CN107392850A - 图像处理方法及其系统 - Google Patents

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Abstract

本公开提供了一种图像处理方法，该方法包括：获取包含有前景和背景的第一图像；对前景的拍摄对象进行跟踪，以确定对应的第一前景中心偏移量和第一前景预放缩比例；对第一前景预放缩比例进行平滑处理，得到第一前景准放缩比例；以及基于第一前景中心偏移量和第二前景准缩放输出第二图像。本公开还提供了一种图像处理系统。

Description

图像处理方法及其系统
技术领域
本公开涉及一种图像处理方法及其系统。
背景技术
当前智能相机预览和录制视频时，在前景(比如人)远离摄像头时，前景会随着距离越来越远而变得越来越小。由于人的眼睛对前景比较敏感，因而希望能够比较直观地看到前景中的景像。而当前景远离摄像头，却会导致前景变小，进而导致很多细节都看不清楚了，比如人的表情或者一些细微动作等。此时，就希望前景能保持一开始的大小。在实现本公开的过程中，发明人发现：如果直接把前景抠出来放大，使背景保持不变，则会显得不自然。
发明内容
本公开的一个方面提供了一种图像处理方法，包括：获取包含有前景和背景的第一图像；对上述前景的拍摄对象进行跟踪，以确定对应的第一前景中心偏移量和第一前景预放缩比例；对上述第一前景预放缩比例进行平滑处理，得到第一前景准放缩比例；以及基于上述第一前景中心偏移量和上述第一前景准缩放输出第二图像。
可选地，对上述第一前景预放缩比例进行平滑处理，得到第一前景准放缩比例包括：判断上述第一前景预放缩比例的比例值是否在预设数值区间内；以及若判断出上述第一前景预放缩比例的上述比例值在上述预设数值区间内，则对上述第一前景预放缩比例进行平滑处理，得到上述第一前景准放缩比例。
可选地，对上述第一前景预放缩比例进行平滑处理，得到上述第一前景准放缩比例包括：判断上述比例值是否在上述预设数值区间的第一子区间内；以及若判断上述比例值在上述预设数值区间的上述第一子区间内，则将上述第一子区间中的指定值作为上述第一前景准放缩比例的比例值。
可选地，上述方法还包括：若上述第一前景预放缩比例的比例值在上述预设数值区间的不同于上述第一子区间的第二子区间内，则将上述第一前景预放缩比例作为上述第一前景准放缩比例。
可选地，在将上述第一前景预放缩比例作为上述第一前景准放缩比例，并输出上述第二图像之后，上述方法还包括：基于上述第二图像对上述拍摄对象进行跟踪，以确定对应的第二前景中心偏移量和第二前景预放缩比例；判断上述第二前景预放缩比例的比例值是否在上述第二子区间内；若判断出上述第二前景预放缩比例的比例值在上述第二子区间内，则计算上述第一前景预放缩比例与上述第二前景预放缩比例的乘积；判断上述乘积是否在上述第一子区间内；若判断出上述乘积在上述第一子区间内，则将上述指定值作为上述第二前景准放缩比例的比例值；以及基于上述第二前景中心偏移量和第二前景准放缩比例输出第三图像。
本公开的另一个方面提供了一种图像处理系统，包括：获取模块，用于获取包含有前景和背景的第一图像；第一确定模块，用于对上述前景的拍摄对象进行跟踪，以确定对应的第一前景中心偏移量和第一前景预放缩比例；处理模块，用于对上述第一前景预放缩比例进行平滑处理，得到第一前景准放缩比例；以及第一输出模块，用于基于上述第一前景中心偏移量和上述第一前景准缩放输出第二图像。
可选地，上述处理模块包括：判断单元，用于判断上述第一前景预放缩比例的比例值是否在预设数值区间内；以及处理单元，用于在判断出上述第一前景预放缩比例的上述比例值在上述预设数值区间内的情况下，对上述第一前景预放缩比例进行平滑处理，得到上述第一前景准放缩比例。
可选地，上述处理单元包括：判断子单元，用于判断上述比例值是否在上述预设数值区间的第一子区间内；以及确定子单元，用于在判断上述比例值在上述预设数值区间的上述第一子区间内的情况下，将上述第一子区间中的指定值作为上述第一前景准放缩比例的比例值。
可选地，上述系统还包括：第二确定模块，用于在上述第一前景预放缩比例的比例值在上述预设数值区间的不同于上述第一子区间的第二子区间内的情况下，将上述第一前景预放缩比例作为上述第一前景准放缩比例。
可选地，上述系统还包括：第三确定模块，用于在将上述第一前景预放缩比例作为上述第一前景准放缩比例，并输出上述第二图像之后，基于上述第二图像对上述拍摄对象进行跟踪，以确定对应的第二前景中心偏移量和第二前景预放缩比例；第一判断模块，用于判断上述第二前景预放缩比例的比例值是否在上述第二子区间内；计算模块，用于判断出上述第二前景预放缩比例的比例值在上述第二子区间内的情况下，计算上述第一前景预放缩比例与上述第二前景预放缩比例的乘积；第二判断模块，用于判断上述乘积是否在上述第一子区间内；第四确定模块，用于在判断出上述乘积在上述第一子区间内的情况下，将上述指定值作为上述第二前景准放缩比例的比例值；以及第二输出模块，用于基于上述第二前景中心偏移量和第二前景准放缩比例输出第三图像。
