控制器、微處理器、用于執(zhí)行本申請所述功能的其它電子單元或其組合中。

對于軟件實現(xiàn)，可通過執(zhí)行本發(fā)明實施例所述功能的模塊(例如過程、函數(shù)等)來實現(xiàn)本發(fā)明實施例所述的技術(shù)。軟件代碼可存儲在存儲器中并通過處理器執(zhí)行。存儲器可以在處理器中或在處理器外部實現(xiàn)。

可選地，處理器901還用于：獲取在環(huán)境亮度值高于預(yù)設(shè)亮度閾值的拍攝場景下生成的包含人臉的至少一幀圖像；提取至少一幀圖像中每幀圖像中的人臉區(qū)域圖像；對于每個人臉區(qū)域圖像，識別人臉區(qū)域圖像的臉部特征信息，臉部特征信息包括五官特征和人臉角度；對于每個人臉區(qū)域圖像，建立人臉與人臉的臉部特征信息之間的對應(yīng)關(guān)系；基于所有人臉區(qū)域圖像，建立人臉數(shù)據(jù)庫。

可選地，處理器901還用于：識別第一人臉圖像的臉部特征信息，識別出第一五官特征和第一人臉角度；在預(yù)設(shè)的人臉數(shù)據(jù)庫中查找與第一五官特征和第一人臉角度均匹配的第二人臉圖像；其中，第二人臉圖像的第二五官特征與第一五官特征的差異小于第一預(yù)設(shè)閾值，第二人臉圖像的第二人臉角度與第一人臉角度的差異小于第二預(yù)設(shè)閾值。

可選地，作為另一個實施例，處理器901還用于：將第二人臉圖像的圖像尺寸調(diào)整至與第一人臉圖像的圖像尺寸相同，得到第三人臉圖像；第一人臉圖像和第三人臉圖像進(jìn)行圖像合成，生成目標(biāo)人臉圖像?？蛇x地，處理器901還用于：對于第一人臉圖像中的每個像素點，基于像素點和第三人臉圖像中與像素點對應(yīng)位置像素點的YUV值，進(jìn)行加權(quán)平均值計算，生成目標(biāo)人臉圖像。

可選地，處理器901還用于：對于第一人臉圖像中的每個像素點，通過公式G₁＝g₁×c+g_w×d得到第一中間YUV值，將第一中間YUV值賦值給像素點；

當(dāng)?shù)谝蝗四槇D像中的所有像素點均完成YUV值賦值時，生成目標(biāo)人臉圖像；

其中，G₁為第一中間YUV值，g₁為第一人臉圖像中的像素點的YUV值，g_w為第三人臉圖像中與像素點對應(yīng)位置像素點的YUV值，c和d為常量，且c+d＝100％，c＜d，YUV值包括亮度值Y和色彩值UV。

可選地，處理器901還用于：選取第一人臉圖像中的第一目標(biāo)圖像，以及第二人臉圖像中的第二目標(biāo)圖像；將第一目標(biāo)圖像和第二目標(biāo)圖像分別劃分為M個像素塊和N個像素塊；對于第二目標(biāo)圖像的N個像素塊中每個像素塊，計算像素塊中所有像素點的YUV平均值，得到N個YUV平均值；對于第一目標(biāo)圖像的M個像素塊中每個像素塊中的每個像素點，通過公式G₂＝g₂×e+g_a×f得到第二中間YUV值，將第二中間YUV值賦值給像素點；當(dāng)?shù)谝荒繕?biāo)圖像中的所有像素點均完成YUV值賦值時，生成目標(biāo)人臉圖像；

其中，G₂為第二中間YUV值，g₂為第一目標(biāo)圖像的M個像素塊中的像素點的YUV值，g_a為第二目標(biāo)圖像中與像素點對應(yīng)位置像素點所在像素塊的YUV平均值，e和f為常量，且e+f＝100％，e＜f，M＝N＝b×b，b為大于0的偶數(shù)。

