CN103002212A - 图像处理器、图像处理方法和计算机可读介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种图像处理设备，包括关注区域确定单元和模糊单元。关注区域确定单元被构造为确定包括图像的预期被摄体的图像的关注区域。模糊单元被构造为对关注区域之外的所有图像区域进行模糊处理。

Description

图像处理器、图像处理方法和计算机可读介质

相关申请的交叉引用

本申请基于并且要求于2011年9月15日提交到日本专利局的日本优先权专利申请JP 2011-201501的基于35U.S.C.§119的优先权的利益，该日本优先权专利申请的全部内容以引用方式并入本文。

技术领域

本发明涉及图像处理器、图像处理方法和在非瞬态计算机可读介质上编码的程序。

背景技术

近来，趋于通过成像设备实现多种成像模式。例如，根据缩图模式，可以将成像时的图像或成像后的图像加工成如浅景深的缩图的图像。

关于这种缩图模式，例如在日本未审专利申请公布No.2008-118348中公开了一种成像设备，它对不包括主要被摄体的背景区域应用根据镜头的焦距的程度的模糊处理。日本未审专利申请公布No.2008-118348描述了确定主要被摄体区域为与图像中的对焦位置对应的区域的例子，和在多个面部区域被提取为被摄体的情况下基于尺寸最大的面部区域或者最靠近中心的面部区域确定主要被摄体区域的例子。

发明内容

然而，在基于一个对焦位置从包含多个对焦位置的图像确定没有应用模糊处理的关注区域的情况与基于多个对焦位置进行确定的情况之间获得不同结果。因此，当一般地基于一个对焦位置确定关注区域时，可能出现没有获得用户期待的结果的情况。

期望提议能够基于成像信息恰当确定图像中的关注区域的新颖和改进的图像处理器、图像处理方法和程序。

本发明主要包括图像处理器、图像处理方法和在非瞬态计算机可读介质上编码的程序。在一个实施例中，一种设备包括关注区域确定单元和模糊单元。关注区域确定单元被构造为确定包括图像的预期被摄体的图像的关注区域。模糊单元被构造为对关注区域之外的所有图像区域进行模糊处理。

根据本发明的另一个实施例，提供了一种图像处理器，包括：关注区域确定单元，遵循多个方法之中的依据当对输入图像进行成像时获得的成像信息的方法确定输入图像中的关注区域；以及图像处理单元，对没有包括在关注区域中的周围区域应用模糊处理。

此外，根据本发明的另一个实施例，提供了一种图像处理方法，包括：遵循多个方法之中的依据当对输入图像进行成像时获得的成像信息的方法确定输入图像中的关注区域；以及对没有包括在关注区域中的周围区域应用模糊处理。

此外，根据本发明的另一个实施例，提供了一种使得计算机执行如下功能的程序，这些功能包括：关注区域确定单元，遵循多个方法之中的依据当对输入图像进行成像时获得的成像信息的方法确定输入图像中的关注区域；以及图像处理单元，对没有包括在关注区域中的周围区域应用模糊处理。

如上所述，根据本发明的一个实施例，能够基于成像信息恰当确定图像中的关注区域。

附图说明

图1示出了根据本发明的实施例的图像处理系统的结构；

图2示出了焦点的布局例子；

图3示出了缩图处理；

图4示出了缩图处理；

图5示出了缩图处理；

图6示出了包含多个对焦位置的图像的特定例子；

图7示出了包含多个对焦位置的图像的另一个特定例子；

图8示出了根据本实施例的图像处理器的结构；

图9是示出图像处理器的第一功能例子的流程图；

图10是示出确定考虑多个对焦位置的关注区域的方法的流程图；

图11示出了计算分散度的方法；

图12示出了计算分散度的方法；

图13是示出图像处理器的第二功能例子的流程图；以及

图14是示出图像处理器的硬件结构的框图。

具体实施方式

参照附图在下文详细描述本发明的优选实施例。在这个说明书和附图中，通过向具有基本相同功能结构的部件分配相同标号省去重复描述。

在这个说明书和附图中，还可以通过在相同标号的后面分配不同字母区分具有基本相同功能结构的多个部件。当没有特别区分具有基本相同功能结构的多个部件时，仅仅分配相同标号。

