具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同的对象，而不是用于描述特定顺序。本申请实施例的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

本申请实施例公开了一种图像处理方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质，能够提高图像的虚化效果。

下面将结合具体实施例对本申请技术方案进行详细说明。

为了更加清楚地说明本申请实施例公开的一种图像处理方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质，首先介绍一种适用于该图像处理方法的应用场景。该图像处理方法可以应用于各种电子设备，包括但不限于：手机、平板电脑等便携式电子设备，智能手表、智能眼镜等可穿戴设备以及台式电脑、电视等电子设备。

如图1a所示，图1a是本申请实施例公开的一种拍摄系统的结构示意图。电子设备100可以包括拍摄系统200，拍摄系统200可以包括但不限于图像采集装置2001、图像处理装置2002、虚化处理装置2003、噪声叠加装置2004和图像存储装置2005。其中，图像采集装置2001可以包括但不限于摄像头、影像感应晶片等，用于采集图像信息；图像处理装置2002可以包括但不限于图像信号处理器(ISP，Image Signal Processing)、协处理器(Coprocessor Chip，CC)等，用于对采集的图像信息进行黑电平坏点校正、镜头畸变校正和缩放等图像处理操作；虚化处理装置2003可以用于对采集到图像进行虚化处理，得到虚化图像；噪声叠加装置2004可以包括但不限于噪声估计单元2004a、噪声平衡单元2004b和噪声叠加单元2004c，用于在虚化图像上叠加噪声；图像存储装置2005包括但不限于相册、存储器等，用于存储处理后的图像信息。

在一种实施例中，图像采集装置2001可以采集图像信息(包括RAW格式的原始图像)，并将采集到的图像信息发送至图像处理装置2002进行黑电平坏点校正、镜头畸变校正和缩放等图像处理操作，以得到处理后的图像(包括YUV格式、RGB格式的图像)，并将处理后的图像发送至虚化处理装置2003执行虚化处理(包括但不限于人像虚化处理、生成深度信息、图像分割和背景虚化处理等)，以得到虚化图像并将虚化图像存储至图像存储装置2005。

其中，经过虚化处理得到的虚化图像可以使得图像的前景区域更加清晰，且背景区域呈现渐变过渡的虚化效果，从而可以在手机、平板电脑等电子设备上模拟出专业相机的拍摄效果。但是在对图像进行背景虚化的过程中，会将图像的背景区域的噪声抹平，从而导致生成的虚化图像的前景区域和背景区域的噪声水平不一致，进而导致虚化图像缺乏虚化质感。

请参阅图1b，图1b是本申请实施例公开的一种用于说明前景区域和背景区域的示意图。图像的前景区域可以是指图像中位于主体前面或靠近前沿的人或物在第一图像中所对应的区域，对应的，第一图像中除前景区域之外的其他区域为背景区域。在图1b所示的人物肖像图像中，人物肖像区域就是前景区域300。对应的，图像中除前景区域300之外的其他区域为背景区域400。

实施本申请实施例提供的图像处理方法，噪声估计单元2004a可以在第一图像(即图像采集装置2001采集的原始图像)的前景区域中确定出噪声评估区域，并确定该噪声评估区域对应的第一噪声参数，该第一噪声参数用于表征该噪声估计区域的噪声水平；进而噪声平衡单元2004b可以对第一噪声参数进行调整，以得到能够更加准确地表征该噪声评估区域的噪声水平的第二噪声参数；进而噪声叠加单元2004c可以根据第二噪声参数在第一虚化图像的背景区域叠加噪声，以得到背景区域的噪声水平和前景区域一致的第二虚化图像，然后将第二虚化图像存储至图像存储装置2005。

可见，通过本申请实施例公开的方法，可以基于第一图像的前景区域的噪声水平，在第一图像对应的第一虚化图像的背景区域中叠加同等强度的噪声，从而使得处理后的第二虚化图像的前景区域和背景区域的噪声一致，进而提高了图像的虚化效果。

请参阅图2，图2是本申请实施例公开的一种图像处理方法的流程示意图，该图像处理方法可以应用于上述的电子设备，或者其他执行主体，在此不作限定。该图像处理方法可以包括以下步骤：

202、在第一图像的前景区域中确定出噪声估计区域。

本申请实施例中，第一图像可以是电子设备的图像采集装置(例如，摄像头)采集到未经过处理的原始图像(例如，RAW格式的图像)，或者其他电子设备发送的未经过处理的原始图像，又或者是电子设备从互联网上下载的未经过处理的原始图像，在另一些实施例中，第一图像也可以是通过图像处理器(例如：ISP、CC等)处理得到的图像(例如：YUV格式、RGB格式的图像)，在此不作限定。其中，第一图像的前景区域可以是指第一图像中位于主体前面或靠近前沿的人或物在第一图像中所对应的区域，例如：在人物肖像图像中，人物肖像就是前景区域。对应的，第一图像中除前景区域之外的其他区域为背景区域。

