CN107316272A - 用于图像处理的方法及其设备 - Google Patents
用于图像处理的方法及其设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107316272A CN107316272A CN201710518711.1A CN201710518711A CN107316272A CN 107316272 A CN107316272 A CN 107316272A CN 201710518711 A CN201710518711 A CN 201710518711A CN 107316272 A CN107316272 A CN 107316272A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- imaging object
- imaging
- deviation
- characteristic point
- 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.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 48
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims abstract description 109
- 239000004744 fabric Substances 0.000 claims 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 12
- 230000006870 function Effects 0.000 description 11
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 9
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 7
- 238000003331 infrared imaging Methods 0.000 description 7
- 230000006854 communication Effects 0.000 description 5
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 230000005291 magnetic effect Effects 0.000 description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 4
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 3
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005538 encapsulation Methods 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 2
- 230000003190 augmentative effect Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 238000000151 deposition Methods 0.000 description 1
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 1
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000005055 memory storage Effects 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 230000001151 other effect Effects 0.000 description 1
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/04—Context-preserving transformations, e.g. by using an importance map
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Studio Devices (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明提供了一种图像处理的方法。该方法包括获取第一图像,该第一图像是利用可见光对成像对象进行成像所形成的图像。该方法还包括获取第二图像,第二图像是在与对第一图像成像的相同位置处利用红外光对成像对象进行成像所形成的图像。该方法还利用第二图像对第一图像进行处理,以获取第一图像中所述成像对象的图像部分。本发明还提供了一种电子设备和计算机可读存储介质。
Description
技术领域
本公开涉及一种用于图像处理的方法及其设备。
背景技术
如今相机/摄像机越来越多地应用于电子设备,特别是个人电子设备。在对所成像图像的现有处理技术中,通常通过对利用可见光成像所获得的图像进行图像处理来实现该图像的背景虚化等效果。然而,这些方法不能在处理成本和处理效果二者上同时令人满意。
