CN101783861A - 一种美化图像的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种美化图像的方法和装置，属于计算机技术领域。所述方法包括：获得原图像中的待美化区域及其边缘区域；根据所述边缘区域外的像素点信息，对所述边缘区域上的像素点进行颜色的修复；将与所述修复后的像素点相邻、且位于所述待美化区域内的像素点代替所述修复后的像素点组成新的边缘区域，直至所述待美化区域中的像素点为0。所述装置包括：获得模块和修复模块。完全去除了待美化区域，美化效果非常好。

Description

一种美化图像的方法和装置

技术领域

本发明涉及图像处理领域，特别涉及一种美化图像的方法和装置。

背景技术

现有技术中，对图像进行美化、去除异物的过程可以但不限于包括：对图像中的皮肤进行美化，去除痘、斑、疤痕等，使得皮肤光洁自然；还可以对图像中的衣服进行美化，去除污渍、褶皱等，使得衣服干净整洁等。

上述对图像进行美化的过程一般采用的是高斯模糊的方法，即，通过人工定位待美化区域，在待美化区域的中心以一定的半径，对原图像的待美化区域做高斯模块，然后将高斯模糊的图像叠加到原图像上，从而把待美化区域变淡，实现图像的美化。以对人脸图像进行美化为例，图1a为原图像，假设人脸上的黑色点状区域为痘、斑、疤痕等待美化的区域，图1b是采用高斯模糊后的图像，将图1b所示的高斯模糊后的图像叠加到图1a所示的原图像上，即可得到如图1c所示的美化后图像。

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缺点：

采用高斯模糊的方法对图像进行美化，难以完全去除图像上的异物，而只是让其变淡；同时还会造成待美化区域的周边区域变模糊的问题。

发明内容

为了实现对图像进行美化的过程中待美化区域的周围不会变模糊且待美化区域能够被完全美化，达到良好的图像美化效果，本发明实施例提供了一种美化图像的方法和装置。所述技术方案如下：

一种美化图像的方法，所述方法包括：

获得原图像中的待美化区域及其边缘区域；

根据所述边缘区域外的像素点信息，对所述边缘区域上的像素点进行颜色的修复，得到修复后的像素点；

将与所述修复后的像素点相邻、且位于所述待美化区域内的像素点代替所述修复后的像素点组成新的边缘区域，直至所述待美化区域中的像素点为0。

所述获得原图像中的待美化区域及其边缘区域，具体包括：

接收用户的输入信号，所述输入信号中携带所述用户在所述原图像中选定的作为边缘区域的像素点坐标；

将所述原图像中位于所述边缘区域内的区域作为待美化区域。

所述根据所述边缘区域外的像素点信息，对所述边缘区域上的像素点进行颜色的修复，具体包括：

对于所述边缘区域上的像素点获得其四邻域点；

根据所述四邻域点中属于所述边缘区域外的点，计算所述边缘区域上的像素点的修复颜色值；

使用得到的修复颜色值替换所述像素点的当前颜色值。

所述根据所述边缘区域外的像素点信息，对所述边缘区域上的像素点进行颜色的修复之前，所述方法还包括：

计算所述边缘区域上每个像素点的修复优先级；

相应的，所述根据所述边缘区域外的像素点信息，对所述边缘区域上的像素点进行颜色的修复，具体包括：

根据所述边缘区域外的像素点信息，对所述边缘区域上修复优先级最高的像素点进行颜色的修复。

所述将与所述修复后的像素点相邻、且位于所述待美化区域内的像素点代替所述修复后的像素点组成新的边缘区域，具体包括：

将所述修复后的像素点的四邻域点中属于所述待美化区域的像素点代替所述修复后的像素点组成新的边缘区域。

所述根据所述边缘区域外的像素点信息，对所述边缘区域上的像素点进行颜色的修复，具体包括：

在所述原图像上获得包括所述待美化区域中至少一个像素点在内的待美化像素点阵；

在所述边缘区域外获得与所述待美化像素点阵相同大小的原图像像素点阵，所述原图像像素点阵为所述原图像中与所述待美化像素点阵的欧式距离最小的像素点阵；

使用所述原图像像素点阵中相应的像素点的颜色值替换所述待美化像素点阵中属于边缘区域和待美化区域的像素点的当前颜色值。

一种美化图像的装置，所述装置包括：

获得模块，用于获得原图像中的待美化区域及其边缘区域；

修复模块，用于根据所述边缘区域外的像素点信息，对所述边缘区域上的像素点进行颜色的修复，得到修复后的像素点；将与所述修复后的像素点相邻、且位于所述待美化区域内的像素点代替所述修复后的像素点组成新的边缘区域，直至所述待美化区域中的像素点为0。