可以理解的是，当拍摄第一图像的拍摄装置的焦点聚焦在图像的前景区域时，第一图像的前景区域也可以称为焦内区域，即拍摄第一图像的摄像装置的焦点能够聚焦到的平面区域。例如，在人物肖像图像中，摄像头的焦点聚焦在人物肖像上，所以人物肖像对应的区域即是焦内区域。同理的，第一图像中除焦内区域之外的其他区域为焦外区域。本申请实施例以前景区域和背景区域进行说明，不应对本申请实施例构成限定。

本申请实施例中，为了方便后续对第一图像的前景区域的噪声水平进行估计，可以从第一图像的前景区域中确定出噪声评估区域，进而后续可以通过噪声评估区域的噪声水平来表示第一图像的前景区域的噪声水平。其中，噪声水平指的是图像噪声的强度，图像噪声是指存在于图像数据中那些不必要的或多余的干扰信息。

可选的，噪声评估区域可以是前景区域中一个矩形区域，或者是圆形区域，在此不作限定。在一种实施例中，电子设备可以获取第一图像的对焦点坐标，以及噪声评估区域的目标尺寸(包括长和宽信息，或者半径信息等)，进而电子设备可以以第一图像的对焦点坐标为中心，在第一图像的前景区域中划分出一个目标尺寸的噪声评估区域。例如，以第一图像的对焦点坐标为中心，在第一图像的前景区域中划分出一个长为1cm，宽为0.5cm的噪声评估区域，在此不作限定。

204、确定噪声估计区域对应的第一噪声参数，第一噪声参数用于表征噪声估计区域的噪声水平。

本申请实施例中，电子设备可以通过第一噪声参数来表征噪声评估区域的噪声水平。第一噪声参数可以包括但不限于噪声标准差、噪声方差等可以反映图像噪声在噪声评估区域中的分布情况的参数。

在一种实施例中，电子设备可以在第一图像中裁剪出噪声评估区域，进而对噪声评估区域进行滤波处理(包括但不限于拉普拉斯(Laplacian)滤波处理、均值滤波处理)，以得滤波结果，进而可以根据滤波结果确定出噪声估计区域对应的噪声标准差。

206、根据第一噪声参数在第一虚化图像的背景区域叠加噪声，以得到第二虚化图像，第一虚化图像为对第一图像的背景区域进行虚化处理得到的图像。

本申请实施例中，第一虚化图像可以是对第一图像的背景区域进行虚化处理得到的图像。如上所述，电子设备在对第一图像进行背景虚化处理时，会将图像的背景区域的噪声抹平，从而导致生成的虚化图像的前景区域和背景区域的噪声水平不一致，进而导致虚化图像缺乏虚化质感。

对此可选的，电子设备可以获取第一虚化图像和第一虚化图像的景深信息，并根据第一虚化图像的景深信息确定出第一虚化图像的背景区域；进而电子设备可以根据第一噪声参数，在第一虚化图像的背景区域叠加与前景区域相同噪声强度的噪声，以使得背景区域的噪声水平和前景区域的噪声水平一致，从而得到虚化质感更好的第二虚化图像。

实施上述各实施例公开的方法，电子设备可以在第一图像的前景区域中确定出噪声估计区域，并确定该噪声估计区域的噪声水平，即第一噪声参数；进而可以根据该第一噪声参数在第一虚化图像的背景区域叠加噪声，以得到第二虚化图像，其中第一虚化图像为对第一图像的背景区域进行虚化处理得到的图像。实施本申请实施例公开的方法，可以基于第一图像的前景区域的噪声水平，在第一图像对应的第一虚化图像的背景区域中叠加同等强度的噪声，从而使得处理后的第二虚化图像的前景区域和背景区域的噪声一致，进而提高了图像的虚化效果。

请参阅图3，图3是本申请实施例公开的另一种图像处理方法的流程示意图，该图像处理方法可以应用于上述的电子设备，或者其他执行主体，在此不作限定。该图像处理方法可以包括以下步骤：

302、在第一图像的前景区域中确定出噪声估计区域。

304、对噪声估计区域进行滤波处理，以得到第一滤波结果。

本申请实施例中，电子设备可以通过各种图像滤波方法对噪声评估区域进行滤波处理。滤波方法包括但不限于：拉普拉斯滤波、均值滤波、中值滤波和高斯滤波等，在此不作限定。

在一种实施例中，电子设备可以从缓存中获取第一滤波算子和第二滤波算子，也可以实时生成第一滤波算子和第二滤波算子，在此不作限定。滤波算子是可以对图像数据进行滤波函数处理的运算符，用于执行包括求幂次，开方、微分等运算。可选的，第一滤波算子和第二滤波算子可以包括拉普拉斯算子，拉普拉斯算子是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子，电子设备可以通过拉普拉斯算子对噪声估计区域进行滤波处理，以得到滤波结果。

请参阅图4a，图4a是本申请实施例公开的一种用于说明滤波过程的示意图。可选的，电子设备可以计算第一滤波算子L1和第二滤波算子L2的差作为第三滤波算子N；进而电子设备可以对第三滤波算子N和噪声估计区域进行卷积计算，以得到第一滤波结果。