因此,需要一种图像处理方案,使得能够在低成本的情况下实现良好的图形处理效果。
发明内容
本发明的一个方面提供了一种图像处理的方法。该方法包括获取第一图像,该第一图像是利用可见光对成像对象进行成像所形成的图像。该方法还包括获取第二图像,第二图像是在与对第一图像成像的相同位置处利用红外光对成像对象进行成像所形成的图像。该方法还利用第二图像对第一图像进行处理,以获取第一图像中所述成像对象的图像部分。
可选地,该方法还可包括将所获取的所述成像对象的图像部分作为第一图像的前景,且将第一图像中除所获取的所述成像对象的图像部分之外的图像部分作为第一图像的背景,以及对第一图像的前景和/或第一图像的背景分别进行对应图像处理。
可选地,对第一图像的前景进行处理可包括:对第一图像的前景进行清晰化或锐化。可选地,对第一图像的背景进行处理可包括:对第一图像的背景进行柔化或虚化。
可选地,第二图像的成像位置与第一图像的成像位置之间可能存在偏差。当偏差大于预定阈值时,该方法还可包括根据所述偏差对第二图像进行调整,以对所述偏差进行补偿。
可选地,利用第二图像对第一图像进行处理以获取第一图像中成像对象的图像部分可包括:将第一图像与第二图像进行特征点之间的对应,所述特征点是能够在第一图像和第二图像中分别构成成像对象的外形轮廓的像素点,以及将第一图像中与第二图像中成像对象的图像部分相对应的图像部分作为第一图像中成像对象的图像部分。
可选地,在将第一图像与第二图像进行特征点对应之前,该方法还可包括:根据第一图像和第二图像的成像参数使得第二图像与第一图像在图像布局方面建立对应关系。
本发明的另一个方面提供了一种用于图像处理的电子设备。该电子设备包括第一图像获取模块、第二图像获取模块和成像对象获取模块。第一图像获取模块用于获取第一图像,所述第一图像是利用可见光对成像对象进行成像所形成的图像。第二图像获取模块用于获取第二图像,所述第二图像是在与对第一图像成像的相同位置处利用红外光对成像对象进行成像所形成的图像。成像对象获取模块用于利用第二图像对第一图像进行处理,以获取第一图像中成像对象的图像部分。
可选地,该设备还可包括景深处理模块和图像处理模块,景深处理模块可用于将所获取的成像对象的图像部分作为第一图像的前景,且将第一图像中除所获取的成像对象的图像部分之外的图像部分作为第一图像的背景。图像处理模块用于对第一图像的前景和/或第一图像的背景分别进行对应图像处理。
可选地,对第一图像的前景进行处理可包括:对第一图像的前景进行清晰化或锐化。可选地,对第一图像的背景进行处理可包括:对第一图像的背景进行柔化或虚化。
可选地,电子设备还可包括位置差补偿模块,用于在第二图像的成像位置与第一图像的成像位置之间的偏差大于预定阈值时,根据所述偏差对第二图像进行调整,以对所述偏差进行补偿。
可选地,成像对象获取模块可包括特征点对应子模块和成像对象获取子模块。特征点对应子模块用于将第一图像与第二图像进行特征点之间的对应,所述特征点是能够在第一图像和第二图像中分别构成成像对象的外形轮廓的像素点。成像对象获取子模块用于将第一图像中与第二图像中成像对象的图像部分相对应的图像部分作为第一图像中成像对象的图像部分。
可选地,该电子设备还可包括图像布局对应模块,用于在将第一图像与第二图像进行特征点对应之前,根据第一图像和第二图像的成像参数使得第二图像与第一图像在图像布局方面建立对应关系。
本发明的另一个方面提供了一种电子设备。该电子设备包括第一组件、处理器以及存储器。存储器存储有机器可执行指令,所述指令在被处理器执行时,使得处理器执行上述任一方法。
本发明的另一个方面提供了一种计算机可读存储介质。计算机可读存储介质上存储有可执行指令,所述可执行指令在被处理器执行时使处理器执行上述任一方法。
本公开的另一方面提供了一种计算机程序,所述计算机程序包括计算机可执行指令,所述指令在被执行时用于实现如上所述的方法。
附图说明
为了更完整地理解本发明及其优势,现在将参考结合附图的以下描述,其中:
图1示意性示出了根据本发明实施例的一种图像处理方法的流程图;
图2示意性示出了分别通过可见光成像(左侧)和红外成像(右侧)所获得的图像的示例;
图3示意性示出了根据本发明实施例的用于实现图1所示方法的电子设备的简要框图;
图4示意性示出了根据本发明实施例的图像获取单元的一个布置示例的示意图;以及
图5示意性示出了根据本公开的实施例的用于实现图1所示方法的电子装置的另一简要框图。
具体实施方式
以下,将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解,这些描述只是示例性的,而并非要限制本公开的范围。此外,在以下说明中,省略了对公知结构和技术的描述,以避免不必要地混淆本公开的概念。
在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例,而并非意在限制本公开。这里使用的词语“一”、“一个(种)”和“该”等也应包括“多个”、“多种”的意思,除非上下文另外明确指出。此外,在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在,但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。
