技术领域
[0001] 本
申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用于处理图像的方法和装置。
背景技术
[0002]
边缘检测和边缘提取是
图像处理和
计算机视觉中的一个研究领域。边缘通常存在于目标、背景和区域之间，因此，边缘是
图像分割和图像匹配的重要特征。边缘检测和边缘提取技术已越趋成熟，基于边缘检测和边缘提取的应用场景也越来越广泛。
发明内容
[0003] 本申请实施例提出了用于处理图像的方法和装置。
[0004] 第一方面，本申请实施例提供了一种用于处理图像的方法，该方法包括：获取待处理图像；对待处理图像进行目标处理操作，得到待处理图像对应的
边缘图像，其中，目标处理操作包括边缘提取；对于边缘图像中的
像素点，根据该像素点所在的至少一个目标图像区域中的像素点的
颜色值，确定该像素点的新颜色值，以及将该像素点的颜色值调整为新颜色值，其中，至少一个目标图像区域中的目标图像区域中的像素点共线。
[0005] 在一些实施例中，根据该像素点所在的至少一个目标图像区域中的像素点的颜色值，确定该像素点的新颜色值，包括：对于至少一个目标图像区域中的目标图像区域，根据该目标图像区域中的像素点的颜色值，确定该目标图像区域对应的颜色值；根据至少一个目标图像区域中的目标图像区域分别对应的颜色值，确定该像素点的新颜色值。
[0006] 在一些实施例中，根据该目标图像区域中的像素点的颜色值，确定该目标图像区域对应的颜色值，包括：根据该目标图像区域中的像素点的颜色值的总和，确定该目标图像区域对应的颜色值。
[0007] 在一些实施例中，根据至少一个目标图像区域中的目标图像区域分别对应的颜色值，确定该像素点的新颜色值，包括：根据至少一个目标图像区域中的、对应的颜色值最大的目标图像区域，确定该像素点的新颜色值。
[0008] 在一些实施例中，根据至少一个目标图像区域中的、对应的颜色值最大的目标图像区域，确定该像素点的新颜色值，包括：确定至少一个目标图像区域中的目标图像区域分别对应的颜色值的总和，得到总颜色值；确定最大的颜色值与总颜色值的商值；根据预设的、与对应的颜色值最大的目标图像区域对应的颜色值区间和商值，确定该像素点的新颜色值。
[0009] 在一些实施例中，根据预设的、与对应的颜色值最大的目标图像区域对应的颜色值区间和商值，确定该像素点的新颜色值，包括：响应于确定对应的颜色值最大的目标图像区域的个数为一，将颜色值区间的长度与一的和确定为目标乘数；将商值的目标次幂确定为目标被乘数；将目标乘数与目标被乘数的乘积与颜色值区间的下限值的和确定为目标颜色值，以及根据目标颜色值确定该像素点的新颜色值。
[0010] 在一些实施例中，根据预设的、与对应的颜色值最大的目标图像区域对应的颜色值区间和商值，确定该像素点的新颜色值，包括：响应于确定对应的颜色值最大的目标图像区域的个数大于一，将颜色值最大的目标图像区域对应的颜色值区间的上限值中的最大值确定为目标上限值，以及将颜色值最大的目标图像区域对应的颜色值区间的下限值中的最小值确定为目标下限值；将目标上限值减去目标下限值的差值与一的和确定为目标乘数；将目标乘数与商值的乘积与目标下限值的和确定为目标颜色值，以及根据目标颜色值确定该像素点的新颜色值。
[0011] 在一些实施例中，根据目标颜色值确定该像素点的新颜色值，包括：将目标颜色值确定为该像素点在
色调饱和度明度HSV颜色模型下的H参数的新参数值；将该像素点在HSV颜色模型下的S参数的新参数值设置为使得该像素点的饱和度最大的参数值；根据该像素点在边缘图像中对应的颜色值，确定该像素点在HSV颜色模型下的V参数的新参数值。
[0012] 在一些实施例中，目标处理操作还包括直方图均衡化；以及对待处理图像进行目标处理操作，得到待处理图像对应的边缘图像，包括：对待处理图像进行边缘提取，得到待处理图像对应的初始边缘图像；对初始边缘图像进行直方图均衡化，得到待处理图像对应的边缘图像。
[0013] 在一些实施例中，目标处理操作还包括锐化处理和/或平滑处理；以及对待处理图像进行目标处理操作，得到待处理图像对应的边缘图像，包括：对待处理图像进行锐化处理和/或平滑处理，得到处理后的待处理图像；对处理后的待处理图像进行边缘提取，得到待处理图像对应的边缘图像。
[0014] 在一些实施例中，根据该像素点在边缘图像中对应的颜色值，确定该像素点在HSV颜色模型下的V参数的新参数值，包括：将该像素点分别在初始边缘图像和待处理图像对应的边缘图像中对应的颜色值中的最大值确定为该像素点在HSV颜色模型下的V参数的新参数值。