本公开的另一方面提供了一种非易失性存储介质，存储有计算机可执行指令，所述指令在被处理器执行时用于实现如上任一项所述的图像处理方法。
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，所述指令在被处理器执行时用于实现如上任一项所述的图像处理方法。
本公开的另一方面提供了一种计算机系统，包括：存储器，其上存储存储有计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现如上任一项所述的图像处理方法；处理器，用于执行上述计算机可执行指令。
附图说明
为了更完整地理解本公开及其优势，现在将参考结合附图的以下描述，其中：
图1A示意性示出了传统拍照过程的示意图；
图1B示意性示出了根据本公开实施例的可应用图像处理方法及系统的应用场景；
图2示意性示出了根据本公开实施例的图像处理方法的流程图；
图3A示意性示出了根据本公开实施例的对第一前景预放缩比例进行平滑处理，得到第一前景准放缩比例的流程图；
图3B示意性示出了根据本公开另一实施例的对第一前景预放缩比例进行平滑处理，得到第一前景准放缩比例的流程图；
图4示意性示出了根据本公开实施例的图像处理系统的框图；
图5A示意性示出了根据本公开实施例的处理模块的框图；
图5B示意性示出了根据本公开实施例的处理单元的框图；
图5C示意性示出了根据本公开另一实施例的图像处理系统的框图；
图5D示意性示出了根据本公开另一实施例的图像处理系统的框图；以及
图6示意性示出了根据本公开实施例可用于实现图像处理方法及系统的计算机系统的框图。
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。
本公开的实施例提供了一种图像处理方法及系统，该方法包括：获取包含有前景和背景的第一图像；对前景的拍摄对象进行跟踪，以确定对应的第一前景中心偏移量和第一前景预放缩比例；对第一前景预放缩比例进行平滑处理，得到第一前景准放缩比例；以及基于第一前景中心偏移量和第一前景准缩放输出第二图像。
需要说明的是，本公开实施例的应用场景可以包括一种或者多种，在此不做限定。例如，该图像处理方法及系统可以用于处理视频，也可以用于处理图像。
图1A示意性示出了传统拍照过程的示意图。如图1A所示，在拍照过程中经常会遇到这样一种情况(以“天安门广场”景点为例)：在此场景中，按照距离相机的远近，被拍者属于“前景”，天安门属于“后景”。被拍者(前景)已经站好位置，而拍摄者在取景时发现天安门(后景)无法拍全，于是拍摄者只能移动自己的位置，比如后退以求能将天安门拍摄完全。但后退后又发现此时被拍者(前景)在镜头中显得太小了，于是需要让被拍者(前景)“再往前站一点”。这种场景非常普遍，拍照过程中经常会听到摄影师提示“再往前站一点”、“再后退一点点”、“往前三步”等等。这实际上就是靠人的移动来调整“前景”与“后景”的距离比例关系，以达到在镜头中呈现出更好的前景、后景比例关系的效果。然而这种方式比较麻烦，需要拍摄者和被拍者都移动自己的位置，而且在反复调整站位的过程中，较易引起被拍者的不悦。
为了解决上述问题，在本公开实施例中，提出一种在拍摄过程中只需要拍摄者移动位置，被拍者无需移动位置，相机就可以自动调整前景、后景比例关系，从而使前景和后景都能在画面中以合适大小呈现。
图1B示意性示出了根据本公开实施例的可应用图像处理方法及系统的应用场景。如图1B所示，在该应用场景中，如果视野太窄，“天安门”无法拍全，只需要拍摄者前进，被拍摄者无需后退，与“天安门”在镜头中的比例就可以达到和谐的效果。
根据本公开的实施例，提供了一种图像处理方法，该方法包括获取包含有前景和背景的第一图像。对前景的拍摄对象进行跟踪，以确定对应的第一前景中心偏移量和第一前景预放缩比例。对第一前景预放缩比例进行平滑处理，得到第一前景准放缩比例。以及基于第一前景中心偏移量和第一前景准缩放输出第二图像。
图2示意性示出了根据本公开实施例的图像处理方法的流程图，如图2所示，该方法包括操作S201～S204，其中：
操作S201，获取包含有前景和背景的第一图像。
操作S202，对前景的拍摄对象进行跟踪，以确定对应的第一前景中心偏移量和第一前景预放缩比例。
操作S203，对第一前景预放缩比例进行平滑处理，得到第一前景准放缩比例。
操作S204，基于第一前景中心偏移量和第一前景准缩放输出第二图像。
需要说明的是，本公开实施例提供的图像处理方法既可以应用于拍摄照片的场景，也可以应用于拍摄视频的场景。
以使用手机拍照为例：
在本公开实施例中，第一图像可以是预览图像，也可以是拍摄的多幅图像中的任意一幅，在此不做限定。优选地，可以是预览图像。