在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义,除非另外定义。应注意,这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义,而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。
附图中示出了一些方框图和/或流程图。应理解,方框图和/或流程图中的一些方框或其组合可以由计算机程序指令来实现。这些计算机程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器,从而这些指令在由该处理器执行时可以创建用于实现这些方框图和/或流程图中所说明的功能/操作的装置。
因此,本公开的技术可以硬件和/或软件(包括固件、微代码等)的形式来实现。另外,本公开的技术可以采取存储有指令的计算机可读介质上的计算机程序产品的形式,该计算机程序产品可供指令执行系统使用或者结合指令执行系统使用。在本公开的上下文中,计算机可读介质可以是能够包含、存储、传送、传播或传输指令的任意介质。例如,计算机可读介质可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外或半导体系统、装置、器件或传播介质。计算机可读介质的具体示例包括:磁存储装置,如磁带或硬盘(HDD);光存储装置,如光盘(CD-ROM);存储器,如随机存取存储器(RAM)或闪存;和/或有线/无线通信链路。
图1示意性示出了根据本发明实施例的一种图像处理方法的流程图。
如图1所示,该处理方法包括操作S110,获取第一图像,该第一图像是利用可见光对成像对象进行成像所形成的图像。
在操作S120,获取第二图像,第二图像是在与对第一图像成像的相同位置处利用红外光对成像对象进行成像所形成的图像。
第一图像和第二图像的获取可以通过分别的图像获取单元来实现。例如,可采用利用可见光成像的通用摄像头来获取第一图像,采用利用红外光成像的红外摄像头来获取第二图像。当然,本发明不限于此,也可以使用可实现类似功能的任何其他图像获取单元/设备。
本文所述的对图像成像的位置可具体指代获取用于成像的光的位置,例如包括用于成像的摄像头的镜头所在的空间位置和/或镜头所对的方向。需要注意的是,本文中所述的“相同位置”并不意味着两个位置完全相同,而是指两个位置之间的偏差在具体应用允许的范围内。此外,针对不同的应用场景,“相同位置”所对应的位置偏差容限可以不同。例如,在要求高精度地识别成像对象的某些应用(例如,某些军用级别的应用)中,可能会要求较小范围的位置偏差容限,而在对成像对象识别要求不高的某些应用中,位置偏差容限的范围可能会比较大。在本文中,“相同位置”与“大致相同位置”可互换使用。
在一些情况下,可利用阈值来限定位置偏差容限。当第二图像的成像位置与第一图像的成像位置之间的偏差大于某个预定阈值时,可认为这种情况下获取的第二图像和第一图像不是在相同成像位置获得的。预定阈值可以是仅表示空间位置偏差的阈值,仅表示方向偏差的阈值或者表示空间偏差和位置偏差的阈值。例如,在预定阈值是表示空间偏差和位置偏差的阈值时,该阈值可以是一个值(例如,矢量值),也可以是分别表示空间偏差和位置偏差的两个值。本发明实施例所述的方案不受预定阈值的具体表现形式的限制。
在一些示例中,当第二图像的成像位置与第一图像的成像位置之间的偏差大于预定阈值时,可包括根据该偏差对第二图像进行调整,以对该偏差进行补偿,以例如使得成像对象在第二图像中的位置如同第二图像是在与对第一图像成像的相同位置处成像的一样。具体的操作可包括例如根据该偏差将成像对象在第二图像中的图像部分进行平移,以使得成像对象在第二图像中的相对位置与成像对象在第一图像中的相对位置大致相同。当然,在此也可以采用其他图像处理技术来补偿成像位置的偏差,例如将成像对象在第二图像中的图像部分进行旋转或其他更复杂的图像处理,本发明实施例不限于具体的位置补偿机制。
在操作S130处,图1所示的方法包括利用第二图像对第一图像进行处理,以获取第一图像中成像对象的图像部分。
例如,当拍摄人像时,可利用第二图像(红外成像的图像)中的所拍人像来识别第一图像(可见光成像的图像)中的人像部分。
可采用各种方法来进行该图像处理(例如识别)操作。在一些示例中,可将第一图像与第二图像进行特征点之间的对应。这里所述的特征点是能够在第一图像和第二图像中分别构成成像对象的外形轮廓的像素点。通过将第一图像中的特征点与第二图像中的特征点进行对应,可将第一图像中与在第二图像中成像对象的图像部分相对应的图像部分作为第一图像中成像对象的图像部分。
图2示出了分别通过可见光成像(左侧)和红外成像(右侧)所获得的图像的示例。如图2所示,可将右侧的红外成像所获得的红外图像中的成像对象(例如,人像)的特征点对应到左侧的可见光成像所获得的可见光图像中,以获得(识别出)位于可见光图像正中的人像。
