CN106530241A - 一种图像虚化处理方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种图像虚化处理方法和装置。该方法包括：采集清晰图像以及所述清晰图像对应的深度图像；根据所述深度图像中像素点的深度值，计算所述像素点对应的模糊半径；根据所述像素点对应的模糊半径，对所述清晰图像中与所述像素点位置对应的像素点进行模糊处理。本发明为了在图像中突出拍摄的主体，虚化拍摄的背景，利用深度图像计算像素点对应的模糊半径，并根据该像素点对应的模糊半径，对清晰图像中位置对应的像素点进行虚化处理，进而可以快速地对图像进行背景虚化，实现背景虚化效果。

Description

一种图像虚化处理方法和装置

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像虚化处理方法和装置。

背景技术

在日常生活中，用户可以使用单反相机拍摄出具有背景虚化效果的图片，使图片焦点集中在一件事物上，但是单反相机作为专业设备成本较高、普及度低，操作复杂，且需要专业知识才能拍摄出效果较好的背景虚化图片。目前，普通数码设备成本相对较低、普及度高、操作简便，但是现有的普通数码设备在硬件上无法和单反相机相比，尤其是在感光元件上面无法和单反相比，导致普通数码设备不能拍出层次感分明的背景虚化效果。

发明内容

本发明提供一种图像虚化处理方法和装置，旨在解决现有普通数码设备无法拍摄出背景虚化效果的图片的问题。

针对上述技术问题，本发明是通过以下技术方案来解决的：

本发明提供了一种图像虚化处理方法，包括：采集清晰图像以及所述清晰图像对应的深度图像；根据所述深度图像中像素点的深度值，计算所述像素点对应的模糊半径；根据所述像素点对应的模糊半径，对所述清晰图像中与所述像素点位置对应的像素点进行模糊处理。

可选地，所述根据所述深度图像中像素点的深度值，计算所述像素点对应的模糊半径，包括：在所述深度图像中，获取各个像素点的深度值；在所述各个像素点的深度值中，确定对焦点所在的像素点的深度值；根据所述对焦点所在的像素点的深度值，得到所述对焦点对应的高斯模型；所述高斯模型为像素点和模糊半径的映射关系模型；将每个所述像素点的深度值输入高斯模型，得到每个所述像素点对应的模糊半径。

可选地，所述在所述各个像素点的深度值中，确定对焦点所在的像素点的深度值，包括：根据采集所述深度图像时选定的对焦点的坐标，在所述深度图像的各个像素点对应的深度值中，确定对焦点所在的像素点的深度值。

可选地，所述根据所述像素点对应的模糊半径，对所述清晰图像中与所述像素点位置对应的像素点进行模糊处理，包括：在所述深度图像中，确定景深区域之外的图像，作为背景图像；在所述清晰图像中，确定与所述背景图像位置对应的局部图像；利用所述背景图像中的像素点对应的模糊半径，对所述局部图像中与所述像素点位置对应的像素点进行模糊处理。

可选地，所述采集清晰图像以及所述清晰图像对应的深度图像，包括：调用双目摄像头采集所述清晰图像以及所述清晰图像对应的深度图像；或者，调用摄像头以及测距传感器，通过摄像头采集所述清晰图像，通过测距传感器采集所述清晰图像对应的深度图像。

本发明还提供了一种图像虚化处理装置，包括：采集模块，用于采集清晰图像以及所述清晰图像对应的深度图像；计算模块，用于根据所述深度图像中像素点的深度值，计算所述像素点对应的模糊半径；处理模块，用于根据所述像素点对应的模糊半径，对所述清晰图像中与所述像素点位置对应的像素点进行模糊处理。

可选地，所述计算模块，用于：在所述深度图像中，获取各个像素点的深度值；在所述各个像素点的深度值中，确定对焦点所在的像素点的深度值；根据所述对焦点所在的像素点的深度值，得到所述对焦点对应的高斯模型；所述高斯模型为像素点和模糊半径的映射关系模型；将每个所述像素点的深度值输入高斯模型，得到每个所述像素点对应的模糊半径。

可选地，所述计算模块进一步用于：根据采集所述深度图像时选定的对焦点的坐标，在所述深度图像中，确定对焦点所在的像素点的深度值。

可选地，所述处理模块，用于：在所述深度图像中，确定景深区域之外的图像，作为背景图像；在所述清晰图像中，确定与所述背景图像位置对应的局部图像；利用所述背景图像中的像素点对应的模糊半径，对所述局部图像中与所述像素点位置对应的像素点进行模糊处理。