[0015] 第二方面，本申请实施例提供了一种用于处理图像的装置，该装置包括：获取单元，被配置成获取待处理图像；图像处理单元，被配置成对待处理图像进行目标处理操作，得到待处理图像对应的边缘图像，其中，目标处理操作包括边缘提取；新颜色值确定单元，被配置成对于边缘图像中的像素点，根据该像素点所在的至少一个目标图像区域中的像素点的颜色值，确定该像素点的新颜色值，以及将该像素点的颜色值调整为新颜色值，其中，至少一个目标图像区域中的目标图像区域中的像素点共线。
[0016] 在一些实施例中，上述新颜色值确定单元进一步被配置成根据该像素点所在的至少一个目标图像区域中的像素点的颜色值，确定该像素点的新颜色值，包括：对于至少一个目标图像区域中的目标图像区域，根据该目标图像区域中的像素点的颜色值，确定该目标图像区域对应的颜色值；根据至少一个目标图像区域中的目标图像区域分别对应的颜色值，确定该像素点的新颜色值。
[0017] 在一些实施例中，上述新颜色值确定单元进一步被配置成根据该目标图像区域中的像素点的颜色值，确定该目标图像区域对应的颜色值，包括：根据该目标图像区域中的像素点的颜色值的总和，确定该目标图像区域对应的颜色值。
[0018] 在一些实施例中，上述新颜色值确定单元进一步被配置成根据至少一个目标图像区域中的目标图像区域分别对应的颜色值，确定该像素点的新颜色值，包括：根据至少一个目标图像区域中的、对应的颜色值最大的目标图像区域，确定该像素点的新颜色值。
[0019] 在一些实施例中，上述新颜色值确定单元进一步被配置成根据至少一个目标图像区域中的、对应的颜色值最大的目标图像区域，确定该像素点的新颜色值，包括：确定至少一个目标图像区域中的目标图像区域分别对应的颜色值的总和，得到总颜色值；确定最大的颜色值与总颜色值的商值；根据预设的、与对应的颜色值最大的目标图像区域对应的颜色值区间和商值，确定该像素点的新颜色值。
[0020] 在一些实施例中，上述新颜色值确定单元进一步被配置成根据预设的、与对应的颜色值最大的目标图像区域对应的颜色值区间和商值，确定该像素点的新颜色值，包括：响应于确定对应的颜色值最大的目标图像区域的个数为一，将颜色值区间的长度与一的和确定为目标乘数；将商值的目标次幂确定为目标被乘数；将目标乘数与目标被乘数的乘积与颜色值区间的下限值的和确定为目标颜色值，以及根据目标颜色值确定该像素点的新颜色值。
[0021] 在一些实施例中，上述新颜色值确定单元进一步被配置成根据预设的、与对应的颜色值最大的目标图像区域对应的颜色值区间和商值，确定该像素点的新颜色值，包括：响应于确定对应的颜色值最大的目标图像区域的个数大于一，将颜色值最大的目标图像区域对应的颜色值区间的上限值中的最大值确定为目标上限值，以及将颜色值最大的目标图像区域对应的颜色值区间的下限值中的最小值确定为目标下限值；将目标上限值减去目标下限值的差值与一的和确定为目标乘数；将目标乘数与商值的乘积与目标下限值的和确定为目标颜色值，以及根据目标颜色值确定该像素点的新颜色值。
[0022] 在一些实施例中，上述新颜色值确定单元进一步被配置成根据目标颜色值确定该像素点的新颜色值，包括：将目标颜色值确定为该像素点在色调饱和度明度HSV颜色模型下的H参数的新参数值；将该像素点在HSV颜色模型下的S参数的新参数值设置为使得该像素点的饱和度最大的参数值；根据该像素点在边缘图像中对应的颜色值，确定该像素点在HSV颜色模型下的V参数的新参数值。
[0023] 在一些实施例中，目标处理操作还包括直方图均衡化；以及上述图像处理单元进一步被配置成对待处理图像进行目标处理操作，得到待处理图像对应的边缘图像，包括：对待处理图像进行边缘提取，得到待处理图像对应的初始边缘图像；对初始边缘图像进行直方图均衡化，得到待处理图像对应的边缘图像。
[0024] 在一些实施例中，目标处理操作还包括锐化处理和/或平滑处理；以及上述图像处理单元进一步被配置成对待处理图像进行目标处理操作，得到待处理图像对应的边缘图像，包括：对待处理图像进行锐化处理和/或平滑处理，得到处理后的待处理图像；对处理后的待处理图像进行边缘提取，得到待处理图像对应的边缘图像。
[0025] 在一些实施例中，上述新颜色值确定单元进一步被配置成根据该像素点在边缘图像中对应的颜色值，确定该像素点在HSV颜色模型下的V参数的新参数值，包括：将该像素点分别在初始边缘图像和待处理图像对应的边缘图像中对应的颜色值中的最大值确定为该像素点在HSV颜色模型下的V参数的新参数值。
[0026] 第三方面，本申请实施例提供了一种
