CN108682040A - 一种素描图像生成方法、终端及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种素描图像生成方法,该方法通过获取待转化成素描图像的灰度图像,对灰度图像进行图像边缘检测得到边缘检测图像,其中,边缘检测图像中各像素点的像素值为0和255中的一种,以预设的真实素描图像为基准采用预设的图像处理规则在边缘检测图像的基础上进行图像处理,得到灰度图像的素描图像,本发明还公开了一种终端及计算机可读存储介质,通过实施上述方案,以预设的真实素描图像为基准在边缘检测图像的基础上进行图像处理从而生成灰度图像的素描图像,所以得到的素描图像的素描效果更加逼真,更加贴近于真实素描图像的观感效果。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域,更具体地说,涉及一种素描图像生成方法、终端及计算机可读存储介质。
背景技术
素描是图像风格化的一种,现实中的素描是以铅笔为媒介,用线条来表现景物或人物的艺术形式。素描可以分为线条结构画和精细写实素描两种。手工创作素描要求作者具有一定的美术功底,因此计算机模拟生成素描画具有重要的应用和娱乐价值。
目前在一些图像软件中,有素描图像生成的功能,现有技术中在对图像进行素描风格处理时,通常是先对图像进行灰度处理以生成灰度图像,再对灰度图像进行反色处理生成反色图像,然后对反色图像进行模糊处理,最后将反色图像和模糊处理后的图像进行叠加,以生成素描图像,但是通过上述方法生成的素描图像的素描效果并不好,所以如何生成效果逼真的素描图像成为现在亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于采用现有的生成素描图像的方法无法得到素描效果逼真的素描图像的问题,针对该技术问题,提供一种新的素描图像生成方法、终端及计算机可读存储介质。
为解决上述技术问题,本发明提供一种素描图像生成方法,所述素描图像生成方法包括以下步骤:
获取待转化成素描图像的灰度图像;
对所述灰度图像进行图像边缘检测得到边缘检测图像,所述边缘检测图像中各像素点的像素值为0和255中的一种;
以预设的真实素描图像为基准采用预设的图像处理规则在所述边缘检测图像的基础上进行图像处理,得到所述灰度图像的素描图像。
可选的,在所述获取待转化成素描图像的灰度图像的步骤之前,还包括:
获取待转化成素描图像的彩色图像;
对所述彩色图像进行灰度化处理以得到所述灰度图像。
可选的,所述对所述灰度图像进行图像边缘检测得到边缘检测图像的步骤包括:
计算所述灰度图像中各像素点分别对应的梯度值,将各像素点分别对应的梯度值作为各像素点新的像素值,并将由所述新的像素值组成的梯度图像作为边缘检测图像;
或,
计算所述灰度图像中各像素点分别对应的梯度值,将255与各像素点分别对应的梯度值之间的差值作为各像素点新的像素值,并将由所述新的像素值组成的图像作为边缘检测图像。
可选的,所述以预设的真实素描图像为基准采用预设的图像处理规则在所述边缘检测图像的基础上进行图像处理,得到所述灰度图像的素描图像的步骤包括:
将所述边缘检测图像与所述预设的真实素描图像进行直方图匹配,使所述边缘检测图像的色调与所述预设的真实素描图像的色调一致;与所述真实素描图像的色调一致的经直方图匹配处理后的边缘检测图像为所述灰度图像的素描图像。
可选的,所述以预设的真实素描图像为基准采用预设的图像处理规则在所述边缘检测图像的基础上进行图像处理,得到所述灰度图像的素描图像的步骤包括:
将所述灰度图像与所述预设的真实素描图像进行直方图匹配,使所述灰度图像的色调与所述预设的真实素描图像的色调一致,得到经直方图匹配处理的灰度图像;
对所述经直方图匹配处理的灰度图像中各像素点的像素值进行归一化处理得到权重图像,所述权重图像中各像素点的像素值大于等于0,小于等于1;
利用所述权重图像中各像素点的像素值,将所述边缘检测图像与预设的素描背景图像进行融合得到所述灰度图像的素描图像。
可选的,所述对所述经直方图匹配处理的灰度图像中各像素点的像素值进行归一化处理得到权重图像的步骤包括:
将所述经直方图匹配处理的灰度图像中各像素点的像素值除以255,得到经归一化处理的像素值;
将各所述经归一化处理的像素值作为所述权重图像中对应像素点的像素值。
可选的,所述利用所述权重图像中各像素点的像素值,将所述边缘检测图像与预设的素描背景图像进行融合得到所述灰度图像的素描图像的步骤包括:
根据以下公式计算所述原始图像的素描图像中各像素点的像素值:
F(i,j)=W(i,j)*I2(i,j)+(1-W(i,j))*M(i,j);
其中,F(i,j)为所述灰度图像的素描图像中第i行第j列的像素点的像素值,W(i,j)为所述权重图像中第i行第j列的像素点的像素值,I2(i,j)为所述边缘检测图像中第i行第j列的像素点的像素值,M(i,j)为所述预设的素描背景图像中第i行第j列的像素点的像素值。
可选的,所述素描背景图像为真实素描背景图像
进一步地,本发明还提供了一种终端,所述终端包括处理器、存储器及通信总线;
所述通信总线用于实现所述处理器和所述存储器之间的连接通信;
所述处理器用于执行所述存储器中存储的一个或者多个程序,以实现如上述任一所述的素描图像生成方法的步骤。
进一步地,本发明还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序,所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行,以实现如上述任一所述的素描图像生成方法的步骤。
有益效果