可选地，所述采集模块，用于：调用双目摄像头采集所述清晰图像以及所述清晰图像对应的深度图像；或者，调用摄像头以及测距传感器，通过摄像头采集所述清晰图像，通过测距传感器采集所述清晰图像对应的深度图像。

本发明获得的有益效果如下：

本发明为了在图像中突出拍摄的主体，虚化拍摄的背景，利用深度图像计算像素点对应的模糊半径，并根据该像素点对应的模糊半径，对清晰图像中位置对应的像素点进行虚化处理，进而可以快速地对图像进行背景虚化，实现背景虚化效果。

附图说明

图1为实现本发明各个实施例一可选的移动终端的硬件结构示意图；

图2是根据本发明第一实施例的图像虚化处理方法的流程图；

图3是根据本发明第二实施例的计算模糊半径的步骤流程图；

图4是根据本发明第二实施例的成像原理示意图；

图5是根据本发明第二实施例的深度值和模糊半径的关系曲线示意图；

图6-1是根据本发明第三实施例的对焦点的深度值为15时的深度值和模糊系数的关系曲线图；

图6-2是根据本发明第三实施例的对焦点的深度值为15时的深度值与模糊半径的关系曲线图；

图7-1是根据本发明第三实施例的对焦点的深度值为70时的深度值和模糊系数的关系曲线图；

图7-2是根据本发明第三实施例的对焦点的深度值为70时的深度值与模糊半径的关系曲线图；

图8-1是根据本发明第三实施例的对焦点的深度值为110时的深度值和模糊系数的关系曲线图；

图8-2是根据本发明第三实施例的对焦点的深度值为110时的深度值与模糊半径的关系曲线图；

图9是根据本发明第三实施例的对焦点的深度值为15时的背景虚化图像；

图10是根据本发明第三实施例的对焦点的深度值为70时的背景虚化图像；

图11是根据本发明第三实施例的对焦点的深度值为110时的背景虚化图像；

图12是根据本发明第四实施例的图像虚化处理装置的结构图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

现在将参考附图描述实现本发明各个实施例的移动终端。在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身并没有特定的意义。因此，"模块"与"部件"可以混合地使用。

移动终端可以以各种形式来实施。例如，本发明中描述的终端可以包括诸如移动电话、智能电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、导航装置等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。下面，假设终端是移动终端。然而，本领域技术人员将理解的是，除了特别用于移动目的的元件之外，根据本发明的实施方式的构造也能够应用于固定类型的终端。

图1为实现本发明各个实施例一可选的移动终端的硬件结构示意。

移动终端100可以包括无线通信单元110、A/V(音频/视频)输入单元120、用户输入单元130、感测单元140、输出单元150、存储器160、接口单元170、控制器180和电源单元190等等。图1示出了具有各种组件的移动终端，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件。可以替代地实施更多或更少的组件。将在下面详细描述移动终端的元件。

无线通信单元110通常包括一个或多个组件，其允许移动终端100与无线通信系统或网络之间的无线电通信。例如，无线通信单元可以包括广播接收模块111、移动通信模块112、无线互联网模块113、短程通信模块114和位置信息模块115中的至少一个。

广播接收模块111经由广播信道从外部广播管理服务器接收广播信号和/或广播相关信息。广播信道可以包括卫星信道和/或地面信道。广播管理服务器可以是生成并发送广播信号和/或广播相关信息的服务器或者接收之前生成的广播信号和/或广播相关信息并且将其发送给终端的服务器。广播信号可以包括TV广播信号、无线电广播信号、数据广播信号等等。而且，广播信号可以进一步包括与TV或无线电广播信号组合的广播信号。广播相关信息也可以经由移动通信网络提供，并且在该情况下，广播相关信息可以由移动通信模块112来接收。广播信号可以以各种形式存在，例如，其可以以数字多媒体广播(DMB)的电子节目指南(EPG)、数字视频广播手持(DVB-H)的电子服务指南(ESG)等等的形式而存在。广播接收模块111可以通过使用各种类型的广播系统接收信号广播。特别地，广播接收模块111可以通过使用诸如多媒体广播-地面(DMB-T)、数字多媒体广播-卫星(DMB-S)、数字视频广播-手持(DVB-H)，前向链路媒体(MediaFLO^@)的数据广播系统、地面数字广播综合服务(ISDB-T)等等的数字广播系统接收数字广播。广播接收模块111可以被构造为适合提供广播信号的各种广播系统以及上述数字广播系统。经由广播接收模块111接收的广播信号和/或广播相关信息可以存储在存储器160(或者其它类型的存储介质)中。

