CN107358593A - 成像方法和装置 - Google Patents
成像方法和装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107358593A CN107358593A CN201710459559.4A CN201710459559A CN107358593A CN 107358593 A CN107358593 A CN 107358593A CN 201710459559 A CN201710459559 A CN 201710459559A CN 107358593 A CN107358593 A CN 107358593A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- shooting image
- probability
- portrait
- shooting
- 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.)
- Granted
Links
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 title claims abstract description 49
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims abstract description 29
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims abstract description 25
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 10
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 8
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 5
- 230000007704 transition Effects 0.000 abstract description 12
- 238000000034 method Methods 0.000 description 13
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 8
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 101100175003 Oryza sativa subsp. japonica RGB1 gene Proteins 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 1
- 238000012886 linear function Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20024—Filtering details
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20212—Image combination
- G06T2207/20221—Image fusion; Image merging
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30196—Human being; Person
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Studio Devices (AREA)
Abstract
本发明公开了一种成像方法和装置，其中，成像方法包括：对包含人物的拍摄对象进行预览，得到原始图像，对原始图像依据人像轮廓进行导向图滤波，得到人像轮廓灰度图，分别采用第一曝光参数和第二曝光参数对拍摄对象进行拍摄得到第一拍摄图像和第二图像，根据人像轮廓灰度图中各像素单元的灰度，分别确定第一拍摄图像中对应像素单元属于人像区域的第一概率，以及第二拍摄图像中对应像素单元属于背景区域的第二概率，将第一拍摄图像中各像素单元和第二拍摄图像中对应像素单元进行融合，生成目标图像。解决了现有技术中对获取的人像图像和背景图像做融合生成目标图像时，直接的替换导致人像和背景的边缘区域亮度过渡不自然的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及移动终端技术领域，尤其涉及一种成像方法和装置。
背景技术
逆光是一种由于被摄物恰好处于光源和照相机之间的状况，这种状况极易造成使被摄物曝光不充分的情况。尽管在一些时候，可以利用逆光产生的特殊效果作为一种艺术摄影的技法，但是，在大多数情况下，会产生成像不清晰的问题。
尤其是在对人像进行拍摄时，在逆光条件下，无法对人脸五官等细节进行清晰地成像，在拍摄的照片中，往往仅能够看到人像的大致轮廓。这是由于在逆光条件下，采用现有技术中的拍摄方式，虽然可以分别对人像和背景设置不同的曝光参数分别获得人像和背景清晰的两张图像，但是在将两张图像做融合生成目标图像时，采用直接替换的方式，导致出现目标图像中人像和背景的边缘区域亮度过渡不自然的情况。
发明内容
本发明的目的旨在至少在一定程度上解决上述的技术问题之一。
为此，本发明的第一个目的在于提出一种成像方法，解决了现有技术中对获取的包含人像的图像和包含背景的图像做融合生成目标图像时，直接替换的方式导致人像和背景的边缘区域亮度过渡不自然的技术问题。
本发明的第二个目的在于提出一种成像装置。
本发明的第三个目的在于提出一种计算机设备。
本发明的第四个目的在于提出一种计算机可读存储介质。
为了实现上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种成像方法，包括以下步骤：
对包含人物的拍摄对象进行预览，得到原始图像；
对原始图像依据人像轮廓进行导向图滤波，得到人像轮廓灰度图；
采用第一曝光参数对所述拍摄对象进行拍摄得到第一拍摄图像，以及采用第二曝光参数对所述拍摄对象进行拍摄得到第二拍摄图像；其中，所述第一曝光参数是对人像测光侧确定的，所述第二曝光参数是对背景测光确定的；
根据所述人像轮廓灰度图中各像素单元的灰度，分别确定所述第一拍摄图像中对应像素单元属于人像区域的第一概率，以及所述第二拍摄图像中对应像素单元属于背景区域的第二概率；
根据所述第一概率和所述第二概率，将所述第一拍摄图像中各像素单元和所述第二拍摄图像中对应像素单元进行融合，生成目标图像。