本发明提供一种素描图像生成方法、终端及计算机可读存储介质,通过获取待转化成素描图像的灰度图像,对灰度图像进行图像边缘检测得到边缘检测图像,其中,边缘检测图像中各像素点的像素值为0和255中的一种,以预设的真实素描图像为基准采用预设的图像处理规则在边缘检测图像的基础上进行图像处理,得到灰度图像的素描图像,在本发明提供的方案中,由于是以预设的真实素描图像为基准在边缘检测图像的基础上进行图像处理从而生成灰度图像的素描图像的,所以得到的素描图像的素描效果更加逼真,更加贴近于真实素描图像的观感效果。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明,附图中:
图1为实现本发明各个实施例一个可选的移动终端的硬件结构示意图;
图2为如图1所示的移动终端的无线通信系统示意图;
图3为本发明第一实施例提供的素描图像生成方法的基本流程示意图;
图4为本发明第一实施例提供的获取待生成素描图像的灰度图像的细化流程示意图;
图5为本发明第一实施例提供的在边缘检测图像的基础上得到灰度图像对应的素描图像的细化流程示意图;
图6为本发明第一实施例提供的素描背景图像的示意图;
图7为本发明第二实施例提供的真实素描图像的示意图;
图8为本发明第二实施例提供的素描图像生成方法的基本流程示意图;
图9为本发明第三实施例提供的终端的结构示意图。
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。
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,其本身没有特定的意义。因此,“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。
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手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、个人数字助理(Personal Digital Assistant,PDA)、便捷式媒体播放器(Portable Media Player,PMP)、导航装置、可穿戴设备、智能手环、计步器等移动终端,以及诸如数字TV、台式计算机等固定终端。
后续描述中将以移动终端为例进行说明,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。
请参阅图1,其为实现本发明各个实施例的一种移动终端的硬件结构示意图,该移动终端100可以包括:RF(Radio Frequency,射频)单元101、WiFi模块102、音频输出单元103、A/V(音频/视频)输入单元104、传感器105、显示单元106、用户输入单元107、接口单元108、存储器109、处理器110、以及电源111等部件。本领域技术人员可以理解,图1中示出的移动终端结构并不构成对移动终端的限定,移动终端可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
下面结合图1对移动终端的各个部件进行具体的介绍:
射频单元101可用于收发信息或通话过程中,信号的接收和发送,具体的,将基站的下行信息接收后,给处理器110处理;另外,将上行的数据发送给基站。通常,射频单元101包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。此外,射频单元101还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议,包括但不限于GSM(Global System of Mobile communication,全球移动通讯系统)、GPRS(General Packet Radio Service,通用分组无线服务)、CDMA2000(CodeDivision Multiple Access 2000,码分多址2000)、WCDMA(Wideband Code DivisionMultiple Access,宽带码分多址)、TD-SCDMA(Time Division-Synchronous CodeDivision Multiple Access,时分同步码分多址)、FDD-LTE(Frequency DivisionDuplexing-Long Term Evolution,频分双工长期演进)和TDD-LTE(Time DivisionDuplexing-Long Term Evolution,分时双工长期演进)等。
WiFi属于短距离无线传输技术,移动终端通过WiFi模块102可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等,它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图1示出了WiFi模块102,但是可以理解的是,其并不属于移动终端的必须构成,完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。
音频输出单元103可以在移动终端100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,将射频单元101或WiFi模块102接收的或者在存储器109中存储的音频数据转换成音频信号并且输出为声音。而且,音频输出单元103还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)。音频输出单元103可以包括扬声器、蜂鸣器等等。