在一些示例中,在将第一图像与第二图像进行特征点对应之前,还可根据第一图像和第二图像的成像参数使得第二图像与第一图像在图像布局方面建立对应关系。此处所述的成像参数包括但不限于分辨率、视场角等中的一项或多项。例如,在一些示例中,第一图像是通过正常视场角的镜头成像的图像,而第二图像是通过广角镜头成像的图像,则可通过例如将第二图像裁剪为类似于正常视场角的新的第二图像,并在第一图像和新的第二图像的图像布局之间建立对应关系(例如通过坐标系的方式建立对应关系)。例如,在一些示例中,第一图像是通过广角镜头成像的图像,而第二图像是通过正常视场角的镜头成像的图像,则可通过例如利用第一图像中的内容对第二图像进行补充以形成新的第二图像,并在第一图像和新的第二图像的图像布局之间建立对应关系。当然,在上述示例中,也可对第一图像进行裁剪而不是对第二图像进行补充。在一些示例中,当第一图像的像素值为1920x1080,而第二图像的像素值为1280x720时,可根据该两个像素值建立第一图像和第二图像的图像布局的对应关系,例如第一图像的以像素为单位的坐标系与第二图像的以像素为单元的坐标系之间的对应关系。通过对应关系的建立,方便了第一图像与第二图像的特征点对应操作。要注意的是,以上仅是示例,也可以采用本领域的其他任何图像布局对应方法来实施本公开实施例的方法。
可将图1所示的方法应用于各种领域。例如可用于人脸识别、安全验证、增强现实(AR)等领域,也可用于图像处理领域,如背景虚化等。在将图1所示的方法应用于背景虚化时,可将所获取的成像对象的图像部分作为第一图像的前景,且将第一图像中除所获取的成像对象的图像部分之外的图像部分作为第一图像的背景,并对第一图像的前景和/或第一图像的背景分别进行对应图像处理。例如,以图2所示的图像为例,可对第一图像的前景(左图中央的人像)进行清晰化或锐化。在一些示例中,也可对第一图像的背景(例如图2中除左图中央的人像之外的部分)进行进行柔化或虚化。当然,在其他实施例中,也可以进行针对前景和背景的其他各种处理。
图3示出了与图2所示方法相对应的电子设备的示意性框图。
如图3所示,该电子设备包括包括第一图像获取模块310、第二图像获取模块320和成像对象获取模块330。
第一图像获取模块310用于获取第一图像,第一图像是利用可见光对成像对象进行成像所形成的图像。
第二图像获取模块320用于获取第二图像,第二图像是在与对第一图像成像的相同位置处利用红外光对成像对象进行成像所形成的图像。
成像对象获取模块330用于利用第二图像对第一图像进行处理,以获取第一图像中成像对象的图像部分。
第一图像获取模块310可以是采用利用可见光成像的通用摄像头,第二图像获取模块320可以是采用利用红外光成像的红外摄像头。当然,本发明不限于此,也可以使用可实现类似功能的任何其他图像获取单元/设备。
图4示出了根据本发明实施例的图像获取单元310和320的一个布置示例的示意图。
图4中示出了两种布置,在上面的布置中,利用红外光成像的红外摄像头和利用可见光成像的可见光摄像头使用不同的镜头。红外发光二极管(Light Emitting Diode,LED)灯发出的红外光在从成像对象(例如被摄对象)上反射之后被红外摄像头捕捉到并相应成像。而可见光(例如,日光、灯光或其他任何环境光灯)在被成像对象反射后被可见光摄像头捕捉到并相应成像。所形成的可见光图像和红外图像可例如发送到上述的成像对象获取模块330(例如,数字信号处理芯片)进行处理。连接其可用于向电子设备输入输出各种命令、参数和数据。在图4上方所示的布置中,可能存在红外摄像头和可见光摄像头之间的距离(即第二图像的成像位置与第一图像的成像位置之间的偏差)过大的问题。该问题可能造成成像对象的识别精确度下降和识别算法复杂度上升。
在图4下方的布置中,红外摄像头和可见光摄像头可共享相同的镜头。这种布置可消除上述的红外摄像头和可见光摄像头之间的距离过大的问题。
在图4所示布置中使用的红外摄像头可利用红外LED所发射的红外光中被成像对象反射的部分来成像。由于红外LED的主动发射能量有限,能经过物体(如成像对象)的反射回到红外摄像头的光线受到物体的距离(例如,大约30cm至50cm)和材质(例如,棉织物对红外光的反射较强)的限制。通过适当的红外LED能量控制,可以比较容易的使成像对象从图像背景中被区隔出来。除了上述的通过被动采集成像对象所反射的红外线的红外线摄像机之外,在一些示例中,也可以附加地或备选地采用主动采集成像对象(例如人体)所发射的红外线的红外线摄像机,本发明实施例不受红外线摄像机的具体类型的限制。
现在返回图3,在一些示例中(例如图4上方所示的布置中),电子设备还可包括位置差补偿模块340,用于在第二图像的成像位置与第一图像的成像位置之间的偏差大于预定阈值时,根据所述偏差对第二图像进行调整,以对所述偏差进行补偿。例如,位置差补偿模块340可使得成像对象在第二图像中的位置如同第二图像是在与对第一图像成像的相同位置处成像的一样。具体地,位置差补偿模块340例如可根据该偏差将成像对象在第二图像中的图像部分进行平移,以使得成像对象在第二图像中的相对位置与成像对象在第一图像中的相对位置大致相同。当然,位置差补偿模块340在此电可以采用其他图像处理技术来补偿成像位置的偏差,例如将成像对象在第二图像中的图像部分进行旋转或其他更复杂的图像处理,本发明实施例不限于具体的位置补偿机制。
在一些示例中,成像对象获取模块330可包括特征点对应子模块331和成像对象获取子模块332。特征点对应子模块331可用于将第一图像与第二图像进行特征点之间的对应,所述特征点是能够在第一图像和第二图像中分别构成成像对象的外形轮廓的像素点。成像对象获取子模块332可用于将第一图像中与第二图像中成像对象的图像部分相对应的图像部分作为第一图像中成像对象的图像部分。
