CN108573506A - 图像处理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种图像处理方法及系统，可以获得待处理的数字图像，确定所述数字图像的显著区域；根据预设的保存有数字图像的颜色与艺术画的颜色对应关系的颜色对照表，将所述数字图像中的颜色变换为所述颜色对照表中相对应的艺术画的颜色；对颜色变换后的数字图像进行颜色纹理抽象化处理和笔触处理；对进行颜色纹理抽象化处理和笔触处理后的数字图像中非显著区域进行高斯模糊处理，得到具有艺术画效果的数字图像。本发明可以针对非显著区域进行高斯模糊处理，处理得到数字图像与艺术画的相似度更高。

Description

图像处理方法及系统

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及图像处理方法及系统。

背景技术

随着科技的发展，人们常使用计算机对数字图像进行各种处理，甚至可以使用图像处理软件对图像添加一定的艺术效果。

但现有的图像处理技术对整个数字图像进行统一的修改，并没有针对数字图像的不同区域进行不同的处理，这就使得现有技术处理后的数字图像与实际的艺术画相似度较低。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种图像处理方法及系统，以实现…。具体技术方案如下：

一种图像处理方法，包括：

获得待处理的数字图像，确定所述数字图像的显著区域；

根据预设的保存有数字图像的颜色与艺术画的颜色对应关系的颜色对照表，将所述数字图像中的颜色变换为所述颜色对照表中相对应的艺术画的颜色；

对颜色变换后的数字图像进行颜色纹理抽象化处理和笔触处理；

对进行颜色纹理抽象化处理和笔触处理后的数字图像中非显著区域进行高斯模糊处理，得到具有艺术画效果的数字图像。

优选的，所述确定所述数字图像的显著区域，包括：

通过公式

计算获得所述待处理的数字图像中每个像素的灰度值和其他所有像素的灰度值的距离的总和S₁，其中，I_k为像素k，I_i为像素i，Gray(I_k)为像素i的灰度值，Gray(I_i)为像素i的灰度值；