所述获得模块具体包括：

接收单元，用于接收用户的输入信号，所述输入信号中携带所述用户在所述原图像中选定的作为边缘区域像素点坐标；

获得单元，用于将所述原图像中位于所述边缘区域内的区域作为待美化区域。

所述修复模块包括修复单元，所述修复单元具体包括：

获得子单元，用于对于所述边缘区域上的像素点获得其四邻域点；

计算子单元，用于根据所述获得子单元获得的四邻域点中属于所述边缘区域外的点，计算所述边缘区域上的像素点的修复颜色值；

替换子单元，用于使用所述计算子单元得到的修复颜色值替换所述像素点的当前颜色值。

所述装置还包括：计算模块，用于计算所述边缘区域上每个像素点的修复优先级；

相应的，所述修复单元具体用于：

根据所述边缘区域外的像素点信息，对所述边缘区域上修复优先级最高的像素点进行颜色的修复。

所述修复模块包括重组单元，用于将所述修复后的像素点的四邻域点中属于所述待美化区域的像素点代替所述修复后的像素点组成新的边缘区域。

所述修复模块包括修复单元，所述修复单元具体包括：

第一获得子单元，用于在所述原图像上获得包括所述待美化区域中至少一个像素点在内的待美化像素点阵；

第二获得子单元，用于在所述边缘区域外获得与所述待美化像素点阵相同大小的原图像像素点阵，所述原图像像素点阵为所述原图像中与所述待美化像素点阵的欧式距离最小的像素点阵；

替换子单元，用于使用所述原图像像素点阵中相应的像素点的颜色值替换所述待美化像素点中属于边缘区域和待美化区域的像素点的当前颜色值。

本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：

通过获取原图像中的待美化区域及其边缘区域，并对边缘区域的像素点进行修复后，将位于待美化区域内、与边缘区域上修复后的像素点相邻的像素点代替修复后的像素点组成新的边缘区域，直至待美化区域中的像素点为0，完全去除了待美化区域，美化效果非常好。

附图说明

图1a为现有技术中使用高斯模糊方法进行美化图像的原图像；

图1b为现有技术中使用高斯模糊方法对图1a所示原图像进行处理后的图像；

图1c为现有技术中使用高斯模糊方法对图1a所示原图像处理完成的图像；

图2为本发明实施例提供的美化图像的方法流程图；

图3为本发明实施例提供的美化图像的方法流程图；

图4为使用本发明实施例提供的美化图像的方法对图像进行分区域的示意图；

图5a至图5f为使用本发明实施例提供的美化图像的方法对图5a所示的原图像进行美化的过程示意图；

图6为本发明实施例提供的美化图像的方法流程图；

图7为本发明实施例提供的美化图像的装置结构示意图；

图8为本发明实施例提供的美化图像的装置另一结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

实施例1

为了实现对图像进行美化的过程中待美化区域的周围不会变模糊且待美化区域能够被完全美化，本实施例提供了一种美化图像的方法，参见图2，该方法包括：

201：获得原图像中的待美化区域及其边缘区域；

202：根据边缘区域外的像素点信息，对边缘区域上的像素点进行颜色的修复；

203：将与修复后的像素点相邻、且位于待美化区域内的像素点代替修复后的像素点组成新的边缘区域，直至待美化区域中的像素点为0。

本发明实施例提供了一种美化图像的方法，通过获取原图像中的待美化区域及其边缘区域，并对边缘区域的像素点进行修复后，将位于待美化区域内、与边缘区域上修复后的像素点相邻的像素点代替修复后的像素点组成新的边缘区域直至待美化区域中的像素点为0，完全去除了待美化区域，美化效果非常好。