A/V输入单元104用于接收音频或视频信号。A/V输入单元104可以包括图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)1041和麦克风1042,图形处理器1041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)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106上。经图形处理器1041处理后的图像帧可以存储在存储器109(或其它存储介质)中或者经由射频单元101或WiFi模块102进行发送。麦克风1042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1042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射频单元101发送到移动通信基站的格式输出。麦克风1042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。
移动终端100还包括至少一种传感器105,比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地,光传感器包括环境光传感器及接近传感器,其中,环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板1061的亮度,接近传感器可在移动终端100移动到耳边时,关闭显示面板1061和/或背光。作为运动传感器的一种,加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小,静止时可检测出重力的大小及方向,可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等;至于手机还可配置的指纹传感器、压力传感器、虹膜传感器、分子传感器、陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器,在此不再赘述。
显示单元106用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息。显示单元106可包括显示面板1061,可以采用液晶显示器(Liquid Crystal Display,LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode,OLED)等形式来配置显示面板1061。
用户输入单元107可用于接收输入的数字或字符信息,以及产生与移动终端的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地,用户输入单元107可包括触控面板1071以及其他输入设备1072。触控面板1071,也称为触摸屏,可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板1071上或在触控面板1071附近的操作),并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。触控面板1071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中,触摸检测装置检测用户的触摸方位,并检测触摸操作带来的信号,将信号传送给触摸控制器;触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息,并将它转换成触点坐标,再送给处理器110,并能接收处理器110发来的命令并加以执行。此外,可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板1071。除了触控面板1071,用户输入单元107还可以包括其他输入设备1072。具体地,其他输入设备1072可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种,具体此处不做限定。
进一步的,触控面板1071可覆盖显示面板1061,当触控面板1071检测到在其上或附近的触摸操作后,传送给处理器110以确定触摸事件的类型,随后处理器110根据触摸事件的类型在显示面板1061上提供相应的视觉输出。虽然在图1中,触控面板1071与显示面板1061是作为两个独立的部件来实现移动终端的输入和输出功能,但是在某些实施例中,可以将触控面板1071与显示面板1061集成而实现移动终端的输入和输出功能,具体此处不做限定。
接口单元108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。接口单元108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100和外部装置之间传输数据。
存储器109可用于存储软件程序以及各种数据。存储器109可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等;存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外,存储器109可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
处理器110是移动终端的控制中心,利用各种接口和线路连接整个移动终端的各个部分,通过运行或执行存储在存储器109内的软件程序和/或模块,以及调用存储在存储器109内的数据,执行移动终端的各种功能和处理数据,从而对移动终端进行整体监控。处理器110可包括一个或多个处理单元;优选的,处理器110可集成应用处理器和调制解调处理器,其中,应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等,调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是,上述调制解调处理器也可以不集成到处理器110中。