电子设备，该电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。
[0027] 第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有
计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。
[0028] 本申请实施例提供的用于处理图像的方法和装置，通过获取待处理图像；对待处理图像进行目标处理操作，得到待处理图像对应的边缘图像，其中，目标处理操作包括边缘提取；对于边缘图像中的像素点，根据该像素点所在的至少一个目标图像区域中的像素点的颜色值，确定该像素点的新颜色值，以及将该像素点的颜色值调整为新颜色值，其中，至少一个目标图像区域中的目标图像区域中的像素点共线，从而实现了根据边缘图像中的在不同方向上共线的像素点的颜色值，对边缘图像进行颜色更新。
附图说明
[0029] 通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
[0030] 图1是本申请的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；
[0031] 图2是根据本申请的用于处理图像的方法的一个实施例的
流程图；
[0032] 图3是根据本申请实施例的用于处理图像的方法的一个应用场景的示意图；
[0033] 图4是根据本申请的用于处理图像的方法的又一个实施例的流程图；
[0034] 图5是根据本申请的用于处理图像的装置的一个实施例的结构示意图；
[0035] 图6是适于用来实现本申请实施例的电子设备的
计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
[0036] 下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
[0037] 需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
[0038] 图1示出了可以应用本申请的用于处理图像的方法或用于处理图像的装置的实施例的示例性架构100。
[0039] 如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和
服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤
电缆等等。
[0040] 终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种客户端应用。例如，图像处理类应用、摄像类应用、搜索类应用等。
[0041] 终端设备101、102、103可以是
硬件，也可以是
软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是具有显示屏并且支持图像处理和显示的各种电子设备，包括但不限于智能手机、
平板电脑、电子书阅读器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备101、102、103为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模
块(例如用来提供分布式服务的多个软件或
软件模块)，也可以实现成单个软件或软件模块。
在此不做具体限定。
[0042] 服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如为终端设备101、102、103发送的待处理图像进行边缘提取以得到边缘图像的图像处理服务器。图像处理服务器还可以进一步对边缘图像进行颜色调整以得到颜色调整后的边缘图像。
[0043] 需要说明的是，上述待处理图像也可以直接存储在服务器105的本地，服务器105可以直接提取本地所存储的待处理图像并进行处理，此时，可以不存在终端设备101、102、103和网络104。
[0044] 需要说明的是，本申请实施例所提供的用于处理图像的方法一般由服务器105执行，相应地，用于处理图像的装置一般设置于服务器105中。
[0045] 还需要指出的是，终端设备101、102、103中也可以安装有图像处理类应用，终端设备101、102、103也可以基于图像处理类应用对待处理图像进行处理，此时，用于处理图像的方法也可以由终端设备101、102、103执行，相应地，用于处理图像的装置也可以设置于终端设备101、102、103中。此时，示例性系统架构100可以不存在服务器105和网络104。