根据下面的章节顺序描述本发明的实施例。

1.图像处理系统的基本结构

2.图像处理器的结构

3.图像处理器的功能

3-1.第一功能例子

3-2.第二功能例子

4.硬件结构

5.结束

<1.图像处理系统的基本结构>

根据本发明的实施例的技术能够在如作为例子在“2.图像处理器的结构”和“3.图像处理器的功能”中详细描述的模式下进行执行。根据本发明的实施例的图像处理器20包括：

A.关注区域确定单元，遵循多个方法之中的根据当对输入图像成像时获得的成像信息的方法，在输入图像中确定关注区域；以及

B.图像处理单元，对没有包括在关注区域中的周围区域应用模糊处理。

在下面描述中，首先描述包括这种图像处理器的图像处理系统的基本结构。

图1示出了根据本发明的实施例的图像处理系统1的结构。如图1所示，根据本发明的实施例的图像处理系统1设置有成像设备10和图像处理器20。

（成像设备10）

成像设备10通过对被摄体进行成像获得图像。具体地讲，成像设备10设置有成像光学装置（例如，成像透镜和变焦透镜）和成像装置（例如，CCD（电荷耦合器件）或CMOS（互补金属氧化物半导体））。成像光学系统收集从被摄体发出的光以在成像装置的成像平面上形成被摄体图像。成像装置将由成像光学系统形成的被摄体图像转换成电图像信号。

根据本实施例的成像设备10在成像平面上的多个区域中具有焦点，并且由此能够检测每个焦点的对焦状态。例如，如图2所示，焦点P1到P35布置在成像平面14上的35个区域中，并且由此成像设备10能够检测每个焦点处的对焦程度。

这个成像设备10获得对图像成像时的成像信息，并且如图1所示，将包括图像和成像信息的图像文件提供给图像处理器20。成像信息例如包括指示在对图像成像时的焦距的焦距信息和对焦信息。对焦信息还可以包括指示每个焦点处的对焦程度的信息和指示光学系统的状态（例如，在成像时的透镜位置）的信息。

（图像处理器20）

图像处理器20具有对从成像设备10提供的图像应用各种类型的图像处理的功能。例如，图像处理器20可以使用图像的成像信息对从成像设备10提供的图像应用缩图处理。缩图处理是对在关注区域周围的周围区域应用模糊处理而不对图像中的关注区域应用模糊处理的处理，并且这使得可以获得作为具有浅景深的缩图的图像。在下文中参照图3到图5简要描述该缩图处理。

图3到图5示出了缩图处理。在图3到图5中，由于缩图处理导致的图像的模糊程度由颜色浓度进行表示。也就是说，在图3到图5中，较模糊区域的颜色较轻。

如图3所示，在靠近图像的中心的焦点P20是图像中的唯一对焦位置（即，对焦程度超过阈值的位置）的情况下，包括焦点P20的区域被确定为关注区域。如图4所示，在图像的下部中的焦点P30是图像中的唯一对焦位置的情况下，包括焦点P30的区域被确定为关注区域。类似的是，如图5所示，在图像的上部中的焦点P5是图像中的唯一对焦位置的情况下，包括焦点P5的区域被确定为关注区域。

图像处理器20然后向在以关注区域为中心的在关注区域周围的周围区域应用模糊处理。具体地讲，如图3到图5所示，随着远离关注区域的距离增大，图像处理器20应用更强的模糊处理。这使得能够获得图像作为具有浅景深的缩图。或者，图像处理器20还可以对以对焦位置为中心的在对焦位置周围的周围区域应用模糊处理。

尽管在这个说明书中描述了如上在图像处理器20中执行缩图处理的例子，但是还可以通过设置在成像设备10中执行缩图处理的机构在成像设备10中执行缩图处理。在这种情况下，成像设备10可以在对图像成像以后执行缩图处理并且还可以在对图像成像时执行缩图处理。