移动通信模块112将无线电信号发送到基站(例如，接入点、节点B等等)、外部终端以及服务器中的至少一个和/或从其接收无线电信号。这样的无线电信号可以包括语音通话信号、视频通话信号、或者根据文本和/或多媒体消息发送和/或接收的各种类型的数据。

无线互联网模块113支持移动终端的无线互联网接入。该模块可以内部或外部地耦接到终端。该模块所涉及的无线互联网接入技术可以包括WLAN(无线LAN)(Wi-Fi)、Wibro(无线宽带)、Wimax(全球微波互联接入)、HSDPA(高速下行链路分组接入)等等。

短程通信模块114是用于支持短程通信的模块。短程通信技术的一些示例包括蓝牙^TM、射频识别(RFID)、红外数据协会(IrDA)、超宽带(UWB)、紫蜂^TM等等。

位置信息模块115是用于检查或获取移动终端的位置信息的模块。位置信息模块的典型示例是GPS(全球定位系统)。根据当前的技术，GPS模块115计算来自三个或更多卫星的距离信息和准确的时间信息并且对于计算的信息应用三角测量法，从而根据经度、纬度和高度准确地计算三维当前位置信息。当前，用于计算位置和时间信息的方法使用三颗卫星并且通过使用另外的一颗卫星校正计算出的位置和时间信息的误差。此外，GPS模块115能够通过实时地连续计算当前位置信息来计算速度信息。

A/V输入单元120用于接收音频或视频信号。A/V输入单元120可以包括相机121和麦克风122，相机121对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。处理后的图像帧可以显示在显示单元151上。经相机121处理后的图像帧可以存储在存储器160(或其它存储介质)中或者经由无线通信单元110进行发送，可以根据移动终端的构造提供两个或更多相机121。麦克风122可以在电话通话模式、记录模式、语音识别模式等等运行模式中经由麦克风接收声音(音频数据)，并且能够将这样的声音处理为音频数据。处理后的音频(语音)数据可以在电话通话模式的情况下转换为可经由移动通信模块112发送到移动通信基站的格式输出。麦克风122可以实施各种类型的噪声消除(或抑制)算法以消除(或抑制)在接收和发送音频信号的过程中产生的噪声或者干扰。

用户输入单元130可以根据用户输入的命令生成键输入数据以控制移动终端的各种操作。用户输入单元130允许用户输入各种类型的信息，并且可以包括键盘、锅仔片、触摸板(例如，检测由于被接触而导致的电阻、压力、电容等等的变化的触敏组件)、滚轮、摇杆等等。特别地，当触摸板以层的形式叠加在显示单元151上时，可以形成触摸屏。

感测单元140检测移动终端100的当前状态，(例如，移动终端100的打开或关闭状态)、移动终端100的位置、用户对于移动终端100的接触(即，触摸输入)的有无、移动终端100的取向、移动终端100的加速或减速移动和方向等等，并且生成用于控制移动终端100的操作的命令或信号。例如，当移动终端100实施为滑动型移动电话时，感测单元140可以感测该滑动型电话是打开还是关闭。另外，感测单元140能够检测电源单元190是否提供电力或者接口单元170是否与外部装置耦接。

接口单元170用作至少一个外部装置与移动终端100连接可以通过的接口。例如，外部装置可以包括有线或无线头戴式耳机端口、外部电源(或电池充电器)端口、有线或无线数据端口、存储卡端口、用于连接具有识别模块的装置的端口、音频输入/输出(I/O)端口、视频I/O端口、耳机端口等等。识别模块可以是存储用于验证用户使用移动终端100的各种信息并且可以包括用户识别模块(UIM)、客户识别模块(SIM)、通用客户识别模块(USIM)等等。另外，具有识别模块的装置(下面称为"识别装置")可以采取智能卡的形式，因此，识别装置可以经由端口或其它连接装置与移动终端100连接。接口单元170可以用于接收来自外部装置的输入(例如，数据信息、电力等等)并且将接收到的输入传输到移动终端100内的一个或多个元件或者可以用于在移动终端和外部装置之间传输数据。