本发明实施例的成像方法中，对包含人物的拍摄对象进行预览，得到原始图像，对原始图像依据人像轮廓进行导向图滤波，得到人像轮廓灰度图，分别采用第一曝光参数和第二曝光参数对拍摄对象进行拍摄得到第一拍摄图像和第二图像，根据人像轮廓灰度图中各像素单元的灰度，分别确定第一拍摄图像中对应像素单元属于人像区域的第一概率，以及第二拍摄图像中对应像素单元属于背景区域的第二概率，将第一拍摄图像中各像素单元和第二拍摄图像中对应像素单元进行融合，生成目标图像。解决了现有技术中对获取的人像图像和背景图像做融合生成目标图像时，直接的替换导致人像和背景的边缘区域亮度过渡不自然的技术问题。
为了实现上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种成像装置，包括：
预览模块，用于对包含人物的拍摄对象进行预览，得到原始图像；
处理模块，用于对所述原始图像依据人像轮廓进行导向图滤波，得到人像轮廓灰度图；
拍摄模块，用于采用第一曝光参数对所述拍摄对象进行拍摄得到第一拍摄图像，以及采用第二曝光参数对所述拍摄对象进行拍摄得到第二拍摄图像；其中，所述第一曝光参数是对人像测光侧确定的，所述第二曝光参数是对背景测光确定的；
确定模块，用于根据所述人像轮廓灰度图中各像素单元的灰度，分别确定所述第一拍摄图像中对应像素单元属于人像区域的第一概率，以及所述第二拍摄图像中对应像素单元属于背景区域的第二概率；
融合模块，用于根据所述第一概率和所述第二概率，将所述第一拍摄图像中各像素单元和所述第二拍摄图像中对应像素单元进行融合，生成目标图像。
本发明实施例的成像装置中，预览模块用于对包含人物的拍摄对象进行预览，得到原始图像，处理模块用于对原始图像依据人像轮廓进行导向图滤波，得到人像轮廓灰度图，拍摄模块分别采用第一曝光参数和第二曝光参数对拍摄对象进行拍摄得到第一拍摄图像和第二图像，确定模块根据人像轮廓灰度图中各像素单元的灰度，分别确定第一拍摄图像中对应像素单元属于人像区域的第一概率，以及第二拍摄图像中对应像素单元属于背景区域的第二概率，融合模块将第一拍摄图像中各像素单元和第二拍摄图像中对应像素单元进行融合，生成目标图像。解决了现有技术中对获取的人像图像和背景图像做融合生成目标图像时，直接的替换导致人像和背景的边缘区域亮度过渡不自然的技术问题。
为了实现上述目的，本发明第三方面实施例提出一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时，实现第一方面实施例所述的成像方法。
为了实现上述目的，本发明第四方面实施例提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时，实现第一方面实施例所述的成像方法。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是本发明实施例所提供的一种成像方法的流程示意图；
图2为导向图滤波后的人像轮廓的灰度效果示意图；
图3为本发明实施例提供的另一种成像方法的流程示意图；
图4是本发明实施例所提供的一种成像装置的结构示意图；
图5是本发明实施例所提供的另一种成像装置的结构示意图；
图6为本发明实施例提出的融合模块45的结构示意图之一；以及图7为本发明实施例提供的融合模块45的结构示意图之二。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
下面参考附图描述本发明实施例的成像方法和装置。
图1是本发明实施例所提供的一种成像方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括：
目前移动终端搭载的摄像头，可以是双摄像头，RGBD摄像头，或者结构光，或者TOF摄像头，在此不一一列举，通过这些摄像头即可以获取拍摄对象的成像信息，又可以获得拍摄对象的深度信息。为了便于说明，以下主要以双摄像头为例，对本发明的所有实施例进行解释说明。
需要说明的是，RGBD摄像头，或者结构光，或者TOF摄像头，以及其它未一一列举的摄像头，应用于本发明中，其实现方式和双摄像头的实现原理类似，本发明的实施例中不再赘述。
步骤S101，对包含人物的拍摄对象进行预览，得到原始图像。
具体地，当摄像头打开并处于预览模式时，摄像头对拍摄场景中的拍摄对象进行检测，当发现拍摄对象包含人物时，获取得到原始图像。
其中，原始图像是指摄像头采用全局自动曝光获取得到的图像。
步骤S102，对原始图像依据人像轮廓进行导向图滤波，得到人像轮廓灰度图。
具体地，对原始图像进行人像检测，识别图像中的人脸区域。由于利用双摄像头可以获得原始图像中各像素点的深度信息，结合人脸检测的结果，可以提取得到原始图像的背景区域和原始图像的轮廓区域，其中，原始图像的轮廓区域是指原始图像的人像区域和原始图像的背景区域的边界。
将提取得到的原始图像的轮廓区域和原始图像的背景区域，进行二值化处理，得到引导图像。利用该引导图像，对原始图像进行导向图滤波，得到人像轮廓的灰度图。
需要理解的是，图像的二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，这样将使整个图像呈现出明显的黑白效果。而导向图滤波算法，可以得到精细化提取后的人像轮廓。
需要说明的是，人像轮廓的灰度图中，人像部分灰度取值大，背景部分灰度取值小，轮廓部分渐变。
图2为导向图滤波后的人像轮廓的灰度效果示意图，如图2中所示，A为原始图像，B为进行二值化处理后的引导图像，C为导向图滤波后的人像轮廓的灰度图，图中可以看出，经过导向图滤波后，图中轮廓的细节更加丰富，从而有利于后续步骤中使得亮度过渡更加自然。
步骤S103，采用第一曝光参数对拍摄对象进行拍摄得到第一拍摄图像，以及采用第二曝光参数对拍摄对象进行拍摄得到第二拍摄图像。
作为一种可能的实现方式，可采用双摄像头成像。具体地，双摄像头具有2个摄像头，为了便于说明，称为第一摄像头和第二摄像头。当摄像机接收到拍照指令时，利用马达驱动第一摄像头和第二摄像头进行拍摄，其中第一摄像头采用第一曝光参数对拍摄对象进行拍摄得到第一拍摄图像，第二摄像头采用第二曝光参数对拍摄对象进行拍摄得到第二拍摄图像。
其中，第一曝光参数是对人像测光确定的，通过第一曝光参数进行拍摄得到的第一拍摄图像是人像清晰的图像。第二曝光参数是对背景测光确定的，通过第二曝光参数进行拍摄得到的第二拍摄图像是背景清晰的图像。
步骤S104，根据人像轮廓灰度图中各像素单元的灰度，分别确定第一拍摄图像中对应像素单元属于人像区域的第一概率，以及第二拍摄图像中对应像素单元属于背景区域的第二概率。