尽管PC（个人计算机）被示为图像处理器20的例子，但是图像处理器20不限于PC。例如，图像处理器20还可以是信息处理器，例如家庭视频处理器（DVD记录器、视频卡带记录器、等等）、PDA（个人数字助理）、家庭游戏控制台和家用电器。图像处理器20还可以是信息处理器，例如移动电话、PHS（个人手持电话系统）、便携式视频处理器和便携式游戏控制台。

（背景）

如上所述，在图像中只存在一个对焦位置的情况下，关注区域能够被确定为包括该对焦位置。然而，在实践中，存在在图像中包含多个对焦位置的情况。在下文描述包含多个对焦位置的图像的特定例子。

图6和图7示出了包含多个对焦位置的图像的特定例子。在图6所示的例子中，图像在与人的面部区域对应的焦点P11、P12、P18和P19处进行对焦。尤其是，焦点P12的对焦程度最高。

在图7所示的例子中，图像在与路旁的树的区域对应的焦点P2、P6、P9、P13、P15、P21、P22和P28处进行对焦。尤其是，焦点P28的对焦程度最高。

从包含多个对焦位置的这种图像确定关注区域的方法可以包括将关注区域确定为包含最佳对焦位置的区域的方法和考虑多个对焦位置将关注区域确定为例如包括多个对焦位置的重心的位置的区域的方法。

然而，确定的关注区域根据要使用的方法可变得不同。例如，在如图6所示对焦位置聚集在一个区域内的情况下，根据每种方法确定关注区域没有明显差别。相比较，在如图7所示对焦位置分散的情况下，每种方法确定不同的关注区域。当关注区域由此不同时，通过缩图处理最终获得的图像也变得不同，从而在不当关注区域的情况下很难获得用户期待的结果。

随即，鉴于以上情形，构建根据本实施例的图像处理器20。根据本实施例的图像处理器20可以基于成像信息恰当确定图像中的关注区域。在下文中详细描述根据本实施例的这种图像处理器20。

<2.图像处理器的结构>

图8示出了根据本实施例的图像处理器20的结构。如图8所示，根据本实施例的图像处理器20设置有存储单元216、关注区域确定单元220和模糊单元230。

存储单元216存储利用从成像设备10提供的图像和成像信息形成的图像文件。存储单元216可以是存储介质，例如，非易失性存储器、磁盘、光盘和MO（磁光）盘。

关注区域确定单元220针对存储在存储单元216中的图像选择基于图像的成像信息确定关注区域的方法并且通过选择的方法确定图像的关注区域。确定关注区域的方法可以包括将关注区域确定成包括最佳对焦位置的区域的方法和考虑多个对焦位置将关注区域确定成例如包括多个对焦位置的重心的位置的区域的方法。

这里，由于被摄体很难以浅景深进行对焦，所以具有浅景深的图像中的最高对焦程度的最佳对焦位置可能是用户预期被摄体。相比较，由于很多被摄体利用深景深进行对焦，具有深景深的图像中的最佳对焦位置可以不是唯一的用户预期被摄体。如在“3.图像处理器的功能”中详细描述，关注区域确定单元220选择基于对图像成像时的景深确定关注区域的方法。

尽管图3到图5示出了关注区域是沿图像的水平方向的区域的例子，但是关注区域的模式不限于这个例子。例如，关注区域还可以是沿图像的垂直方向的区域，还可以是圆形区域，还可以是部分组合水平和垂直方向的矩形区域。

模糊单元230是对在由关注区域确定单元220确定的关注区域周围的周围区域应用模糊处理的图像处理单元。例如，模糊单元230还可以根据离开关注区域的距离使用不同低通滤波器向离关注区域较远的区域应用更强的模糊处理。

<3.图像处理器的功能>

在上文中描述了根据本实施例的图像处理器20的结构。接下来，描述根据本实施例的图像处理器20的功能例子。

（第一功能例子）

图9是示出图像处理器20的第一功能例子的流程图。如图9所示，图像处理器20的关注区域确定单元220首先获得经过处理的图像和图像的成像信息（S304）。

关注区域确定单元220然后基于包括在成像信息中的对焦信息判断图像中是否包含多个对焦位置（S308）。这里，在图像中没有包含多个对焦位置的情况下，关注区域确定单元220将关注区域确定成图像中的包括最佳对焦位置的区域（S316）。即使在没有对焦信息的情况下，仍可以通过分析图像执行图像中是否包含多个对焦位置的判断。类似的是，还可以通过图像分析检测一个或多个最佳对焦位置。