需要说明的是，拍照手机可以通过“双摄像头”或者“连拍多张”的方法获取拍摄对象的深度信息，从而区分出“前景”与“后景”，或者通过检测人像来区分“前景”人物和“后景”景物。当拍照手机前后移动时，“前景”与“后景”的相对大小会发生变化，此时，可以使“前景”在拍照预览界面中的位置大小始终保持不变，“后景”随着手机的前后移动进行正常的放大或者缩小以获得一张取景合适的照片作为第一图像。在获得前景后，在拍摄者移动过程中会追踪前景(即前景中的拍摄对象)并且计算前景物体的位置变化(即中心偏移量)与尺寸变化(即第一前景预放缩比例)，通过在全局大尺寸照片中实时的裁剪(即将第一前景预放缩比例平滑处理成第一前景准放缩比例，并基于第一前景中心偏移量和第一前景准缩放输出第二图像)来保持前景物体尺寸稳定，位置合适。
具体地，当拍摄者打开相机开始拍摄时，预览画面中展示的照片为从广角镜头获得的画面中截取的等同于标准镜头拍摄画面的部分。此时，如果拍摄者发现拍摄到的背景物体(简称为背景)尺寸过大而无法拍全背景，而前景物体(简称为前景)尺寸却很合适，则拍摄者可以向拍摄物体(即前景)靠近。
当拍摄者向前移动后，在相关技术提供的拍摄模式下会发现“背景”物体尺寸几乎未变，但是“前景”明显变大。而在本公开实施例提供的拍摄模式下，当拍摄者向前移动时，虽然“前景”会放大，但是系统会会通过上述操作跟踪前景的尺寸变化，从而相应缩小整个照片的大小，使“前景”与移动前尺寸保持一致，使“背景”所取到的画面较移动前更加广阔。
同理，如果遇到相反的情况，即背景物体尺寸过小，而前景物体尺寸合理，此时拍摄者只需要以远离拍摄者的方式移动。在本公开实施例提供的拍摄模式下，系统依然会通过上述操作完成照片剪裁，以获得一张前景尺寸不变，但背景被放大的照片。
以使用手机或其他录像设备录像为例：
可以将视频第一帧作为第一图像，通过人脸检测和深度图确定第一图像的“前景”人物和“后景”景物。为了便于跟踪，可以在前景中心设定一个矩形框或者可以设置成其他形状的框，在此不做限定。
需要说明的是，在上述方法无法确定前景的情况下，可以由用户指定前景，此时，可以通过用户界面UI在图像中心位置提供矩形框。
具体地，可以从视频的第二帧开始，在前景中心位置1.5倍矩形框区域内用tld算法跟踪第一帧矩形框中的前景，在时域内，对跟踪矩形框得到的前景放缩参数(即第一前景预放缩比例)进行平滑处理，即对1.5倍矩形框内的区域进行偏移放缩，直到放缩到最终输出的尺寸(例如，可以设定为720p)为止。
通过本公开实施例，通过获取包含有前景和背景的第一图像，对前景的拍摄对象进行跟踪，以确定对应的第一前景中心偏移量和第一前景预放缩比例，对第一前景预放缩比例进行平滑处理，得到第一前景准放缩比例，以及基于第一前景中心偏移量和第一前景准缩放输出第二图像，可以克服相关技术中直接把前景抠出来放大，使背景保持不变，而导致照片中前景与后景比例不协调，显得不自然的缺陷，达到使照片中前景与后景比例协调的技术效果。
另外，实施时，对于视频而言，可以在录制的过程中，也可以在录制之后，采用本公开实施例提供的技术方案，对各帧图像进行平滑处理，从而可以实现电影vertigo效果。
下面参考图3A～图3B，结合具体实施例对图2所示的方法做进一步说明。
根据本公开的实施例，对第一前景预放缩比例进行平滑处理，得到第一前景准放缩比例包括判断第一前景预放缩比例的比例值是否在预设数值区间内。以及若判断出第一前景预放缩比例的比例值在预设数值区间内，则对第一前景预放缩比例进行平滑处理，得到第一前景准放缩比例。
图3A示意性示出了根据本公开实施例的对第一前景预放缩比例进行平滑处理，得到第一前景准放缩比例的流程图，如图3A所示，该方法还可以包括操作S301和S302，其中：
操作S301，判断第一前景预放缩比例的比例值是否在预设数值区间内。
操作S302，若判断出第一前景预放缩比例的比例值在预设数值区间内，则对第一前景预放缩比例进行平滑处理，得到第一前景准放缩比例。
以使用手机或其他录像设备录像为例：
例如，在时域内对第一前景预放缩比例做平滑处理时，可以将当0.98～1.005设置为有效值处理区间，当第一前景预放缩比例的比例值落在0.98～1.005之间时，对第一前景预放缩比例进行平滑处理，即对第二图像进行处理，否则不对第一前景预放缩比例进行平滑处理，即按照正常拍摄模式输出第二图像。
通过本公开实施例，拍摄者移动后，可以只对前景与后景的比例不协调至一定程度的图像进行处理，一方面可以提高拍摄效率，另一方面可以保持所拍摄照片的真实度。
根据本公开的实施例，对第一前景预放缩比例进行平滑处理，得到第一前景准放缩比例包括判断比例值是否在预设数值区间的第一子区间内。以及若判断比例值在预设数值区间的第一子区间内，则将第一子区间中的指定值作为第一前景准放缩比例的比例值。
图3B示意性示出了根据本公开另一实施例的对所述第一前景预放缩比例进行平滑处理，得到第一前景准放缩比例的流程图，如图3所示，该方法可以包括操作S303和S304，其中：