具体地，人像轮廓的灰度图中，各像素单元都具有对应的灰度值，人像部分的灰度取值较大，背景部分的灰度取值较小，轮廓部分的灰度取值在背景部分的灰度取值和人像部分的灰度取值的中间且渐变。
为了便于说明，设定第一阈值和第二阈值，将像素单元的灰度取值与其做对比。其中，第一阈值大于第二阈值。通过将像素单元的灰度取值与第一阈值和第二阈值作对比，即可判断出第一拍摄图像中对应像素单元属于人像的第一概率，以及第二拍摄图像中对应像素单元属于背景的第二概率。
作为一种可能的实现方式，当人像轮廓灰度图中的像素单元的灰度取值小于第一阈值，且大于第二阈值，则确定第一拍摄图像中对应像素单元的第一概率为P，第二拍摄图像中对应像素单元的第二概率为(1-P)，其中，0＜P＜1，P与灰度为正比关系，灰度取值较大，P也相应取值较大。
若人像轮廓灰度图中的像素单元的灰度取值大于或等于第一阈值，确定第一拍摄图像中对应像素单元的第一概率为100％(也就是确定该像素单元属于人像)，第二拍摄图像中对应像素单元的第二概率为0(也就是确定该像素单元不属于背景)。
若像素单元灰度的取值小于或等于第二阈值，确定第一拍摄图像中对应像素单元的第一概率为0，第二拍摄图像中对应像素单元的第二概率为100％。
步骤S105，根据第一概率和第二概率，将第一拍摄图像中各像素单元和第二拍摄图像中对应像素单元进行融合，生成目标图像。
具体地，第一拍摄图像中人像部分较为清晰，第二拍摄图像中背景部分较为清晰，通过第一概率对第一拍摄图像中各像素单元进行调整后，以及通过第二概率对第二拍摄图像中对应像素单元进行调整后，将调整后的第一拍摄图像中各像素单元和调整后的第二拍摄图像中对应像素单元进行融合，生成人像部分和背景部分均清晰，且人像部分和背景部分的边界过渡自然的目标图像。
本发明实施例的成像方法中，对包含人物的拍摄对象进行预览，得到原始图像，对原始图像依据人像轮廓进行导向图滤波，得到人像轮廓灰度图，分别采用第一曝光参数和第二曝光参数对拍摄对象进行拍摄得到第一拍摄图像和第二图像，根据人像轮廓灰度图中各像素单元的灰度，分别确定第一拍摄图像中对应像素单元属于人像区域的第一概率，以及第二拍摄图像中对应像素单元属于背景区域的第二概率，将第一拍摄图像中各像素单元和第二拍摄图像中对应像素单元进行融合，生成目标图像。解决了现有技术中对获取的人像图像和背景图像做融合生成目标图像时，直接的替换导致人像和背景的边缘区域亮度过渡不自然的技术问题。
为了进一步清楚说明上述实施例，本发明提出了另一种可能的成像方法，在上一实施例基础上，图3为本发明实施例提供的另一种成像方法的流程示意图，如图3所示，该方法包括：
步骤S201，对包含人物的拍摄对象进行预览，得到原始图像。
具体地，当摄像头打开并处于预览模式时，摄像头对拍摄场景中的拍摄对象进行检测，当发现拍摄对象包含人物时，获取得到原始图像。
其中，原始图像是指摄像头采用全局自动曝光获取得到的图像。
步骤S202，对原始图像进行人像检测，得到原始图像的背景区域和原始图像的轮廓区域。
具体地，对原始图像进行人脸检测，识别出图像中的人脸的区域，利用人脸识别算法识别出人脸的区域，目前现有技术中，人脸识别的算法较多，如Adaboost模型算法，本实施例中不做具体限定。
根据双摄像头可以获取图像中的各像素点的深度信息，基于深度信息，可以获取图像中各像素点到摄像头的距离，根据已经识别出的包含人脸的区域，可以确定人脸中包含的像素点的深度信息，由于人脸和身体基本属于同一个成像平面，故身体中包含的像素点深度信息和人脸中包含的像素点深度信息相差较小(如，小于5CM)的像素点即识别为身体中包含的像素点，从而可识别出图像中的人像区域，人像区域以外的部分则为背景区域，提取出人像的轮廓，得到原始图像的背景区域和原始图像的轮廓区域。
步骤S203，提取原始图像的轮廓区域和原始图像的背景区域，并进行二值化处理，得到引导图像。
具体地，将图像中的轮廓区域和背景区域进行二值化处理，即将轮廓区域的灰度设定为0，背景区域的灰度设定为255，即可得到背景区域为白，轮廓区域为黑的人像的粗略的轮廓结果，即得到引导图像。
步骤S204，对原始图像依据引导图像进行导向图滤波，求得人像轮廓灰度图。
具体地，将原始图像作为输入，二值化处理后的原始图像的轮廓区域和原始图像的背景区域图为引导图，通过导向图滤波算法，求得精细化处理的人像轮廓灰度图。
需要说明的是，人像轮廓的灰度图中，人像部分灰度取值大，背景部分灰度取值小，轮廓部分的灰度取值是渐变的。
其中，导向图滤波算法的原理如下：
引导滤波应用到图像处理中时，它包含输入的原始图像P，引导图像I和输出图像Q。其中，原始图像P和引导图像I既可以为同一幅图像，也可以为不同图像。
同函数一样，引导滤波假设一幅图像可以视为一个二维函数，并且经滤波处理后的平滑图像Q与原始图像P之间，在一个二维窗口内满足线性关系，可以用以下公式来表示：
其中，长宽均为2*r大小的窗口，r是窗口的半径，P是原始图像的值，Q是输出影像的值，k代表窗口的索引号，i表示输入与输出影像的像素编号，ak和bk代表当滤波窗口的中心位置位于k时，引导滤波对应线性函数的系数。该公式表示了在一个局部区域内，输出图像Q和原始图像P之间存在着一个线性关系。
需要特别声明的是，原始图像P一般是待处理的图像，而引导影像I可以是其他图像，也可以是待处理图像本身，这也是其成为引导滤波的原因。但是，在本实施例中，引导图像是提取所述原始图像的轮廓区域和所述原始图像的背景区域，并进行二值化处理得到的。
对上式两边同时求取梯度，可以得到以下结果：
可以看出，当参考的引导影像I有特定的梯度信息时，经引导滤波处理后的输出图像Q 也存在相似的梯度信息，因此输出图像Q具有与引导图像I类似的边缘信息，即引导滤波在平滑处理的同时能保持边缘特性。
图3即为采用导向图滤波处理后，输出的人像轮廓的灰度图的效果示意图。
步骤S205，采用第一曝光参数对拍摄对象进行拍摄得到第一拍摄图像，以及采用第二曝光参数对拍摄对象进行拍摄得到第二拍摄图像。
具体地，双摄像头具有2个摄像头，为了便于说明，称为第一摄像头和第二摄像头。得到拍照指令后，利用马达驱动第一摄像头和第二摄像头分别对人像区域和背景区域对焦，然后测光系统分别对人像区域和背景区域进行测光，确定对应的人像区域和背景区域的曝光补偿值。根据得到的人像区域和背景区域的曝光补偿值，对第一摄像头和第二摄像头设定不同的曝光参数，对整个画面同时进行拍摄，同时得到人像清晰的第一拍摄图像和背景清晰的第二拍摄图像。
步骤S206，针对人像轮廓灰度图中每一个像素单元的灰度，判断灰度的取值是否小于第一阈值，且大于第二阈值，若是，则执行步骤S207，若否，则执行步骤S208。