另外，当移动终端100与外部底座连接时，接口单元170可以用作允许通过其将电力从底座提供到移动终端100的路径或者可以用作允许从底座输入的各种命令信号通过其传输到移动终端的路径。从底座输入的各种命令信号或电力可以用作用于识别移动终端是否准确地安装在底座上的信号。输出单元150被构造为以视觉、音频和/或触觉方式提供输出信号(例如，音频信号、视频信号、警报信号、振动信号等等)。输出单元150可以包括显示单元151、音频输出模块152、警报单元153等等。

显示单元151可以显示在移动终端100中处理的信息。例如，当移动终端100处于电话通话模式时，显示单元151可以显示与通话或其它通信(例如，文本消息收发、多媒体文件下载等等)相关的用户界面(UI)或图形用户界面(GUI)。当移动终端100处于视频通话模式或者图像捕获模式时，显示单元151可以显示捕获的图像和/或接收的图像、示出视频或图像以及相关功能的UI或GUI等等。

同时，当显示单元151和触摸板以层的形式彼此叠加以形成触摸屏时，显示单元151可以用作输入装置和输出装置。显示单元151可以包括液晶显示器(LCD)、薄膜晶体管LCD(TFT-LCD)、有机发光二极管(OLED)显示器、柔性显示器、三维(3D)显示器等等中的至少一种。这些显示器中的一些可以被构造为透明状以允许用户从外部观看，这可以称为透明显示器，典型的透明显示器可以例如为TOLED(透明有机发光二极管)显示器等等。根据特定想要的实施方式，移动终端100可以包括两个或更多显示单元(或其它显示装置)，例如，移动终端可以包括外部显示单元(未示出)和内部显示单元(未示出)。触摸屏可用于检测触摸输入压力以及触摸输入位置和触摸输入面积。

音频输出模块152可以在移动终端处于呼叫信号接收模式、通话模式、记录模式、语音识别模式、广播接收模式等等模式下时，将无线通信单元110接收的或者在存储器160中存储的音频数据转换音频信号并且输出为声音。而且，音频输出模块152可以提供与移动终端100执行的特定功能相关的音频输出(例如，呼叫信号接收声音、消息接收声音等等)。音频输出模块152可以包括扬声器、蜂鸣器等等。

警报单元153可以提供输出以将事件的发生通知给移动终端100。典型的事件可以包括呼叫接收、消息接收、键信号输入、触摸输入等等。除了音频或视频输出之外，警报单元153可以以不同的方式提供输出以通知事件的发生。例如，警报单元153可以以振动的形式提供输出，当接收到呼叫、消息或一些其它进入通信(incoming communication)时，警报单元153可以提供触觉输出(即，振动)以将其通知给用户。通过提供这样的触觉输出，即使在用户的移动电话处于用户的口袋中时，用户也能够识别出各种事件的发生。警报单元153也可以经由显示单元151或音频输出模块152提供通知事件的发生的输出。

存储器160可以存储由控制器180执行的处理和控制操作的软件程序等等，或者可以暂时地存储己经输出或将要输出的数据(例如，电话簿、消息、静态图像、视频等等)。而且，存储器160可以存储关于当触摸施加到触摸屏时输出的各种方式的振动和音频信号的数据。

存储器160可以包括至少一种类型的存储介质，所述存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等等。而且，移动终端100可以与通过网络连接执行存储器160的存储功能的网络存储装置协作。

控制器180通常控制移动终端的总体操作。例如，控制器180执行与语音通话、数据通信、视频通话等等相关的控制和处理。另外，控制器180可以包括用于再现(或回放)多媒体数据的多媒体模块181，多媒体模块181可以构造在控制器180内，或者可以构造为与控制器180分离。控制器180可以执行模式识别处理，以将在触摸屏上执行的手写输入或者图片绘制输入识别为字符或图像。

