CN105374061B - 图像素描处理方法及其系统 - Google Patents
图像素描处理方法及其系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105374061B CN105374061B CN201510703746.3A CN201510703746A CN105374061B CN 105374061 B CN105374061 B CN 105374061B CN 201510703746 A CN201510703746 A CN 201510703746A CN 105374061 B CN105374061 B CN 105374061B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- pixel
- pixel value
- matrix
- row
- mrow
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
- G06T11/001—Texturing; Colouring; Generation of texture or colour
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明提供一种图像素描处理方法及其系统,先通过去色处理,得到每帧图像中各个像素点的去色像素值;再通过模糊处理,得到模糊像素值;最后通过反色处理,得到反色像素值,根据所述反色像素值生成素描图像。其中,模糊处理通过矩阵偏移一个像素点单位,复用偏移后的矩阵与原矩阵的重叠区域部分的去色像素值和,计算非重叠区域的两列或两行的去色像素值和,从而降低计算每个像素点的模糊像素值的复杂度,提高图像素描的处理效率。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理领域,特别是一种图像素描处理方法及其系统。
背景技术
随着处理机技术的日益发展,真实感图像渲染技术已经越来越趋向于成熟,其目的在于使处理机绘制出来的图像看上去与真实照片没有任何区别。然而随着真实图像模拟技术的日益成熟,非真实感图像的模拟也开始受到关注。非真实感图像渲染,并不追求完全的真实感,主要目的是将某个对象以简洁、含蓄、带有美学特征的方式借助处理机表现出来。图像的风格化处理即属于非真实感图像渲染,是指通过处理机技术,将一张普通的图像处理成具有手绘风格的图像,例如油画、水彩、卡通、素描等等。
图像素描是一种图像处理,目前图像素描主要是先对图像进行去色,再对去色后的图像进行反色处理,然后对反色处理后的图像进行模糊处理,最后将去色处理后的图像和模糊处理后的图像进行叠加。
然而,目前对图像素描的模糊处理均须进行N*N的加权求和,亦即对以像素点为中心的N*N个像素点的像素值进行加权求和,求得均值,权值符合正态分布,而这样的处理方式效率很低,无法满足在实时视频特效处理应用场景的需要。
发明内容
针对上述现有技术中存在的图像素描的处理效率低下的问题,本发明的目的在于提供一种图像素描处理方法及其系统,能够提高图像素描的处理效率。
一种图像素描处理方法,包括以下步骤:
获取每帧图像中各个像素点的像素值,对各个所述像素点的像素值进行去色处理,得到去色像素值;
对去色处理后的各个像素点的去色像素值进行模糊处理,所述模糊处理步骤包括:
获取以第一像素点为中心的、预设第一矩阵内所有像素点经反色处理后的像素值之和,为第一矩阵像素值和;
将所述第一矩阵向行方向或列方向平移一个像素点单位,得到以第二像素点为中心的第二矩阵;
获取所述第一矩阵与第二矩阵非重叠行或非重叠列像素点的像素值和,为第一矩阵非重叠像素值和;获取所述第二矩阵与第一矩阵非重叠行或非重叠列像素点的像素值和,为第二矩阵非重叠像素值和;
将所述第一矩阵像素值和减去所述第一矩阵非重叠像素值和,以及加上所述第二矩阵非重叠像素值和,得到第二矩阵像素值和,计算所述第二矩阵像素值和的均值,得到所述第二像素点的模糊像素值;
所述图像素描处理方法还包括:对模糊处理后的各个像素点的模糊像素值进行反色处理,得到反色像素值,根据所述反色像素值生成素描图像。
本发明的图像素描处理方法,先通过去色处理,得到每帧图像中各个像素点的去色像素值;再通过模糊处理,得到模糊像素值;最后通过反色处理,得到反色像素值,根据所述反色像素值生成素描图像。其中,模糊处理通过矩阵偏移一个像素点单位,复用偏移后的矩阵与原矩阵的重叠区域部分的去色像素值和,计算非重叠区域的两列或两行的去色像素值和,从而降低计算每个像素点的模糊像素值的复杂度,提高图像素描的处理效率。
一种图像素描处理系统,包括:
去色模块,用于获取每帧图像中各个像素点的像素值,对各个所述像素点的像素值进行去色处理,得到去色像素值;
模糊模块,用于对去色处理后的各个像素点的去色像素值进行模糊处理;其中,所述模糊模块包括:
第一矩阵模块,用于获取以第一像素点为中心的、预设第一矩阵内所有像素点经反色处理后的像素值之和,为第一矩阵像素值和;
第二矩阵模块,用于将所述第一矩阵向行方向或列方向平移一个像素点单位,得到以第二像素点为中心的第二矩阵;
矩阵重叠模块,用于获取所述第一矩阵与第二矩阵非重叠行或非重叠列像素点的像素值和,为第一矩阵非重叠像素值和;获取所述第二矩阵与第一矩阵非重叠行或非重叠列像素点的像素值和,为第二矩阵非重叠像素值和;
模糊计算模块,用于将所述第一矩阵像素值和减去所述第一矩阵非重叠像素值和,以及加上所述第二矩阵非重叠像素值和,得到第二矩阵像素值和,计算所述第二矩阵像素值和的均值,得到所述第二像素点的模糊像素值;
所述图像素描处理系统还包括:反色模块,用于对模糊处理后的各个像素点的模糊像素值进行反色处理,得到反色像素值,根据所述反色像素值生成素描图像。
本发明的图像素描处理系统,所述去色模块得到每帧图像中各个像素点的去色像素值,所述模糊模块得到模糊像素值,所述反色模块得到反色像素值,根据所述反色像素值生成素描图像。其中,模糊处理通过矩阵偏移一个像素点单位,复用偏移后的矩阵与原矩阵的重叠区域部分的去色像素值和,计算非重叠区域的两列或两行的去色像素值和,从而降低计算每个像素点的模糊像素值的复杂度,提高图像素描的处理效率。
附图说明
图1为一个实施例的图像素描处理方法的流程示意图;
图2为另一个实施例的图像素描处理方法的流程示意图;
图3为一个实施例的图像素描处理系统的结构示意图;
图4为另一个实施例的图像素描处理系统的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。
请参阅图1中一个实施例的图像素描处理方法的流程示意图。
一种图像素描处理方法,包括以下步骤:
S110,获取每帧图像中各个像素点的像素值,对各个所述像素点的像素值进行去色处理,得到去色像素值。
通过去色处理,使得图像图案的边缘在黑白模式下更容易被识别,例如在黑白模式下更容易被识别皮肤与背景的边缘、眼睛与皮肤的边缘等。
S120,对去色处理后的各个像素点的去色像素值进行模糊处理。
所述模糊处理步骤,如图2所示,包括:
S121,获取以第一像素点为中心的、预设第一矩阵内所有像素点经反色处理后的像素值之和,为第一矩阵像素值和。
通过预设第一矩阵以及第一矩阵像素值和,为模糊处理提供计算定型的模型基础以及基础数据。
S122,将所述第一矩阵向行方向或列方向平移一个像素点单位,得到以第二像素点为中心的第二矩阵。
通过将所述第一矩阵向行方向或列方向平移一个像素点单位,得到的第二矩阵,使得所述第一矩阵与第二矩阵具有更多的重叠区域,而只有两列或两行的非重叠区域,从而简化模糊处理的计算模型。
S123,获取所述第一矩阵与第二矩阵非重叠行或非重叠列像素点的像素值和,为第一矩阵非重叠像素值和;获取所述第二矩阵与第一矩阵非重叠行或非重叠列像素点的像素值和,为第二矩阵非重叠像素值和。
通过该步骤获取所述第一矩阵与第二矩阵的非重叠像素值和,为简化的模糊处理计算模型提供计算数据。
S124,将所述第一矩阵像素值和减去所述第一矩阵非重叠像素值和,以及加上所述第二矩阵非重叠像素值和,得到第二矩阵像素值和,计算所述第二矩阵像素值和的均值,得到所述第二像素点的模糊像素值。
通过该步骤,将处理每个像素点的均值像素值的计算复杂度由N*N减低到2*N,从而提高图像素描中的模糊处理的计算效率。
S130,对模糊处理后的各个像素点的模糊像素值进行反色处理,得到反色像素值,根据所述反色像素值生成素描图像。
本实施例中,先通过去色处理,得到每帧图像中各个像素点的去色像素值;再通过模糊处理,得到模糊像素值;最后通过反色处理,得到反色像素值,根据所述反色像素值生成素描图像。其中,模糊处理通过矩阵偏移一个像素点单位,复用偏移后的矩阵与原矩阵的重叠区域部分的去色像素值和,计算非重叠区域的两列或两行的去色像素值和,从而降低计算每个像素点的模糊像素值的复杂度,提高图像素描的处理效率,满足在实时视频特效处理应用场景的需要。
在其中一个实施例中,所述模糊像素值通过模糊处理模型获得,其中所述模糊处理模型为:
式中,n*n为每帧图像中以第i行第j列像素点为中心的矩阵,n为所述矩阵的行数或列数,Bi,j为每帧图像中第i行第j列像素点经模糊处理后的模糊像素值,Sumj,j-1为每帧图像中以第i行第j-1列像素点为中心的、n*n矩阵内所有像素点经去色处理后的去色像素值之和,Ak,j+n/2为每帧图像中第k行第j+n/2列像素点经去色处理后的去色像素值,Ak,j-n/2-1为每帧图像中第k行第j-n/2-1列像素点经去色处理后的去色像素值。
所述模糊处理模型,在以第i行第j列像素点为中心的n*n矩阵中,求得第i+n/2列的去色像素值之和、以及第j-n/2-1列的去色像素值之和,根据以第i行第j-1列像素点为中心的n*n矩阵的去色像素值之和,便能计算第i行第j列像素点的模糊像素值,因此,只需计算两列的去色像素值之和,便能轻松得到该像素点的模糊像素值,从而提高了模糊像素值的处理效率。