具体地，人像轮廓的灰度图中，各像素单元都具有对应的灰度值，人像部分的灰度取值较大，背景部分的灰度取值较小，轮廓部分的灰度取值在背景部分的灰度取值和人像部分的灰度取值的中间且渐变,为了便于说明，设定第一阈值和第二阈值和像素单元的灰度取值做对比，其中，第一阈值大于第二阈值。通过灰度取值和第一阈值和第二阈值作对比，即可判断出第一拍摄图像中对应像素单元的第一概率和第二拍摄图像中对应像素单元的第二概率。
当人像轮廓灰度图中的像素单元的灰度取值小于第一阈值，且大于第二阈值，则确定第一拍摄图像中对应像素单元的第一概率为P，第二拍摄图像中对应像素单元的第二概率为(1-P)，其中，0＜P＜1，P与灰度为正比关系。
需要说明的是，当人像轮廓灰度图中的像素单元的灰度取值小于第一阈值，且大于第二阈值时，说明该像素单元可能是人像部分也可能是背景部分，即属于轮廓区域。
步骤S207，确定第一拍摄图像中对应像素单元的第一概率为P，第二拍摄图像中对应像素单元的第二概率为(1-P)。
步骤S208，判断像素单元的灰度的取值是否大于或等于第一阈值，若是，执行步骤S209，若否，则执行步骤S210。
具体地，若人像轮廓灰度图中像素单元的灰度的取值大于或等于第一阈值，则确定第一拍摄图像中对应像素单元的第一概率为100％，第二拍摄图像中对应像素单元的第二概率为0。
需要说明的是，人像轮廓灰度图中像素单元的灰度的取值大于或等于第一阈值，则说明该部分像素单元属于人像区域，从而第一拍摄图像中对应像素单元属于人像区域的第一概率为100％，从而第二拍摄图像中对应像素单元属于背景区域的第二概率为0。
步骤S209，确定第一拍摄图像中对应像素单元的第一概率为100％，第二拍摄图像中对应像素单元的第二概率为0。
步骤S210，确定第一拍摄图像中对应像素单元的第一概率为0，第二拍摄图像中对应像素单元的第二概率为100％。
具体地，若人像轮廓灰度图中像素单元的灰度的取值小于或等于第二阈值，则确定第一拍摄图像中对应像素单元的第一概率为0，第二拍摄图像中对应像素单元的第二概率为 100％。
需要说明的是，人像轮廓灰度图中像素单元的灰度的取值小于或等于第二阈值，则说明该部分像素单元属于背景区域，从而第一拍摄图像中对应像素单元属于人像区域的第一概率为0，从而第二拍摄图像中对应像素单元属于背景区域的第二概率为100％。
步骤S211，根据第一概率和第二概率，将第一拍摄图像中各像素单元和第二拍摄图像中对应像素单元进行融合，生成目标图像。
具体地，第一拍摄图像中人像部分较为清晰，第二拍摄图像中背景部分较为清晰，通过第一概率和第二概率进行调整后，将第一拍摄图像中各像素单元和第二拍摄图像中对应像素单元进行融合，生成人像部分和背景部分均清晰，且人像部分和背景部分的边界过渡自然的目标图像。
作为一种可能的实现方式，根据第一拍摄图像中各像素单元的第一概率，调整第一拍摄图像中对应像素单元的透明度，以及根据第二拍摄图像中各像素单元的第二概率，调整第二拍摄图像中对应像素单元的透明度。将透明度调整后的第一拍摄图像和透明度调整后的第二拍摄图像进行融合，得到所述目标图像。
需要说明的是，第一概率和第二概率均和透明度成反比，以第一拍摄图像中各像素单元的第一概率和对应透明度调整方法举例说明，例如，当第一拍摄图像中各像素单元的第一概率为100％时，对应像素单元的透明度则调整为0，即该像素单元不做任何透明度处理。当第一拍摄图像中各像素单元的第一概率为0时，对应像素单元的透明度则调整为100％，即该像素单元设置为完全透明。其中，调整为完全透明的像素单元，当第一拍摄图像和第二拍摄图像进行融合时，则会被未做透明度处理的像素单元所覆盖，实现图像融合后人像部分和背景部分均清晰。
进一步，当第一拍摄图像中对应像素单元的第一概率为大于0小于100％的概率P时，对应像素单元的透明度调整仍然和P成反比，可设定该反比因子为X，则该部分像素单元的透明度调整为P*X。而第二拍摄图像中对应像素单元的第二概率为1-P，则该部分像素单元的透明度则调整为(1-P)*X，第一拍摄图像和第二拍摄图像进行融合后，以不同的透明度权重加权平均得到融合后的轮廓亮度过渡自然的图像。
作为另一种可能的实现方式，根据第一拍摄图像中各像素单元的第一概率，调整第一拍摄图像中对应像素单元的RGB取值，以及根据第二拍摄图像中各像素单元的第二概率，调整第二拍摄图像中对应像素单元的RGB取值。将RGB取值调整后的第一拍摄图像和RGB取值调整后的第二拍摄图像进行融合，得到目标图像。
需要说明的是，根据第一拍摄图像中各像素单元的第一概率，调整第一拍摄图像中对应像素单元的RGB取值，是指将各像素单元的第一概率乘以该像素单元的RGB值。
举例，设定第一拍摄图像中各像素单元的RGB值为RGB1，第二拍摄图像中各像素单元的RGB值为RGB2，具体地，当第一拍摄图像中像素单元的第一概率为100％时，则该像素单元属于人像部分，该部分像素单元的RGB取值则为1*RGB1，对应第二拍摄图像中像素单元的第二概率为0，则第二拍摄图像中对应像素单元的RGB取值为0*RGB2，即RGB 取值为0。同理，可得到第一拍摄图像和第二拍摄图像依据第一概率和第二概率得到的各像素单元的RGB值，从而，当第一拍摄图像和第二拍摄图像进行融合时，则可得到人像部分和背景部分均清晰，人像部分和背景部分交界部分过渡自然的图像。
本发明实施例的成像方法中，对包含人物的拍摄对象进行预览，得到原始图像，对原始图像依据人像轮廓进行导向图滤波，得到人像轮廓灰度图，分别采用第一曝光参数和第二曝光参数对拍摄对象进行拍摄得到第一拍摄图像和第二图像，根据人像轮廓灰度图中各像素单元的灰度，分别确定第一拍摄图像中对应像素单元属于人像区域的第一概率，以及第二拍摄图像中对应像素单元属于背景区域的第二概率，将第一拍摄图像中各像素单元和第二拍摄图像中对应像素单元进行融合，生成目标图像。解决了现有技术中对获取的人像图像和背景图像做融合生成目标图像时，直接的替换导致人像和背景的边缘区域亮度过渡不自然的技术问题。
为了实现上述实施例，本发明还提出了一种成像装置，图4是本发明实施例所提供的一种成像装置的结构示意图，如图4所示，成像装置包括：预览模块41，处理模块42，拍摄模块43，确定模块44和融合模块45。
预览模块41，用于对包含人物的拍摄对象进行预览，得到原始图像。
处理模块42，用于对原始图像依据人像轮廓进行导向图滤波，得到人像轮廓灰度图。
拍摄模块43，用于采用第一曝光参数对拍摄对象进行拍摄得到第一拍摄图像，以及采用第二曝光参数对拍摄对象进行拍摄得到第二拍摄图像，其中，第一曝光参数是对人像测光确定的，第二曝光参数是对背景测光确定的。
确定模块44，用于根据人像轮廓灰度图中各像素单元的灰度，分别确定第一拍摄图像中对应像素单元属于人像区域的第一概率，以及第二拍摄图像中对应像素单元属于背景区域的第二概率。