在一些示例中,该电子设备还可包括图像布局对应模块350,用于在将第一图像与第二图像进行特征点对应之前,根据第一图像和第二图像的成像参数使得第二图像与第一图像在图像布局方面建立对应关系。此处所述的成像参数包括但不限于分辨率、视场角等中的一项或多项。例如,在一些示例中,第一图像是通过正常视场角的镜头成像的图像,而第二图像是通过广角镜头成像的图像,则可通过例如将第二图像裁剪为类似于正常视场角的新的第二图像,并在第一图像和新的第二图像的图像布局之间建立对应关系(例如通过坐标系的方式建立对应关系)。例如,在一些示例中,第一图像是通过广角镜头成像的图像,而第二图像是通过正常视场角的镜头成像的图像,则可通过例如利用第一图像中的内容对第二图像进行补充以形成新的第二图像,并在第一图像和新的第二图像的图像布局之间建立对应关系。当然,在上述示例中,也可对第一图像进行裁剪而不是对第二图像进行补充。在一些示例中,例如,当第一图像的像素值为1920x1080,而第二图像的像素值为1280x720时,可根据该两个像素值建立第一图像和第二图像的图像布局的对应关系,例如第一图像的以像素为单位的坐标系与第二图像的以像素为单元的坐标系之间的对应关系。通过对应关系的建立,方便了第一图像与第二图像的特征点对应操作。要注意的是,以上仅是示例,也可以采用本领域的其他任何图像布局对应方法来实施本公开实施例的方法。
图3所示的电子设备还可包括其他各种模块,例如景深处理模块360和图像处理模块370。景深处理模块360可用于将所获取的成像对象的图像部分作为第一图像的前景,且将第一图像中除所获取的成像对象的图像部分之外的图像部分作为第一图像的背景。图像处理模块370可用于对第一图像的前景和/或第一图像的背景分别进行对应图像处理。
在一些示例中,具体地,对第一图像的前景进行处理可包括对第一图像的前景进行清晰化或锐化。可选地,对第一图像的背景进行处理可包括对第一图像的背景进行柔化或虚化。
需要注意的是,图3所示的电子设备仅是用于实现图1所示方法的电子设备的一个示例,在具体的实现中,根据具体应用,还可包括更多或更少的模块。例如,在一个示例中,还可以包括利用成像对象获取模块330识别出的成像对象进行安全验证的安全模块等,本发明实施例的技术方案不受图3所示的具体框图的限制。
图5示意性示出了根据本公开的实施例的设备的框图,其可对应于图3所示的电子设备。图5示出的设备仅仅是一个示例,不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示,根据该实施例的设备500包括中央处理单元(CPU)501,其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储部分408加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中,还存储有设备500操作所需的各种程序和数据。CPU 501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。
设备500还可以包括连接至I/O接口505的以下部件中的一项或多项:包括键盘、鼠标等的输入部分506;包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分507;包括硬盘等的存储部分508;以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分509。通信部分509经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器510也根据需要连接至I/O接口505。可拆卸介质511,诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等,根据需要安装在驱动器510上,以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分508。
特别地,根据本公开的实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信部分509从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质511被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)501执行时,执行本公开实施例的设备中限定的上述功能。
需要说明的是,本公开所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中,计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:无线、电线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图,图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
根据本发明各实施例的方法、装置、单元和/或模块还可以使用例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)或可以以用于对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现,或以软件、硬件以及固件三种实现方式的适当组合来实现。该系统可以包括存储设备,以实现上文所描述的存储。在以这些方式实现时,所使用的软件、硬件和/或固件被编程或设计为执行根据本发明的相应上述方法、步骤和/或功能。本领域技术人员可以根据实际需要来适当地将这些系统和模块中的一个或多个,或其中的一部分或多个部分使用不同的上述实现方式来实现。这些实现方式均落入本发明的保护范围。