相比较，在图像中包含多个对焦位置的情况下，关注区域确定单元220选择基于由包括在成像信息中的焦距信息指示的焦距确定关注区域的方法（S312）。

具体地讲，由于焦距越长景深越浅并且焦距越短景深越深，所以在焦距是阈值或更大的情况下关注区域确定单元220将关注区域确定成包括最佳对焦位置的区域（S316）。

在焦距小于阈值的情况下，关注区域确定单元220通过考虑多个对焦位置确定关注区域（S320）。作为一个例子，在焦距小于阈值的情况下，关注区域确定单元220还可以一般地将关注区域确定成例如包括多个对焦位置的重心的位置的区域。在焦距小于阈值的情况下，如参照图10所述，关注区域确定单元220还可以通过考虑多个对焦位置的分散确定关注区域。

图10是示出通过考虑多个对焦位置的分散确定关注区域的方法的流程图。如图10所示，关注区域确定单元220首先计算多个对焦位置的分散度（S322）。以后描述计算分散度的方法。

在分散度是阈值或更大的情况下（S324），关注区域确定单元220于是将关注区域确定成包括最佳对焦位置的区域（S326）。相比较，在分散度小于阈值的情况下（S324），关注区域确定单元220基于多个对焦位置将关注区域确定成例如包括多个对焦位置的重心的位置的区域（S328）。

例如当图6和图7所示的图像的焦距小于阈值时，针对对焦位置的分散度小于阈值的图6所示的图像，这将关注区域确定成例如包括多个对焦位置的重心的位置的区域。相比较，针对图7所示的对焦位置的分散度是阈值或更大的图像，包括最佳对焦位置P28的区域被确定成关注区域。

当如上在S316或S320中确定关注区域时，如图9所示模糊单元230对在关注区域周围的周围区域应用模糊处理（S330）。

如上所述，根据图像处理器20的第一功能例子，可以根据对图像成像时的焦距恰当确定关注区域。此外，根据图像处理器20的第一功能例子，在存在多个对焦位置的情况下，可以通过计算多个对焦位置的分散度更加恰当地确定关注区域。

（补充解释）

这里，参照图11和图12，解释在S322中通过关注区域确定单元220计算对焦位置的分散度的方法。

-第一计算方法

关注区域确定单元220首先根据下面方程（1）计算距离对焦位置的最大水平（X方向）距离ΔX，并且根据下面方程（2）计算距离对焦位置的最大垂直（Y方向）距离ΔY。

ΔX=Xmax-Xmin...（1）

ΔY=Ymax-Ymin...（2）

如图11所示，在焦点P10、P12、P27和P30是对焦位置的情况下，由方程1表示的ΔX在焦点P30和P27的水平距离内。由方程2表示的ΔY在从P10和P12到P30的垂直距离内。

关注区域确定单元220然后根据方程3使用距离ΔX和距离ΔY计算分散度。

分散度=ΔX·ΔY...（3）

能够通过从以上方程3获得的分散度的大小评估图像中的多个对焦位置的分散的程度。尽管以上方程3示出了距离ΔX与距离ΔY相乘的例子，但是计算分散度的操作不限于这个例子，并且它例如还可以是距离ΔX与距离ΔY相加。这种结构使得可以避免在距离ΔX或距离ΔY是“0”的情况下出现计算分散度为“0”的情况。

-第二计算方法

尽管在以上第一计算方法中描述了计算对焦位置的水平和垂直分散度的方法，但是关注区域确定单元220还可以仅仅计算对焦位置的水平或垂直分散度。

例如，在如图3到图5所示关注区域是沿水平方向的区域的情况下，即使对焦位置在水平方向上在相同垂直位置处分散，包括最佳对焦位置的关注区域与包括多个对焦位置的重心的位置的关注区域一致。因此，在关注区域是沿水平方向的区域的情况下，认为对焦位置的水平分散度几乎没有意义。