[0046] 需要说明的是，服务器可以是硬件，也可以是软件。当服务器为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
[0047] 应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
[0048] 继续参考图2，其示出了根据本申请的用于处理图像的方法的一个实施例的流程200。该用于处理图像的方法包括以下步骤：
[0049] 步骤201，获取待处理图像。
[0050] 在本实施例中，上述执行主体(如图1所示的服务器105)可以利用有线或无线连接方式从远程或本地获取待处理图像。待处理图像可以任意的、各种类型的图像。
[0051] 步骤202，对待处理图像进行目标处理操作，得到待处理图像对应的边缘图像。
[0052] 在本实施例中，目标处理操作可以指能够对待处理图像进行处理的各种操作。例如，目标处理操作可以包括边缘提取。又例如，目标操作可以还可以包括对图像的尺寸进行调整。边缘图像可以是由图像的边缘构成的图像。边缘是图像属性区域与另一个属性区域的交界处，是区域属性发生突变的地方。
[0053] 边缘提取
算法是目前广泛研究和应用的公知技术。常用的边缘提取算法如微分法、拟合法、基于多尺度特性的
小波变换等，在此不再赘述。实践中，根据具体的应用场景和应用需求，可以对待处理图像可以进行一些预处理和/或后处理，使得得到的边缘图像符合实际的应用需求。
[0054] 在本实施例的一些可选的实现方式中，目标处理操作还可以包括直方图均衡化。此时，可以先对待处理图像进行边缘提取，以得到待处理图像对应的初始边缘图像，然后对得到的初始边缘图像进行直方图均衡化，以得到待处理图像对应的边缘图像。
[0055] 其中，直方图均衡化是一种利用图像直方图对
对比度进行调整的方法。直方图均衡化可以增加图像的全局对比度。直方图均衡化是目前广泛研究和应用的公知技术，在此不再赘述。
[0056] 在本实施例的一些可选的实现方式中，目标处理操作还包括锐化处理和/或平滑处理。此时，可以先对待处理图像进行锐化处理和/或平滑处理，以得到处理后的待处理图像，然后可以对处理后的待处理图像进行边缘提取，以得到待处理图像对应的边缘图像。
[0057] 其中，锐化处理可以使图像变得清晰，突出图像中的边缘和轮廓。平滑处理可以消除图像的噪音。对图像的锐化处理和平滑处理是目前广泛研究和应用的公知技术，在此不再赘述。
[0058] 应当可以理解，根据实际的应用需求，可以选取不同的目标处理操作组合使用。上述的一些实现方式也可以进一步结合，例如可以先对待处理图像进行锐化处理和/或平滑处理，以得到处理后的待处理图像。然后对处理后的待处理图像进行边缘提取，以得到初始边缘图像，然后对初始边缘图像进行直方图均衡化，以得到待处理图像对应的边缘图像。
[0059] 步骤203，对于边缘图像中的像素点，根据该像素点所在的至少一个目标图像区域中的像素点的颜色值，确定该像素点的新颜色值，以及将该像素点的颜色值调整为新颜色值。
[0060] 在本实施例中，至少一个目标图像区域中的每个目标图像区域中的像素点共线。即对于任一目标图像区域，该目标图像区域中的所有像素点共线。其中，目标图像区域的个数和
位置可以由技术人员预先
指定。目标图像区域中包含的像素点的个数也可以由技术人员预先指定。各个目标图像区域中包含的像素点的个数可以相同，也可以不同。
[0061] 对于边缘图像中的每个像素点，可以采用各种方法根据该像素点所在的一个或大于一个的目标图像区域中的像素点的颜色值，调整该像素点的颜色值，从而实现对边缘的颜色的调整。
[0062] 可选地，可以先分别计算各个目标图像区域中的像素点的颜色值的平均值和标准差。然后计算各个目标图像区域分别对应的平均值的加权平均和标准差的加权平均。之后，可以计算得到的各个平均值的加权平均和各个标准差的加权平均的和作为该像素点的新颜色值。
[0063] 在本实施例的一些可选的实现方式中，对于边缘图像中的每个像素点，可以通过如下步骤确定该像素点的新颜色值：
[0064] 步骤一，对于至少一个目标图像区域中的目标图像区域，根据该目标图像区域中的像素点的颜色值，确定该目标图像区域对应的颜色值。
[0065] 在本步骤中，可以利用各种方法先计算各个目标图像区域分别对应的颜色值。例如，对于任一目标图像区域，可以计算该目标图像区域中的所有像素点的加权平均作为该目标图像区域对应的颜色值。
