(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 20221091280 3.9 (22)申请日 2022.07.31 (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 李子荣　殷仕帆　刘琰培　 (74)专利代理 机构 深圳中一联合知识产权代理 有限公司 4 4414 专利代理师 李红艳 (51)Int.Cl. H04N 5/232(2006.01) H04M 1/72439(2021.01) G06N 3/04(2006.01) G06T 5/00(2006.01)G06T 5/50(2006.01) (54)发明名称 图像处理方法、 设备及存 储介质 (57)摘要 本申请公开了一种图像处理方法、 设备及存 储介质， 属于图像处理技术领域。 所述方法包括： 第一处理器获取第一摄像头采集的第一图像数 据以及第二摄像头采集的第二图像数据， 第一图 像数据为黑白图像数据， 第二图像数据为彩色图 像数据； 对第一图像数据和第二图像数据分别进 行降噪， 对降噪后的第一图像数据和降噪后的第 二图像数据进行图像融合， 得到第三图像数据， 将第三图像数据发送给集 成处理器； 集成处理器 对第三图像数据进行图像增强处理， 得到目标图 像数据。 本申请可以对摄像头拍摄的图像进行清 晰度、 色彩和亮度增强， 得到清晰度较高、 色彩还 原能力较强、 且亮度较为均匀的图像， 提高拍摄 效果， 尤其 适用于夜间拍摄场景。 权利要求书3页 说明书20页 附图7页 CN 115460343 A 2022.12.09 CN 115460343 A 1.一种图像处理方法， 其特征在于， 应用于电子设备， 所述电子设备包括第一摄像头、 第二摄像头、 第一处 理器和集成处 理器， 所述方法包括： 所述第一处理器获取所述第一摄像头采集的第一图像数据以及所述第二摄像头采集 的第二图像数据， 所述第一图像数据为 黑白图像数据， 所述第二图像数据为彩色图像数据； 所述第一处理器对所述第 一图像数据和所述第 二图像数据分别进行降噪， 对降噪后的 第一图像数据和降噪后的第二图像数据进行图像融合， 得到第三图像数据， 将所述第三图 像数据发送给 所述集成处理器； 所述集成处理器对所述第三图像数据进行图像增强处 理， 得到目标图像数据。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述第 一处理器对所述第 一图像数据和所述 第二图像数据分别进行降噪之前， 还 包括： 所述第一处理器对所述第 一图像数据和所述第 二图像数据分别进行预处理， 所述预处 理包括黑白电平校正、 坏点校正、 镜 头阴影校正和自动白平衡中的一种或多种； 所述第一处 理器对所述第一图像数据和所述第二图像数据分别进行降噪， 包括： 所述第一处理器对预处理后的第 一图像数据进行降噪， 得到所述降噪后的第 一图像数 据； 所述第一处理器对预处理后的第 二图像数据进行降噪， 得到所述降噪后的第 二图像数 据。 3.如权利要求1或2所述的方法， 其特征在于， 所述第一处理器包括第 一图像前端IFE和 第二IFE， 所述第一处理器对所述第一图像数据和所述第二图像数据分别进行预处理， 包 括： 所述第一处理器通过所述第一IFE对所述第一图像数据进行预处理， 得到所述预处理 后的第一图像数据； 所述第一处理器通过所述第二IFE对所述第二图像数据进行预处理， 得到所述预处理 后的第二图像数据。 4.如权利要求1 ‑3任一所述的方法， 其特征在于， 所述第 一处理器包括神经网络处理单 元NPU， 所述NPU包括第一神经网络和第二神经网络， 所述第一神经网络用于对黑白图像数 据进行降噪， 所述第二神经网络用于对彩色图像数据进行降噪； 所述第一处 理器对所述第一图像数据和所述第二图像数据分别进行降噪， 包括： 所述第一处理器通过所述第 一神经网络对所述第 一图像数据进行降噪， 得到所述降噪 后的第一图像数据； 所述第一处理器通过所述第 二神经网络对所述第 二图像数据进行降噪， 得到所述降噪 后的第二图像数据。 