作为另一方面,本公开还提供了一种计算机可读介质,该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时,使得该设备执行图1所示的方法。
如本领域技术人员将会理解的,为了任何的以及所有的目的,例如在提供书面说明书的方面,本申请中所公开的所有范围电涵盖任何的以及所有的可能的子范围以及其子范围的组合。任何所列出的范围均能够被容易地识别成充分的描述以及使同样的范围能够至少被分解成同等的两部分、三部分、四部分、五部分、十部分,等等。作为非限制性的例子,本申请中所讨论的每个范围均能够被容易地分解成下三分之一、中三分之一以及上三分之一等等。如本领域技术人员还将会理解的,诸如“直到”、“至少”、“大于”、“小于”等的所有语言均包括所表述的数量并且是指能够随之被分解成如以上所讨论的子范围的范围。最后,如本领域技术人员将会理解的,范围包括各个单独的成分。所以,例如,具有1-3个单元的组是指具有1、2或者3个单元的组。类似地,具有1-5个单元的组是指具有1、2、3、4或者5个单元的组,等等。
尽管已经参照本发明的特定示例性实施例示出并描述了本发明,但是本领域技术人员应该理解,在不背离所附权利要求及其等同物限定的本发明的精神和范围的情况下,可以对本发明进行形式和细节上的多种改变。因此,本发明的范围不应该限于上述实施例,而是应该不仅由所附权利要求来进行确定,还由所附权利要求的等同物来进行限定。
Claims (10)
1.一种用于图像处理的方法,包括:
获取第一图像,所述第一图像是利用可见光对成像对象进行成像所形成的图像;
获取第二图像,所述第二图像是在与对所述第一图像成像的相同位置处利用红外光对所述成像对象进行成像所形成的图像;以及
利用所述第二图像对所述第一图像进行处理,以获取所述第一图像中所述成像对象的图像部分。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,如果所述第二图像的成像位置与所述第一图像的成像位置之间的偏差大于预定阈值,所述方法还包括:
根据所述偏差对所述第二图像进行调整,以对所述偏差进行补偿。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,利用所述第二图像对所述第一图像进行处理以获取所述第一图像中所述成像对象的图像部分包括:
将所述第一图像与所述第二图像进行特征点之间的对应,所述特征点是能够在所述第一图像和所述第二图像中分别构成所述成像对象的外形轮廓的像素点;以及
将所述第一图像中与所述第二图像中所述成像对象的图像部分相对应的图像部分作为所述第一图像中所述成像对象的图像部分。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,在将所述第一图像与所述第二图像进行特征点对应之前,所述方法还包括:
根据所述第一图像和所述第二图像的成像参数使得所述第二图像与所述第一图像在图像布局方面建立对应关系。
5.一种用于图像处理的电子设备,包括
第一图像获取模块,用于获取第一图像,所述第一图像是利用可见光对成像对象进行成像所形成的图像;
第二图像获取模块备,用于获取第二图像,所述第二图像是在与对所述第一图像成像的相同位置处利用红外光对所述成像对象进行成像所形成的图像;以及
成像对象获取模块,用于利用所述第二图像对所述第一图像进行处理,以获取所述第一图像中所述成像对象的图像部分。
6.根据权利要求5所述的电子设备,还包括:
位置差补偿模块,用于:如果所述第二图像的成像位置与所述第一图像的成像位置之间的偏差大于预定阈值,根据所述偏差对所述第二图像进行调整,以对所述偏差进行补偿。
7.根据权利要求5所述的方法,其中,所述成像对象获取模块包括:
特征点对应子模块,用于将所述第一图像与所述第二图像进行特征点之间的对应,所述特征点是能够在所述第一图像和所述第二图像中分别构成所述成像对象的外形轮廓的像素点;以及
成像对象获取子模块,用于将所述第一图像中与所述第二图像中所述成像对象的图像部分相对应的图像部分作为所述第一图像中所述成像对象的图像部分。
8.根据权利要求7所述的电子设备,还包括:
图像布局对应模块,用于:在将所述第一图像与所述第二图像进行特征点对应之前,根据所述第一图像和所述第二图像的成像参数使得所述第二图像与所述第一图像在图像布局方面建立对应关系。
9.一种用于图像处理的电子设备,包括
处理器;以及
存储器,存储有机器可执行指令,所述指令在被处理器执行时,使得处理器执行根据权利要求1至4中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有可执行指令,所述指令在被处理器执行时使处理器执行根据权利要求1至4中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710518711.1A CN107316272A (zh) | 2017-06-29 | 2017-06-29 | 用于图像处理的方法及其设备 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710518711.1A CN107316272A (zh) | 2017-06-29 | 2017-06-29 | 用于图像处理的方法及其设备 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107316272A true CN107316272A (zh) | 2017-11-03 |