[0066] 在本实施例的一些可选的实现方式中，对于任一目标图像区域，可以根据该目标图像区域中的像素点的颜色值的总和，确定该目标图像区域对应的颜色值。例如，可以直接将得到的总和作为该目标图像区域对应的颜色值，也可以对得到的总和进行
变形或调整(如对得到的总和乘上预设的调节值等)后所得到的数值作为该目标图像区域对应的颜色值。
[0067] 步骤二，根据至少一个目标图像区域中的目标图像区域分别对应的颜色值，确定该像素点的新颜色值。
[0068] 在本步骤中，确定像素点的新颜色值的方法可以有多种。例如，可以计算该像素点所在的各个目标图像区域分别对应的颜色值中的最大值和最小值的差值作为该像素点的新颜色值。
[0069] 在本实施例的一些可选的实现方式中，可以根据至少一个目标图像区域中的、对应的颜色值最大的目标图像区域，确定该像素点的新颜色值。例如，可以将最大的颜色值直接作为该像素点的新颜色值。又例如，可以预先针对每个目标图像区域设置对应的预设颜色值，此时，可以将对应的颜色值最大目标图像区域所对应的预设颜色值作为该像素点的新颜色值。
[0070] 继续参见图3，图3是根据本实施例的用于处理图像的方法的应用场景的一个示意图。在图3的应用场景中，可以先获取待处理图像301，并对待处理图像301进行边缘提取，得到边缘图像302。然后可以对边缘图像302中的各个像素点进行处理。下面以边缘图像302中的一个像素点作为示例进行说明。
[0071] 如图中所示，边缘图像302中的一像素点，编号为5。如图中编号303所示，其示出了该像素点周围的编号分别为1、2、3、4、6、7、8、9的八个像素点。该像素点所在的两个图像区域分别是图像区域3031和图像区域3032。其中，图像区域3031中包含共线的编号分别为4、5和6的三个像素点，图像区域3032中包含共线的编号分别为2、5和8的三个像素点。在这里，设置图像区域3031中的像素点的共线方向为横向，图像区域3032中的像素点的共线方向为纵向。
[0072] 之后，根据图像区域3031和图像区域3032中的像素点的颜色值(如图中编号304所示)，分别计算图像区域3031和图像区域3032中的像素点的颜色值的总和。具体如图中编号305所示，图像区域3031对应横向，且图像区域3031中的像素点的颜色值的总和为580。图像区域3032对应纵向，且图像区域3032中的像素点的颜色值的总和为520。由于图像区域3031对应的总和大于图像区域3032对应的总和，因此，可以将预设的图像区域3031对应的颜色值作为该像素点的新颜色值。具体地，如图中编号306所示。可以预设横向和纵向分别对应的颜色值，由于图像区域3031对应横向，因此，预设的图像区域3031对应的颜色值为220，所以该像素点的新颜色值即为220。
[0073] 按照上述的方法，依次确定边缘图像302中的各个像素点的新颜色值并调整，从而可以得到颜色调整后的边缘图像307。
[0074] 本申请的上述实施例提供的方法通过对待处理图像先进行边缘提取以得到对应的边缘图像，然后根据边缘图中的各个像素点在不同方向上共线的像素点的颜色值，分别确定各个像素点的新颜色值并调整，在实现对待处理图像的有效处理的同时，提升了颜色调整方式的灵活性。
[0075] 进一步参考图4，其示出了用于处理图像的方法的又一个实施例的流程400。该用于处理图像的方法的流程400，包括以下步骤：
[0076] 步骤401，获取待处理图像。
[0077] 步骤402，对待处理图像进行边缘提取，得到待处理图像对应的边缘图像。
[0078] 步骤403，对于至少一个目标图像区域中的目标图像区域，将该目标图像区域中的像素点的颜色值的总和确定为该目标图像区域对应的颜色值。
[0079] 上述步骤401、402和403的具体的执行过程可参考图2对应实施例中的步骤201、202和203的相关说明，在此不再赘述。
[0080] 步骤404，确定至少一个目标图像区域中的目标图像区域分别对应的颜色值的总和，得到总颜色值。
[0081] 在本步骤中，可以将上述步骤403所得到的各个目标图像区域分别对应的颜色值的总和确定为总颜色值。
[0082] 步骤405，确定最大的颜色值与总颜色值的商值。
[0083] 步骤406，根据预设的、与对应的颜色值最大的目标图像区域对应的颜色值区间和商值，确定该像素点的新颜色值。