实施例2

为了实现对图像进行美化的过程中待美化区域的周围不会变模糊且待美化区域能够被完全美化，本实施例在实施例1的基础上提供了一种美化图像的方法。参见图3，该方法包括：

301：在原图像上定位待美化区域及其边缘区域；

其中，可以通过用户人工打点、圈选或者涂抹等方法在原图像中定位待美化区域及其边缘区域。

具体的，参见图4，假设图4所示的图像为原图像，图4中所示的黑线为用户通过人工圈选的方法在原图像中选定的待美化区域的像素宽的外轮廓，通过这种方法将原图像区分为三个区域，分别为正常区域、边缘区域和待美化区域。其中，边缘区域为原图像中一个像素宽的闭合区域，是根据接收到的用户的输入信号中携带的用户在原图像中选定的作为边缘区域的像素点坐标确定的，位于边缘区域内的区域即为待美化区域；待美化区域为原图像中被边缘区域包围在内的封闭式区域，在本实施例中默认待美化区域中的所有像素点均为待修复的像素点；而正常区域即为原图像中除边缘区域与待美化区域之外的其他区域，在本实施例中默认正常区域中的所有像素点均为不需要修复的像素。其中，黑线包围的区域(不包括黑线)为待美化区域，使用I_inner表示；黑线包围的区域(不包括黑线)为正常区域，使用I_normal表示；黑线为边缘区域，使用I_boundary表示。

这里需要说明的是，一般情况下，根据用户定位待美化区域的习惯做法(即为了全部圈选待美化区域，会将一部分不需要美化的区域圈选进来)，所以，边缘区域上的像素点也可以被认为是不需要美化的像素点。

302：对于边缘区域上的每个像素点计算其修复优先级；

具体的修复优先级算法可以如下所示，但下述算法并不用以限制修复优先级的计算，本领域普通技术人员所掌握的像素点修复优先级的计算算法都可以用于本步骤中修复优先级的计算。

          T(k，l)＝min(solve(k-1，l，k，l-1)

          solve(k+1，l，k，l-1)，

          solve(k-1，l，k，l+1)，

          solve(k+1，l，k，l+1)，

          )                    //取周围四个点计算solve值的最小值

          float solve(int i1，int j1，int i2，int j2)//计算solve方法，得到一个T候

选值

         {

          float sol＝1.0e6；   //令sol＝10⁶

          if(P(i1，j1)属于I_normal)//如果P(i1，j1)点在正常区域

          {

          if(p(i2，j2)属于I_normal)//如果P(i2，j2)点在正常区域

          {

           float r＝sqrt(2* T(i1，j1)*T(i2，j2)；)*(T(i1，j1)*T(i2，j2))

           float s＝(T(i1，j1)+T(i2，j2)r)/2；//计算新T值

           if(s＞＝T(i1，j1)&& s＞＝T(i2，j2))sol＝s；//如果s大于T(i1，j1)和T

(i2，j2)则令sol＝s

           else

           {s+＝r；if(s＞＝T(i1，j1)&& s＞＝T(i2，j2))sol＝s；}

          }

      else{sol＝1+T(i1，j1)；}//如果P(i1，j1)点在正常区域，P(i2，j2)点不在正

常区域

      }

      else if(P(i2，j2)属于I_normal){sol＝1+T(i1，j2))；}//如果P(i1，j1)点不在正常

区域，P(i2，j2)点在正常区域

      return sol；            //返回得到的值

      }

需要说明的是，本步骤为可选步骤，如果在后续步骤中需要用到边缘区域上像素点的修复优先级，即可执行本步骤。

303：计算边缘区域上像素点的修复颜色值，并使用计算得到的修复颜色值替换该像素点的当前颜色值，得到修复后的像素点；

其中，如果步骤302中计算了边缘区域上像素点的修复优先级，则本步骤303中计算修复优先级最高的像素点的修复颜色值。但上述方法并不用以限定本步骤中所选择计算修复颜色值的像素点，也可以是边缘区域上的任意一个像素点。

以修复优先级最高的像素点为P_{bounary(i，j)}为例进行说明。假设P_{bounary(i，j)}属于正常区域I_normal，修复优先级最高的像素点P_{bounary(i，j)}的四邻域点的集合为Set_onboundary。