在其中一个实施例中,所述图像素描处理方法还包括:
对反色处理后的各个像素点的反色像素值进行减淡处理,得到减淡像素值,根据所述减淡像素值生成素描图像。所述减淡处理,使得最终生成的素描图像更具风格化。
在其中一个实施例中,所述对反色处理后的各个像素点的反色像素值进行减淡处理的步骤包括:
通过预设的减淡处理模型对所述反色像素值进行减淡处理,得到减淡像素值;
其中,所述减淡处理模型为:
Di,j=MIN(Ai,j+(Bi,j*Ci,j)/(255-Ci,j),255);
式中,Di,j为每帧图像中第i行第j列像素点经减淡处理后的减淡像素值,Ai,j为每帧图像中第i行第j列像素点经去色处理后的去色像素值,Bi,j为每帧图像中第i行第j列像素点经模糊处理后的模糊像素值,Ci,j为每帧图像中第i行第j列像素点经反色处理后的反色像素值,MIN为对(Ai,j+(Bi,j*Ci,j)/(255-Ci,j),255)取最小值。
该实施例的减淡处理模型,结合了去色像素值、模糊像素值、以及反色像素值进行计算,然后取最小值,使得最终生成的素描图像更具效果,增强体验。
本发明还提供一种图像素描处理系统,如图3所示,包括:
去色模块300,用于获取每帧图像中各个像素点的像素值,对各个所述像素点的像素值进行去色处理,得到去色像素值;
模糊模块301,用于对去色处理后的各个像素点的去色像素值进行模糊处理;
反色模块302,用于对模糊处理后的各个像素点的模糊像素值进行反色处理,得到反色像素值,根据所述反色像素值生成素描图像。
其中,如图4所示,所述模糊模块包括:
第一矩阵模块400,用于获取以第一像素点为中心的、预设第一矩阵内所有像素点经反色处理后的像素值之和,为第一矩阵像素值和;
第二矩阵模块401,用于将所述第一矩阵向行方向或列方向平移一个像素点单位,得到以第二像素点为中心的第二矩阵;
矩阵重叠模块402,用于获取所述第一矩阵与第二矩阵非重叠行或非重叠列像素点的像素值和,为第一矩阵非重叠像素值和;获取所述第二矩阵与第一矩阵非重叠行或非重叠列像素点的像素值和,为第二矩阵非重叠像素值和;
模糊计算模块403,用于将所述第一矩阵像素值和减去所述第一矩阵非重叠像素值和,以及加上所述第二矩阵非重叠像素值和,得到第二矩阵像素值和,计算所述第二矩阵像素值和的均值,得到所述第二像素点的模糊像素值;
本实施例中,所述去色模块得到每帧图像中各个像素点的去色像素值,所述模糊模块得到模糊像素值,所述反色模块得到反色像素值,根据所述反色像素值生成素描图像。其中,模糊处理通过矩阵偏移一个像素点单位,复用偏移后的矩阵与原矩阵的重叠区域部分的去色像素值和,计算非重叠区域的两列或两行的去色像素值和,从而降低计算每个像素点的模糊像素值的复杂度,提高图像素描的处理效率,满足在实时视频特效处理应用场景的需要。
在其中一个实施例中,所述模糊像素值通过模糊处理模型获得,其中所述模糊处理模型为:
式中,n*n为每帧图像中以第i行第j列像素点为中心的矩阵,n为所述矩阵的行数或列数,Bi,j为每帧图像中第i行第j列像素点经模糊处理后的模糊像素值,Sumi,j-1为每帧图像中以第i行第j-1列像素点为中心的、n*n矩阵内所有像素点经去色处理后的去色像素值之和,Ak,j+n/2为每帧图像中第k行第j+n/2列像素点经去色处理后的去色像素值,Ak,j-n/2-1为每帧图像中第k行第j-n/2-1列像素点经去色处理后的去色像素值。
所述模糊处理模型,在以第i行第j列像素点为中心的n*n矩阵中,求得第i+n/2列的去色像素值之和、以及第j-n/2-1列的去色像素值之和,根据以第i行第j-1列像素点为中心的n*n矩阵的去色像素值之和,便能计算第i行第j列像素点的模糊像素值,因此,只需计算两列的去色像素值之和,便能轻松得到该像素点的模糊像素值,从而提高了模糊像素值的处理效率。
在其中一个实施例中,所述图像素描处理系统还包括:
减淡模块,用于对反色处理后的各个像素点的反色像素值进行减淡处理,得到减淡像素值,根据所述减淡像素值生成素描图像。所述减淡处理,使得最终生成的素描图像更具风格化。
在其中一个实施例中,所述减淡模块包括:
减淡模型模块,用于通过预设的减淡处理模型对所述反色像素值进行减淡处理,得到减淡像素值;
其中,所述减淡处理模型为:
Di,j=MIN(Ai,j+(Bi,j*Ci,j)/(255-Ci,j),255);
式中,Di,j为每帧图像中第i行第j列像素点经减淡处理后的减淡像素值,Ai,j为每帧图像中第i行第j列像素点经去色处理后的去色像素值,Bi,j为每帧图像中第i行第j列像素点经模糊处理后的模糊像素值,Ci,j为每帧图像中第i行第j列像素点经反色处理后的反色像素值,MIN为对(Ai,j+(Bi,j*Ci,j)/(255-Ci,j),255)取最小值。