5.如权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述第 一图像数据为所述第 一摄像头采集的 第一视频帧数据， 所述第二图像数据为所述第二摄 像头采集的第二视频帧数据； 所述第一处理器通过所述第 一神经网络对所述第 一图像数据进行降噪， 得到所述降噪 后的第一图像数据， 包括： 所述第一处理器将所述第一视频帧数据和第三视频帧数据作为所述第一神经网络的 输入， 通过所述第一神经网络对所述第一视频帧数据和所述第三视频帧数据进行处理， 得 到所述降噪后的第一图像数据， 所述第三视频帧数据是对所述第一摄像头在所述第一视频权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115460343 A 2帧数据之前采集的视频帧数据进行降噪后得到； 所述第一处理器通过所述第 二神经网络对所述第 二图像数据进行降噪， 得到所述降噪 后的第二图像数据， 包括： 所述第一处理器将所述第二视频帧数据和第四视频帧数据作为所述第二神经网络的 输入， 通过所述第二神经网络对所述第二视频帧数据和所述第四视频帧数据进行处理， 得 到所述降噪后的第二图像数据， 所述第四视频帧数据是对所述第二摄像头在所述第二视频 帧数据之前采集的视频帧数据进行降噪后得到 。 6.如权利要求1 ‑5任一所述的方法， 其特征在于， 所述第一处理器包括NPU， 所述NPU包 括第三神经网络， 所述第三神经网络用于对黑白图像数据和彩色图像数据进行图像融合； 所述第一处理器对降噪后的第 一图像数据和降噪后的第 二图像数据进行图像融合， 得 到第三图像数据， 包括： 所述第一处理器通过所述第三神经网络对降噪后的第一图像数据和降噪后的第二图 像数据进行图像融合， 得到第三图像数据。 7.如权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述第 一处理器通过所述第 三神经网络对降 噪后的第一图像数据和降噪后的第二图像数据进行图像融合之前， 还 包括： 所述第一处理器对降噪后的第 一图像数据和降噪后的第 二图像数据进行尺度对齐， 得 到尺度对齐后的第一图像数据和 第二图像数据， 所述尺度对齐后的第一图像数据和第二图 像数据的尺度相同； 所述第一处理器通过所述第三神经网络对降噪后的第一图像数据和降噪后的第二图 像数据进行图像融合， 得到第三图像数据， 包括： 所述第一处理器将所述尺度对齐后的第一图像数据和第二图像数据作为所述第三神 经网络的输入， 通过所述第三神经网络对所述尺度对齐后的第一图像数据和 第二图像数据 进行处理， 得到所述第三图像数据。 8.如权利要求7所述的方法， 其特征在于， 所述第 一处理器对降噪后的第 一图像数据和 降噪后的第二图像数据进行尺度对齐， 得到尺度对齐后的第一图像数据和第二图像数据， 包括： 所述第一处理器获取所述第 一摄像头和所述第 二摄像头的关键参数， 所述关键参照包 括焦距、 像素尺寸和视场角中的一种或多种； 所述第一处理器根据 所述第一摄像头和所述第 二摄像头的关键参数， 确定降噪后的第 一图像数据和降噪后的第二图像数据之间的尺度差异； 所述第一处理器根据所述尺度差异对降噪后的第一图像数据和降噪后的第二图像数 据进行尺度对齐， 得到所述尺度对齐后的第一图像数据和第二图像数据。 9.如权利要求1 ‑8任一所述的方法， 其特征在于， 所述第 一处理器将所述第 三图像数据 发送给所述集成处理器， 包括： 所述第一处理器对所述第三图像数据进行动态范围压缩， 得到第五图像数据， 所述第 五图像数据的动态范围低于所述第三图像数据的动态范围； 所述第一处 理器将所述第五图像数据发送给 所述集成处理器； 所述集成处理器对所述第三图像数据进行图像增强处 理， 得到目标图像数据， 包括： 所述集成处理器对所述第五图像数据进行图像增强处 理， 得到所述目标图像数据。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115460343 A 3