假设修复优先级最高的像素点P_{bounary(i，j)}在原图像中的坐标为(k，l)，q点为P点四邻域点中属于正常区域的点，使用Q_{boundary(i-dx，j-dy)}表示，该点q在修复颜色值的计算方法中所占的权重函数为：

w(p，q)＝dir(p，q)×dst(p，q)×lev(p，q)；

该权重函数表达的语义如下：距离P点法线方向上，距离近的，距离修复轮廓近的点权重较大。

dir(p，q)＝(p-q)/(|p-q|).d_T(p)；

其中，|p-q|表示p，q之间的欧氏距离，d_T(p)为T(p)的梯度方向；

dst(p，q)＝1/(dx²+dy²)；

lev(p，q)＝1/(1+|T(p)+T(q)|²)；

因此，对于P点的四邻域点进行计算，P点的修复颜色值为 $I\left(p\right)=\mathrm{Sum}\left(w(p,q)\right[I\left(q\right)+\▿I\left(q\right)(p-q)\left]\right)/\mathrm{Sum}\left(w(p,q)\right).$

其中，I(p)是P点的修复颜色值，I(q)是q点的颜色值，(p-q)是P点与q点之间的距离，

为临近点q的梯度值(即灰度梯度)，

是q点颜色值和沿着梯度方向上的颜色差值之和(即基于q点估算的p点颜色值)乘以q点所占的权重。

304：将边缘区域中已修复颜色值的像素点(即修复后的像素点)的四邻域点中属于待美化区域的点并入边缘区域，而不再作为待美化区域的像素点；

305：判断待美化区域中是否还有像素点；

如果是，返回执行步骤302；

如果否，执行步骤306。

其中，当待美化区域被确定时，其内部包含的像素点的个数即为已知，随着本实施例所提供的方法的不断进行，待美化区域中的像素点也会不断地减少，直至为0。当待美化区域中的像素点为0时，即已完成原图像的美化。

306：获得美化完成的图像。

利用本发明实施例提供的美化图像的方法对如图5a所示的原图像进行美化后的效果可以如图5f所示，完全去除了图像上的异物，美化效果非常好。需要说明的是，图5a与图5f之间，可以经过图5b至图5e所示意的过程(中间有省略)逐步完成。

本发明实施例提供了一种美化图像的方法，通过获取原图像中的待美化区域及其边缘区域，并对边缘区域的像素点进行修复后，将位于待美化区域内、与边缘区域上修复后的像素点相邻的像素点代替修复后的像素点组成新的边缘区域直至待美化区域中的像素点为0，完全去除了待美化区域，美化效果非常好。

实施例3

为了实现对图像进行美化的过程中待美化区域的周围不会变模糊且待美化区域能够被完全美化，本实施例在实施例1或2的基础上提供了一种美化图像的方法。参见图6，该方法包括：

601：在原图像上定位待美化区域及其边缘区域；

其中，可以通过用户人工打点、圈选或者涂抹等方法在原图像中定位待美化区域的边缘区域。

具体的，参见实施例2中的图4，假设图4所示的图像为原图像，图4中所示的黑线为用户通过人工圈选的方法在原图像中选定的待美化区域的像素宽的外轮廓，通过这种方法将原图像区分为三个区域，分别为正常区域、边缘区域和待美化区域。其中，边缘区域为原图像中一个像素宽的闭合区域，是根据接收到的用户的输入信号中携带的用户在原图像中选定的作为边缘区域的像素点坐标确定的，位于边缘区域内的区域即为待美化区域；待美化区域为原图像中被边缘区域包围在内的封闭式区域，在本实施例中默认待美化区域中的所有像素点均为待修复的像素点；而正常区域即为原图像中除边缘区域与待美化区域之外的其他区域，在本实施例中默认正常区域中的所有像素点均为不需要修复的像素点。其中，黑线包围的区域(不包括黑线)为待美化区域，使用I_inner表示；黑线包围的区域(不包括黑线)为正常区域，使用I_normal表示；黑线为边缘区域，使用I_boundary表示。

这里需要说明的是，一般情况下，根据用户定位待美化区域的习惯做法(即为了全部圈选待美化区域，会将一部分不需要美化的区域圈选进来)，所以，边缘区域上的像素点也可以被认为是不需要美化的像素点。