可选的，电子设备可以根据第三滤波算子N、噪声估计区域以及以下公式1进行卷积计算，以得到第一滤波结果，即：

I_laplacian＝I_src*N

其中，I_laplacian表示第一滤波结果，I_src表示第一图像中的噪声估计区域，N表示第三滤波算子。

相比较于相关技术中，通过两个滤波算子分别对噪声估计区域进行一次滤波处理，得到两个滤波结果，然后再将两个滤波结果做差以得到第一滤波结果。实施上述方法，电子设备可以先对两个滤波算子进行做差得到第三滤波算子，再根据第三滤波算子对噪声评估区域进行滤波处理得到第一滤波结果，即通过上述方法相比较于相关技术需要进行多次滤波处理，可以只进行一次滤波处理，从而减少电子设备的计算量。

306、确定噪声估计区域中的边缘区域，并根据边缘区域占噪声评估区域的第一比例调整第一滤波结果，以得到第二滤波结果。

在实践中发现，电子设备在从第一图像的前景区域中裁剪出噪声估计区域时，难免会由于裁剪不精准或者其他原因，导致噪声评估区域的边缘区域包括背景区域或者强边缘的情况。对此可选的，电子设备可以确定出噪声评估区域中的边缘区域，并根据边缘区域占噪声评估区域的第一比例调整第一滤波结果，以得到降低边缘区域的对滤波结果的影响，从而得到更加准确的第二滤波结果。

在一种实施例中，电子设备可以先对噪声评估区域进行高斯模糊平滑处理(可选的，可以是进行3*3，或4*4等尺寸的高斯模糊平滑处理，在此不作限定)，进而根据第一检测阈值和第二检测阈值，通过边缘检测算法(包括但不限于canny边缘检测算法)确定出噪声估计区域中的边缘区域。其中，第一检测阈值大于第二检测阈值。

可选的，第一检测阈值可以通过最佳阈值分割法确定，第二检测阈值可以是第一检测阈值的一半。最佳阈值分割法是利用图像中要提取的目标与背景在灰度上的差异，通过设置阈值来把像素级分成若干类，从而实现目标与背景的分离的方法。本申请实施例中，要提取的目标为噪声评估区域的边缘区域，而背景即为噪声评估区域中除边缘区域外的其他区域。

实施上述方法，可以通过边缘检测算法准确、快速地提取出噪声评估区域中的边缘区域，实施方式简单，从而减低了该图像处理方法的实施难度。

在一种实施例中，电子设备在确定出噪声估计区域中的边缘区域之后，可以根据边缘区域占噪声评估区域的第一比例确定出第一差值，该第一差值可以和第一比例呈正相关关系(包括但不限于正比例关系)。进而电子设备可以将第一滤波结果减少第一差值，以降低第一滤波结果中边缘区域的权重，从而可以降低边缘区域对第一滤波结果的影响，进而得到更加准确的第二滤波结果。

可以理解的是，边缘区域占噪声评估区域的第一比例越大时，说明边缘区域对第一滤波结果的影响越大，对此可以将第一滤波结果减少更大的第一差值，反之第一比例越小，则将第一滤波结果减去较小的第一差值，从而得到更加准确的第二滤波结果。

实施上述方法，可以根据边缘区域占噪声评估区域的第一比例确定出第一差值，进而将第一滤波结果减少第一差值，以降低第一滤波结果中边缘区域的权重，从而可以降低边缘区域对第一滤波结果的影响，进而得到更加准确的第二滤波结果。

在另一种实施例中，电子设备在确定出噪声估计区域中的边缘区域之后，可以将边缘区域占噪声评估区域的第一比例转换为第一整数，其中，第一整数为第一比例的第一倍数；其中，第一倍数包括整数倍。

可以理解的是，边缘区域通常是小于噪声评估区域的，所以边缘区域占噪声评估区域的第一比例是小于1的非整数，例如0.1、0.2等，在此不作限定。对此，电子设备可以将第一比例乘以第一倍数，以将第一比例转换为第一整数。

举例来说，假设第一比例是0.1，则可以将第一比例乘以50或者除以0.02，以将0.1转换为整数5。

进而电子设备可以将第一滤波结果除以第一整数，以降低第一滤波结果中边缘区域的权重，从而可以降低边缘区域对第一滤波结果的影响，进而得到更加准确的第二滤波结果。

实施上述方法，电子设备可以将边缘区域占噪声评估区域的第一比例转换为第一整数，并将第一滤波结果除以第一整数，以降低第一滤波结果中边缘区域的权重，从而可以降低边缘区域对第一滤波结果的影响，进而得到更加准确的第二滤波结果。

308、根据第二滤波结果确定噪声估计区域对应的第一噪声参数，第一噪声参数用于表征噪声估计区域的噪声水平。

本申请实施例中，电子设备在确定出更加准确的第二滤波结果之后，可以根据第二滤波结果对噪声估计区域的噪声水平进行评估，以得到第一噪声参数。

在一种实施例中，电子设备可以根据第二滤波结果、噪声估计区域和以下公式2确定出噪声估计区域对应的第一噪声参数，即：

其中，σ表示第一噪声标准差(即第一噪声参数)，H表示噪声评估区域的长，W表示噪声评估区域的宽，I′_laplacian表示第二滤波结果。

实施上述方法，电子设备可以根据第二滤波结果确定出噪声评估区域对应的第一噪声标准差作为第一噪声参数，由于第一噪声标准差可以反映噪声在噪声评估区域中的分布情况，所以可以通过第一噪声标准差来表征噪声估计区域的噪声水平。