该实施例的减淡处理模型,结合了去色像素值、模糊像素值、以及反色像素值进行计算,然后取最小值,使得最终生成的素描图像更具效果,增强体验。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。因此,本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (8)
1.一种图像素描处理方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取每帧图像中各个像素点的像素值,对各个所述像素点的像素值进行去色处理,得到去色像素值;
对去色处理后的各个像素点的去色像素值进行模糊处理,所述模糊处理步骤包括:
获取以第一像素点为中心的、预设第一矩阵内所有像素点经反色处理后的像素值之和,为第一矩阵像素值和;
将所述第一矩阵向行方向或列方向平移一个像素点单位,得到以第二像素点为中心的第二矩阵;
获取所述第一矩阵与第二矩阵非重叠行或非重叠列像素点的像素值和,为第一矩阵非重叠像素值和;获取所述第二矩阵与第一矩阵非重叠行或非重叠列像素点的像素值和,为第二矩阵非重叠像素值和;
将所述第一矩阵像素值和减去所述第一矩阵非重叠像素值和,以及加上所述第二矩阵非重叠像素值和,得到第二矩阵像素值和,计算所述第二矩阵像素值和的均值,得到所述第二像素点的模糊像素值;
所述图像素描处理方法还包括:对模糊处理后的各个像素点的模糊像素值进行反色处理,得到反色像素值,根据所述反色像素值生成素描图像。
2.根据权利要求1所述的图像素描处理方法,其特征在于,所述模糊像素值通过模糊处理模型获得,其中所述模糊处理模型为:
<mrow>
<msub>
<mi>B</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>,</mo>
<mi>j</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>=</mo>
<mo>&lsqb;</mo>
<msub>
<mi>Sum</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>,</mo>
<mi>j</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
<mo>+</mo>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mo>=</mo>
<mi>i</mi>
<mo>-</mo>
<mi>n</mi>
<mo>/</mo>
<mn>2</mn>
</mrow>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mo>=</mo>
<mi>i</mi>
<mo>+</mo>
<mi>n</mi>
<mo>/</mo>
<mn>2</mn>
</mrow>
</munderover>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>A</mi>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mo>,</mo>
<mi>j</mi>
<mo>+</mo>
<mi>n</mi>
<mo>/</mo>
<mn>2</mn>
</mrow>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>A</mi>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mo>,</mo>
<mi>j</mi>
<mo>-</mo>
<mi>n</mi>
<mo>/</mo>
<mn>2</mn>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&rsqb;</mo>
<mo>/</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>n</mi>
<mo>*</mo>
<mi>n</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>;</mo>
</mrow>
式中,n*n为每帧图像中以第i行第j列像素点为中心的矩阵,n为所述矩阵的行数或列数,Bi,j为每帧图像中第i行第j列像素点经模糊处理后的模糊像素值,Sumi,j-1为每帧图像中以第i行第j-1列像素点为中心的、n*n矩阵内所有像素点经去色处理后的去色像素值之和,Ak,j+n/2为每帧图像中第k行第j+n/2列像素点经去色处理后的去色像素值,Ak,j-n/2-1为每帧图像中第k行第j-n/2-1列像素点经去色处理后的去色像素值。
3.根据权利要求1所述的图像素描处理方法,其特征在于,还包括:
对反色处理后的各个像素点的反色像素值进行减淡处理,得到减淡像素值,根据所述减淡像素值生成素描图像。