电源单元190在控制器180的控制下接收外部电力或内部电力并且提供操作各元件和组件所需的适当的电力。

这里描述的各种实施方式可以以使用例如计算机软件、硬件或其任何组合的计算机可读介质来实施。对于硬件实施，这里描述的实施方式可以通过使用特定用途集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理装置(DSPD)、可编程逻辑装置(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器、被设计为执行这里描述的功能的电子单元中的至少一种来实施，在一些情况下，这样的实施方式可以在控制器180中实施。对于软件实施，诸如过程或功能的实施方式可以与允许执行至少一种功能或操作的单独的软件模块来实施。软件代码可以由以任何适当的编程语言编写的软件应用程序(或程序)来实施，软件代码可以存储在存储器160中并且由控制器180执行。

至此，己经按照其功能描述了移动终端。下面，为了简要起见，将描述诸如折叠型、直板型、摆动型、滑动型移动终端等等的各种类型的移动终端中的滑动型移动终端作为示例。因此，本发明能够应用于任何类型的移动终端，并且不限于滑动型移动终端。

基于上述移动终端硬件结构，提出本发明方法各个实施例。

实施例一

本实施例提供一种图像虚化处理方法。本实施例的执行主体为数码设备。该数码设备包括：具有摄像功能的移动终端。该移动终端的结构已经通过图1进行了描述，在此不作赘述。当然，本实施例的数码设备还可以是数码相机。

图2是根据本发明第一实施例的图像虚化处理方法的流程图。

步骤S210，采集清晰图像以及所述清晰图像对应的深度图像。

清晰图像是指正常拍摄的图像。清晰图像的像素点的值(像素)为色调、饱和度和亮度。

深度图像(depth image)是指将场景中各点的深度值作为像素值的图像，深度图像对应拍摄场景中的三维物理距离，可以直接反映景物可见表面的几何形状。在深度图像中，深度值越大，表示物体距离摄像头越近，深度值越小，表示物体距离摄像头越远。

具体的，可以调用双目摄像头采集清晰图像以及所述清晰图像对应的深度图像；或者，调用摄像头以及测距传感器，通过摄像头采集清晰图像，通过测距传感器采集所述清晰图像对应的深度图像。进一步地，测距传感器可以是激光测距传感器。激光测距传感器测量物体距离并进行成像，进而得到深度图像。当然，本实施例还可以通过立体照相机采集清晰图像及其对应的深度图像。

调用数码设备预先安装的双目摄像头采集清晰图像以及深度图像；或者数码设备预先安装摄像头和测距传感器，调用摄像头采集清晰图像，调用测距传感器采集深度图像。

在本实施例中，清晰图像和深度图像拍摄的是同一场景，所以清晰图像和深度图像的像素点位置对应。

步骤S220，根据所述深度图像中像素点的深度值，计算所述像素点对应的模糊半径。

根据深度图像中各个像素点的深度值，计算每个像素点对应的模糊半径。进一步地，可以预先构建数学模型；通过该预先构建的数学模型以及深度图像中各个像素点的深度值，计算每个像素点对应的模糊半径。该数据模型例如是高斯模型。

步骤S230，根据所述像素点对应的模糊半径，对所述清晰图像中与所述像素点位置对应的像素点进行模糊处理。

由于深度图像和清晰图像拍摄的是同一场景，所以深度图像和清晰图像的像素点位置对应，那么根据深度图像中每个像素点对应的模糊半径，在清晰图像中，分别对深度图像中每个像素点位置对应的像素点进行模糊处理。

例如：深度图像中的像素点A和清晰图像中的像素点a位置对应，则利用像素点A对应的模糊半径对像素点a进行模糊处理。

进一步地，在深度图像中确定景深范围之外的图像，作为背景图像；在清晰图像中，确定与背景图像位置对应的局部图像，作为待虚化图像；利用背景图像中的像素点对应的模糊半径，对待虚化图像中与所述像素点位置对应的像素点进行模糊处理。换言之，根据背景图像中每个像素点对应的模糊半径，对待虚化图像中与该像素点位置对应的像素点进行模糊处理。

可以采用预设的处理算法对清晰图像进行模糊处理。例如：高斯模糊处理算法。又如：以待处理的像素点为中间点，计算模糊半径范围之内的像素平均值，作为该中间点的像素。模糊半径为1时表示待处理的像素点本身。