可以理解的是，若电子设备对噪声评估区域的裁剪十分精准，噪声评估区域中不存在边缘区域包括背景区域或者强边缘的情况，则可以不用降低第一滤波结果中边缘区域的权重，以降低边缘区域对第一滤波结果的影响。可选的，电子设备在确定噪声评估区域不存在边缘区域包括背景区域或者强边缘的情况时，可以根据第一滤波结果确定噪声估计区域对应的第一噪声参数，从而可以减少了电子设备的计算量。

310、根据第一噪声参数在第一虚化图像的背景区域叠加噪声，以得到第二虚化图像，第一虚化图像为对第一图像的背景区域进行虚化处理得到的图像。

在一种实施例中，电子设备可以根据第一噪声参数，分别生成第一虚化图像的背景区域包括的各个第一像素点对应的随机噪声。

其中，电子设备可以针对第一虚化图像的背景区域中的各一个第一像素点，随机生成一个随机噪声。可选的，该随机噪声可以包括但不限于高斯随机噪声，高斯随机噪声是瞬时值分布为高斯分布的随机噪声。

进而电子设备可以根据各个第一像素点对应的随机噪声，和各个第一像素点对应的噪声权重，生成各个第一像素点对应的目标噪声，并在各个第一像素点叠加其对应的目标噪声，以得到背景区域的噪声水平与前景区域的噪声水平一致的第二虚化图像。

需要说明的是，各个第一像素点都对应有默认的噪声权重，由开发人员默认设定的，在不对第一像素点的噪声权重进行特别指定的情况下，电子设备会以默认的噪声权重作为第一像素点的噪声权重。噪声权重是指各个第一像素点需要叠加的随机噪声的程度。可以理解的，噪声权重越大，则叠加的随机噪声的比例越大，反之越小。

可选的，电子设备可以根据各个第一像素点的坐标信息、各个第一像素点对应的随机噪声、各个第一像素点对应的噪声权重以及以下公式3，在第一虚化图像的背景区域叠加噪声，以得到第二虚化图像，即：

Y′_(i,j)＝Y_(i,j)+noise*weight_(i,j)

其中，Y′_(i,j)表示叠加噪声后的第一像素点，Y_(i,j)表示叠加噪声前的第一像素点，noise表示第一像素点对应的随机噪声，weight_(i,j)表示第一像素点对应的噪声权重。

实施上述方法，电子设备可以根据第一噪声参数，分别生成第一虚化图像的背景区域包括的各个第一像素点对应的随机噪声，然后根据各个第一像素点对应的噪声权重，在各个第一像素点叠加对应的目标噪声，以使得在各个第一像素点上叠加的噪声更加的自然，从而提高了虚化图像的虚化效果。

在一种实施例中，电子设备在根据第一噪声参数，分别生成第一虚化图像的背景区域包括的各个第一像素点对应的随机噪声之前，可以获取第一虚化图像的背景区域包括的各个第一像素点对应的亮度信息，进而根据各个第一像素点对应的亮度信息，确定各个第一像素点对应的噪声权重。

可选的，若第一像素点对应的亮度信息大于第一亮度阈值，即第一像素点处于第一图像中的较亮的区域，则电子设备可以在第一像素点默认对应的噪声权重减少第一权重差值(第一权重差值可以与，第一像素点对应的亮度信息和第一亮度阈值的差值呈正相关关系)得到第二噪声权重，并将第二噪声权重作为该第一像素点调整后的噪声权重。

而若第一像素点对应的亮度信息小于第二亮度阈值，即第一像素点处于第一图像中的较暗的区域，则电子设备可以在第一像素点默认对应的噪声权重增加第二权重差值(第二权重差值可以与，第一像素点对应的亮度信息和第二亮度阈值的差值呈正相关关系)得到第二噪声权重，并将第二噪声权重作为该第一像素点调整后的噪声权重，其中第二亮度阈值小于第一亮度阈值。

可以理解的是，若第一像素点对应的亮度信息处于第一亮度范围内，该第一亮度范围的上限为上述的第一亮度阈值，下限为上述的第二亮度阈值。则电子设备可以直接将第一像素点默认对应的噪声权重，作为该第一像素点调整后的噪声权重。

在另一种实施例中，电子设备可以根据各个第一像素点对应的亮度信息和以下公式4，确定出各个第一像素点对应的噪声权重，即：

其中，weight_(i,j)表示第一像素点对应的噪声权重，y_(i,j)表示第一像素点对应的亮度信息。

实施上述方法，电子设备可以根据背景区域中每个第一像素点对应的亮度信息来生成与该第一像素点匹配的噪声权重，从而使得后续叠加在第一像素点上的噪声更加的自然，从而提高了虚化图像的虚化效果。