融合模块45，用于根据第一概率和第二概率，将第一拍摄图像中各像素单元和第二拍摄图像中对应像素单元进行融合，生成目标图像。
需要说明的是，前述对方法实施例的解释说明也适用于本实施例的装置，其实现原理类似，此处不再赘述。
本发明实施例的成像装置中，预览模块用于对包含人物的拍摄对象进行预览，得到原始图像，处理模块用于对原始图像依据人像轮廓进行导向图滤波，得到人像轮廓灰度图，拍摄模块分别采用第一曝光参数和第二曝光参数对拍摄对象进行拍摄得到第一拍摄图像和第二图像，确定模块根据人像轮廓灰度图中各像素单元的灰度，分别确定第一拍摄图像中对应像素单元属于人像区域的第一概率，以及第二拍摄图像中对应像素单元属于背景区域的第二概率，融合模块将第一拍摄图像中各像素单元和第二拍摄图像中对应像素单元进行融合，生成目标图像。解决了现有技术中对获取的人像图像和背景图像做融合生成目标图像时，直接的替换导致人像和背景的边缘区域亮度过渡不自然的技术问题。
基于上述实施例，本发明还提出了另一种成像装置的可能的实现方式，图5是本发明实施例所提供的另一种成像装置的结构示意图，如图5所示，在如图4所示的基础上，处理模块42包括：检测单元421，二值化单元422和处理单元423。
检测单元421，用于对原始图像进行人像检测，得到原始图像的背景区域和原始图像的轮廓区域，其中，原始图像的轮廓区域是原始图像的人像区域和原始图像的背景区域的边界。
二值化单元422，用于提取原始图像的轮廓区域和原始图像的背景区域，并进行二值化处理，得到引导图像。
处理单元423，用于对原始图像依据引导图像进行导向图滤波，求得人像轮廓灰度图。
需要说明的是，前述对方法实施例的描述，也适用于本发明实施例的装置，其实现原理类似，在此不再赘述。
本发明实施例的成像装置中，预览模块用于对包含人物的拍摄对象进行预览，得到原始图像，处理模块用于对原始图像依据人像轮廓进行导向图滤波，得到人像轮廓灰度图，拍摄模块分别采用第一曝光参数和第二曝光参数对拍摄对象进行拍摄得到第一拍摄图像和第二图像，确定模块根据人像轮廓灰度图中各像素单元的灰度，分别确定第一拍摄图像中对应像素单元属于人像区域的第一概率，以及第二拍摄图像中对应像素单元属于背景区域的第二概率，融合模块将第一拍摄图像中各像素单元和第二拍摄图像中对应像素单元进行融合，生成目标图像。解决了现有技术中对获取的人像图像和背景图像做融合生成目标图像时，直接的替换导致人像和背景的边缘区域亮度过渡不自然的技术问题。
进一步，作为一种可能的实现方式，图6为本发明实施例提出的融合模块45的结构示意图之一，如图6所示，融合模块45包括：第一调整单元451和第二融合单元452。
第一调整单元451，用于根据第一拍摄图像中各像素单元的第一概率，调整第一拍摄图像中对应像素单元的透明度，以及根据第二拍摄图像中各像素单元的第二概率，调整第二拍摄图像中对应像素单元的透明度。
第一融合单元452，用于将透明度调整后的第一拍摄图像和透明度调整后的第二拍摄图像进行融合，得到目标图像。
需要说明的是，前述对方法实施例的解释说明也适用本实施例的装置，实现原理类似，此处不再赘述。
本实施例的成像装置中，第一调整单元根据第一拍摄图像中各像素单元的第一概率，调整第一拍摄图像中对应像素单元的透明度，以及根据第二拍摄图像中各像素单元的第二概率，调整第二拍摄图像中对应像素单元的透明度。第一融合单元将透明度调整后的第一拍摄图像和透明度调整后的第二拍摄图像进行融合，得到目标图像。在进行第一拍摄图像和第二拍摄图像融合时，并非直接替换，而是根据灰度概率进行过渡性替换，解决了图像融合时人像区域和背景区域边缘过渡不自然的技术问题。
更进一步，作为另一种可能的实现方式，图7为本发明实施例提供的融合模块45的结构示意图之二，如图7所示，融合模块45包括：第二调整单元453和第二融合单元454。
第二调整单元453，用于根据第一拍摄图像中各像素单元的第一概率，调整第一拍摄图像中对应像素单元的RGB取值，以及根据第二拍摄图像中各像素单元的第二概率，调整第二拍摄图像中对应像素单元的RGB取值。
第二融合单元454，用于将RGB取值调整后的第一拍摄图像和RGB取值调整后的第二拍摄图像进行融合，得到目标图像。
需要说明的是，前述对方法实施例的解释说明也适用本实施例的装置，实现原理类似，此处不再赘述。
本实施例的成像装置中，第二调整单元根据第一拍摄图像中各像素单元的第一概率，调整第一拍摄图像中对应像素单元的RGB取值，以及根据第二拍摄图像中各像素单元的第二概率，调整第二拍摄图像中对应像素单元的RGB取值，第二融合单元将RGB取值调整后的第一拍摄图像和RGB取值调整后的第二拍摄图像进行融合，得到目标图像。在第一拍摄图像和第二拍摄图像进行融合时，并非直接替换，而是根据灰度概率进行过渡性替换，解决了图像融合时人像区域和背景区域边缘过渡不自然的技术问题。
为实现上述实施例，本发明还提出了一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时，实现前述实施例所述的成像方法。
为实现上述实施例，本发明还提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现前述实施例所述的成像方法。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (12)
1.一种成像方法，其特征在于，包括以下步骤：
对包含人物的拍摄对象进行预览，得到原始图像；
对所述原始图像依据人像轮廓进行导向图滤波，得到人像轮廓灰度图；
采用第一曝光参数对所述拍摄对象进行拍摄得到第一拍摄图像，以及采用第二曝光参数对所述拍摄对象进行拍摄得到第二拍摄图像；其中，所述第一曝光参数是对人像测光确定的，所述第二曝光参数是对背景测光确定的；
根据所述人像轮廓灰度图中各像素单元的灰度，分别确定所述第一拍摄图像中对应像素单元属于人像区域的第一概率，以及所述第二拍摄图像中对应像素单元属于背景区域的第二概率；
根据所述第一概率和所述第二概率，将所述第一拍摄图像中各像素单元和所述第二拍摄图像中对应像素单元进行融合，生成目标图像。
2.根据权利要求1所述的成像方法，其特征在于，所述对所述原始图像依据人像轮廓进行导向图滤波，得到人像轮廓灰度图，包括：
对所述原始图像进行人像检测，得到所述原始图像的背景区域和所述原始图像的轮廓区域；其中，所述原始图像的轮廓区域是所述原始图像的人像区域和所述原始图像的背景区域的边界；
提取所述原始图像的轮廓区域和所述原始图像的背景区域，并进行二值化处理，得到引导图像；
对所述原始图像依据所述引导图像进行导向图滤波，求得所述人像轮廓灰度图。
