(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210382866.8 (22)申请日 2022.04.12 (71)申请人 荣耀终端 有限公司 地址 518040 广东省深圳市福田区香蜜湖 街道东海社区红荔西路8089号深业中 城6号楼A单元3401 (72)发明人 应国豪　曹瑞　 (74)专利代理 机构 深圳市深佳知识产权代理事 务所(普通 合伙) 44285 专利代理师 戴皓 (51)Int.Cl. G06T 5/00(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06T 7/194(2017.01)H04N 5/232(2006.01) (54)发明名称 图像处理方法、 电子设备以及计算机存储介 质 (57)摘要 本申请公开了一种图像处理方法、 电子设备 以及计算机存储介质， 涉及计算机技术领域， 解 决了图像清晰度问题。 具体方案为： 响应拍摄操 作， 获取第一图像和第二图像， 从第一图像中得 到第一图像区域； 第一图像区域为第一主体的 图 像区域， 将第一图像区域与第一主体的3D 模型进 行特征匹配， 得到参考图像区域； 将第一图像区 域和参考图像区域输入至高清处理模 型中， 输出 得到第二图像区域； 将第二图像区域和第三图像 区域融合， 得到第三图像。 第三图像区域为根据 第一图像和/或第二图像得到的拍摄背景的图像 区域。 由于第二图像区域融合了参考图像区域的 高清特征， 因此通过第二图像区域和第三图像区 域融合所得到的第三图像， 比第一图像和第三图 像更为清晰。 权利要求书2页 说明书16页 附图8页 CN 114926351 A 2022.08.19 CN 114926351 A 1.一种图像处 理方法， 其特 征在于， 应用于电子设备， 所述图像处 理方法包括： 响应于拍摄操作， 获取第一图像和第二图像； 所述第一图像和第二图像的拍摄场景相 同； 所述第一图像和所述第二图像均包括第一主体； 所述第一图像的曝光时长低于所述第 二图像； 从所述第一图像中得到第 一图像区域； 所述第 一图像区域为所述第 一主体在所述第 一 图像中的图像区域； 将所述第一图像区域与所述第一主体的3D模型进行特征匹配， 从所述第 一主体的3D模 型中匹配得到参 考图像区域； 所述第一主体的3D模型的图像质量优于所述第一图像区域； 将所述第一图像区域和所述参考图像区域输入至 高清处理模型中， 由所述高清 处理模 型输出得到第二图像区域； 所述第二图像区域为融合了所述第一图像区域和所述参考图像 区域的特 征的图像区域； 所述高清处 理模型通过对神经网络模型进行训练得到； 将所述第二图像区域和第三图像区域融合， 得到第三图像； 所述第三图像区域为根据 所述第一图像和/或所述第二图像得到的拍摄背景的图像区域。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述高清 处理模型通过第 一主体的多个样 本图像、 每一个所述样本图像对应的参考图像以及每一个所述样本图像对应的目标图像对 神经网络模型进 行训练得到； 所述样本图像对应的参考图像通过将所述样本图像与所述第 一主体的3D模型进行 特征匹配得到 。 3.根据权利要求1或2所述的方法， 其特征在于， 所述将所述第一图像区域与所述第一 主体的3D模型进行特征匹配， 从所述第一主体的3D模型中匹配得到参考图像区域之前， 还 包括： 将所述第一图像区域划分成多块， 得到多个第一图像块； 将所述第一主体的3D模型划分成多块， 得到多个第二图像块； 所述将所述第 一图像区域与所述第 一主体的3D模型进行特征匹配， 从所述第 一主体的 3D模型中匹配得到参 考图像区域， 包括： 针对每一个所述第 一图像块， 将所述第 一图像块分别与每一个所述第 二图像块进行特 征匹配， 匹配得到参考图像块； 所述参考图像块是与所述第一图像块的特征相匹配的第二 图像块； 将所有参 考图像块进行组合， 得到参 考图像区域。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述针对每一个所述第一图像块， 将所述 第一图像块分别与每一个所述第二图像块进行 特征匹配， 匹配得到参 考图像块， 包括： 针对每一个所述第 一图像块， 分别计算所述第 一图像块与每一个所述第 二图像块之间 的相似度； 将相似度最高的第二图像块确定为 参考图像块。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述第三图像区域的生成过程， 包括： 根据所述第一图像和所述第二图像， 生成高光动态渲染HDR图像； 裁剪出所述HDR图像中的背景区域， 得到所述第三图像区域。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述裁剪出所述HDR图像 中的背景区域， 得 到所述第三图像区域， 包括： 对所述HDR图像进行识别；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114926351 A 2从所述HDR图像中识别出 所述第一主体所在的图像区域； 从所述HDR图像中去除所述第一主体所在的图像区域， 得到第三图像区域。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述从所述第一图像中得到第一图像区 域， 包括： 对所述第一图像进行识别； 从所述第一图像中识别出 所述第一主体所在的图像区域； 从所述第一图像中裁 剪出所述第一主体所在的图像区域， 得到第一图像区域。 8.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述响应于拍摄操作， 获取第一图像和第 二图像之前， 还 包括： 显示拍摄界面； 所述拍摄界面用于 显示所述电子设备的摄 像头采集到的图像； 当识别当采集的图像中包括第一主体时， 进入第一模式。 9.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述高清处 理模型的构建方法， 包括： 构建数据样本集； 所述数据样本集包括： 第一主体的多个样本图像、 每一个所述样本图 像对应的参考图像以及每一个所述样本图像对应的目标图像； 所述样本图像对应的参考图 像通过将所述样本图像与所述第一主体的3D模型进行 特征匹配得到； 针对每一个所述样本图像， 将所述样本图像以及所述样本图像对应的参考图像输入至 神经网络模型中， 由所述神经网络模型 得到并输出每一个所述样本图像对应的输出图像； 根据所述神经网络模型输出的每一个所述样本图像对应的输出图像与所述样本图像 对应的目标图像之间的误差， 对所述神经网络模型中的参数进行调整， 直至调整后的神经 网络模型输出 的每一个所述样本图像的输出图像与所述样本图像对应的目标图像之间的 误差， 满足预设的收敛 条件时， 将所述调整后的神经网络模型确定为高清处 理模型。 10.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述将所述第二图像区域和第三图像区 域融合， 得到第三图像之后， 还 包括： 将所述第三图像保存至图库应用。 11.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 一个或多个处 理器和存 储器； 所述存储器与所述一个或多个处理器耦合， 所述存储器用于存储计算机程序代码， 所 述计算机程序代码包括计算机指令， 当所述一个或多个处理器执行所述计算机指令时， 所 述电子设备 执行如权利要求1至10中任一项所述的图像处 理方法。 12.根据权利要求11所述的电子设备， 所述电子设备还包括： 神经网络处理器NPU， 所述 NPU用于运行 所述高清处 理模型。 13.一种计算机存储介质， 其特征在于， 所述计算机存储介质包括计算机指令， 当所述 计算机指令在电子设备上运行时， 使得所述电子设备中的处理器执行如权利要求1至10任 意一项所述的图像处 理方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114926351 A 3