[0084] 在本步骤中，针对每个目标图像区域，可以预先设置对应的颜色值区间。应当可以理解，对于不同的像素点通常具有不同的目标图像区域。实践中，可以根据目标图像区域中的像素点的共线方向作为分类指标，从而将各个目标图像区域进行分类。之后，可以将同一类别的目标图像区域设置一个对应的颜色值区间。
[0085] 在确定出最大的颜色值后，可以利用多种方法根据对应的颜色值最大的目标图像区域所对应的颜色值区间和上述商值，以确定该像素点的新颜色值。
[0086] 可选地，可以将对应的颜色值最大的目标图像区域所对应的颜色值区间的长度与商值的乘积确定为该像素点的新颜色值。
[0087] 对于边缘图像中的像素点，可以根据该像素点所在的各个目标图像区域分别对应的颜色值的最大值的个数是否为一个来区分处理。
[0088] 在本实施例的一些可选的实现方式中，响应于确定对应的颜色值最大的目标图像区域的个数为一，可以将颜色值区间的长度与一的和确定为目标乘数，然后可以将商值的目标次幂确定为目标被乘数。之后，可以将目标乘数与目标被乘数的乘积与颜色值区间的下限值的和确定为目标颜色值，以及根据目标颜色值确定该像素点的新颜色值。其中，目标次幂可以是预先指定的幂值。
[0089] 在本实施例的一些可选的实现方式中，响应于确定对应的颜色值最大的目标图像区域的个数大于一，可以将颜色值最大的目标图像区域对应的颜色值区间的上限值中的最大值确定为目标上限值，以及将颜色值最大的目标图像区域对应的颜色值区间的下限值中的最小值确定为目标下限值。之后，可以将目标上限值减去目标下限值的差值与一的和确定为目标乘数，以及将目标乘数与商值的乘积与目标下限值的和确定为目标颜色值，以及根据目标颜色值确定该像素点的新颜色值。
[0090] 其中，在上述确定出目标颜色值之后，进一步可以根据多种方式来确定该像素点的新颜色值。例如，可以将目标颜色值就作为该像素点的新颜色值。
[0091] 在本实施例的一些可选的实现方式中，可以将目标颜色值确定为该像素点在色调饱和度明度HSV颜色模型下的H参数的新参数值，然后将该像素点在HSV颜色模型下的S参数的新参数值设置为使得该像素点的饱和度最大的参数值，然后根据该像素点在边缘图像中对应的颜色值，确定该像素点在HSV颜色模型下的V参数的新参数值。
[0092] 其中，HSV(Hue，Saturation，Value)颜色模型包括三个参数：H参数、S参数和V参数。其中，H参数可以表示图像的色调(Hue)。S参数可以表示图像的饱和度(Saturation)，V参数可以表示图像的明度(Value)。各个参数的取值方式和取值范围可以由技术人员根据实际应用需求来设置。
[0093] 其中，上述根据该像素点在边缘图像中对应的颜色值，可以利用多种方法确定该像素点在HSV颜色模型下的V参数的新参数值。例如，可以将该像素点在边缘图像中对应的颜色值直接作为该像素点在HSV颜色模型下的V参数的新参数值。
[0094] 在本实施例的一些可选的实现方式中，在对待处理图像进行处理的过程中，若对边缘提取后得到的初始边缘图像进一步进行了直方图均衡化处理，并将直方图均衡化后的初始边缘图像确定为待处理图像对应的边缘图像时，可以选取该像素点分别在初始边缘图像和待处理图像对应的边缘图像中的颜色值中的最大值确定为该像素点在HSV颜色模型下的V参数的新参数值。
[0095] 上述一些实现方式对边缘图像中的像素点的新颜色值的确定方式是在HSV颜色模型下确定对边缘图像的颜色调整，从而使得颜色调整后的边缘图像是彩色的，有助于提升颜色调整后的边缘图像的色彩丰富性。
[0096] 从图4中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的用于处理图像的方法的流程400通过确定最大的颜色值与颜色值的总和的商值，以及根据所确定的商值和预设的与最大的颜色值对应的目标图像区域对应的颜色值区间，以确定边缘图像中的像素点的新颜色值，从而使得对应的具有最大颜色值的目标图像区域相同的像素点可以具有不同的颜色值，从而进一步有助于提升颜色调整后的边缘图像中的颜色的丰富性。
[0097] 进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供了用于处理图像的装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。