3.根据权利要求1所述的成像方法，其特征在于，所述根据所述第一概率和所述第二概率，将所述第一拍摄图像中各像素单元和所述第二拍摄图像中对应像素单元进行融合，生成目标图像，包括：
根据所述第一拍摄图像中各像素单元的第一概率，调整所述第一拍摄图像中对应像素单元的透明度，以及根据所述第二拍摄图像中各像素单元的第二概率，调整所述第二拍摄图像中对应像素单元的透明度；
将透明度调整后的第一拍摄图像和透明度调整后的第二拍摄图像进行融合，得到所述目标图像。
4.根据权利要求1所述的成像方法，其特征在于，所述根据所述第一概率和所述第二概率，将所述第一拍摄图像中各像素单元和所述第二拍摄图像中对应像素单元进行融合，生成目标图像，包括：
根据所述第一拍摄图像中各像素单元的第一概率，调整所述第一拍摄图像中对应像素单元的RGB取值，以及根据所述第二拍摄图像中各像素单元的第二概率，调整所述第二拍摄图像中对应像素单元的RGB取值；
将RGB取值调整后的第一拍摄图像和RGB取值调整后的第二拍摄图像进行融合，得到所述目标图像。
5.根据权利要求1-4任一项所述的成像方法，其特征在于，所述根据所述人像轮廓灰度图中各像素单元的灰度，分别确定所述第一拍摄图像中对应像素单元属于人像区域的第一概率，以及所述第二拍摄图像中对应像素单元属于背景区域的第二概率，包括：
针对所述人像轮廓灰度图中每一个像素单元的灰度，若所述灰度的取值小于第一阈值，且大于第二阈值，确定所述第一拍摄图像中对应像素单元的第一概率为P，所述第二拍摄图像中对应像素单元的第二概率为(1-P)；
其中，0＜P＜1，P与灰度为正比关系。
6.根据权利要求5所述的成像方法，其特征在于，所述根据所述人像轮廓灰度图中各像素单元的灰度，分别确定所述第一拍摄图像中对应像素单元属于人像区域的第一概率，以及所述第二拍摄图像中对应像素单元属于背景区域的第二概率，还包括：
针对所述人像轮廓图中每一个像素单元的灰度，若所述灰度的取值大于或等于所述第一阈值，确定所述第一拍摄图像中对应像素单元的第一概率为100％，所述第二拍摄图像中对应像素单元的第二概率为0；
若所述像素单元灰度的取值小于或等于第二阈值，确定所述第一拍摄图像中对应像素单元的第一概率为0，所述第二拍摄图像中对应像素单元的第二概率为100％。
7.一种成像装置，其特征在于，包括：
预览模块，用于对包含人物的拍摄对象进行预览，得到原始图像；
处理模块，用于对所述原始图像依据人像轮廓进行导向图滤波，得到人像轮廓灰度图；
拍摄模块，用于采用第一曝光参数对所述拍摄对象进行拍摄得到第一拍摄图像，以及采用第二曝光参数对所述拍摄对象进行拍摄得到第二拍摄图像；其中，所述第一曝光参数是对人像测光侧确定的，所述第二曝光参数是对背景测光确定的；
确定模块，用于根据所述人像轮廓灰度图中各像素单元的灰度，分别确定所述第一拍摄图像中对应像素单元属于人像区域的第一概率，以及所述第二拍摄图像中对应像素单元属于背景区域的第二概率；
融合模块，用于根据所述第一概率和所述第二概率，将所述第一拍摄图像中各像素单元和所述第二拍摄图像中对应像素单元进行融合，生成目标图像。
8.根据权利要求7所述的成像装置，其特征在于，所述处理模块，包括：
检测单元，用于对所述原始图像进行人像检测，得到所述原始图像的背景区域和所述原始图像的轮廓区域；其中，所述原始图像的轮廓区域是所述原始图像的人像区域和所述原始图像的背景区域的边界；
二值化单元，用于提取所述原始图像的轮廓区域和所述原始图像的背景区域，并进行二值化处理，得到引导图像；
处理单元，用于对所述原始图像依据所述引导图像进行导向图滤波，求得所述人像轮廓灰度图。
9.根据权利要求7所述的成像装置，其特征在于，所述融合模块，包括：
第一调整单元，用于根据所述第一拍摄图像中各像素单元的第一概率，调整所述第一拍摄图像中对应像素单元的透明度，以及根据所述第二拍摄图像中各像素单元的第二概率，调整所述第二拍摄图像中对应像素单元的透明度；
第一融合单元，用于将透明度调整后的第一拍摄图像和透明度调整后的第二拍摄图像进行融合，得到所述目标图像。
10.根据权利要求7所述的成像装置，其特征在于，所述融合模块，包括：
第二调整单元，用于根据所述第一拍摄图像中各像素单元的第一概率，调整所述第一拍摄图像中对应像素单元的RGB取值，以及根据所述第二拍摄图像中各像素单元的第二概率，调整所述第二拍摄图像中对应像素单元的RGB取值；
第二融合单元，用于将RGB取值调整后的第一拍摄图像和RGB取值调整后的第二拍摄图像进行融合，得到所述目标图像。
11.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时，实现如权利要求1-6任一所述的成像方法。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任一所述的成像方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710459559.4A CN107358593B (zh) | 2017-06-16 | 2017-06-16 | 成像方法和装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710459559.4A CN107358593B (zh) | 2017-06-16 | 2017-06-16 | 成像方法和装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107358593A true CN107358593A (zh) | 2017-11-17 |
| CN107358593B CN107358593B (zh) | 2020-06-26 |
Family
ID=60272954
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710459559.4A Expired - Fee Related CN107358593B (zh) | 2017-06-16 | 2017-06-16 | 成像方法和装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107358593B (zh) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108022227A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-05-11 | 努比亚技术有限公司 | 一种黑白背景照片获取方法、装置及计算机可读存储介质 |
| CN108288253A (zh) * | 2018-01-08 | 2018-07-17 | 厦门美图之家科技有限公司 | Hdr图像生成方法及装置 |