通过公式

计算获得所述待处理的数字图像中每个像素在12*12*12的颜色空间中与其他所有像素的颜色差异之和S₂；

通过公式

计算得到所述待处理的数字图像中每个像素的八邻域梯度值与其他所有像素的八邻域梯度值的差异之和S₃，其中，为像素k的八邻域梯度值，为像素i的八邻域梯度值；

通过公式

S＝(S₁+S₂+S₃)/3

计算得到所述待处理的数字图像中每个像素的显著性尺度值S；

将显著性尺度值S大于预设阈值的像素所对应的图像区域确定为所述数字图像的显著区域。

优选的，所述对进行颜色纹理抽象化处理和笔触处理后的数字图像中非显著区域进行高斯模糊处理，得到具有艺术画效果的数字图像，包括：

确定进行颜色纹理抽象化处理和笔触处理后的数字图像的非显著区域中各像素到所述显著区域的距离，根据所述距离确定所述非显著区域中各像素的图像显著性权重；

根据确定的所述非显著区域中各像素的图像显著性权重对所述非显著区域进行高斯模糊处理，得到具有艺术画效果的数字图像。

优选的，所述对颜色变换后的数字图像进行颜色纹理抽象化处理和笔触处理，包括：

将颜色变换后的数字图像从RGB颜色空间转化为Lab颜色空间；

对转化为Lab颜色空间的数字图像做颜色分割处理；

对进行颜色分割处理后的数字图像中的线条进行笔触处理，使所述线条具有艺术画的笔触效果；

检测进行笔触处理后的数字图像的图像边缘，对检测到的作为图像边缘的闭合线条做曲线化处理。

优选的，所述对检测到的作为图像边缘的闭合线条做曲线化处理，包括：

在检测到的作为图像边缘的闭合线条两侧的预设范围内设置多个随机点；

沿所述闭合线条的线条方向用线条逐一连接设置的各随机点并形成闭合线条；

在各随机点形成的闭合线条围绕的区域内填充所述作为图像边缘的闭合线条围绕的区域内的颜色；

对各随机点形成的闭合线条做高斯模糊处理。

一种图像处理系统，包括：区域确定单元、颜色变换单元、纹理处理单元和高斯模糊单元，

所述区域确定单元，用于获得待处理的数字图像，确定所述数字图像的显著区域；

所述颜色变换单元，用于根据预设的保存有数字图像的颜色与艺术画的颜色对应关系的颜色对照表，将所述数字图像中的颜色变换为所述颜色对照表中相对应的艺术画的颜色；

所述纹理处理单元，用于对颜色变换后的数字图像进行颜色纹理抽象化处理和笔触处理；

所述高斯模糊单元，用于对进行颜色纹理抽象化处理和笔触处理后的数字图像中非显著区域进行高斯模糊处理，得到具有艺术画效果的数字图像。

优选的，所述区域确定单元，包括：图像获得子单元、灰度计算子单元、颜色计算子单元、梯度计算子单元、尺度计算子单元和尺度比较子单元，

所述图像获得子单元，用于获得待处理的数字图像；

所述灰度计算子单元，用于通过公式

计算获得所述待处理的数字图像中每个像素的灰度值和其他所有像素的灰度值的距离的总和S₁，其中，I_k为像素k，I_i为像素i，Gray(I_k)为像素i的灰度值，Gray(I_i)为像素i的灰度值；

所述颜色计算子单元，用于通过公式

计算获得所述待处理的数字图像中每个像素在12*12*12的颜色空间中与其他所有像素的颜色差异之和S₂；

所述梯度计算子单元，用于通过公式

计算得到所述待处理的数字图像中每个像素的八邻域梯度值与其他所有像素的八邻域梯度值的差异之和S₃，其中，为像素k的八邻域梯度值，为像素i的八邻域梯度值；

所述尺度计算子单元，用于通过公式

S＝(S₁+S₂+S₃)/3

计算得到所述待处理的数字图像中每个像素的显著性尺度值S；

所述尺度比较子单元，用于将显著性尺度值S大于预设阈值的像素所对应的图像区域确定为所述数字图像的显著区域。

优选的，所述高斯模糊单元包括：权重确定子单元和模糊处理子单元，

所述权重确定子单元，用于确定进行颜色纹理抽象化处理和笔触处理后的数字图像的非显著区域中各像素到所述显著区域的距离，根据所述距离确定所述非显著区域中各像素的图像显著性权重；