在又一种实施例中，电子设备可以事先根据上述的公式4为第一图像的背景区域包括的各个第一像素点分别生成对应的噪声权重，然后将各个第一像素点和各个第一像素点对应的噪声权重记录在表中，并将表存储于电子设备的缓存中，或者云端服务器中。

进而电子设备可以通过查表的方式，获取第一图像的背景区域包括的各个第一像素点对应的噪声权重，从而可以减少电子设备在图像处理过程中的计算量。

在一种实施例中，噪声评估区域对应的第一噪声参数可以包括第一噪声标准差。进而电子设备可以根据第一噪声标准差，分别生成第一虚化图像的背景区域包括的各个第一像素点对应的随机噪声，其中生成的各个随机噪声服从正态分布。

可选的，电子设备可以根据第一噪声标准差、第一均值(本申请实施例以第一均值为0为例进行说明，不应对本申请实施例构成限定)和以下公式5，分别生成第一虚化图像的背景区域包括的各个第一像素点对应的随机噪声，即：

其中，noise表示第一像素点对应的随机噪声，m表示第一均值，σ表示第一噪声标准差，r₁和r₂为[0,1)内的随机数。

实施上述方法，电子设备可以根据第一噪声标准差分别为背景区域中的各个第一像素点生成服从正太分布的高斯随机噪声，使得后续对背景区域进行噪声叠加后，不仅可以使得背景区域的噪声水平和前景区域的噪声水平一致，还可以使得背景区域的处理效果更加的自然，从而可以提高虚化图像的虚化效果。

在另一种实施例中，电子设备可以根据噪声评估区域对应的第一噪声标准差确定第一正态分布，并在第一正态分布中确定第一数值范围；进而电子设备可以在第一数值范围内，分别生成第一虚化图像的背景区域包括的各个第一像素点对应的随机噪声，各个随机噪声服从均为分布。

请参阅图4b，图4b是本申请实施例公开的一种第一正态分布的示意图。可选的，电子设备根据噪声评估区域对应的第一噪声标准差确定第一正态分布(如图4b所示)，进而电子设备可以在第一正态分布中，确定出Z个第一噪声标准差包括的范围作为第一数值范围，Z为正整数。例如，可以确定2个第一噪声标准差(即-2σ到2σ)包括的范围(图4b中的阴影区域)，由于2σ对应的范围已经占第一正态分布包括范围的95％左右，所以电子设备可以在该第一数值范围内分别为背景区域包括的各个第一像素点，生成服从均匀分布的伪随机数作为各个第一像素点的随机噪声。

在另一些实施例中，电子设备也可以在第一正态分布中确定出1个、3个或者5个第一噪声标准差包括的范围作为第一数值范围，在此不作限定。

可选的，电子设备可以根据噪声评估区域对应的第一噪声标准差和以下公式6，分别生成第一虚化图像的背景区域包括的各个第一像素点对应的随机噪声，即：

noise′＝r-2*σ

其中，noise′表示第一像素点对应的随机噪声，σ表示噪声评估区域对应的第一噪声标准差，r为[0,4*σ)内的随机数。

实施上述方法，可以用均匀分布的伪随机数作为背景区域包括的各个第一像素点的随机噪声，而由于计算服从均匀分布的伪随机数的计算量更小，从而可以减少电子设备的计算量。

在实践中发现，在对第一图像进行图像处理操作的过程中，经常会因为色深不够等原因导致第一图像出现断层的情况。对此可选的，电子设备可以在第一图像中确定出断层区域，并根据第一噪声参数在断层区域叠加噪声，以减弱断层区域的断层情况。其中，断层区域为第一图像中出现断层情况的区域。

可选的，电子设备可以根据图像掩膜在第一图像中确定出待处理的断层区域，进而根据第一噪声参数在待处理的断层区域上叠加噪声。

在另一种实施例中，电子设备也可以根据第一噪声参数在整张第一图像上叠加噪声，进而通过蒙版融合的方式消除叠加在第一图像中除断层区域之外的其他区域的噪声。

实施上述方法，可以在第一图像的断层区域上叠加噪声，以减弱断层区域的断层情况。

实施上述各实施例公开的方法，可以基于第一图像的前景区域的噪声水平，在第一图像对应的第一虚化图像的背景区域中叠加同等强度的噪声，从而使得处理后的第二虚化图像的前景区域和背景区域的噪声一致，进而提高了图像的虚化效果；以及，可以先对两个滤波算子进行做差得到第三滤波算子之后，再根据第三滤波算子对噪声评估区域进行滤波处理得到第一滤波结果，即通过上述方法可以只执行一次滤波处理，从而可以减少电子设备的计算量；以及，可以根据边缘区域占噪声评估区域的第一比例确定出第一差值，进而将第一滤波结果减少第一差值，以降低第一滤波结果中边缘区域的权重，从而可以降低边缘区域对第一滤波结果的影响，从而可以得到更加准确的第二滤波结果；以及，可以将边缘区域占噪声评估区域的第一比例转换为第一整数，并将第一滤波结果除以第一整数，以降低第一滤波结果中边缘区域的权重，从而可以降低边缘区域对第一滤波结果的影响，从而可以得到更加准确的第二滤波结果。