接下来，关注区域确定单元220还可以仅仅计算与沿关注区域的方向（例如，水平方向）交叉的方向（例如，垂直方向）上对焦位置的分散度。这种结构能够简化图像处理器20的处理。

-第三计算方法

关注区域确定单元220还可以计算包括多个对焦位置的部分的面积作为分散度。例如，如图11所示，在焦点P10、P12、P27和P30是对焦位置的情况下，关注区域确定单元220还可以计算包括焦点P10、P12、P27和P30的部分的面积作为分散度。

（3-2.第二功能例子）

图13是示出图像处理器20的第二功能例子的流程图。如图13所示，图像处理器20的关注区域确定单元220首先获得经过处理的图像和图像的成像信息（S304）。

关注区域确定单元220然后基于包括在成像信息中的对焦信息判断图像中是否包含多个对焦位置（S308）。这里，在图像中没有包含多个对焦位置的情况下，关注区域确定单元220将关注区域确定为图像中的包括最佳对焦位置的区域（S316）。

相比较，在图像中包含多个对焦位置的情况下，关注区域确定单元220选择基于在从包括在成像信息中的对焦信息获得的最佳对焦位置处的被摄体距离是否小于阈值（S334）确定关注区域的方法。

具体地讲，由于被摄体距离越近景深越浅并且被摄体距离越远景深越深，所以在最佳对焦位置处的被摄体距离小于阈值的情况下，关注区域确定单元220将关注区域确定成包括最佳对焦位置的区域（S316）。相比较，在最佳对焦位置处的被摄体距离是阈值或更大的情况下，关注区域确定单元220通过考虑多个对焦位置确定关注区域（S320）。例如，关注区域确定单元220还可以如在第一功能例子中所述将关注区域确定为例如包括多个对焦位置的重心的位置的区域，并且还可以通过考虑多个对焦位置的分散确定关注区域。

<4.硬件结构>

上述的图像处理器20的图像处理与包括在下面参照图14描述的图像处理器20中的硬件进行合作工作。

图14是示出图像处理器20的硬件结构的框图。图像处理器20设置有CPU（中央处理单元）201、ROM（只读存储器）202、RAM（随机访问存储器）203和主总线204。图像处理器20还设置有桥接器205、外部总线206、接口207、输入装置208、输出装置210、存储装置（HDD）211、驱动器212和通信装置215。

CPU 201用作算术处理单元和控制装置，并且根据多种程序控制图像处理器20中的整体功能。CPU 201还可以是微处理器。ROM202存储由CPU 201使用的程序、操作参数、等等。RAM 203临时存储在CPU 201的执行处理中使用的程序、在其执行处理中恰当变化的参数、等等。这些通过采用CPU总线等构造的主总线204进行彼此连接。

主总线204经由桥接器205与诸如PCI（外围部件互连/接口）总线的外部总线206进行连接。主总线204、桥接器205和外部总线206不必单独进行构造，并且这些功能还可以在一个总线中进行实现。

输入装置208由用户输入信息的诸如鼠标、键盘、触摸屏、按钮、麦克风、开关和控制杆的输入机构，基于用户输入产生输入信号并且将它输出到CPU 201的输入控制电路等等进行构造。图像处理器20的用户能够通过操作输入装置208输入各种类型的数据和指示处理功能。

输出装置210例如包括诸如CRT（阴极射线管）显示装置、液晶显示（LCD）装置、OLED（有机发光二极管）装置、灯等等的显示装置。另外，输出装置210包括诸如扬声器和耳机的音频输出装置。输出装置210例如输出再现的内容。具体地讲，显示装置在文字或图像中指示诸如再现的视频数据的各种类型的信息。其间，音频输出装置通过将再现的音频数据等等转换成音频对它进行输出。

存储装置211是被构造为根据本实施例的图像处理器20的存储单元的例子的数据存储装置。存储装置211还可以包括存储介质、在存储介质中记录数据的记录装置、从存储介质读取数据的读取装置、删除记录在存储介质中的数据的删除装置、等等。存储装置211例如由HDD（硬盘驱动器）进行构造。存储装置211驱动硬盘并且存储由CPU 201执行的程序以及各种类型的数据。