在操作S303，判断比例值是否在预设数值区间的第一子区间内。
在操作S304，若判断比例值在预设数值区间的第一子区间内，则将第一子区间中的指定值作为第一前景准放缩比例的比例值。
根据本公开的实施例，该图像处理方法还可以包括若第一前景预放缩比例的比例值在预设数值区间的不同于第一子区间的第二子区间内，则将第一前景预放缩比例作为第一前景准放缩比例。
例如，基于上述实施例中的示例，当第一前景预放缩比例的比例值在0.98～0.99之间，则按照0.99缩放并且记录下来，即将0.99赋值给第一前景准放缩比例；当第一前景预放缩比例的比例值在0.99～1之间，则按照上述记录的次数按照0.99缩放处理，即将0.99赋值给第一前景准放缩比例。当值在0.99～1之间且记录次数为0时，不处理。但是保留第一前景预放缩比例的比例值。如果下一帧的第一前景预放缩比例的比例值同样在0.99-1之间，则和前一帧的值相乘，累计，以此类推，当累计值小于0.99，就处理一次，累计帧数上限是5张，即最多5张就至少处理一次。根据前5帧的放缩比例取均值，确定最终放缩比例。
通过本公开实施例，做平滑处理时，一方面可以简单快捷地确定前景准放缩比例，另一方面该前景准放缩比例确定方式，可以确保输出的图像中前景和后景的比例比较协调。
根据本公开的实施例，在将第一前景预放缩比例作为第一前景准放缩比例，并输出第二图像之后，图像处理方法还包括基于第二图像对拍摄对象进行跟踪，以确定对应的第二前景中心偏移量和第二前景预放缩比例。判断第二前景预放缩比例的比例值是否在第二子区间内。若判断出第二前景预放缩比例的比例值在第二子区间内，则计算第一前景预放缩比例与第二前景预放缩比例的乘积。判断乘积是否在第一子区间内。若判断出乘积在第一子区间内，则将指定值作为第二前景准放缩比例的比例值。以及基于第二前景中心偏移量和第二前景准放缩比例输出第三图像。
需要说明的是，本公开实施例可以应用于照片连续拍摄场景，或者，或者视频录制场景中。其具体实现方式可参照上述实施例中提供的示例所示出的实现方式，在此不再赘述。
通过本公开实施例，可以对连续多张图像采用比例平滑平滑处理时，从而使得输出的任意两张连续图像中，前景和后景都保持比例比较协调，进行使得连续图像看起来更自然、流畅。
以下通过一个具体实施例本公开技术方案进行详细阐述：
第一步：用户开启录像模式后，或者打开手机视频video。
第二步：启动vertigo功能。
第三步：后台启动智能前景检测流程，自动检测出前景。当环境复杂或者用户想要自己设定前景时，UI会提供一个矩形框以供用户使用。
第四步：跟踪。当矩形框确定后，后台会对矩形框中心位置1.5倍区域调用跟踪算法，搜索跟踪物体(前景)，获取矩形框和中心点，并计算中心点偏移量。
第五步：用跟踪得到的矩形框和上一帧的跟踪矩形框做对比，获得缩小的比例。
第六步：在时域内对上述比例做平滑处理，将0.98-1.005设置为有效值处理区间，当第五步的放缩比例在0.98-1.005之间时，进行相应的平滑处理，否则当前图片不处理，即直接输出第二图像。进一步，当放缩比例在0.98～0.99之间，则按照0.99缩放并且记录下来，当放缩比例在0.99～1之间，则基于上述记录的次数按照0.99进行缩放处理。当放缩比例在0.99～1之间且记录次数为0时，不处理，但是保留缩放值。如果下一帧的缩放值同样在0.99-1之间，则和前一帧的缩放值相乘，累计，以此类推，当累计值小于0.99，就处理一次，累计帧数上限是5张，即最多5张就至少处理一次。根据前5帧的放缩比例取均值，确定放缩比例。
第七步：用第四步的中心点偏移量和第六步放缩比例，对上一帧得到的crop区域偏移按照放缩比例截图，第一帧crop区域是原始分辨率，以此类推。
第八步：把上述截图放缩到统一尺寸输出。
通过本公开实施例，至少可以实现以下技术效果：
(1)视频后处理方法可以实现电影拍摄中的vertigo效果。
(2)可以智能识别前景(如人脸检测，深度图，物体是由远及近还是由近及远，等等)。
(3)可以实现时域内放缩比例的平滑处理。例如，在时域内对矩形框参数做平滑处理是跟踪得到矩形框稳定缩小，最终可以使得整个video看起来自然，消除了背景突然变大变小的情况。
图4示意性示出了根据本公开实施例的图像处理系统的框图。
在本公开实施例中，如图4所示，该图像处理系统400包括获取模块410、第一确定模块420、处理模块430和第一输出模块440。该图像处理系统400可以执行上面参考图2～图3B描述的方法，以实现图像处理功能。其中：
获取模块410用于获取包含有前景和背景的第一图像。第一确定模块420用于对前景的拍摄对象进行跟踪，以确定对应的第一前景中心偏移量和第一前景预放缩比例。处理模块430用于对第一前景预放缩比例进行平滑处理，得到第一前景准放缩比例。第一输出模块440用于基于第一前景中心偏移量和第一前景准缩放输出第二图像。