4.根据权利要求3所述的图像素描处理方法,其特征在于,所述对反色处理后的各个像素点的反色像素值进行减淡处理的步骤包括:
通过预设的减淡处理模型对所述反色像素值进行减淡处理,得到减淡像素值;
其中,所述减淡处理模型为:
Di,j=MIN(Ai,j+(Bi,j*Ci,j)/(255-Ci,j),255);
式中,Di,j为每帧图像中第i行第j列像素点经减淡处理后的减淡像素值,Ai,j为每帧图像中第i行第j列像素点经去色处理后的去色像素值,Bi,j为每帧图像中第i行第j列像素点经模糊处理后的模糊像素值,Ci,j为每帧图像中第i行第j列像素点经反色处理后的反色像素值,MIN为对(Ai,j+(Bi,j*Ci,j)/(255-Ci,j),255)取最小值。
5.一种图像素描处理系统,其特征在于,包括:
去色模块,用于获取每帧图像中各个像素点的像素值,对各个所述像素点的像素值进行去色处理,得到去色像素值;
模糊模块,用于对去色处理后的各个像素点的去色像素值进行模糊处理;其中,所述模糊模块包括:
第一矩阵模块,用于获取以第一像素点为中心的、预设第一矩阵内所有像素点经反色处理后的像素值之和,为第一矩阵像素值和;
第二矩阵模块,用于将所述第一矩阵向行方向或列方向平移一个像素点单位,得到以第二像素点为中心的第二矩阵;
矩阵重叠模块,用于获取所述第一矩阵与第二矩阵非重叠行或非重叠列像素点的像素值和,为第一矩阵非重叠像素值和;获取所述第二矩阵与第一矩阵非重叠行或非重叠列像素点的像素值和,为第二矩阵非重叠像素值和;
模糊计算模块,用于将所述第一矩阵像素值和减去所述第一矩阵非重叠像素值和,以及加上所述第二矩阵非重叠像素值和,得到第二矩阵像素值和,计算所述第二矩阵像素值和的均值,得到所述第二像素点的模糊像素值;
所述图像素描处理系统还包括:反色模块,用于对模糊处理后的各个像素点的模糊像素值进行反色处理,得到反色像素值,根据所述反色像素值生成素描图像。
6.根据权利要求5所述的图像素描处理系统,其特征在于,所述模糊像素值通过模糊处理模型获得,其中所述模糊处理模型为:
<mrow>
<msub>
<mi>B</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>,</mo>
<mi>j</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>=</mo>
<mo>&lsqb;</mo>
<msub>
<mi>Sum</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>,</mo>
<mi>j</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
<mo>+</mo>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mo>=</mo>
<mi>i</mi>
<mo>-</mo>
<mi>n</mi>
<mo>/</mo>
<mn>2</mn>
</mrow>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mo>=</mo>
<mi>i</mi>
<mo>+</mo>
<mi>n</mi>
<mo>/</mo>
<mn>2</mn>
</mrow>
</munderover>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>A</mi>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mo>,</mo>
<mi>j</mi>
<mo>+</mo>
<mi>n</mi>
<mo>/</mo>
<mn>2</mn>
</mrow>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>A</mi>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mo>,</mo>
<mi>j</mi>
<mo>-</mo>
<mi>n</mi>
<mo>/</mo>
<mn>2</mn>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&rsqb;</mo>
<mo>/</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>n</mi>
<mo>*</mo>
<mi>n</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>;</mo>
</mrow>