驱动器212是用于存储介质的读取器/写入器并且内置在图像处理器20中或者从外部附连到图像处理器20。驱动器212读取记录在附连的可移动存储介质24（例如，磁盘、光盘、磁光盘或半导体存储器）中的信息，以将其输出到RAM 203。驱动器212还可以将信息写入可移动存储介质24中。

通信装置215是例如通过与通信网络12连接的通信装置等等进行构造的通信接口。通信装置215还可以是无线LAN（局域网）执行通信装置、LTE（长期演化）执行通信装置和执行有线通信的有线通信装置。

<5.结束>

如上所述，根据本实施例的图像处理器20，由于能够基于成像信息中的关于景深的信息确定关注区域，所以可以获得适于图像的缩图效果。根据本实施例的图像处理器20，在存在多个对焦位置的情况下，通过计算多个对焦位置的分散度可以更加恰当地确定关注区域。

尽管参照附图详细描述了本发明的优选实施例，但是本发明的实施例的技术范围不限于这些例子。本发明的实施例的领域的技术人员显然可以想到根据本发明的实施例的技术构思的范围内的各种变型或修正，并且这些被自然理解为属于本发明的实施例的技术范围。

例如，这个说明书中的图像处理器20的处理中的每个步骤不需要一定按照如流程图所述的顺序进行顺序执行。例如，图像处理器20的处理中的每个步骤还可以按照与如流程图所述的顺序不同的顺序进行处理并且还可以进行并行处理。

还可以建立计算机程序以使得诸如内置在图像处理器20中的CPU 201、ROM 202和RAM 203的硬件可以展示与上述的图像处理器20的每个结构等效的功能。还提供了存储有该计算机程序的存储介质。

此外，如下的结构也属于本发明的实施例的技术范围。

（1）一种图像处理设备，包括：

关注区域确定单元，包括处理器，被构造为确定包括图像的预期被摄体的图像的关注区域；以及

模糊单元，被构造为对关注区域之外的所有图像区域进行模糊处理。

（2）根据（1）的图像处理设备，其中，关注区域确定单元基于图像的焦距信息确定关注区域。

（3）根据（2）的图像处理设备，其中，关注区域确定单元基于图像的焦距确定关注区域。

（4）根据（2）的图像处理设备，其中，关注区域确定单元基于到位于图像的最佳对焦部分处的被摄体的距离确定关注区域。

（5）根据（4）的图像处理设备，其中，当最佳对焦位置的被摄体距离超过阈值时，关注区域确定单元将关注区域确定成包括最佳对焦位置的区域。

（6）根据（5）的图像处理设备，其中，当最佳对焦位置的被摄体距离没有超过阈值时，关注区域确定单元基于多个对焦位置确定关注区域。

（7）根据（1）到（6）的图像处理设备，还包括：

对焦状态确定单元，被构造为确定图像的多个点处的对焦状态。

（8）根据（7）的图像处理设备，其中，关注区域确定单元基于到位于具有最高对焦状态的多个点之中的点的被摄体的距离确定关注区域。

（9）根据（7）的图像处理设备，其中，当多个点之中的具有最高对焦状态的点的焦距超过阈值时，关注区域确定单元将关注区域确定为包括多个点之中的具有最高对焦状态的点的区域。