通过本公开实施例，通过获取包含有前景和背景的第一图像，对前景的拍摄对象进行跟踪，以确定对应的第一前景中心偏移量和第一前景预放缩比例，对第一前景预放缩比例进行平滑处理，得到第一前景准放缩比例，以及基于第一前景中心偏移量和第一前景准缩放输出第二图像，可以克服相关技术中直接把前景抠出来放大，使背景保持不变，而导致照片中前景与后景比例不协调，显得不自然的缺陷，达到使照片中前景与后景比例协调的技术效果。
另外，实施时，对于视频而言，可以在录制的过程中，也可以在录制之后，采用本公开实施例提供的技术方案，对各帧图像进行平滑处理，从而可以实现电影vertigo效果。
图5A示意性示出了根据本公开实施例的处理模块的框图。
在本公开实施例中，如图5A所示，处理模块430可以包括判断单元510和处理单元520。其中：
判断单元510用于判断第一前景预放缩比例的比例值是否在预设数值区间内。处理单元520用于在判断出第一前景预放缩比例的比例值在预设数值区间内的情况下，对第一前景预放缩比例进行平滑处理，得到第一前景准放缩比例。
通过本公开实施例，拍摄者移动后，可以只对前景与后景的比例不协调至一定程度的图像进行处理，一方面可以提高拍摄效率，另一方面可以保持所拍摄照片的真实度。
图5B示意性示出了根据本公开实施例的处理单元的框图。
在本公开实施例中，如图5B所示，处理单元包括判断子单元521和确定子单元522。其中：
判断子单元521用于判断比例值是否在预设数值区间的第一子区间内。确定子单元522用于在判断比例值在预设数值区间的第一子区间内的情况下，将第一子区间中的指定值作为第一前景准放缩比例的比例值。
图5C示意性示出了根据本公开另一实施例的图像处理系统的框图。
在本公开实施例中，如图5C所示，该图像处理系统400除了包括获取模块410、第一确定模块420、处理模块430、第一输出模块440之外，还可以包括第二确定模块450。其中，获取模块410、第一确定模块420、处理模块430、第一输出模块440同前述实施例，在此不再赘述。
第二确定模块550用于在第一前景预放缩比例的比例值在预设数值区间的不同于第一子区间的第二子区间内的情况下，将第一前景预放缩比例作为第一前景准放缩比例。
通过本公开实施例，做平滑处理时，一方面可以简单快捷地确定前景准放缩比例，另一方面该前景准放缩比例确定方式，可以确保输出的图像中前景和后景的比例比较协调。
图5D示意性示出了根据本公开另一实施例的图像处理系统的框图。
如图5D所示，该图像处理系统400除了包括获取模块410、第一确定模块420、处理模块430、第一输出模块440、第二确定模块450之外，还可以可以包括：第三确定模块530、第一判断模块540、计算模块550、第二判断模块560、第四确定模块570和第二输出模块580。其中，获取模块410、第一确定模块420、处理模块430、第一输出模块440和第二确定模块450同前述实施例，在此不再赘述。
第三确定模块530用于在将第一前景预放缩比例作为第一前景准放缩比例，并输出第二图像之后，基于第二图像对拍摄对象进行跟踪，以确定对应的第二前景中心偏移量和第二前景预放缩比例。第一判断模块540用于判断第二前景预放缩比例的比例值是否在第二子区间内。计算模块550用于判断出第二前景预放缩比例的比例值在第二子区间内的情况下，计算第一前景预放缩比例与第二前景预放缩比例的乘积。第二判断模块560用于判断乘积是否在第一子区间内。第四确定模块570用于在判断出乘积在第一子区间内的情况下，将指定值作为第二前景准放缩比例的比例值。第二输出模块580用于基于第二前景中心偏移量和第二前景准放缩比例输出第三图像。
通过本公开实施例，可以对连续多张图像采用比例平滑平滑处理时，从而使得输出的任意两张连续图像中，前景和后景都保持比例比较协调，进行使得连续图像看起来更自然、流畅。
可以理解的是，上述模块/单元/子单元可以合并在一个模块中实现，或者其中的任意一个可以被拆分成多个模块。或者，这些模块单元/子单元中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。根据本发明的实施例，上述模块/单元/子单元中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，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。或者，上述模块/单元/子单元中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该程序被计算机运行时，可以执行相应模块的功能。
图6示意性示出了根据本公开实施例可用于实现图像处理方法及系统的计算设备的框图。
如图6所示，计算机系统600包括处理器610、存储器620。该计算机系统600可以执行上面参考图2～图3B描述的方法。