所述模糊处理子单元，用于根据确定的所述非显著区域中各像素的图像显著性权重对所述非显著区域进行高斯模糊处理，得到具有艺术画效果的数字图像。

优选的，所述纹理处理单元，包括：空间转换子单元、分割处理子单元、笔触处理子单元和曲线化子单元，

所述空间转换子单元，用于将颜色变换后的数字图像从RGB颜色空间转化为Lab颜色空间；

所述分割处理子单元，用于对转化为Lab颜色空间的数字图像做颜色分割处理；

所述笔触处理子单元，用于对进行颜色分割处理后的数字图像中的线条进行笔触处理，使所述线条具有艺术画的笔触效果；

所述曲线化子单元，用于检测进行笔触处理后的数字图像的图像边缘，对检测到的作为图像边缘的闭合线条做曲线化处理。

优选的，所述曲线化子单元包括：随机点设置子单元、连线子单元、颜色填充子单元和高斯处理子单元，

所述随机点设置子单元，用于检测进行笔触处理后的数字图像的图像边缘，在检测到的作为图像边缘的闭合线条两侧的预设范围内设置多个随机点；

所述连线子单元，用于沿所述闭合线条的线条方向用线条逐一连接设置的各随机点并形成闭合线条；

所述颜色填充子单元，用于在各随机点形成的闭合线条围绕的区域内填充所述作为图像边缘的闭合线条围绕的区域内的颜色；

所述高斯处理子单元，用于对各随机点形成的闭合线条做高斯模糊处理。

本发明实施例提供的一种图像处理方法及系统，可以获得待处理的数字图像，确定所述数字图像的显著区域；根据预设的保存有数字图像的颜色与艺术画的颜色对应关系的颜色对照表，将所述数字图像中的颜色变换为所述颜色对照表中相对应的艺术画的颜色；对颜色变换后的数字图像进行颜色纹理抽象化处理和笔触处理；对进行颜色纹理抽象化处理和笔触处理后的数字图像中非显著区域进行高斯模糊处理，得到具有艺术画效果的数字图像。本发明可以针对非显著区域进行高斯模糊处理，处理得到数字图像与艺术画的相似度更高。

当然，实施本发明的任一产品或方法必不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种图像处理方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的另一种图像处理方法的流程图；

图3为本发明实施例提供的另一种图像处理方法的流程图；

图4为本发明实施例提供的数字图像的颜色表；

图5为本发明实施例提供的水彩画的颜色表；

图6为本发明实施例提供的待处理的数字图像的示意图；

图7为本发明实施例提供的具有水彩画颜色效果的数字图像；

图8为本发明实施例提供的显著区域示意图；

图9为本发明实施例提供的权重图；

图10为本发明实施例提供的进行笔触处理后的数字图像的图像边缘后生成的图像边缘图；

图11为本发明实施例提供的具有艺术画效果的数字图像；

图12为本发明实施例提供的随机点示意图；

图13为本发明实施例提供的随机点连接形成闭合线条的示意图；

图14为本发明实施例提供的在闭合线条内进行颜色填充的示意图；

图15为本发明实施例提供的对各随机点形成的闭合线条做高斯模糊处理的示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明实施例提供的一种图像处理方法，可以包括：

S100、获得待处理的数字图像，确定所述数字图像的显著区域；

其中，所述确定所述数字图像的显著区域，可以包括：

通过公式

计算获得所述待处理的数字图像中每个像素的灰度值和其他所有像素的灰度值的距离的总和S₁，其中，I_k为像素k，I_i为像素i，Gray(I_k)为像素i的灰度值，Gray(I_i)为像素i的灰度值；

通过公式

计算获得所述待处理的数字图像中每个像素在12*12*12的颜色空间中与其他所有像素的颜色差异之和S₂；

通过公式

计算得到所述待处理的数字图像中每个像素的八邻域梯度值与其他所有像素的八邻域梯度值的差异之和S₃，其中，为像素k的八邻域梯度值，为像素i的八邻域梯度值；

通过公式

S＝(S₁+S₂+S₃)/3

计算得到所述待处理的数字图像中每个像素的显著性尺度值S；

将显著性尺度值S大于预设阈值的像素所对应的图像区域确定为所述数字图像的显著区域。

具体的，在通过公式

S＝(S₁+S₂+S₃)/3

S＝(S1+S2+S3)/3

计算得到所述待处理的数字图像中每个像素的显著性尺度值S之前，可以分别将计算得到的S₁、S₂、S₃归一化到[0，1]区间，然后再通过公式S＝(S₁+S₂+S₃)/3求得S。

其中，预设阈值可以为0.8，对于图6所示的待处理的数字图像，可以得出图8所示的白色的显著区域，可以看出，图8所示的显著区域即为图6所示的数字图像中羊对应的区域。

可以理解的是，通过上述公式就可以将数字图像中灰度值、颜色、八邻域梯度值差异较大的像素对应的区域确定为显著区域，从而在后续处理中对显著区域和非显著区域进行区别处理，提高处理后图像与艺术画的相似度。