本实施例为了在图像中突出拍摄的主体，虚化拍摄的背景，利用深度图像计算像素点对应的模糊半径，并根据该像素点对应的模糊半径，对清晰图像中位置对应的像素点进行虚化处理，对拍摄的图像实现高效、快速的背景虚化效果。进一步地，利用深度图像确定清晰图像中待虚化图像(主体的背景)，并利用根据深度图像计算出的像素点对应的模糊半径，对该待虚化图像进行模糊处理。将本实施例应用在普通的数码设备(移动终端)中即可在拍摄图像时得到背景虚化的图像，操作简便，成本低，不需要用户具备专业的摄影知识，用户体验好。

实施例二

下面对计算模糊半径的步骤进行进一步地描述。图3是根据本发明第二实施例的计算模糊半径的步骤流程图。

步骤S310，在深度图像中，获取各个像素点的深度值；

深度图像中像素点的值即为该像素点的深度值。

步骤S320，在各个像素点的深度值中，确定对焦点所在的像素点的深度值。

根据采集深度图像时选定的对焦点的坐标，在深度图像的各个像素点的深度值中，确定对焦点所在的像素点的深度值。进一步地，在采集深度图像时，记录用户选取的或者数码设备选取的对焦点的坐标值；在获得深度图像之后，在该深度图像中查询该坐标值处的像素点，该像素点即为对焦点所在的像素点，该像素点的深度值即为对焦点所在的像素点的深度值。

在所有像素点的深度值中，查询最小的深度值和最大的深度值，进而确定出深度值范围。深度值的最小值一般为0，深度值的最大值表示为dmax。

步骤S330，根据对焦点所在的像素点的深度值，得到该对焦点对应的高斯模型；高斯模型为像素点和模糊半径的映射关系模型。

步骤S340，将每个像素点的深度值输入高斯模型，得到每个像素点对应的模糊半径。

具体而言，如图4所示，为根据本发明第二实施例的成像原理示意图。

在图4中，L为对焦点，ΔL为景深范围，ΔL1为前景深，ΔL2为后景深。ΔL1和ΔL2可以是固定值，也可以是通过实验获得的值。在深度图像中，根据像素点的深度值，可以确定该像素点是否处于景深范围ΔL之内。

一般而言，在拍摄图像时，会在图像需要突出的主体上设置对焦点，例如：用户在使用智能手机拍摄自然环境中的花朵时，会在预览界面中将对焦框设置在花朵上，使智能手机在拍摄时在该花朵上对焦。由于对焦点处于景深范围内，因此图像中的拍摄的主体一般处于景深范围内。

在本实施例中，为了虚化显示图像中的背景，清晰显示图像中的拍摄主体，需要在采集的清晰图像中，使景深范围ΔL内的局部图像清晰显示，且该局部图像中的各个像素点的清晰程度是相同的，使景深范围ΔL以外的图像虚化显示，且距离对焦点越远，模糊半径越大，图像越不清晰。因此本实施例在清晰图像中，需要对景深范围ΔL之外的像素点进行虚化处理，以便达到背景虚化的效果。

通过上述分析，如图5所示，为根据本发明第二实施例的深度值和模糊半径的关系曲线示意图。在图4中，R表示模糊半径；L为对焦点；depth表示深度值；ΔL1＝L-Lp；ΔL2＝Ln-L。在图4中可以看到，在景深范围ΔL内，模糊半径R为1，模糊半径R为1不需要进行模糊处理，在该景深范围内的局部图像是清晰的；在景深范围ΔL之外，模糊半径R＞1，模糊半径R＞1需要进行模糊处理，那么在景深范围之外的图像是模糊的，且深度值距离对焦点越远，模糊半径R越大，模糊半径R越大图像越模糊。其中，R＝1表示像素点本身，所以像素点自身无需进行模糊处理，R＞1表示以像素点为中间点的范围，涉及像素点周围的其他像素点，需要在该范围内进行模糊处理。

根据图5中深度值和模糊半径的关系曲线可以得到，深度值和模糊半径的关系曲线为倒高斯曲线，换言之，深度值和模糊半径的关系曲线沿depth所在的轴进行翻转，可以得到呈高斯分布的曲线，那么在本实施例中，根据深度值和模糊半径的关系曲线可以构建高斯模型。具体的高斯模型的公式如下：

可以将上述高斯模型变形为下述公式(1)和公式(2)：

其中，Rmax为模糊半径的最大值，C表示模糊系数(blurcoefficient)，C的范围是[0 1]，d表示深度值，dfocus表示对焦点的深度值，dfocus为高斯曲线的均值，δ为高斯曲线的方差，0.5为常数，为向下取整符号，用于得到整数的R值。