请参阅图5，图5是本申请实施例公开的又一种图像处理方法的路程示意图，该图像处理方法可以应用于上述的电子设备，或者其他执行主体，在此不作限定。该图像处理方法可以包括以下步骤：

502、在第一图像的前景区域中确定出噪声估计区域，并确定噪声估计区域对应的第一噪声参数，第一噪声参数用于表征噪声估计区域的噪声水平。

504、获取第一图像的感光度信息，并根据感光度信息调整第一噪声参数，以得到第二噪声参数。

在实践中发现，受到拍摄环境、摄像装置性能等因素的影响，可能导致电子设备确定出的第一噪声参数不准确。对此可选的，电子设备可以获取第一图像的拍摄环境信息(包括但不限于亮度、湿度等)和拍摄装置性能(包括但不限于感光度(即ISO值)、焦距和光圈等)，并根据第一图像的拍摄环境信息和/或拍摄装置性能调整第一噪声参数，以得到第二噪声参数。

其中，感光度信息是衡量第一图像的底片对于光的灵敏程度的信息，所以感光度信息对第一图像的噪声水平影响较大。对此可选的，电子设备可以获取第一图像的感光度信息，并根据第一图像的感光度信息和第一感光度阈值，调整第一噪声参数，以得到第二噪声参数。其中，第一感光度阈值可以大致表征第一图像的感光度处于白天水平(例如：2800以下)和黑夜水平(例如：3000以上)之间的水平，例如：2850、2900或者3000等，具体数值可以由开发人员根据大量的开发经验设定，在此不作限定。

可选的，若第一图像的感光度信息大于第一感光度阈值，则电子设备可以增大第一噪声参数，以得到第二噪声参数；若第一图像的感光度信息等于第一感光度阈值，则电子设备可以不对第一噪声参数进行调整，直接将第一噪声参数作为第二噪声参数；若第一图像的感光度信息小于第一感光度阈值，则电子设备可以降低第一噪声参数，以得到第二噪声参数。

举例来说，若第一图像是白天在户外拍摄的，则第一图像的感光度信息通常较低，所以若第一图像的感光度信息小于第一感光度阈值，则电子设备可以降低第一噪声参数，得到第二噪声参数。若第一图像是夜晚在户外拍摄的，则第一图像的感光度信息通常较高，所以若第一图像的感光度信息大于第一感光度阈值，则电子设备可以提高第一噪声参数，得到第二噪声参数。而若第一图像是白天在室内拍摄的，且第一图像的感光度信息刚好等于第一感光度阈值，则电子设备可以不对第一噪声参数进行调整，直接将第一噪声参数作为第二噪声参数。

在另一种实施例中，电子设备可以获取第一图像的感光度信息，并根据第一图像的感光度信息、第一噪声参数、第一感光度阈值和以下公式7确定出第二噪声参数，即：

其中，σ^′表示第二噪声参数，σ表示第一噪声参数，iso表示第一图像的感光度信息，3000表示第一感光度阈值(可以理解的是，第一感光度阈值还可以是2800、2900等其他数值，公式7以3000为例进行说明，不应对本申请实施例构成限定)。

实施上述方法，电子设备可以根据第一图像的感光度信息对确定出的第一噪声参数进行调整，以对噪声评估区域的第一噪声参数进行全局平衡，从而得到可以更加准确地反映噪声评估区域的噪声水平的第二噪声参数，使得后续在背景区域叠加的噪声的噪声水平可以与前景区域一致，进而提高了图像的虚化效果。

在实践中发现，当第一图像的感光度信息大致等于或者等于第一感光度阈值时，电子设备确定出的第一噪声参数其实是比较准确的。如上所述，电子设备在第一图像的感光度信息等于第一感光度阈值时，是不对第一噪声参数进行调整的。对此可选的，若第一图像的感光度信息大致等于第一感光度阈值时，电子设备可以根据第一噪声参数在第一虚化图像的背景区域叠加噪声，以得到第二虚化图像。

在另一种实施例中，电子设备若检测到第一图像的感光度信息小于第二感光度阈值(第二感光度阈值与上述的第一感光度阈值是不相同的，可选的，第二感光度阈值可以大于第一感光度阈值，具体数值可以由开发人员根据大量的开发数据设定，在此不作限定)，且噪声评估区域的第一噪声参数大于噪声参数阈值(噪声参数阈值可以由开发人员根据大量的开发数据设定，在此不作限定)，则可以根据第一图像的感光度信息调整第一噪声参数，以得到第二噪声参数。

实施上述方法，电子设备可以在检测到第一图像的感光度信息小于第二感光度阈值，且噪声评估区域的第一噪声参数大于噪声参数阈值时，确定第一噪声参数比较不准确，所以电子设备可以对第一噪声参数进行调整，以得到可以更加准确地反映噪声评估区域的噪声水平的第二噪声参数。