具体地，处理器610例如可以包括通用微处理器、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(ASIC))，等等。处理器610还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器610可以是用于执行参考图2～图3B描述的根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。
存储器620，例如可以是能够包含、存储、传送、传播或传输指令的任意介质。例如，可读存储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。可读存储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。
存储器620可以包括计算机程序621，该计算机程序621可以包括代码/计算机可执行指令，其在由处理器610执行时使得处理器610执行例如上面结合图2～图3B所描述的方法流程及其任何变形。
计算机程序621可被配置为具有例如包括计算机程序模块的计算机程序代码。例如，在示例实施例中，计算机程序621中的代码可以包括一个或多个程序模块，例如包括621A、模块621B、……。应当注意，模块的划分方式和个数并不是固定的，本领域技术人员可以根据实际情况使用合适的程序模块或程序模块组合，当这些程序模块组合被处理器610执行时，使得处理器610可以执行例如上面结合图2～图3B所描述的方法流程及其任何变形。
根据本发明的实施例，获取模块410、第一确定模块420、处理模块430、第一输出模块440、第二确定模块450、第三确定模块530、第一判断模块530、计算模块530、第二判断模块560、第四确定模块570和第二输出模块580中的至少一个可以实现为参考图6描述的计算机程序模块，其在被处理器610执行时，可以实现上面描述的相应操作。
本领域技术人员可以理解，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合或/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地，在不脱离本公开精神和教导的情况下，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。
尽管已经参照本公开的特定示例性实施例示出并描述了本公开，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公开的精神和范围的情况下，可以对本公开进行形式和细节上的多种改变。因此，本公开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)

1.一种图像处理方法，包括：
获取包含有前景和背景的第一图像；
对所述前景的拍摄对象进行跟踪，以确定对应的第一前景中心偏移量和第一前景预放缩比例；
对所述第一前景预放缩比例进行平滑处理，得到第一前景准放缩比例；以及
基于所述第一前景中心偏移量和所述第一前景准缩放输出第二图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述第一前景预放缩比例进行平滑处理，得到第一前景准放缩比例包括：
判断所述第一前景预放缩比例的比例值是否在预设数值区间内；以及
若判断出所述第一前景预放缩比例的所述比例值在所述预设数值区间内，则对所述第一前景预放缩比例进行平滑处理，得到所述第一前景准放缩比例。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，对所述第一前景预放缩比例进行平滑处理，得到所述第一前景准放缩比例包括：
判断所述比例值是否在所述预设数值区间的第一子区间内；以及
若判断所述比例值在所述预设数值区间的所述第一子区间内，则将所述第一子区间中的指定值作为所述第一前景准放缩比例的比例值。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述方法还包括：
若所述第一前景预放缩比例的比例值在所述预设数值区间的不同于所述第一子区间的第二子区间内，则将所述第一前景预放缩比例作为所述第一前景准放缩比例。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，在将所述第一前景预放缩比例作为所述第一前景准放缩比例，并输出所述第二图像之后，所述方法还包括：
基于所述第二图像对所述拍摄对象进行跟踪，以确定对应的第二前景中心偏移量和第二前景预放缩比例；
判断所述第二前景预放缩比例的比例值是否在所述第二子区间内；
若判断出所述第二前景预放缩比例的比例值在所述第二子区间内，则计算所述第一前景预放缩比例与所述第二前景预放缩比例的乘积；
判断所述乘积是否在所述第一子区间内；