[0098] 如图5所示，本实施例提供的用于处理图像的装置500包括获取单元501、图像处理单元502和新颜色值确定单元503。其中，获取单元501被配置成获取待处理图像；图像处理单元502被配置成对待处理图像进行目标处理操作，得到待处理图像对应的边缘图像，其中，目标处理操作包括边缘提取；新颜色值确定单元503被配置成对于边缘图像中的像素点，根据该像素点所在的至少一个目标图像区域中的像素点的颜色值，确定该像素点的新颜色值，以及将该像素点的颜色值调整为新颜色值，其中，至少一个目标图像区域中的目标图像区域中的像素点共线。
[0099] 在本实施例中，用于处理图像的装置500中：获取单元501、图像处理单元502和新颜色值确定单元503的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图2对应实施例中的步骤201、步骤202和步骤203的相关说明，在此不再赘述。
[0100] 在本实施例的一些可选的实现方式中，上述新颜色值确定单元503进一步被配置成根据该像素点所在的至少一个目标图像区域中的像素点的颜色值，确定该像素点的新颜色值，包括：对于至少一个目标图像区域中的目标图像区域，根据该目标图像区域中的像素点的颜色值，确定该目标图像区域对应的颜色值；根据至少一个目标图像区域中的目标图像区域分别对应的颜色值，确定该像素点的新颜色值。
[0101] 在本实施例的一些可选的实现方式中，上述新颜色值确定单元503进一步被配置成根据该目标图像区域中的像素点的颜色值，确定该目标图像区域对应的颜色值，包括：根据该目标图像区域中的像素点的颜色值的总和，确定该目标图像区域对应的颜色值。
[0102] 在本实施例的一些可选的实现方式中，上述新颜色值确定单元503进一步被配置成根据至少一个目标图像区域中的目标图像区域分别对应的颜色值，确定该像素点的新颜色值，包括：根据至少一个目标图像区域中的、对应的颜色值最大的目标图像区域，确定该像素点的新颜色值。
[0103] 在本实施例的一些可选的实现方式中，上述新颜色值确定单元503进一步被配置成根据至少一个目标图像区域中的、对应的颜色值最大的目标图像区域，确定该像素点的新颜色值，包括：确定至少一个目标图像区域中的目标图像区域分别对应的颜色值的总和，得到总颜色值；确定最大的颜色值与总颜色值的商值；根据预设的、与对应的颜色值最大的目标图像区域对应的颜色值区间和商值，确定该像素点的新颜色值。
[0104] 在本实施例的一些可选的实现方式中，上述新颜色值确定单元503进一步被配置成根据预设的、与对应的颜色值最大的目标图像区域对应的颜色值区间和商值，确定该像素点的新颜色值，包括：响应于确定对应的颜色值最大的目标图像区域的个数为一，将颜色值区间的长度与一的和确定为目标乘数；将商值的目标次幂确定为目标被乘数；将目标乘数与目标被乘数的乘积与颜色值区间的下限值的和确定为目标颜色值，以及根据目标颜色值确定该像素点的新颜色值。
[0105] 在本实施例的一些可选的实现方式中，上述新颜色值确定单元503进一步被配置成根据预设的、与对应的颜色值最大的目标图像区域对应的颜色值区间和商值，确定该像素点的新颜色值，包括：响应于确定对应的颜色值最大的目标图像区域的个数大于一，将颜色值最大的目标图像区域对应的颜色值区间的上限值中的最大值确定为目标上限值，以及将颜色值最大的目标图像区域对应的颜色值区间的下限值中的最小值确定为目标下限值；将目标上限值减去目标下限值的差值与一的和确定为目标乘数；将目标乘数与商值的乘积与目标下限值的和确定为目标颜色值，以及根据目标颜色值确定该像素点的新颜色值。
[0106] 在本实施例的一些可选的实现方式中，上述新颜色值确定单元503进一步被配置成根据目标颜色值确定该像素点的新颜色值，包括：将目标颜色值确定为该像素点在色调饱和度明度HSV颜色模型下的H参数的新参数值；将该像素点在HSV颜色模型下的S参数的新参数值设置为使得该像素点的饱和度最大的参数值；根据该像素点在边缘图像中对应的颜色值，确定该像素点在HSV颜色模型下的V参数的新参数值。
[0107] 在本实施例的一些可选的实现方式中，目标处理操作还包括直方图均衡化；以及上述图像处理单元502进一步被配置成对待处理图像进行目标处理操作，得到待处理图像对应的边缘图像，包括：对待处理图像进行边缘提取，得到待处理图像对应的初始边缘图像；对初始边缘图像进行直方图均衡化，得到待处理图像对应的边缘图像。
[0108] 在本实施例的一些可选的实现方式中，目标处理操作还包括锐化处理和/或平滑处理；以及上述图像处理单元502进一步被配置成对待处理图像进行目标处理操作，得到待处理图像对应的边缘图像，包括：对待处理图像进行锐化处理和/或平滑处理，得到处理后的待处理图像；对处理后的待处理图像进行边缘提取，得到待处理图像对应的边缘图像。