506、根据第二噪声参数在第一虚化图像的背景区域叠加噪声，以得到第二虚化图像，第一虚化图像为对第一图像的背景区域进行虚化处理得到的图像。

实施上各实施例公开的方法，可以基于第一图像的前景区域的噪声水平，在第一图像对应的第一虚化图像的背景区域中叠加同等强度的噪声，从而使得处理后的第二虚化图像的前景区域和背景区域的噪声一致，进而提高了图像的虚化效果；此外，可以根据第一图像的感光度信息对确定出的第一噪声参数进行调整，以对噪声评估区域的第一噪声参数进行全局平衡，从而得到可以更加准确地反映噪声评估区域的噪声水平的第二噪声参数，使得后续在背景区域叠加的噪声的噪声水平可以与前景区域一致，进而提高了图像的虚化效果；以及，可以在检测到第一图像的感光度信息小于第二感光度阈值，且噪声评估区域的第一噪声参数大于噪声参数阈值时，确定第一噪声参数比较不准确，所以电子设备可以对第一噪声参数进行调整，以得到可以更加准确地反映噪声评估区域的噪声水平的第二噪声参数。

请参阅图6，图6是本申请实施例公开的一种图像处理装置的结构示意图。该图像处理装置可以应用于上述的电子设备，或者其他执行主体，在此不作限定。该图像处理装置可以包括：第一确定单元601、第二确定单元602和叠加单元603，其中：

第一确定单元601，用于在第一图像的前景区域中确定出噪声估计区域；

第二确定单元602，用于确定噪声估计区域对应的第一噪声参数，第一噪声参数用于表征噪声估计区域的噪声水平；

叠加单元603，用于根据第一噪声参数在第一虚化图像的背景区域叠加噪声，以得到第二虚化图像，第一虚化图像为对第一图像的背景区域进行虚化处理得到的图像。

实施上述的图像处理装置，可以基于第一图像的前景区域的噪声水平，在第一图像对应的第一虚化图像的背景区域中叠加同等强度的噪声，从而使得处理后的第二虚化图像的前景区域和背景区域的噪声一致，进而提高了图像的虚化效果。

请参阅图7，图7是本申请实施例公开的另一种图像处理装置的结构示意图。该图像处理装置可以应用于上述的电子设备，或者其他执行主体，在此不作限定。图7所示的装置可以是由图6所示的装置优化得到的，图7所示的装置中第二确定单元602，还用于对噪声估计区域进行滤波处理，以得到第一滤波结果；以及，确定噪声估计区域中的边缘区域，并根据边缘区域占噪声评估区域的第一比例调整第一滤波结果，以得到第二滤波结果；以及，根据第二滤波结果确定所述噪声估计区域对应的第一噪声参数。

实施上述的图像处理装置，可以通过滤波处理得到噪声评估区域的第一滤波结果，进而可以根据边缘区域占噪声评估区域的第一比例确定出第一差值，进而将第一滤波结果减少第一差值，以降低第一滤波结果中边缘区域的权重，从而可以降低边缘区域对第一滤波结果的影响，从而可以得到更加准确的第二滤波结果。

作为一种可选的实施方式，第二确定单元602，还用于计算第一滤波算子和第二滤波算子的差作为第三滤波算子；以及，对第三滤波算子和噪声估计区域进行卷积计算，以得到第一滤波结果。

实施上述的图像处理装置，可以先对两个滤波算子进行做差得到第三滤波算子，再根据第三滤波算子对噪声评估区域进行滤波处理得到第一滤波结果，即通过上述方法相比较于相关技术需要进行多次滤波处理，可以只进行一次滤波处理，从而减少电子设备的计算量。

作为一种可选的实施方式，第二确定单元602，还用于根据边缘区域占噪声评估区域的第一比例确定第一差值，第一差值和第一比例呈正相关关系；以及，将第一滤波结果减少第一差值，以得到第二滤波结果。

实施上述的图像处理装置，可以根据边缘区域占噪声评估区域的第一比例确定出第一差值，进而将第一滤波结果减少第一差值，以降低第一滤波结果中边缘区域的权重，从而可以降低边缘区域对第一滤波结果的影响，进而得到更加准确的第二滤波结果。

作为一种可选的实施方式，第二确定单元602，还用于将边缘区域占噪声评估区域的第一比例转换为第一整数，第一整数为第一比例的第一倍数；以及，将第一滤波结果除以第一整数，以得到第二滤波结果。

实施上述的图像处理装置，可以将边缘区域占噪声评估区域的第一比例转换为第一整数，并将第一滤波结果除以第一整数，以降低第一滤波结果中边缘区域的权重，从而可以降低边缘区域对第一滤波结果的影响，进而得到更加准确的第二滤波结果。

作为一种可选的实施方式，图7所示的图像处理装置还包括：调整单元604，其中：

调整单元604，用于获取第一图像的感光度信息，并根据感光度信息调整第一噪声参数，以得到第二噪声参数；

以及，叠加单元603，还用于根据第二噪声参数在第一虚化图像的背景区域叠加噪声。

实施上述的图像处理装置，可以根据第一图像的感光度信息对确定出的第一噪声参数进行调整，以对噪声评估区域的第一噪声参数进行全局平衡，从而得到可以更加准确地反映噪声评估区域的噪声水平的第二噪声参数，使得后续在背景区域叠加的噪声的噪声水平可以与前景区域一致，进而提高了图像的虚化效果。