若判断出所述乘积在所述第一子区间内，则将所述指定值作为所述第二前景准放缩比例的比例值；以及
基于所述第二前景中心偏移量和第二前景准放缩比例输出第三图像。
6.一种图像处理系统，包括：
获取模块，用于获取包含有前景和背景的第一图像；
第一确定模块，用于对所述前景的拍摄对象进行跟踪，以确定对应的第一前景中心偏移量和第一前景预放缩比例；
处理模块，用于对所述第一前景预放缩比例进行平滑处理，得到第一前景准放缩比例；以及
第一输出模块，用于基于所述第一前景中心偏移量和所述第一前景准缩放输出第二图像。
7.根据权利要求6所述的系统，其中，所述处理模块包括：
判断单元，用于判断所述第一前景预放缩比例的比例值是否在预设数值区间内；以及
处理单元，用于在判断出所述第一前景预放缩比例的所述比例值在所述预设数值区间内的情况下，对所述第一前景预放缩比例进行平滑处理，得到所述第一前景准放缩比例。
8.根据权利要求7所述的系统，其中，所述处理单元包括：
判断子单元，用于判断所述比例值是否在所述预设数值区间的第一子区间内；以及
确定子单元，用于在判断所述比例值在所述预设数值区间的所述第一子区间内的情况下，将所述第一子区间中的指定值作为所述第一前景准放缩比例的比例值。
9.根据权利要求8所述的系统，其中，所述系统还包括：
第二确定模块，用于在所述第一前景预放缩比例的比例值在所述预设数值区间的不同于所述第一子区间的第二子区间内的情况下，将所述第一前景预放缩比例作为所述第一前景准放缩比例。
10.根据权利要求9所述的系统，其中，所述系统还包括：
第三确定模块，用于在将所述第一前景预放缩比例作为所述第一前景准放缩比例，并输出所述第二图像之后，基于所述第二图像对所述拍摄对象进行跟踪，以确定对应的第二前景中心偏移量和第二前景预放缩比例；
第一判断模块，用于判断所述第二前景预放缩比例的比例值是否在所述第二子区间内；
计算模块，用于判断出所述第二前景预放缩比例的比例值在所述第二子区间内的情况下，计算所述第一前景预放缩比例与所述第二前景预放缩比例的乘积；
第二判断模块，用于判断所述乘积是否在所述第一子区间内；
第四确定模块，用于在判断出所述乘积在所述第一子区间内的情况下，将所述指定值作为所述第二前景准放缩比例的比例值；以及
第二输出模块，用于基于所述第二前景中心偏移量和第二前景准放缩比例输出第三图像。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109379537A (zh) * 2018-12-30 2019-02-22 北京旷视科技有限公司 滑动变焦效果实现方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN109445669A (zh) * 2018-11-06 2019-03-08 湖南中医药大学 一种对图片进行显示与绘制的方法

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114697517A (zh) * 2020-12-28 2022-07-01 北京小米移动软件有限公司 视频处理方法、装置、终端设备及存储介质

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1837939A (zh) * 2005-03-21 2006-09-27 三星电子株式会社 具有摄像功能的移动通信终端和执行该摄像功能的方法
US20120201427A1 (en) * 2011-02-04 2012-08-09 David Wayne Jasinski Estimating subject motion between image frames
CN103533249A (zh) * 2013-10-25 2014-01-22 惠州Tcl移动通信有限公司 一种调整前景和背景的方法及装置
CN103729639A (zh) * 2013-12-18 2014-04-16 吉林大学 基于距离传感器的手掌图像归一化方法
CN105100615A (zh) * 2015-07-24 2015-11-25 青岛海信移动通信技术股份有限公司 一种图像的预览方法、装置及终端
CN106127744A (zh) * 2016-06-17 2016-11-16 广州市幸福网络技术有限公司 图像前景和背景边界显著性评估方法及系统
CN106488126A (zh) * 2016-10-26 2017-03-08 惠州Tcl移动通信有限公司 一种可自动缩放画面大小的拍照方法、系统及其移动终端

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7639935B2 (en) * 2007-03-28 2009-12-29 Sony Ericsson Mobile Communications Ab Zoom control