移動終端900能夠?qū)崿F(xiàn)前述實施例中移動終端實現(xiàn)的各個過程，為避免重復(fù)，這里不再贅述。

綜上所述，本發(fā)明實施例提供的移動終端，通過人臉資源庫中在亮環(huán)境下拍攝的臉部圖像對暗環(huán)境下拍攝的臉部圖像進(jìn)行合成處理，從而有效地降低了臉部圖像的噪點，提高了圖像質(zhì)量。

實施例五

圖10是本發(fā)明另一個實施例的移動終端的結(jié)構(gòu)示意圖。具體地，圖10中的移動終端1000可以為手機(jī)、平板電腦、個人數(shù)字助理(PersonalDigital Assistant，PDA)、或車載電腦等。

圖10中的移動終端1000包括射頻(RadioFrequency，RF)電路1010、存儲器1020、輸入單元1030、顯示單元1040、處理器1060、音頻電路1070、WiFi(WirelessFidelity)模塊1080、電源1090和拍照組件1100。其中，拍照組件1100可以包括攝像頭。

其中，輸入單元1030可用于接收用戶輸入的數(shù)字或字符信息，以及產(chǎn)生與移動終端1000的用戶設(shè)置以及功能控制有關(guān)的信號輸入。具體地，本發(fā)明實施例中，該輸入單元1030可以包括觸控面板1031。觸控面板1031，也稱為觸摸屏，可收集用戶在其上或附近的觸摸操作(比如用戶使用手指、觸筆等任何適合的物體或附件在觸控面板1031上的操作)，并根據(jù)預(yù)先設(shè)定的程式驅(qū)動相應(yīng)的連接裝置。可選的，觸控面板1031可包括觸摸檢測裝置和觸摸控制器兩個部分。其中，觸摸檢測裝置檢測用戶的觸摸方位，并檢測觸摸操作帶來的信號，將信號傳送給觸摸控制器；觸摸控制器從觸摸檢測裝置上接收觸摸信息，并將它轉(zhuǎn)換成觸點坐標(biāo)，再送給該處理器1060，并能接收處理器1060發(fā)來的命令并加以執(zhí)行。此外，可以采用電阻式、電容式、紅外線以及表面聲波等多種類型實現(xiàn)觸控面板1031。除了觸控面板1031，輸入單元1030還可以包括其他輸入設(shè)備1032，其他輸入設(shè)備1032可以包括但不限于物理鍵盤、功能鍵(比如音量控制按鍵、開關(guān)按鍵等)、軌跡球、鼠標(biāo)、操作桿等中的一種或多種。

其中，顯示單元1040可用于顯示由用戶輸入的信息或提供給用戶的信息以及移動終端1000的各種菜單界面。顯示單元1040可包括顯示面板1041，可選的，可以采用LCD或有機(jī)發(fā)光二極管(OrganicLight-EmittingDiode，OLED)等形式來配置顯示面板1041。

應(yīng)注意，觸控面板1031可以覆蓋顯示面板1041，形成觸摸顯示屏，當(dāng)該觸摸顯示屏檢測到在其上或附近的觸摸操作后，傳送給處理器1060以確定觸摸事件的類型，隨后處理器1060根據(jù)觸摸事件的類型在觸摸顯示屏上提供相應(yīng)的視覺輸出。

觸摸顯示屏包括應(yīng)用程序界面顯示區(qū)及常用控件顯示區(qū)。該應(yīng)用程序界面顯示區(qū)及該常用控件顯示區(qū)的排列方式并不限定，可以為上下排列、左右排列等可以區(qū)分兩個顯示區(qū)的排列方式。該應(yīng)用程序界面顯示區(qū)可以用于顯示應(yīng)用程序的界面。每一個界面可以包含至少一個應(yīng)用程序的圖標(biāo)和/或widget桌面控件等界面元素。該應(yīng)用程序界面顯示區(qū)也可以為不包含任何內(nèi)容的空界面。該常用控件顯示區(qū)用于顯示使用率較高的控件，例如，設(shè)置按鈕、界面編號、滾動條、電話本圖標(biāo)等應(yīng)用程序圖標(biāo)等。

其中處理器1060是移動終端1000的控制中心，利用各種接口和線路連接整個手機(jī)的各個部分，通過運行或執(zhí)行存儲在第一存儲器1021內(nèi)的軟件程序和/或模塊，以及調(diào)用存儲在第二存儲器1022內(nèi)的數(shù)據(jù)，執(zhí)行移動終端1000的各種功能和處理數(shù)據(jù)，從而對移動終端1000進(jìn)行整體監(jiān)控?？蛇x的，處理器1060可包括一個或多個處理單元。

在本發(fā)明實施例中，通過調(diào)用存儲該第一存儲器1021內(nèi)的軟件程序和/或模塊和/或該第二存儲器1022內(nèi)的數(shù)據(jù)，處理器1060用于獲取拍攝場景的環(huán)境亮度值；當(dāng)環(huán)境亮度值低于預(yù)設(shè)亮度閾值時，獲取攝像頭采集的一幀預(yù)覽圖像；提取預(yù)覽圖像中的第一人臉圖像；在預(yù)設(shè)的人臉數(shù)據(jù)庫中查找與第一人臉圖像相匹配的第二人臉圖像；將第一人臉圖像和第二人臉圖像進(jìn)行圖像合成，生成目標(biāo)人臉圖像。

可選地，處理器1060還用于：獲取在環(huán)境亮度值高于預(yù)設(shè)亮度閾值的拍攝場景下生成的包含人臉的至少一幀圖像；提取至少一幀圖像中每幀圖像中的人臉區(qū)域圖像；對于每個人臉區(qū)域圖像，識別人臉區(qū)域圖像的臉部特征信息，臉部特征信息包括五官特征和人臉角度；對于每個人臉區(qū)域圖像，建立人臉與人臉的臉部特征信息之間的對應(yīng)關(guān)系；基于所有人臉區(qū)域圖像，建立人臉數(shù)據(jù)庫。

可選地，處理器1060還用于：識別第一人臉圖像的臉部特征信息，識別出第一五官特征和第一人臉角度；在預(yù)設(shè)的人臉數(shù)據(jù)庫中查找與第一五官特征和第一人臉角度均匹配的第二人臉圖像；其中，第二人臉圖像的第二五官特征與第一五官特征的差異小于第一預(yù)設(shè)閾值，第二人臉圖像的第二人臉角度與第一人臉角度的差異小于第二預(yù)設(shè)閾值。

可選地，作為另一個實施例，處理器1060還用于：將第二人臉圖像的圖像尺寸調(diào)整至與第一人臉圖像的圖像尺寸相同，得到第三人臉圖像；將第一人臉圖像和第三人臉圖像進(jìn)行圖像合成，生成目標(biāo)人臉圖像。

可選地，處理器1060還用于：對于第一人臉圖像中的每個像素點，基于像素點和第三人臉圖像中與像素點對應(yīng)位置像素點的YUV值，進(jìn)行加權(quán)平均值計算，生成目標(biāo)人臉圖像。

可選地，處理器1060還用于：對于第一人臉圖像中的每個像素點，通過公式G₁＝g₁×c+g_w×d得到第一中間YUV值，將第一中間YUV值賦值給像素點；當(dāng)?shù)谝蝗四槇D像中的所有像素點均完成YUV值賦值時，生成目標(biāo)人臉圖像；其中，G₁為第一中間YUV值，g₁為第一人臉圖像中的像素點的YUV值，g_w為第三人臉圖像中與像素點對應(yīng)位置像素點的YUV值，c和d為常量，且c+d＝100％，c＜d，YUV值包括亮度值Y和色彩值UV。