作为一种可选的实施方式，调整单元604，还用于在感光度信息大于第一感光度阈值时，增大第一噪声参数，以得到第二噪声参数；以及，在感光度信息等于第一感光度阈值时，将第一噪声参数作为第二噪声参数；以及，在感光度信息小于第一感光度阈值时，降低第一噪声参数，以得到第二噪声参数。

实施上述的图像处理装置，可以根据第一图像的感光度信息对确定出的第一噪声参数进行调整，以对噪声评估区域的第一噪声参数进行全局平衡，从而得到可以更加准确地反映噪声评估区域的噪声水平的第二噪声参数，使得后续在背景区域叠加的噪声的噪声水平可以与前景区域一致，进而提高了图像的虚化效果。

作为一种可选的实施方式，调整单元604，还用于在感光度信息小于第二感光度阈值，且第一噪声参数大于噪声参数阈值时，根据感光度信息调整第一噪声参数，以得到第二噪声参数。

实施上述的图像处理装置，可以在检测到第一图像的感光度信息小于第二感光度阈值，且噪声评估区域的第一噪声参数大于噪声参数阈值时，确定第一噪声参数比较不准确，所以电子设备可以对第一噪声参数进行调整，以得到可以更加准确地反映噪声评估区域的噪声水平的第二噪声参数。

作为一种可选的实施方式，叠加单元603，还用于根据第一噪声参数，分别生成第一虚化图像的背景区域包括的各个第一像素点对应的随机噪声；以及，根据各个第一像素点对应的随机噪声和各个第一像素点对应的噪声权重，生成各个第一像素点对应的目标噪声，并在各个第一像素点叠加对应的目标噪声，以得到第二虚化图像。

实施上述的图像处理装置，可以根据第一噪声参数，分别生成第一虚化图像的背景区域包括的各个第一像素点对应的随机噪声，然后根据各个第一像素点对应的噪声权重，在各个第一像素点叠加对应的目标噪声，以使得在各个第一像素点上叠加的噪声更加的自然，从而提高了虚化图像的虚化效果。

作为一种可选的实施方式，第三确定单元605，其中：

第三确定单元605，用于在叠加单元603根据各个第一像素点对应的随机噪声和各个第一像素点对应的噪声权重，生成各个第一像素点对应的目标噪声，并在各个第一像素点叠加对应的目标噪声，以得到第二虚化图像之前，获取第一虚化图像的背景区域包括的各个第一像素点对应的亮度信息；以及，根据各个第一像素点对应的亮度信息，确定各个第一像素点对应的噪声权重。

实施上述的图像处理装置，可以根据背景区域中每个第一像素点对应的亮度信息来生成与该第一像素点匹配的噪声权重，从而使得后续叠加在第一像素点上的噪声更加的自然，从而提高了虚化图像的虚化效果。

作为一种可选的实施方式，第一噪声参数包括第一噪声标准差；以及，叠加单元603，还用于根据第一噪声标准差，分别生成第一虚化图像的背景区域包括的各个第一像素点对应的随机噪声，随机噪声服从正态分布。

实施上述的图像处理装置，可以根据第一噪声标准差分别为背景区域中的各个第一像素点生成服从正太分布的高斯随机噪声，使得后续对背景区域进行噪声叠加后，不仅可以使得背景区域的噪声水平和前景区域的噪声水平一致，还可以使得背景区域的处理效果更加的自然，从而可以提高虚化图像的虚化效果。

作为一种可选的实施方式，叠加单元603，还用于根据第一噪声标准差确定第一正态分布，并在第一正态分布中确定第一数值范围；以及，在第一数值范围内，分别生成第一虚化图像的背景区域包括的各个第一像素点对应的随机噪声，随机噪声服从均为分布。

实施上述的图像处理装置，可以用均匀分布的伪随机数作为背景区域包括的各个第一像素点的随机噪声，而由于计算服从均匀分布的伪随机数的计算量更小，从而可以减少电子设备的计算量。

请参阅图8，图8是本申请实施例公开的一种电子设备的结构示意图。如图8所示，该电子设备可以包括：

存储有可执行程序代码的存储器801；

与存储器801耦合的处理器802；

其中，处理器802调用存储器801中存储的可执行程序代码，执行上述各实施例公开的图像处理方法。

本申请实施例公开一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，其中，该计算机程序使得计算机执行上述各实施例公开的图像处理方法。

本申请实施例还公开一种应用发布平台，其中，应用发布平台用于发布计算机程序产品，其中，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行如以上各方法实施例中的方法的部分或全部步骤。

应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本申请的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定特征、结构或特性可以以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。

在本申请的各种实施例中，应理解，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的必然先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物单元，即可位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

上述集成的单元若以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可获取的存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或者部分，可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干请求用以使得一台计算机设备(可以为个人计算机、服务器或者网络设备等，具体可以是计算机设备中的处理器)执行本申请的各个实施例上述方法的部分或全部步骤。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存储器(Random Access Memory，RAM)、可编程只读存储器(Programmable Read-only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-time Programmable Read-Only Memory，OTPROM)、电子抹除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。

以上对本申请实施例公开的图像处理方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。