Family
ID=60181200
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710518711.1A Pending CN107316272A (zh) | 2017-06-29 | 2017-06-29 | 用于图像处理的方法及其设备 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107316272A (zh) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108416333A (zh) * | 2018-03-30 | 2018-08-17 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 图像处理的方法和装置 |
CN108769505A (zh) * | 2018-03-30 | 2018-11-06 | 联想(北京)有限公司 | 一种图像处理集方法及电子设备 |
CN108881707A (zh) * | 2017-11-28 | 2018-11-23 | 北京旷视科技有限公司 | 图像生成方法、装置、系统和存储介质 |
CN110310327A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-10-08 | 联想(北京)有限公司 | 图像处理方法及装置、计算机系统以及可读存储介质 |
CN112633181A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-04-09 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 数据处理方法、系统、装置、设备和介质 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103093471A (zh) * | 2013-01-24 | 2013-05-08 | 青岛智目科技有限公司 | 一种复杂背景下前景提取方法 |
CN103778618A (zh) * | 2013-11-04 | 2014-05-07 | 国家电网公司 | 一种可见光图像和红外图像的融合方法 |
CN104662891A (zh) * | 2012-07-16 | 2015-05-27 | 前视红外系统股份公司 | 红外线成像中图像失真的校正 |
CN105701765A (zh) * | 2015-09-23 | 2016-06-22 | 河南科技学院 | 一种图像处理的方法及移动终端 |
CN105723300A (zh) * | 2013-09-24 | 2016-06-29 | 惠普发展公司,有限责任合伙企业 | 基于表示对象的图像确定分割边界 |
CN106327461A (zh) * | 2015-06-16 | 2017-01-11 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种用于监测的图像处理方法及装置 |
-
2017
- 2017-06-29 CN CN201710518711.1A patent/CN107316272A/zh active Pending
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104662891A (zh) * | 2012-07-16 | 2015-05-27 | 前视红外系统股份公司 | 红外线成像中图像失真的校正 |
CN103093471A (zh) * | 2013-01-24 | 2013-05-08 | 青岛智目科技有限公司 | 一种复杂背景下前景提取方法 |
CN105723300A (zh) * | 2013-09-24 | 2016-06-29 | 惠普发展公司,有限责任合伙企业 | 基于表示对象的图像确定分割边界 |
CN103778618A (zh) * | 2013-11-04 | 2014-05-07 | 国家电网公司 | 一种可见光图像和红外图像的融合方法 |
CN106327461A (zh) * | 2015-06-16 | 2017-01-11 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种用于监测的图像处理方法及装置 |
CN105701765A (zh) * | 2015-09-23 | 2016-06-22 | 河南科技学院 | 一种图像处理的方法及移动终端 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
数码创意编著: "《数码摄影后期处理宝典》", 30 April 2014, 安徽科学技术出版社 * |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108881707A (zh) * | 2017-11-28 | 2018-11-23 | 北京旷视科技有限公司 | 图像生成方法、装置、系统和存储介质 |