[0109] 在本实施例的一些可选的实现方式中，上述新颜色值确定单元503进一步被配置成根据该像素点在边缘图像中对应的颜色值，确定该像素点在HSV颜色模型下的V参数的新参数值，包括：将该像素点分别在初始边缘图像和待处理图像对应的边缘图像中对应的颜色值中的最大值确定为该像素点在HSV颜色模型下的V参数的新参数值。
[0110] 本申请的上述实施例提供的装置，通过获取单元获取待处理图像；图像处理单元对待处理图像进行目标处理操作，得到待处理图像对应的边缘图像，其中，目标处理操作包括边缘提取；新颜色值确定单元对于边缘图像中的像素点，根据该像素点所在的至少一个目标图像区域中的像素点的颜色值，确定该像素点的新颜色值，以及将该像素点的颜色值调整为新颜色值，其中，至少一个目标图像区域中的目标图像区域中的像素点共线，从而实现了根据边缘图像中的在不同方向上共线的像素点的颜色值，对边缘图像进行颜色更新。
[0111] 下面参考图6，其示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统600的结构示意图。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
[0112] 如图6所示，计算机系统600包括中央处理单元(CPU)601，其可以根据存储在只读
存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机
访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。CPU 601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)
接口605也连接至总线604。
[0113] 以下部件连接至I/O接口605：包括
键盘、
鼠标等的输入部分606；包括诸如
阴极射线管(CRT)、
液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括
硬盘等的存储部分608；以及包括诸如LAN卡、
调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。
驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、
半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。
[0114] 特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)601执行时，执行本申请的方法中限定的上述功能。
[0115] 需要说明的是，本申请的计算机可读介质可以是计算机可读
信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个
导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、
只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、
光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
[0116] 附图中的流程图和
框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
[0117] 描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器，包括获取单元、图像处理单元和新颜色值确定单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，获取单元还可以被描述为“获取待处理图像的单元”。
[0118] 作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取待处理图像；对待处理图像进行目标处理操作，得到待处理图像对应的边缘图像，其中，目标处理操作包括边缘提取；对于边缘图像中的像素点，根据该像素点所在的至少一个目标图像区域中的像素点的颜色值，确定该像素点的新颜色值，以及将该像素点的颜色值调整为新颜色值，其中，至少一个目标图像区域中的目标图像区域中的像素点共线。
[0119] 以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