式中,n*n为每帧图像中以第i行第j列像素点为中心的矩阵,n为所述矩阵的行数或列数,Bi,j为每帧图像中第i行第j列像素点经模糊处理后的模糊像素值,Sumi,j-1为每帧图像中以第i行第j-1列像素点为中心的、n*n矩阵内所有像素点经去色处理后的去色像素值之和,Ak,j+n/2为每帧图像中第k行第j+n/2列像素点经去色处理后的去色像素值,Ak,j-n/2-1为每帧图像中第k行第j-n/2-1列像素点经去色处理后的去色像素值。
7.根据权利要求5所述的图像素描处理系统,其特征在于,还包括:
减淡模块,用于对反色处理后的各个像素点的反色像素值进行减淡处理,得到减淡像素值,根据所述减淡像素值生成素描图像。
8.根据权利要求7所述的图像素描处理系统,其特征在于,所述减淡模块包括:
减淡模型模块,用于通过预设的减淡处理模型对所述反色像素值进行减淡处理,得到减淡像素值;
其中,所述减淡处理模型为:
Di,j=MIN(Ai,j+(Bi,j*Ci,j)/(255-Ci,j),255);
式中,Di,j为每帧图像中第i行第j列像素点经减淡处理后的减淡像素值,Ai,j为每帧图像中第i行第j列像素点经去色处理后的去色像素值,Bi,j为每帧图像中第i行第j列像素点经模糊处理后的模糊像素值,Ci,j为每帧图像中第i行第j列像素点经反色处理后的反色像素值,MIN为对(Ai,j+(Bi,j*Ci,j)/(255-Ci,j),255)取最小值。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510703746.3A CN105374061B (zh) | 2015-10-23 | 2015-10-23 | 图像素描处理方法及其系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510703746.3A CN105374061B (zh) | 2015-10-23 | 2015-10-23 | 图像素描处理方法及其系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN105374061A CN105374061A (zh) | 2016-03-02 |
CN105374061B true CN105374061B (zh) | 2017-12-29 |
Family
ID=55376231
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201510703746.3A Active CN105374061B (zh) | 2015-10-23 | 2015-10-23 | 图像素描处理方法及其系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN105374061B (zh) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109994037B (zh) * | 2017-12-29 | 2021-12-14 | 杭州海康威视系统技术有限公司 | 生成电子地图的方法、装置、终端及存储介质 |
CN111462158B (zh) * | 2020-03-31 | 2024-03-19 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种图像处理方法、装置及智能设备、存储介质 |
CN113689363B (zh) * | 2021-09-07 | 2024-03-29 | 北京顺势兄弟科技有限公司 | 一种人像图处理方法、装置、电子设备、存储介质 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103021002A (zh) * | 2011-09-27 | 2013-04-03 | 康佳集团股份有限公司 | 彩色素描图像生成方法 |
CN103793930A (zh) * | 2014-01-27 | 2014-05-14 | 汉王科技股份有限公司 | 铅笔画图像生成方法及装置 |
CN103886550A (zh) * | 2012-12-24 | 2014-06-25 | 合肥市腾讯信息科技有限公司 | 素描纹理调整方法及系统 |
CN104915976A (zh) * | 2015-06-03 | 2015-09-16 | 厦门美图之家科技有限公司 | 一种模拟铅笔素描的图像处理方法和系统 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7532752B2 (en) * | 2005-12-30 | 2009-05-12 | Microsoft Corporation | Non-photorealistic sketching |
-
2015