CN108881707B (zh) * | 2017-11-28 | 2020-11-10 | 北京旷视科技有限公司 | 图像生成方法、装置、系统和存储介质 |
CN108416333A (zh) * | 2018-03-30 | 2018-08-17 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 图像处理的方法和装置 |
CN108769505A (zh) * | 2018-03-30 | 2018-11-06 | 联想(北京)有限公司 | 一种图像处理集方法及电子设备 |
CN110310327A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-10-08 | 联想(北京)有限公司 | 图像处理方法及装置、计算机系统以及可读存储介质 |
CN110310327B (zh) * | 2019-06-28 | 2022-10-25 | 联想(北京)有限公司 | 图像处理方法及装置、计算机系统以及可读存储介质 |
CN112633181A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-04-09 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 数据处理方法、系统、装置、设备和介质 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107316272A (zh) | 用于图像处理的方法及其设备 | |
US10755425B2 (en) | Automatic tuning of image signal processors using reference images in image processing environments | |
US10366276B2 (en) | Information processing device and computer program | |
US11647176B2 (en) | Methods and systems for camera calibration | |
US11477428B2 (en) | Separable distortion disparity determination | |
CN113537374B (zh) | 一种对抗样本生成方法 | |
US10776943B2 (en) | System and method for 3D association of detected objects | |
US20190043177A1 (en) | Hybrid tone mapping for consistent tone reproduction of scenes in camera systems | |
CN112925348A (zh) | 无人机控制方法、无人机控制装置、电子设备及介质 | |
US11461883B1 (en) | Dirty lens image correction | |
KR20240046628A (ko) | 3차원 깊이 비디오들 및 이미지들에서 쇼크웨이브들의 생성 | |
CN105701765A (zh) | 一种图像处理的方法及移动终端 | |
EP4035123A1 (en) | Stylized image painting | |
CN115272565A (zh) | 一种头部三维模型的重建方法及电子设备 | |
EP3092613B1 (en) | Image processing method and electronic device implementing the same | |
WO2021066970A1 (en) | Multi-dimensional rendering | |
CN107622241A (zh) | 用于移动设备的显示方法和装置 | |
CN115008454A (zh) | 一种基于多帧伪标签数据增强的机器人在线手眼标定方法 | |
CN108288281A (zh) | 视觉跟踪方法、视觉跟踪装置、无人机以及终端设备 | |
CN208580392U (zh) | 电子设备 | |
CN108536478A (zh) | 电子设备 | |
CN110399956A (zh) | 用于识别二维码的方法、装置、电子设备以及介质 | |
CN113643343B (zh) | 深度估计模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质 | |
US20230245330A1 (en) | System and method for facial un-distortion in digital images using multiple imaging sensors | |
CN117082359B (zh) | 图像处理方法及相关设备 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20171103 |