S200、根据预设的保存有数字图像的颜色与艺术画的颜色对应关系的颜色对照表，将所述数字图像中的颜色变换为所述颜色对照表中相对应的艺术画的颜色；

其中，上述颜色对照表可以由计算机对大量的数字照片及艺术画进行机器学习后得出。可以理解的是，不同类型、门派的艺术画的颜色使用可能不同，因此，上述颜色对照表可以有多个，以针对各类型、门派的艺术画。例如：对于水彩画而言，可以得出图4及图5所示的颜色对照表，其中，图4所示的颜色为数字图像的颜色，图5所示的颜色为水彩画的颜色。对于图6所示的数字图像，，在进行步骤200的颜色变换后，可以得出图7所示的具有水彩画颜色效果的数字图像。

此方法将数字图像的颜色变换为艺术画的颜色，提高了数字图像与艺术画的相似度。

S300、对颜色变换后的数字图像进行颜色纹理抽象化处理和笔触处理；

如图2所示，步骤S300可以具体包括：

S310、将颜色变换后的数字图像从RGB颜色空间转化为Lab颜色空间；

Lab颜色空间是一种设备无关的颜色系统，也是一种基于生理特征的颜色系统。它是用数字化的方法来描述人的视觉感应。Lab颜色空间中的L分量用于表示像素的亮度，取值范围是[0，100]，表示从纯黑到纯白；a表示从红色到绿色的范围，取值范围是[127，-128]；b表示从黄色到蓝色的范围，取值范围是[127，-128]。

S320、对转化为Lab颜色空间的数字图像做颜色分割处理；

具体的，可以使用Meanshift聚类分割来对转化为Lab颜色空间的数字图像做颜色分割处理，具体过程如下：

步骤1、在转化为Lab颜色空间的数字图像的未分割的像素点中随机找到一个点作为中心center；

步骤2、找出离center距离在参数半径r之内的像素点，记做集合c，认为这些点属于集合Mc。

步骤3、以center为中心点，计算从center开始到集合c中每个元素的向量，将这些向量相加，得到向量shift。

步骤4、将center与shift相加作为新的center，即：center＝center+shift。这样，中心点就沿着shift的方向移动，步长为shift的大小。

步骤5、重复步骤2至步骤4，直到向量shift小于收敛阈值，即迭代趋于收敛，此时记录center。此过程中，迭代中遇到的点都应该划分到Mc。若收敛时的center已经被归类到另一个集合Mc2，那么把Mc2和Mc合并。

步骤6、重复步骤1至步骤5直到转化为Lab颜色空间的数字图像中所有点都已经过计算被划分到集合中。

S330、对进行颜色分割处理后的数字图像中的线条进行笔触处理，使所述线条具有艺术画的笔触效果；

可以理解的是，不同的艺术画具有不同的笔触效果。许多艺术画(如油画、水彩画、中国国画)的笔画并非钢笔硬性线条，会有不同程度的笔画边缘印染效果，例如：水彩画中的线条通常有细微弯曲部分。因此，本发明可以通过步骤S330将进行颜色分割处理后的数字图像中的线条进行笔触处理，使所述线条具有艺术画的笔触效果。

S340、检测进行笔触处理后的数字图像的图像边缘，对检测到的作为图像边缘的闭合线条做曲线化处理。具体的，可以使用cany算子检测进行笔触处理后的数字图像的图像边缘，如图10所示，即为使用cany算子检测进行笔触处理后的数字图像的图像边缘后生成的图像边缘图。