| CN110211024A (zh) * | 2019-03-14 | 2019-09-06 | 厦门启尚科技有限公司 | 一种图像智能退底的方法 |
| WO2020057199A1 (zh) * | 2018-09-20 | 2020-03-26 | Oppo广东移动通信有限公司 | 成像方法、装置和电子设备 |
| CN111210450A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-05-29 | 北京东宇宏达科技有限公司 | 一种针对海天背景红外图像处理方法 |
| CN111275139A (zh) * | 2020-01-21 | 2020-06-12 | 杭州大拿科技股份有限公司 | 手写内容去除方法、手写内容去除装置、存储介质 |
| CN112204945A (zh) * | 2019-08-14 | 2021-01-08 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 图像处理方法、设备、拍摄装置、可移动平台及存储介质 |
| CN112669438A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-16 | 杭州海康机器人技术有限公司 | 一种图像重建方法、装置及设备 |
| CN115690130A (zh) * | 2022-12-30 | 2023-02-03 | 杭州咏柳科技有限公司 | 一种图像处理方法和装置 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20080225136A1 (en) * | 2007-03-14 | 2008-09-18 | Manabu Yamada | Imaging apparatus and automatic exposure controlling method |
| CN101650834A (zh) * | 2009-07-16 | 2010-02-17 | 上海交通大学 | 复杂场景下人体表面三维重建方法 |
| CN105139415A (zh) * | 2015-09-29 | 2015-12-09 | 小米科技有限责任公司 | 图像前后景分割方法、装置及终端 |
| CN105611187A (zh) * | 2015-12-22 | 2016-05-25 | 歌尔声学股份有限公司 | 一种基于双摄像头的图像宽动态补偿方法及系统 |
| CN106161980A (zh) * | 2016-07-29 | 2016-11-23 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 基于双摄像头的拍照方法及系统 |
| CN106331510A (zh) * | 2016-10-31 | 2017-01-11 | 维沃移动通信有限公司 | 一种逆光拍照方法及移动终端 |
| CN106846336A (zh) * | 2017-02-06 | 2017-06-13 | 腾讯科技（上海）有限公司 | 提取前景图像、替换图像背景的方法及装置 |
-
2017
- 2017-06-16 CN CN201710459559.4A patent/CN107358593B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20080225136A1 (en) * | 2007-03-14 | 2008-09-18 | Manabu Yamada | Imaging apparatus and automatic exposure controlling method |
| CN101650834A (zh) * | 2009-07-16 | 2010-02-17 | 上海交通大学 | 复杂场景下人体表面三维重建方法 |
| CN105139415A (zh) * | 2015-09-29 | 2015-12-09 | 小米科技有限责任公司 | 图像前后景分割方法、装置及终端 |
| CN105611187A (zh) * | 2015-12-22 | 2016-05-25 | 歌尔声学股份有限公司 | 一种基于双摄像头的图像宽动态补偿方法及系统 |
| CN106161980A (zh) * | 2016-07-29 | 2016-11-23 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 基于双摄像头的拍照方法及系统 |
| CN106331510A (zh) * | 2016-10-31 | 2017-01-11 | 维沃移动通信有限公司 | 一种逆光拍照方法及移动终端 |
| CN106846336A (zh) * | 2017-02-06 | 2017-06-13 | 腾讯科技（上海）有限公司 | 提取前景图像、替换图像背景的方法及装置 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 文杰: "海雾下无人艇视觉系统视频图像增强技术研究", 《万方在线》 * |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108022227A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-05-11 | 努比亚技术有限公司 | 一种黑白背景照片获取方法、装置及计算机可读存储介质 |
| CN108288253A (zh) * | 2018-01-08 | 2018-07-17 | 厦门美图之家科技有限公司 | Hdr图像生成方法及装置 |
| WO2020057199A1 (zh) * | 2018-09-20 | 2020-03-26 | Oppo广东移动通信有限公司 | 成像方法、装置和电子设备 |
| CN110211024A (zh) * | 2019-03-14 | 2019-09-06 | 厦门启尚科技有限公司 | 一种图像智能退底的方法 |
| CN112204945A (zh) * | 2019-08-14 | 2021-01-08 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 图像处理方法、设备、拍摄装置、可移动平台及存储介质 |