公式(1)中的方差δ为经验值或通过实验获得的值，进一步地，δ与最大深度值dmax有关，δ随着最大深度值dmax的增加而增加。可以预先通过实验确定不同最大深度值dmax对应的δ，在拍摄图像时，直接根据深度图像的最大深度值选取对应的δ即可。

公式(2)中的常数0.5是为了对Rmax-C*Rmax进行四舍五入的取整。

公式(2)中的Rmax为经验值或通过实验获得的值。进一步地，可以在实验过程中通过反复调整Rmax确定背景虚化图像的效果，确定一个或多个虚化效果较好的Rmax，在拍摄图像之前，由用户选择其中一个Rmax。

在采集到深度图像之后，设置高斯模型中的Rmax和δ，由于每张深度图像有一个对焦点，将该对焦点输入高斯模型，就可以得到该对焦点对应的高斯模型；将深度图像中的每个像素点的深度值输入该对焦点对应的高斯模型，即可输出该像素点对应的模糊半径。

实施例三

下面给出三个仿真实例，来说明本发明的深度值和模糊系数的关系以及深度值和模糊半径的关系。

在本实施例中，深度图像的深度值范围为[0,120]，Rmax设置为14，模糊系数的范围是[0 1]，dfocus分别设置15、70和110，景深范围对焦点dfocus前、后各10个单位，δ可以设置为20。

进一步地，可以根据dfocus选取的值不同，为每个dfocus设置对应的δ，例如：dfocus为15时的δ为15，dfocus为70时的δ为20，dfocus为110时的δ为25。不同dfocus对应的δ可以通过实验预先进行确定，执行时可以直接选取对应的δ即可。

基于实施例二给出的公式(1)和公式(2)，本实施例分别给出对焦点的深度值为15、70和110时的深度值和模糊系数的关系曲线图、以及深度值与模糊半径的关系曲线图。

图6-1是对焦点的深度值为15时的深度值和模糊系数的关系(对照)曲线图；图6-2是对焦点的深度值为15时的深度值与模糊半径的关系曲线图。

图7-1是对焦点的深度值为70时的深度值和模糊系数的关系曲线图；图7-2是对焦点的深度值为70时的深度值与模糊半径的关系曲线图。

图8-1是对焦点的深度值为110时的深度值和模糊系数的关系曲线图；图8-2是对焦点的深度值为110时的深度值与模糊半径的关系曲线图。

通过图6-1、图7-1和图8-1可以看到深度值和模糊系数的关系曲线为高斯曲线。通过图6-2、图7-2和图8-2可以看到深度值和模糊半径的关系曲线为倒高斯曲线。

由于在计算模糊半径使采用了下取整的做法，使得图6-2、图7-2和图8-2中的模糊半径呈离散分布，景深范围内的模糊半径为1，景深范围之外的模糊半径大于1。

由于深度值和模糊半径的关系曲线给出了深度值和模糊半径的对应关系，所以在得到像素点的深度值之后，就可以确定该像素点对应的模糊半径。根据图6-2、图7-2和图8-2给出的深度值和模糊半径的关系曲线，分别对图片进行模糊处理，图9是对焦点的深度值为15时的背景虚化图像；图10是对焦点的深度值为70时的背景虚化图像；图11是对焦点的深度值为110时的背景虚化图像。图9～图11中的圆圈为对焦点所在的位置。

实施例四

本实施例提供一种图像虚化处理装置。图12是根据本发明第四实施例的图像虚化处理装置的结构图。本实施例的图像虚化处理装置可以设置在数码设备(如移动终端)中。

该图像虚化装置，包括：

采集模块1210，用于采集清晰图像以及所述清晰图像对应的深度图像。

计算模块1220，用于根据所述深度图像中像素点的深度值，计算所述像素点对应的模糊半径。

处理模块1230，用于根据所述像素点对应的模糊半径，对所述清晰图像中与所述像素点位置对应的像素点进行模糊处理。

在一个实施例中，计算模块1220，用于在所述深度图像中，获取各个像素点的深度值；在所述各个像素点的深度值中，确定对焦点所在的像素点的深度值；根据所述对焦点所在的像素点的深度值，得到所述对焦点对应的高斯模型；所述高斯模型为像素点和模糊半径的映射关系模型；将每个所述像素点的深度值输入高斯模型，得到每个所述像素点对应的模糊半径。