进一步，如图3所示，步骤S340对检测到的作为图像边缘的闭合线条做曲线化处理，可以包括：

S341、在检测到的作为图像边缘的闭合线条两侧的预设范围内设置多个随机点；

S342、沿所述闭合线条的线条方向用线条逐一连接设置的各随机点并形成闭合线条；

S343、在各随机点形成的闭合线条围绕的区域内填充所述作为图像边缘的闭合线条围绕的区域内的颜色；

S344、对各随机点形成的闭合线条做高斯模糊处理。

为方便理解，下面以数字图像中的一个圆形为例进行说明：

对数字图像进行图像边缘检测时，可以得到图12所示的圆形闭合线条。如图12所示，可以在该圆形闭合线条两侧的预设范围内设置多个随机点。然后沿该圆形闭合线条方向用线条逐一连接设置的各随机点并形成闭合线条，如图13所示。接着在各随机点形成的闭合线条围绕的区域内填充所述作为图像边缘的闭合线条围绕的区域内的颜色，如图14所示。最后对各随机点形成的闭合线条做高斯模糊处理，如图15所示。

S400、对进行颜色纹理抽象化处理和笔触处理后的数字图像中非显著区域进行高斯模糊处理，得到具有艺术画效果的数字图像。

其中，步骤S400可以具体包括：

确定进行颜色纹理抽象化处理和笔触处理后的数字图像的非显著区域中各像素到所述显著区域的距离，根据所述距离确定所述非显著区域中各像素的图像显著性权重；

根据确定的所述非显著区域中各像素的图像显著性权重对所述非显著区域进行高斯模糊处理，得到具有艺术画效果的数字图像。

进一步，在确定非显著区域中各像素的图像显著性权重后，可以绘制如图9所示的权重图。该权重图中，距离显著区域越近，则像素的图像显著性权重越小，反之越大。这样，在进行高斯模糊处理的时候，距离显著区域越近的像素进行高斯模糊的效果越弱，反之越强。

这是由于：在艺术画中，对于显著区域，需要画笔描述比较详细，交代清晰；而非显著区域，通常纹理细节较少、色块较重。因此本发明通过使用图像显著性权重进行高斯模糊的方式使得数字图像具有重点突出的艺术效果，与艺术画的相似度更高。

具体的，进行步骤S400后得到的具有艺术画效果的数字图像可以如图11所示。

本发明实施例提供的一种图像处理方法，可以获得待处理的数字图像，确定所述数字图像的显著区域；根据预设的保存有数字图像的颜色与艺术画的颜色对应关系的颜色对照表，将所述数字图像中的颜色变换为所述颜色对照表中相对应的艺术画的颜色；对颜色变换后的数字图像进行颜色纹理抽象化处理和笔触处理；对进行颜色纹理抽象化处理和笔触处理后的数字图像中非显著区域进行高斯模糊处理，得到具有艺术画效果的数字图像。本发明可以针对非显著区域进行高斯模糊处理，处理得到数字图像与艺术画的相似度更高。

与上述方法实施例相对应，本发明还提供了一种图像处理系统。

本发明实施例提供的一种图像处理系统，可以包括：区域确定单元、颜色变换单元、纹理处理单元和高斯模糊单元，

所述区域确定单元，用于获得待处理的数字图像，确定所述数字图像的显著区域；

所述颜色变换单元，用于根据预设的保存有数字图像的颜色与艺术画的颜色对应关系的颜色对照表，将所述数字图像中的颜色变换为所述颜色对照表中相对应的艺术画的颜色；

其中，上述颜色对照表可以由计算机对大量的数字照片及艺术画进行机器学习后得出。可以理解的是，不同类型、门派的艺术画的颜色使用可能不同，因此，上述颜色对照表可以有多个，以针对各类型、门派的艺术画。

所述纹理处理单元，用于对颜色变换后的数字图像进行颜色纹理抽象化处理和笔触处理；

所述高斯模糊单元，用于对进行颜色纹理抽象化处理和笔触处理后的数字图像中非显著区域进行高斯模糊处理，得到具有艺术画效果的数字图像。

其中，所述区域确定单元，可以包括：图像获得子单元、灰度计算子单元、颜色计算子单元、梯度计算子单元、尺度计算子单元和尺度比较子单元，

所述图像获得子单元，用于获得待处理的数字图像；

所述灰度计算子单元，用于通过公式

计算获得所述待处理的数字图像中每个像素的灰度值和其他所有像素的灰度值的距离的总和S₁，其中，I_k为像素k，I_i为像素i，Gray(I_k)为像素i的灰度值，Gray(I_i)为像素i的灰度值；