| CN111210450A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-05-29 | 北京东宇宏达科技有限公司 | 一种针对海天背景红外图像处理方法 |
| CN111210450B (zh) * | 2019-12-25 | 2022-08-09 | 北京东宇宏达科技有限公司 | 一种针对海天背景红外图像处理方法及系统 |
| CN111275139A (zh) * | 2020-01-21 | 2020-06-12 | 杭州大拿科技股份有限公司 | 手写内容去除方法、手写内容去除装置、存储介质 |
| CN111275139B (zh) * | 2020-01-21 | 2024-02-23 | 杭州大拿科技股份有限公司 | 手写内容去除方法、手写内容去除装置、存储介质 |
| CN112669438A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-16 | 杭州海康机器人技术有限公司 | 一种图像重建方法、装置及设备 |
| CN115690130A (zh) * | 2022-12-30 | 2023-02-03 | 杭州咏柳科技有限公司 | 一种图像处理方法和装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN107358593B (zh) | 2020-06-26 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107358593A (zh) | 成像方法和装置 | |
| Liba et al. | Handheld mobile photography in very low light. | |
| Guo et al. | Correcting over-exposure in photographs | |
| CN107277356B (zh) | 逆光场景的人脸区域处理方法和装置 | |
| EP2987134B1 (en) | Generation of ghost-free high dynamic range images | |
| JP6159298B2 (ja) | 複数スケールの規格化された相互相関を用いた、ｈｄｒ画像処理におけるゴーストアーティファクトの検出および除去方法 | |
| JP4234195B2 (ja) | 画像分割方法および画像分割システム | |
| Zhuo et al. | Enhancing low light images using near infrared flash images | |
| US8340417B2 (en) | Image processing method and apparatus for correcting skin color | |
| US8355595B2 (en) | Contrast enhancement methods and apparatuses | |
| US7724952B2 (en) | Object matting using flash and no-flash images | |
| US9754356B2 (en) | Method and system for processing an input image based on a guidance image and weights determined thereform | |
| CN107241559A (zh) | 人像拍照方法、装置以及摄像设备 | |
| Safonov et al. | Adaptive image processing algorithms for printing | |
| CN105592270B (zh) | 图像亮度补偿方法、装置及终端设备 | |
| CN113888437A (zh) | 图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 | |
| KR20130031574A (ko) | 영상 처리 방법 및 영상 처리 장치 | |
| JP2001126075A (ja) | 画像処理方法および装置並びに記録媒体 | |
| CN107454315B (zh) | 逆光场景的人脸区域处理方法和装置 | |
| KR101731729B1 (ko) | Hdr(하이 다이나믹 레인지) 이미지를 생성하기 위한 방법 및 그 사용 장치 | |
| WO2019105298A1 (zh) | 图像虚化处理方法、装置、移动设备及存储介质 | |
| CN109300101A (zh) | 一种基于Retinex理论的多曝光图像融合方法 | |
| CN107846556A (zh) | 成像方法、装置、移动终端和存储介质 | |
| Kinoshita et al. | Automatic exposure compensation using an image segmentation method for single-image-based multi-exposure fusion | |
| CN108024057A (zh) | 背景虚化处理方法、装置及设备 |
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 | ||
| CB02 | Change of applicant information |
Address after: Changan town in Guangdong province Dongguan 523860 usha Beach Road No. 18 Applicant after: GUANGDONG OPPO MOBILE TELECOMMUNICATIONS Corp.,Ltd. Address before: Changan town in Guangdong province Dongguan 523860 usha Beach Road No. 18 Applicant before: GUANGDONG OPPO MOBILE TELECOMMUNICATIONS Corp.,Ltd. |
|
| CB02 | Change of applicant information | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20200626 |
|
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |