[发明专利]图像虚化方法、装置及电子设备有效
申请号: | 201410095114.9 | 申请日: | 2014-03-14 |
公开(公告)号: | CN103945118B | 公开(公告)日: | 2017-06-20 |
发明(设计)人: | 杨小伟;郑祖全;肖进胜 | 申请(专利权)人: | 华为技术有限公司 |
主分类号: | H04N5/232 | 分类号: | H04N5/232;G06T7/00 |
代理公司: | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司11138 | 代理人: | 黄厚刚 |
地址: | 518129 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 图像 方法 装置 电子设备 | ||
技术领域
本发明涉及图像处理领域,特别涉及一种图像虚化方法、装置及电子设备。
背景技术
背景虚化是一种常用的摄影手段,因其能迅速突出主体而被广大摄影爱好者所熟知和使用。然而,在拍摄具有背景虚化效果的照片时,必须使用专业的单反相机,并经过复杂的调整操作才能达到理想的效果。
为了满足非专业摄影用户的需求,现有一种通过软件手段对图像进行处理,以获得背景虚化效果的方法:用户在拍摄一张图像后,通过图像处理软件打开该图像,使用图像处理软件自带的工具手动框选出背景区域。图像处理软件对用户框选出的背景区域进行相同或渐变尺度的高斯模糊,输出具有背景虚化效果的图像。
在实现本发明的过程中,发明人发现现有技术至少存在以下问题:
首先,现有的对图像进行处理的方法,需要用户通过软件打开图像并手动框选背景区域,人工框定的背景区域也不准确,操作过程复杂,从而导致虚化效果差且浪费用户大量时间。
发明内容
为了解决现有技术需要用户通过软件打开图像并手动框选背景区域从而导致的背景区域框定不准确且操作过程复杂的问题,本发明实施例提供了一种图像虚化方法、装置及电子设备。所述技术方案如下:
第一方面,提供了一种图像虚化方法,所述方法包括:
获取同一相机拍摄的,具有同一取景范围的第一图像和第二图像,所述第一图像的像距小于所述第二图像的像距;
根据所述第一图像和所述第二图像获取深度信息,所述深度信息用于表征所述第一图像和所述第二图像内各个像素点处的景物与拍摄点之间的距离;
根据所述深度信息确定所述第一图像的背景区域;
对所述第一图像中处于所述背景区域部分的内容进行虚化处理。
在第一方面的第一种可能实现方式中,所述根据所述第一图像和所述第二图像获取深度信息,包括:
获取所述相机的拍摄参数,所述拍摄参数包括:标定焦距、镜头孔径和关系参数,所述关系参数用于表征所述相机的光圈大小与虚焦时图像模糊度之间的关系;
根据所述拍摄参数以及所述第一图像和所述第二图像各自的像距确定初始化深度信息;
根据所述拍摄参数、所述第一图像和所述第二图像对所述初始化深度信息进行N次迭代计算,N为正整数且N≥2;
将第N次迭代计算获得的结果获取为所述深度信息。
结合第一方面的第一种可能实现方式,在第一方面的第二种可能实现方式中,所述根据所述拍摄参数、所述第一图像和所述第二图像对所述初始化深度信息进行N次迭代计算,包括:
在进行第1次计算时,根据所述初始化深度信息和所述拍摄参数确定第1次计算的扩散系数和第1次计算的扩散区域;根据所述第一图像、所述第二图像、所述第1次计算的扩散系数以及所述第1次计算的扩散区域确定第1次计算时所述第一图像和所述第二图像分别对应的前向热扩散方程;确定第1次计算时的极小值方程,所述极小值方程用于表征第一差值和第二差值之和的极小值,所述第一差值为所述第一图像对应的前向热扩散方程的实际输出值与理论输出值之间的差值,所述第二差值为所述第二图像对应的前向热扩散方程的实际输出值与理论输出值之间的差值;根据第1次计算时的所述极小值方程获得所述第一图像和所述第二图像内各个像素点在第1次计算时的极小值梯度;根据预设的修正公式对第1次计算时的极小值梯度小于预设梯度阈值的像素点对应的深度信息进行n次迭代修正,获得第1次计算后的深度信息,n为正整数且n≥2;
在进行第p次计算时,根据第p-1次计算后的深度信息和所述拍摄参数确定第p次计算的扩散系数和第p次计算的扩散区域;根据所述第一图像、所述第二图像、所述第p次计算的扩散系数以及所述第p次计算的扩散区域确定第p次计算时所述第一图像和所述第二图像分别对应的前向热扩散方程;确定第p次计算时的极小值方程;根据第p次计算时的所述极小值方程获得所述第一图像和所述第二图像内各个像素点在第p次计算时的极小值梯度;根据预设的修正公式对第p次计算时的极小值梯度小于预设梯度阈值的像素点对应的深度信息进行n次迭代修正,获得第p次计算后的深度信息,2≤p≤N。
结合第一方面的第二种可能实现方式,在第一方面的第三种可能实现方式中,所述修正公式为:
s'(y)=s(y)-(data_reg+2ακs(y)-2α△s(y));
其中,s’(y)为修正后的深度信息,s(y)为修正前的深度信息,data_reg为极小值梯度,α和k为预设的正则化参数。
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