所述颜色计算子单元，用于通过公式

计算获得所述待处理的数字图像中每个像素在12*12*12的颜色空间中与其他所有像素的颜色差异之和S₂；

所述梯度计算子单元，用于通过公式

计算得到所述待处理的数字图像中每个像素的八邻域梯度值与其他所有像素的八邻域梯度值的差异之和S₃，其中，为像素k的八邻域梯度值，为像素i的八邻域梯度值；

所述尺度计算子单元，用于通过公式

S＝(S₁+S₂+S₃)/3

计算得到所述待处理的数字图像中每个像素的显著性尺度值S；

计算得到所述待处理的数字图像中每个像素的显著性尺度值S之前，可以分别将计算得到的S₁、S₂、S₃归一化到[0，1]区间，然后再通过公式S＝(S₁+S₂+S₃)/3求得S。

其中，预设阈值可以为0.8，对于图6所示的待处理的数字图像，可以得出图8所示的白色的显著区域，可以看出，图8所示的显著区域即为图6所示的数字图像中羊对应的区域。

可以理解的是，通过上述公式就可以将数字图像中灰度值、颜色、八邻域梯度值差异较大的像素对应的区域确定为显著区域，从而在后续处理中对显著区域和非显著区域进行区别处理，提高处理后图像与艺术画的相似度。

所述尺度比较子单元，用于将显著性尺度值S大于预设阈值的像素所对应的图像区域确定为所述数字图像的显著区域。

可选的，所述高斯模糊单元可以包括：权重确定子单元和模糊处理子单元，

所述权重确定子单元，用于确定进行颜色纹理抽象化处理和笔触处理后的数字图像的非显著区域中各像素到所述显著区域的距离，根据所述距离确定所述非显著区域中各像素的图像显著性权重；

所述模糊处理子单元，用于根据确定的所述非显著区域中各像素的图像显著性权重对所述非显著区域进行高斯模糊处理，得到具有艺术画效果的数字图像。

进一步，在确定非显著区域中各像素的图像显著性权重后，可以绘制如图9所示的权重图。该权重图中，距离显著区域越近，则像素的图像显著性权重越小，反之越大。这样，在进行高斯模糊处理的时候，距离显著区域越近的像素进行高斯模糊的效果越弱，反之越强。

这是由于：在艺术画中，对于显著区域，需要画笔描述比较详细，交代清晰；而非显著区域，通常纹理细节较少、色块较重。因此本发明通过使用图像显著性权重进行高斯模糊的方式使得数字图像具有重点突出的艺术效果，与艺术画的相似度更高。