602：在原图像上选择N*N个像素点组成的待美化局部区域Rect_待美化；

其中，该待美化局部区域Rect_待美化满足包括一个待美化区域的像素点。也可以包括多个待美化区域的像素点，但以包括一个待美化区域的像素点为最优。其中，N为正整数。

603：在原图像上获得N*N个像素点组成的原图像局部区域Rect_原图；

其中，该局部区域Rect_原图满足其与待美化局部区域Rect_待美化之间的欧式距离最小，即Sum((Rect_原图(i，j)-Rect_待修复(i，j))²)的值为原图像中能够获得的原图像局部区域Rect_原图中的最小。

604：使用步骤603中获得的原图像局部区域Rect_原图中相应的像素点的颜色值替换步骤602中获得的待美化局部区域Rect_待美化中属于边缘区域和待美化区域的像素点，得到修复后的像素点；

替换的过程可以理解为使用Rect_原图中的像素点的颜色值替换Rect_待美化中的相应位置的像素点的颜色值的过程。

其中，替换后的局部区域Rect_待美化中，原属于待美化区域的像素点被并入边缘区域，不再属于待美化区域，而该修复后的像素点周围属于待美化区域的像素点代替该修复后的像素点组成新的边缘区域。

605：判断待美化区域中是否还有像素点；

如果是，返回执行步骤602；

如果否，执行步骤606。

606：获得美化完成的图像。

本发明实施例提供了一种美化图像的方法，通过获取原图像中的待美化区域及其边缘区域，并对边缘区域的像素点进行修复后，将位于待美化区域内、与边缘区域上修复后的像素点相邻的像素点代替修复后的像素点组成新的边缘区域直至待美化区域中的像素点为0，完全去除了待美化区域，美化效果非常好。

实施例4

本发明实施例在实施例1至3任意一个实施例的基础上实施获得，提供了一种美化图像的装置，参见图7，该装置包括：

获得模块701，用于获得原图像中的待美化区域及其边缘区域；

修复模块702，用于根据边缘区域外的像素点信息，对边缘区域上的像素点进行颜色的修复；将与修复后的像素点相邻、且位于待美化区域内的像素点代替修复后的像素点组成新的边缘区域，直至待美化区域中的像素点为0。

其中，获得模块701具体包括：

接收单元，用于接收用户的输入信号，输入信号中携带用户在原图像中选定的作为边缘区域像素点坐标；

获得单元，用于将原图像中位于边缘区域之内的区域作为待美化区域。

一种实施方式下，修复模块702包括修复单元，修复单元具体包括：

获得子单元，用于对于边缘区域上的像素点获得其四邻域点；

计算子单元，用于根据获得子单元获得的四邻域点中属于边缘区域之外的像素点，计算边缘区域上的像素点的修复颜色值；

替换子单元，用于使用计算子单元计算得到的修复颜色值替换像素点的当前颜色值。

进一步的，参见图8，该装置还包括：计算模块703，用于计算边缘区域上每个像素点的修复优先级；

相应的，修复单元具体用于：

根据边缘区域外的像素点信息，对边缘区域上修复优先级最高的像素点进行颜色的修复。

其中，修复模块702包括重组单元，用于将修复后的像素点的四邻域点中属于待美化区域的点代替所述修复后的像素点组成新的边缘区域。

一种实施方式下，修复模块702包括修复单元，修复单元具体包括：

第一获得子单元，用于在原图像上获得包括待美化区域中至少一个像素点在内的待美化像素点阵；

第二获得子单元，用于在边缘区域外获得与待美化像素点阵相同大小的原图像像素点阵，原图像像素点阵为原图像中与待美化像素点阵的欧式距离最小的像素点阵；

替换子单元，用于使用原图像像素点阵中相应的像素点的颜色值替换待美化像素点阵中属于边缘区域和待美化区域的像素点的当前颜色值。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种美化图像的方法，其特征在于，所述方法包括：

获得原图像中的待美化区域及其边缘区域；

根据所述边缘区域外的像素点信息，对所述边缘区域上的像素点进行颜色的修复，得到修复后的像素点；

将与所述修复后的像素点相邻、且位于所述待美化区域内的像素点代替所述修复后的像素点组成新的边缘区域，直至所述待美化区域中的像素点为0。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得原图像中的待美化区域及其边缘区域，具体包括：