JP5514506B2 (ja) 2009-10-21 2014-06-04 株式会社日立国際電気 侵入物監視システムおよび侵入物監視方法
JP5432664B2 (ja) 2009-10-22 2014-03-05 キヤノン株式会社 撮像装置
CN101860732B (zh) 2010-06-04 2014-08-27 天津市亚安科技股份有限公司 一种控制云台摄像机自动跟踪目标的方法
CN102591366B (zh) 2012-02-17 2013-09-25 广州盈可视电子科技有限公司 一种云台控制的方法及装置
JP5999336B2 (ja) * 2012-09-13 2016-09-28 カシオ計算機株式会社 撮像装置及び撮像処理方法並びにプログラム
US9538081B1 (en) * 2013-03-14 2017-01-03 Amazon Technologies, Inc. Depth-based image stabilization
JP6327995B2 (ja) * 2014-07-28 2018-05-23 キヤノン株式会社 撮像装置、制御装置及びそれらの制御方法、プログラム、並びに記憶媒体
KR102101438B1 (ko) * 2015-01-29 2020-04-20 한국전자통신연구원 연속 시점 전환 서비스에서 객체의 위치 및 크기를 유지하기 위한 다중 카메라 제어 장치 및 방법
JP6590628B2 (ja) * 2015-10-09 2019-10-16 キヤノン株式会社 撮像装置、その制御方法、およびプログラム、並びに記憶媒体
JP6735583B2 (ja) * 2016-03-17 2020-08-05 キヤノン株式会社 ズーム制御装置、撮像装置及びそれらの制御方法、プログラム並びに記憶媒体
CN206136124U (zh) 2016-04-06 2017-04-26 中国民用航空总局第二研究所 一种自动跟踪运动目标的联动装置
US9992416B2 (en) 2016-11-07 2018-06-05 Motorola Mobility Llc Real time electronic video stabilization
CN106534590B (zh) 2016-12-27 2019-08-20 努比亚技术有限公司 一种照片处理方法、装置及终端
CN107370941B (zh) 2017-06-29 2020-06-23 联想(北京)有限公司 一种信息处理方法及电子设备

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1837939A (zh) * 2005-03-21 2006-09-27 三星电子株式会社 具有摄像功能的移动通信终端和执行该摄像功能的方法
US20120201427A1 (en) * 2011-02-04 2012-08-09 David Wayne Jasinski Estimating subject motion between image frames
CN103533249A (zh) * 2013-10-25 2014-01-22 惠州Tcl移动通信有限公司 一种调整前景和背景的方法及装置
CN103729639A (zh) * 2013-12-18 2014-04-16 吉林大学 基于距离传感器的手掌图像归一化方法
CN105100615A (zh) * 2015-07-24 2015-11-25 青岛海信移动通信技术股份有限公司 一种图像的预览方法、装置及终端
CN106127744A (zh) * 2016-06-17 2016-11-16 广州市幸福网络技术有限公司 图像前景和背景边界显著性评估方法及系统
CN106488126A (zh) * 2016-10-26 2017-03-08 惠州Tcl移动通信有限公司 一种可自动缩放画面大小的拍照方法、系统及其移动终端

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109445669A (zh) * 2018-11-06 2019-03-08 湖南中医药大学 一种对图片进行显示与绘制的方法
CN109445669B (zh) * 2018-11-06 2022-03-22 湖南中医药大学 一种对图片进行显示与绘制的方法
CN109379537A (zh) * 2018-12-30 2019-02-22 北京旷视科技有限公司 滑动变焦效果实现方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

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