可選地，處理器1060還用于：選取第一人臉圖像中的第一目標(biāo)圖像，以及第二人臉圖像中的第二目標(biāo)圖像；將第一目標(biāo)圖像和第二目標(biāo)圖像分別劃分為M個像素塊和N個像素塊；對于第二目標(biāo)圖像的N個像素塊中每個像素塊，計算像素塊中所有像素點的YUV平均值，得到N個YUV平均值；對于第一目標(biāo)圖像的M個像素塊中每個像素塊中的每個像素點，通過公式G₂＝g₂×e+g_a×f得到第二中間YUV值，將第二中間YUV值賦值給像素點；當(dāng)?shù)谝荒繕?biāo)圖像中的所有像素點均完成YUV值賦值時，生成目標(biāo)人臉圖像；其中，G₂為第二中間YUV值，g₂為第一目標(biāo)圖像的M個像素塊中的像素點的YUV值，g_a為第二目標(biāo)圖像中與像素點對應(yīng)位置像素點所在像素塊的YUV平均值，e和f為常量，且e+f＝100％，e＜f，M＝N＝b×b，b為大于0的偶數(shù)。

移動終端1000能夠?qū)崿F(xiàn)前述實施例中移動終端實現(xiàn)的各個過程，為避免重復(fù)，這里不再贅述。

綜上所述，本發(fā)明實施例提供的移動終端，通過人臉資源庫中在亮環(huán)境下拍攝的臉部圖像對暗環(huán)境下拍攝的臉部圖像進(jìn)行合成處理，從而有效地降低了臉部圖像的噪點，提高了圖像質(zhì)量。此外，本發(fā)明還通過在預(yù)覽圖像階段對待處理的臉部圖像進(jìn)行降噪處理，從而能夠使用戶實時的觀測到處理效果，有效地提升了用戶體驗。

本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以意識到，結(jié)合本發(fā)明實施例中所公開的實施例描述的各示例的單元及算法步驟，能夠以電子硬件、或者計算機(jī)軟件和電子硬件的結(jié)合來實現(xiàn)。這些功能究竟以硬件還是軟件方式來執(zhí)行，取決于技術(shù)方案的特定應(yīng)用和設(shè)計約束條件。專業(yè)技術(shù)人員可以對每個特定的應(yīng)用來使用不同方法來實現(xiàn)所描述的功能，但是這種實現(xiàn)不應(yīng)認(rèn)為超出本發(fā)明的范圍。

所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到，為描述的方便和簡潔，上述描述的系統(tǒng)、裝置和單元的具體工作過程，可以參考前述方法實施例中的對應(yīng)過程，在此不再贅述。

在本申請所提供的實施例中，應(yīng)該理解到，所揭露的裝置和方法，可以通過其它的方式實現(xiàn)。例如，以上所描述的裝置實施例僅僅是示意性的，例如，所述單元的劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實際實現(xiàn)時可以有另外的劃分方式，例如多個單元或組件可以結(jié)合或者可以集成到另一個系統(tǒng)，或一些特征可以忽略，或不執(zhí)行。另一點，所顯示或討論的相互之間的耦合或直接耦合或通信連接可以是通過一些接口，裝置或單元的間接耦合或通信連接，可以是電性，機(jī)械或其它的形式。

所述作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個地方，或者也可以分布到多個網(wǎng)絡(luò)單元上?？梢愿鶕?jù)實際的需要選擇其中的部分或者全部單元來實現(xiàn)本實施例方案的目的。

另外，在本發(fā)明各個實施例中的各功能單元可以集成在一個處理單元中，也可以是各個單元單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個單元中。

所述功能如果以軟件功能單元的形式實現(xiàn)并作為獨立的產(chǎn)品銷售或使用時，可以存儲在一個計算機(jī)可讀取存儲介質(zhì)中?；谶@樣的理解，本發(fā)明的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說對現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻(xiàn)的部分或者該技術(shù)方案的部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計算機(jī)軟件產(chǎn)品存儲在一個存儲介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺計算機(jī)設(shè)備(可以是個人計算機(jī)，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個實施例所述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲介質(zhì)包括：U盤、移動硬盤、ROM、RAM、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質(zhì)。

以上所述，僅為本發(fā)明的具體實施方式，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)以權(quán)利要求的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。