接收用户的输入信号，所述输入信号中携带所述用户在所述原图像中选定的作为边缘区域的像素点坐标；

将所述原图像中位于所述边缘区域内的区域作为待美化区域。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述边缘区域外的像素点信息，对所述边缘区域上的像素点进行颜色的修复，具体包括：

对于所述边缘区域上的像素点获得其四邻域点；

根据所述四邻域点中属于所述边缘区域外的点，计算所述边缘区域上的像素点的修复颜色值；

使用得到的修复颜色值替换所述像素点的当前颜色值。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述边缘区域外的像素点信息，对所述边缘区域上的像素点进行颜色的修复之前，所述方法还包括：

计算所述边缘区域上每个像素点的修复优先级；

相应的，所述根据所述边缘区域外的像素点信息，对所述边缘区域上的像素点进行颜色的修复，具体包括：

根据所述边缘区域外的像素点信息，对所述边缘区域上修复优先级最高的像素点进行颜色的修复。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将与所述修复后的像素点相邻、且位于所述待美化区域内的像素点代替所述修复后的像素点组成新的边缘区域，具体包括：

将所述修复后的像素点的四邻域点中属于所述待美化区域的像素点代替所述修复后的像素点组成新的边缘区域。

6.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述边缘区域外的像素点信息，对所述边缘区域上的像素点进行颜色的修复，具体包括：

在所述原图像上获得包括所述待美化区域中至少一个像素点在内的待美化像素点阵；

在所述边缘区域外获得与所述待美化像素点阵相同大小的原图像像素点阵，所述原图像像素点阵为所述原图像中与所述待美化像素点阵的欧式距离最小的像素点阵；

使用所述原图像像素点阵中相应的像素点的颜色值替换所述待美化像素点阵中属于边缘区域和待美化区域的像素点的当前颜色值。

7.一种美化图像的装置，其特征在于，所述装置包括：

获得模块，用于获得原图像中的待美化区域及其边缘区域；

修复模块，用于根据所述边缘区域外的像素点信息，对所述边缘区域上的像素点进行颜色的修复，得到修复后的像素点；将与所述修复后的像素点相邻、且位于所述待美化区域内的像素点代替所述修复后的像素点组成新的边缘区域，直至所述待美化区域中的像素点为0。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获得模块具体包括：

接收单元，用于接收用户的输入信号，所述输入信号中携带所述用户在所述原图像中选定的作为边缘区域像素点坐标；

获得单元，用于将所述原图像中位于所述边缘区域内的区域作为待美化区域。

9.如权利要求7或8所述的装置，其特征在于，所述修复模块包括修复单元，所述修复单元具体包括：

获得子单元，用于对于所述边缘区域上的像素点获得其四邻域点；

计算子单元，用于根据所述获得子单元获得的四邻域点中属于所述边缘区域外的点，计算所述边缘区域上的像素点的修复颜色值；

替换子单元，用于使用所述计算子单元得到的修复颜色值替换所述像素点的当前颜色值。

10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：计算模块，用于计算所述边缘区域上每个像素点的修复优先级；

相应的，所述修复单元具体用于：

根据所述边缘区域外的像素点信息，对所述边缘区域上修复优先级最高的像素点进行颜色的修复。

11.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述修复模块包括重组单元，用于将所述修复后的像素点的四邻域点中属于所述待美化区域的像素点代替所述修复后的像素点组成新的边缘区域。

12.如权利要求7或8所述的装置，其特征在于，所述修复模块包括修复单元，所述修复单元具体包括：

第一获得子单元，用于在所述原图像上获得包括所述待美化区域中至少一个像素点在内的待美化像素点阵；

第二获得子单元，用于在所述边缘区域外获得与所述待美化像素点阵相同大小的原图像像素点阵，所述原图像像素点阵为所述原图像中与所述待美化像素点阵的欧式距离最小的像素点阵；

替换子单元，用于使用所述原图像像素点阵中相应的像素点的颜色值替换所述待美化像素点中属于边缘区域和待美化区域的像素点的当前颜色值。

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