- 2015-10-23 CN CN201510703746.3A patent/CN105374061B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103021002A (zh) * | 2011-09-27 | 2013-04-03 | 康佳集团股份有限公司 | 彩色素描图像生成方法 |
CN103886550A (zh) * | 2012-12-24 | 2014-06-25 | 合肥市腾讯信息科技有限公司 | 素描纹理调整方法及系统 |
CN103793930A (zh) * | 2014-01-27 | 2014-05-14 | 汉王科技股份有限公司 | 铅笔画图像生成方法及装置 |
CN104915976A (zh) * | 2015-06-03 | 2015-09-16 | 厦门美图之家科技有限公司 | 一种模拟铅笔素描的图像处理方法和系统 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
一种改进的铅笔画生成方法;任小康 等;《电脑知识与技术》;20130205;第9卷(第4期);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN105374061A (zh) | 2016-03-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107527332B (zh) | 基于改进Retinex的低照度图像色彩保持增强方法 | |
CN104537615B (zh) | 一种基于HSV色彩空间的局部Retinex增强方法 | |
CN104252700B (zh) | 一种红外图像的直方图均衡化方法 | |
JP5645842B2 (ja) | スケールスペースを使用した画像処理装置及び方法 | |
CN103034973B (zh) | 基于双三次插值的自适应图像缩放方法 | |
CN105765607B (zh) | 用于图像反卷积的多阶段方法及系统 | |
WO2014169579A1 (zh) | 一种色彩增强方法及装置 | |
JP7359759B2 (ja) | カメラ内で処理を行う方法及び装置 | |
CN105374061B (zh) | 图像素描处理方法及其系统 | |
CN113228094A (zh) | 图像处理器 | |
CN105809644B (zh) | 图像边缘伪色抑制方法及装置 | |
CN105046658A (zh) | 一种低照度图像处理方法和装置 | |
CN113632134B (zh) | 用于生成高动态范围图像的方法、计算机可读存储介质和hdr相机 | |
Guo et al. | Single image dehazing based on fusion strategy | |
KR102095443B1 (ko) | 구조텐서를 이용한 딥러닝 기반의 영상 개선 방법 및 장치 | |
KR20120112051A (ko) | 화상 처리 장치, 화상 처리 방법 및 프로그램 | |
CN101626454A (zh) | 一种增强视频可视性的方法 | |
CN103997592B (zh) | 视频降噪方法和系统 | |
CN105427265B (zh) | 一种彩色图像对比度增强方法及系统 | |
JP2015056013A (ja) | 画像処理装置 | |
CN117437118A (zh) | 图像处理方法、装置及电子设备 | |
CN105069764B (zh) | 一种基于边缘跟踪的图像去噪方法及系统 | |
CN110738624A (zh) | 一种区域自适应的图像去雾系统及方法 | |
JP5822739B2 (ja) | 画像処理装置、方法、及びプログラム | |
CN111383299A (zh) | 图像的处理方法、装置及计算机可读存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20220302 Address after: Room 1423, No. 1256 and 1258, Wanrong Road, Jing'an District, Shanghai 200040 Patentee after: Tianyi Digital Life Technology Co.,Ltd. Address before: 1 / F and 2 / F, East Garden, Huatian International Plaza, 211 Longkou Middle Road, Tianhe District, Guangzhou, Guangdong 510630 Patentee before: Century Dragon Information Network Co.,Ltd. |
|
TR01 | Transfer of patent right |