在另一实施例中，计算模块1220，进一步用于根据采集所述深度图像时选定的对焦点的坐标，在所述深度图像中，确定对焦点所在的像素点的深度值。

在又一实施例中，处理模块1230，用于在所述深度图像中，确定景深区域之外的图像，作为背景图像；在所述清晰图像中，确定与所述背景图像位置对应的局部图像；利用所述背景图像中的像素点对应的模糊半径，对所述局部图像中与所述像素点位置对应的像素点进行模糊处理。

在再一实施例中，采集模块1210，用于调用双目摄像头采集清晰图像以及所述清晰图像对应的深度图像；或者，调用摄像头以及测距传感器，通过摄像头采集清晰图像，通过测距传感器采集所述清晰图像对应的深度图像。

本实施例所述的装置的功能已经在图1～11所示的实施例中进行了描述，故本实施例的描述中未详尽之处，可以参见前述实施例中的相关说明，在此不做赘述。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种图像虚化处理方法，其特征在于，包括：

采集清晰图像以及所述清晰图像对应的深度图像；

根据所述深度图像中像素点的深度值，计算所述像素点对应的模糊半径；

根据所述像素点对应的模糊半径，对所述清晰图像中与所述像素点位置对应的像素点进行模糊处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述深度图像中像素点的深度值，计算所述像素点对应的模糊半径，包括：

在所述深度图像中，获取各个像素点的深度值；

在所述各个像素点的深度值中，确定对焦点所在的像素点的深度值；

根据所述对焦点所在的像素点的深度值，得到所述对焦点对应的高斯模型；所述高斯模型为像素点和模糊半径的映射关系模型；

将每个所述像素点的深度值输入高斯模型，得到每个所述像素点对应的模糊半径。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述各个像素点的深度值中，确定对焦点所在的像素点的深度值，包括：

根据采集所述深度图像时选定的对焦点的坐标，在所述深度图像的各个像素点对应的深度值中，确定对焦点所在的像素点的深度值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述像素点对应的模糊半径，对所述清晰图像中与所述像素点位置对应的像素点进行模糊处理，包括：

在所述深度图像中，确定景深区域之外的图像，作为背景图像；

在所述清晰图像中，确定与所述背景图像位置对应的局部图像；

利用所述背景图像中的像素点对应的模糊半径，对所述局部图像中与所述像素点位置对应的像素点进行模糊处理。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述采集清晰图像以及所述清晰图像对应的深度图像，包括：

调用双目摄像头采集所述清晰图像以及所述清晰图像对应的深度图像；或者，调用摄像头以及测距传感器，通过摄像头采集所述清晰图像，通过测距传感器采集所述清晰图像对应的深度图像。

6.一种图像虚化处理装置，其特征在于，包括：

采集模块，用于采集清晰图像以及所述清晰图像对应的深度图像；

计算模块，用于根据所述深度图像中像素点的深度值，计算所述像素点对应的模糊半径；

处理模块，用于根据所述像素点对应的模糊半径，对所述清晰图像中与所述像素点位置对应的像素点进行模糊处理。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述计算模块，用于：

在所述深度图像中，获取各个像素点的深度值；

在所述各个像素点的深度值中，确定对焦点所在的像素点的深度值；

根据所述对焦点所在的像素点的深度值，得到所述对焦点对应的高斯模型；所述高斯模型为像素点和模糊半径的映射关系模型；

将每个所述像素点的深度值输入高斯模型，得到每个所述像素点对应的模糊半径。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述计算模块进一步用于：

根据采集所述深度图像时选定的对焦点的坐标，在所述深度图像中，确定对焦点所在的像素点的深度值。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述处理模块，用于：

在所述深度图像中，确定景深区域之外的图像，作为背景图像；

在所述清晰图像中，确定与所述背景图像位置对应的局部图像；

利用所述背景图像中的像素点对应的模糊半径，对所述局部图像中与所述像素点位置对应的像素点进行模糊处理。

10.根据权利要求6-9中任一项所述的装置，其特征在于，所述采集模块，用于：

调用双目摄像头采集所述清晰图像以及所述清晰图像对应的深度图像；或者，调用摄像头以及测距传感器，通过摄像头采集所述清晰图像，通过测距传感器采集所述清晰图像对应的深度图像。