可选的，所述纹理处理单元，可以包括：空间转换子单元、分割处理子单元、笔触处理子单元和曲线化子单元，

所述空间转换子单元，用于将颜色变换后的数字图像从RGB颜色空间转化为Lab颜色空间；

所述分割处理子单元，用于对转化为Lab颜色空间的数字图像做颜色分割处理；

所述笔触处理子单元，用于对进行颜色分割处理后的数字图像中的线条进行笔触处理，使所述线条具有艺术画的笔触效果；

所述曲线化子单元，用于检测进行笔触处理后的数字图像的图像边缘，对检测到的作为图像边缘的闭合线条做曲线化处理。

具体的，可以使用cany算子检测进行笔触处理后的数字图像的图像边缘。

进一步，所述曲线化子单元可以包括：随机点设置子单元、连线子单元、颜色填充子单元和高斯处理子单元，

所述随机点设置子单元，用于检测进行笔触处理后的数字图像的图像边缘，在检测到的作为图像边缘的闭合线条两侧的预设范围内设置多个随机点；

所述连线子单元，用于沿所述闭合线条的线条方向用线条逐一连接设置的各随机点并形成闭合线条；

所述颜色填充子单元，用于在各随机点形成的闭合线条围绕的区域内填充所述作为图像边缘的闭合线条围绕的区域内的颜色；

所述高斯处理子单元，用于对各随机点形成的闭合线条做高斯模糊处理。

本发明实施例提供的一种图像处理系统，可以获得待处理的数字图像，确定所述数字图像的显著区域；根据预设的保存有数字图像的颜色与艺术画的颜色对应关系的颜色对照表，将所述数字图像中的颜色变换为所述颜色对照表中相对应的艺术画的颜色；对颜色变换后的数字图像进行颜色纹理抽象化处理和笔触处理；对进行颜色纹理抽象化处理和笔触处理后的数字图像中非显著区域进行高斯模糊处理，得到具有艺术画效果的数字图像。本发明可以针对非显著区域进行高斯模糊处理，处理得到数字图像与艺术画的相似度更高。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物品或者设备不仅包括那些要素，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、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获得待处理的数字图像，确定所述数字图像的显著区域；

根据预设的保存有数字图像的颜色与艺术画的颜色对应关系的颜色对照表，将所述数字图像中的颜色变换为所述颜色对照表中相对应的艺术画的颜色；

对颜色变换后的数字图像进行颜色纹理抽象化处理和笔触处理；

对进行颜色纹理抽象化处理和笔触处理后的数字图像中非显著区域进行高斯模糊处理，得到具有艺术画效果的数字图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述数字图像的显著区域，包括：

通过公式

计算获得所述待处理的数字图像中每个像素的灰度值和其他所有像素的灰度值的距离的总和S₁，其中，I_k为像素k，I_i为像素i，Gray(I_k)为像素i的灰度值，Gray(I_i)为像素i的灰度值；

通过公式

计算获得所述待处理的数字图像中每个像素在12*12*12的颜色空间中与其他所有像素的颜色差异之和S₂；

通过公式

计算得到所述待处理的数字图像中每个像素的八邻域梯度值与其他所有像素的八邻域梯度值的差异之和S₃，其中，为像素k的八邻域梯度值，为像素i的八邻域梯度值；

通过公式

S＝(S₁+S₂+S₃)/3

计算得到所述待处理的数字图像中每个像素的显著性尺度值S；

将显著性尺度值S大于预设阈值的像素所对应的图像区域确定为所述数字图像的显著区域。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对进行颜色纹理抽象化处理和笔触处理后的数字图像中非显著区域进行高斯模糊处理，得到具有艺术画效果的数字图像，包括：

确定进行颜色纹理抽象化处理和笔触处理后的数字图像的非显著区域中各像素到所述显著区域的距离，根据所述距离确定所述非显著区域中各像素的图像显著性权重；

根据确定的所述非显著区域中各像素的图像显著性权重对所述非显著区域进行高斯模糊处理，得到具有艺术画效果的数字图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对颜色变换后的数字图像进行颜色纹理抽象化处理和笔触处理，包括：

将颜色变换后的数字图像从RGB颜色空间转化为Lab颜色空间；

对转化为Lab颜色空间的数字图像做颜色分割处理；

对进行颜色分割处理后的数字图像中的线条进行笔触处理，使所述线条具有艺术画的笔触效果；

检测进行笔触处理后的数字图像的图像边缘，对检测到的作为图像边缘的闭合线条做曲线化处理。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对检测到的作为图像边缘的闭合线条做曲线化处理，包括：

