摘要：本申请公开了一种特征点的检测方法、装置、存储介质及电子设备。该方法包括：获取待处理图像；对所述待处理图像进行边缘检测处理，得到处理后的图像；对所述处理后的图像进行特征点检测处理，得到所述处理后的图像中的特征点。本申请可以提高对特征点进行检测的准确性。

摘要：本申请实施例公开了一种图像选帧方法、装置、存储介质及电子设备，其中，本申请实施例获取对同一拍摄场景进行拍摄得到的多帧候选图像；计算多帧候选图像的清晰度，并将清晰度最高的候选图像作为第一基准图像，将清晰度次高的候选图像作为第二基准图像；判断第一基准图像与第二基准图像之间的第一清晰度差异是否超出第一预设范围；若是，则将第一基准图像作为目标图像；若否，则获取多帧候选图像中除第一基准图像和第二基准图像之外的其他候选图像与第二基准图像之间的第二清晰度差异；将第二清晰度差异未超出第二预设范围的候选图像、第一基准图像和第二基准图像作为目标图像，提高了图像选帧的质量。

摘要：本申请公开了一种图像处理方法、摄像头组件、移动终端及计算机可读存储介质。本申请的图像处理方法用于图像传感器。图像处理方法包括：控制像素阵列曝光以获取原始图像；处理原始图像以获取全色拟合图像及第一图像，全色拟合图像中的像素与第一图像中的像素一一对应；及对全色拟合图像与第一图像进行线性拟合融合滤波算法处理，以获取融合了全色拟合图像中全色像素信息的第二图像。本申请实施方式的图像处理方法、摄像头组件、移动终端及计算机可读存储介质可以对全色拟合图像与第一图像进行线性拟合融合滤波算法处理，以得到同时具有全色拟合图像的全色像素信息和第一图像的像素信息的第二图像，使得第二图像具有更高的性噪比，有利于提升形成的图像质量。

摘要：本申请实施例提供一种图像处理方法、装置、移动终端及计算机可读存储介质。该方法包括：对待采集图像进行人脸识别；当所述待采集图像中包含人脸区域时，根据多组曝光参数采集多帧第一图像；对所述多帧第一图像进行融合处理，得到第二图像；提取所述第一图像中包含的人像区域，并对所述人像区域进行增强处理，所述人像区域包括所述人脸区域；将增强处理后的人像区域与所述第二图像进行拼接，得到目标图像。上述图像处理方法、装置、移动终端及计算机可读存储介质，能够使人物图像展示更多的图像细节，提高人物图像的成像质量。

摘要：本申请涉及一种图像处理方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质，所述方法包括：获取多帧图像，从所述多帧图像中选择参考帧图像；根据所述参考帧图像的特征点和各帧待处理图像的特征点，确定所述参考帧图像和所述各帧待处理图像之间的映射关系；所述多帧图像中包含所述各帧待处理图像；基于所述映射关系对所述各帧待处理图像进行配准处理；将所述参考帧图像和配准处理后的各帧待处理图像进行融合处理，以获得图像中主体的运动轨迹，生成包含所述主体的运动轨迹的目标图像。通过本方案可以克服长曝光所导致的图像过曝现象。

摘要：本公开提供了一种图像去噪方法、图像去噪装置、计算机可读存储介质与电子设备，涉及图像处理技术领域。该图像去噪方法包括：获取RAW图像；利用编码‑解码模型对所述RAW图像进行处理，得到噪声图像；通过所述噪声图像对所述RAW图像进行去噪，得到去噪图像。本公开采用编码‑解码模型学习RAW图像中的噪声特征，而无需学习图像本身的内容特征，有利于提高模型输出的噪声图像的精度，从而得到高质量的去噪图像，且可以应用于单张RAW图像的去噪，实现成本较低。

摘要：本公开提供了图像处理方法、图像处理装置、计算机可读存储介质与电子设备，涉及图像处理技术领域。其中，本公开的一种图像处理方法包括：获取连续多帧图像；提取至少两帧图像的前景区域图像；根据各前景子区域在各所述前景区域图像中的最大像素值对各所述前景子区域进行融合，形成前景融合图像，所述前景子区域为所述前景区域图像的子区域；基于所述前景融合图像与至少一帧图像的背景区域图像，生成目标图像。本公开通过多帧图像融合实现了模拟长曝光效果的技术方案，适用于智能手机等电子设备，在最终输出的目标图像中能够保留清晰连续的运动轨迹，同时降低噪声的影响。

摘要：本申请提供一种高动态范围(High Dynamic Range，HDR)场景检测方法与装置、终端及存储介质。HDR场景检测方法包括：获取当前场景的预览图像；提取所述预览图像中的多维度特征，以构造图像特征向量；及根据预设的支持向量机(Support Vector Machine，SVM)模型及所述图像特征向量确定所述当前场景的动态范围。本申请的HDR场景检测方法与装置、终端及存储介质中，通过对当前场景的预览图像进行多维度特征提取分析，构造图像特征向量，再根据SVM模型与图像特征向量确定当前场景的动态范围，能够更合理、准确地确定当前场景的动态范围，有益于拍照时正确地触发HDR拍照模式，提升拍照成片率，改善用户体验。

摘要：本申请公开了一种HDR场景检测方法、HDR场景检测装置、终端及非易失性计算机可读存储介质。HDR场景检测方法包括：根据预设的查找表、包含当前场景的第一图像及第二图像获取差异区域，第一图像的曝光时长比第二图像的曝光时长长，查找表用于表征不同像素强度在不同曝光时长差下的标定像素差值；计算第一图像的信息熵、第一图像的亮度方差；并计算在差异区域内过曝区的面积和过暗区的面积；及根据信息熵、亮度方差、过曝区的面积、过暗区的面积、预设权重确定当前场景是否为HDR场景。本申请相较于直接通过图像的灰度变化获取图像的过曝区及过暗区，能够排除图像中自然黑色和/或白色物体区块的影响，从而有利于提升HDR场景检测的精确性。

摘要：本申请提供一种HDR场景检测方法与装置、终端及存储介质。HDR场景检测方法包括：获取当前场景的预览图像；获取预览图像的全局动态信息；将预览图像划分为多个预设大小的区块，获取每个区块的局部动态信息；根据全局动态信息及局部动态信息确定当前场景是否为HDR场景。本申请的HDR场景检测方法与装置、终端及存储介质中，通过计算预览图像的全局动态信息和计算预设大小的多个区块的局部动态信息，根据全局动态信息和局部动态信息结合分析当前场景的动态范围，从而更细致和准确地判断当前场景的动态范围情况，以确定当前场景是否为HDR场景，提高场景检测的准确率，有益于拍照时正确地触发HDR模式，提升拍照成片率，改善用户体验。