（10）根据（9）的图像处理设备，其中，当多个点之中的具有最高对焦状态的点的焦距没有超过阈值时，关注区域确定单元基于多个点中的至少两个点确定关注区域。

（11）根据（7）的图像处理设备，其中，关注区域确定单元基于图像中的多个点中的至少两个点的分散度确定关注区域。

（12）根据（1）的图像处理设备，其中，关注区域确定单元基于图像中的多个对焦位置的分散度确定关注区域。

（13）根据（12）的图像处理设备，其中，当图像中的多个对焦位置的分散度超过阈值时，关注区域确定单元将关注区域确定成包括最佳对焦位置的区域。

（14）根据（13）的图像处理设备，其中，当图像中的多个对焦位置的分散度没有超过阈值时，关注区域确定单元将关注区域确定为包括至少两个对焦位置的重心的区域。

（15）一种图像处理方法，包括：

使用处理器确定包括图像的预期被摄体的图像的关注区域；以及

对关注区域之外的所有图像区域进行模糊处理。

（16）根据（15）的图像处理方法，其中，所述确定包括基于图像的焦距信息确定关注区域。

（17）根据（16）的图像处理方法，其中，所述确定包括基于图像的焦距确定关注区域。

（18）根据（16）的图像处理方法，其中，所述确定包括基于到位于图像的最佳对焦部分处的被摄体的距离确定关注区域。

（19）根据（15）的图像处理方法，其中，所述确定包括基于图像中的多个对焦位置的分散度确定关注区域。

（20）一种通过程序进行编码的非瞬态计算机可读介质，当所述程序被加载到处理器上时使得处理器执行如下方法：

使用处理器确定包括图像的预期被摄体的图像的关注区域；以及

对关注区域之外的所有图像区域进行模糊处理。

Claims (20)

1.一种图像处理设备，包括：

关注区域确定单元，包括处理器，被构造为确定图像的关注区域，所述图像的关注区域包括图像的预期被摄体；以及

模糊单元，被构造为对关注区域之外的所有图像区域进行模糊处理。

2.根据权利要求1的图像处理设备，其中，关注区域确定单元基于图像的焦距信息确定关注区域。

3.根据权利要求2的图像处理设备，其中，关注区域确定单元基于图像的焦距确定关注区域。

4.根据权利要求2的图像处理设备，其中，关注区域确定单元基于到位于图像的最佳对焦部分处的被摄体的距离确定关注区域。

5.根据权利要求4的图像处理设备，其中，当最佳对焦位置的被摄体距离超过阈值时，关注区域确定单元将关注区域确定成包括最佳对焦位置的区域。

6.根据权利要求5的图像处理设备，其中，当最佳对焦位置的被摄体距离没有超过阈值时，关注区域确定单元基于多个对焦位置确定关注区域。

7.根据权利要求1的图像处理设备，还包括：

对焦状态确定单元，被构造为确定图像的多个点处的对焦状态。

8.根据权利要求7的图像处理设备，其中，关注区域确定单元基于到位于多个点之中的具有最高对焦状态的点处的被摄体的距离确定关注区域。

9.根据权利要求7的图像处理设备，其中，当多个点之中的具有最高对焦状态的点的焦距超过阈值时，关注区域确定单元将关注区域确定为包括多个点之中的具有最高对焦状态的点的区域。

10.根据权利要求9的图像处理设备，其中，当多个点之中的具有最高对焦状态的点的焦距没有超过阈值时，关注区域确定单元基于多个点中的至少两个点确定关注区域。

11.根据权利要求7的图像处理设备，其中，关注区域确定单元基于图像中的多个点中的至少两个点的分散度确定关注区域。

12.根据权利要求1的图像处理设备，其中，关注区域确定单元基于图像中的多个对焦位置的分散度确定关注区域。

13.根据权利要求12的图像处理设备，其中，当图像中的多个对焦位置的分散度超过阈值时，关注区域确定单元将关注区域确定成包括最佳对焦位置的区域。

14.根据权利要求13的图像处理设备，其中，当图像中的多个对焦位置的分散度没有超过阈值时，关注区域确定单元将关注区域确定为包括至少两个对焦位置的重心的区域。

15.一种图像处理方法，包括：

使用处理器确定图像的关注区域，所述图像的关注区域包括图像的预期被摄体；以及

对关注区域之外的所有图像区域进行模糊处理。

16.根据权利要求15的图像处理方法，其中，所述确定包括基于图像的焦距信息确定关注区域。

17.根据权利要求16的图像处理方法，其中，所述确定包括基于图像的焦距确定关注区域。

18.根据权利要求16的图像处理方法，其中，所述确定包括基于到位于图像的最佳对焦部分处的被摄体的距离确定关注区域。

19.根据权利要求15的图像处理方法，其中，所述确定包括基于图像中的多个对焦位置的分散度确定关注区域。

20.一种通过程序进行编码的非瞬态计算机可读介质，当所述程序被加载到处理器上时使得处理器执行如下方法：

使用处理器确定图像的关注区域，所述图像的关注区域包括图像的预期被摄体；以及

对关注区域之外的所有图像区域进行模糊处理。

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