[发明专利]图像处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备

说明书

本发明的实施例提供了一种图像处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备。该图像处理方法包括：获取包含有反射重影的待处理图像；计算所述待处理图像的图像梯度；根据所述图像梯度确定所述待处理图像去除所述反射重影之后的目标图像的梯度；基于所述目标图像的梯度，生成所述目标图像。本发明实施例的技术方案能够有效去除图像中的反射重影，保证了处理后的图像具有较高的质量。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种图像处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备。

背景技术

现实生活中的许多照片是隔着玻璃(例如窗户、橱窗等)拍摄的，这样拍摄得到的照片中会带有玻璃表面的反射重影，对实际拍摄的目标物体造成干扰。

针对上述问题，相关技术中提出了基于多张相似的图像(例如略微变换拍摄角度、使用偏光器、开启/关闭闪光灯等方法拍摄到的多张图像)来将反射重影部分分离出来并去除。但是，这种方案需要拍摄多张相似的图像，还需运用特殊装置或满足特定条件，因而难以适用于实际生活情形。可见，目前并没有有效的去除反射重影的技术方案。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本发明的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种图像处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备，进而至少在一定程度上克服无法有效去除图像中的反射重影的问题。

本发明的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本发明的实践而习得。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种图像处理方法，包括：获取包含有反射重影的待处理图像；计算所述待处理图像的图像梯度；根据所述图像梯度确定所述待处理图像去除所述反射重影之后的目标图像的梯度；基于所述目标图像的梯度，生成所述目标图像。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种图像处理装置，包括：获取单元，用于获取包含有反射重影的待处理图像；梯度计算单元，用于计算所述待处理图像的图像梯度；第一处理单元，用于根据所述图像梯度确定所述待处理图像去除所述反射重影之后的目标图像的梯度；第二处理单元，用于基于所述目标图像的梯度，生成所述目标图像。

在本发明的一些实施例中，基于前述方案，所述第一处理单元包括：模长计算单元，用于根据所述图像梯度计算所述待处理图像中的各个像素点的梯度模长；第一确定单元，用于基于所述待处理图像中的各个像素点的梯度模长，确定所述目标图像中的各个像素点的梯度值；第二确定单元，用于根据所述目标图像中的各个像素点的梯度值，确定所述目标图像的梯度。

在本发明的一些实施例中，基于前述方案，所述第一确定单元用于：确定所述待处理图像中梯度模长小于模长阈值的第一类像素点和梯度模长大于或等于所述模长阈值的第二类像素点；将所述第一类像素点的梯度值设为0，得到所述第一类像素点更新后的梯度值；将所述第一类像素点更新后的梯度值和所述第二类像素点的梯度值作为所述目标图像中的各个像素点的梯度值。

在本发明的一些实施例中，基于前述方案，所述模长阈值的大小与所述反射重影的强弱程度相关联。

在本发明的一些实施例中，基于前述方案，所述第二处理单元包括：构建单元，用于根据所述目标图像的梯度，以及所述待处理图像和目标变量构建优化函数，并基于所述优化函数构建优化模型，所述优化模型表示在所述优化函数的值达到最小值时，所述目标变量对应的最优解表示所述目标图像；求解单元，用于对所述优化模型进行求解，以得到所述目标变量对应的最优解；生成单元，用于基于所述目标变量对应的最优解，生成所述目标图像。

在本发明的一些实施例中，基于前述方案，所述构建单元用于：计算所述目标图像的梯度的散度，根据所述目标图像的梯度的散度和所述目标变量的拉普拉斯变换项构建第一计算项，并根据所述待处理图像和所述目标变量构建第二计算项；根据所述第一计算项和所述第二计算项，生成所述优化函数。