在检测到的作为图像边缘的闭合线条两侧的预设范围内设置多个随机点；

沿所述闭合线条的线条方向用线条逐一连接设置的各随机点并形成闭合线条；

在各随机点形成的闭合线条围绕的区域内填充所述作为图像边缘的闭合线条围绕的区域内的颜色；

对各随机点形成的闭合线条做高斯模糊处理。

6.一种图像处理系统，其特征在于，包括：区域确定单元、颜色变换单元、纹理处理单元和高斯模糊单元，

所述区域确定单元，用于获得待处理的数字图像，确定所述数字图像的显著区域；

所述颜色变换单元，用于根据预设的保存有数字图像的颜色与艺术画的颜色对应关系的颜色对照表，将所述数字图像中的颜色变换为所述颜色对照表中相对应的艺术画的颜色；

所述纹理处理单元，用于对颜色变换后的数字图像进行颜色纹理抽象化处理和笔触处理；

所述高斯模糊单元，用于对进行颜色纹理抽象化处理和笔触处理后的数字图像中非显著区域进行高斯模糊处理，得到具有艺术画效果的数字图像。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述区域确定单元，包括：图像获得子单元、灰度计算子单元、颜色计算子单元、梯度计算子单元、尺度计算子单元和尺度比较子单元，

所述图像获得子单元，用于获得待处理的数字图像；

所述灰度计算子单元，用于通过公式

计算获得所述待处理的数字图像中每个像素的灰度值和其他所有像素的灰度值的距离的总和S₁，其中，I_k为像素k，I_i为像素i，Gray(I_k)为像素i的灰度值，Gray(I_i)为像素i的灰度值；

所述颜色计算子单元，用于通过公式

计算获得所述待处理的数字图像中每个像素在12*12*12的颜色空间中与其他所有像素的颜色差异之和S₂；

所述梯度计算子单元，用于通过公式

计算得到所述待处理的数字图像中每个像素的八邻域梯度值与其他所有像素的八邻域梯度值的差异之和S₃，其中，为像素k的八邻域梯度值，为像素i的八邻域梯度值；

所述尺度计算子单元，用于通过公式

S＝(S₁+S₂+S₃)/3

计算得到所述待处理的数字图像中每个像素的显著性尺度值S；

所述尺度比较子单元，用于将显著性尺度值S大于预设阈值的像素所对应的图像区域确定为所述数字图像的显著区域。

8.根据权利要求6或7所述的系统，其特征在于，所述高斯模糊单元包括：权重确定子单元和模糊处理子单元，

所述权重确定子单元，用于确定进行颜色纹理抽象化处理和笔触处理后的数字图像的非显著区域中各像素到所述显著区域的距离，根据所述距离确定所述非显著区域中各像素的图像显著性权重；

所述模糊处理子单元，用于根据确定的所述非显著区域中各像素的图像显著性权重对所述非显著区域进行高斯模糊处理，得到具有艺术画效果的数字图像。

9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述纹理处理单元，包括：空间转换子单元、分割处理子单元、笔触处理子单元和曲线化子单元，

所述空间转换子单元，用于将颜色变换后的数字图像从RGB颜色空间转化为Lab颜色空间；

所述分割处理子单元，用于对转化为Lab颜色空间的数字图像做颜色分割处理；

所述笔触处理子单元，用于对进行颜色分割处理后的数字图像中的线条进行笔触处理，使所述线条具有艺术画的笔触效果；

所述曲线化子单元，用于检测进行笔触处理后的数字图像的图像边缘，对检测到的作为图像边缘的闭合线条做曲线化处理。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述曲线化子单元包括：随机点设置子单元、连线子单元、颜色填充子单元和高斯处理子单元，

所述随机点设置子单元，用于检测进行笔触处理后的数字图像的图像边缘，在检测到的作为图像边缘的闭合线条两侧的预设范围内设置多个随机点；

所述连线子单元，用于沿所述闭合线条的线条方向用线条逐一连接设置的各随机点并形成闭合线条；

所述颜色填充子单元，用于在各随机点形成的闭合线条围绕的区域内填充所述作为图像边缘的闭合线条围绕的区域内的颜色；

所述高斯处理子单元，用于对各随机点形成的闭合线条做高斯模糊处理。