移动终端100还可以包括给各个部件供电的电源111(比如电池),优选的,电源111可以通过电源管理系统与处理器110逻辑相连,从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。
尽管图1未示出,移动终端100还可以包括蓝牙模块等,在此不再赘述。
为了便于理解本发明实施例,下面对本发明的移动终端所基于的通信网络系统进行描述。
请参阅图2,图2为本发明实施例提供的一种通信网络系统架构图,该通信网络系统为通用移动通信技术的LTE系统,该LTE系统包括依次通讯连接的UE(User Equipment,用户设备)201,E-UTRAN(Evolved UMTS Terrestrial Radio Access Network,演进式UMTS陆地无线接入网)202,EPC(Evolved Packet Core,演进式分组核心网)203和运营商的IP业务204。
具体地,UE201可以是上述终端100,此处不再赘述。
E-UTRAN202包括eNodeB2021和其它eNodeB2022等。其中,eNodeB2021可以通过回程(backhaul)(例如X2接口)与其它eNodeB2022连接,eNodeB2021连接到EPC203,eNodeB2021可以提供UE201到EPC203的接入。
EPC203可以包括MME(Mobility Management Entity,移动性管理实体)2031,HSS(Home Subscriber Server,归属用户服务器)2032,其它MME2033,SGW(Serving Gate Way,服务网关)2034,PGW(PDN Gate Way,分组数据网络网关)2035和PCRF(Policy andCharging Rules Function,政策和资费功能实体)2036等。其中,MME2031是处理UE201和EPC203之间信令的控制节点,提供承载和连接管理。HSS2032用于提供一些寄存器来管理诸如归属位置寄存器(图中未示)之类的功能,并且保存有一些有关服务特征、数据速率等用户专用的信息。所有用户数据都可以通过SGW2034进行发送,PGW2035可以提供UE 201的IP地址分配以及其它功能,PCRF2036是业务数据流和IP承载资源的策略与计费控制策略决策点,它为策略与计费执行功能单元(图中未示)选择及提供可用的策略和计费控制决策。
IP业务204可以包括因特网、内联网、IMS(IP Multimedia Subsystem,IP多媒体子系统)或其它IP业务等。
虽然上述以LTE系统为例进行了介绍,但本领域技术人员应当知晓,本发明不仅仅适用于LTE系统,也可以适用于其他无线通信系统,例如GSM、CDMA2000、WCDMA、TD-SCDMA以及未来新的网络系统等,此处不做限定。
基于上述移动终端硬件结构以及通信网络系统,提出本发明方法各个实施例。
第一实施例
在日常生活中,人们为了使图像具有不同的艺术风格,通常会通过终端对图像进行处理,将图像风格化,生成具有艺术效果的图像,例如生成具有素描画风格的图像,为了使生成的具有素描画风格的图像更加逼真,更加接近于现实生活中真实的素描图像,本实施例提供一种新的素描图像生成方法,请参见图3所示,包括:
S301:获取待转化成素描图像的灰度图像。
步骤S301中的灰度图像可以是由用户直接选取的,比如,用户可以将终端本地上或者网络中的任意一幅灰度图像选取为步骤S301中的待转化成素描图像的灰度图像。
应当说明的是,在一些实施例中的,步骤S301中的灰度图像也可以是终端根据用户选择的彩色图像而自主生成的,参见图4所示,生成步骤S301中的灰度图像的过程包括:
S41:获取待转化成素描图像的彩色图像。
这里的彩色图像可以是用户自主选取的。
S42:对该彩色图像进行灰度化处理以得到灰度图像。
步骤S42中生成的灰度图像也即是步骤S301中的灰度图像。将彩色图像转化成为灰度图像的过程称为图像的灰度化处理。彩色图像中的每个像素的颜色由R、G、B三个分量决定,而每个分量有255种值可取,这样一个像素点可以有1600多万(255*255*255)种颜色的变化范围。而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像,其一个像素点的变化范围为255种,灰度图像与彩色图像一样反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征。本实施例中图像的灰度化处理可用以下两种方法来实现:
第一种方法:求出每个像素点的R、G、B三个分量的平均值,然后将这个平均值赋予给这个像素的三个分量。
第二种方法:在YUV的颜色空间中,Y分量的物理意义是点的亮度,所以在本方法中,可以由该值反映亮度等级,根据RGB和YUV颜色空间的变化关系可建立亮度Y与R、G、B三个颜色分量的对应:Y=0.3R+0.59G+0.11B,以这个亮度值表达图像的灰度值。
本实施例中除了可以用上述两种方法来对图像进行灰度化处理以外,还可以采用现有的其他灰度化处理方法来得到彩色图像的灰度图像。
S302:对灰度图像进行图像边缘检测得到边缘检测图像,边缘检测图像中各像素点的像素值为0和255中的一种。
步骤S302中可以采用Canny边缘算子、Sobel边缘算子、Scharr边缘算子、Laplacian边缘算子、Robert边缘算子、Prewitt边缘算子中的至少一种对灰度图像进行图像边缘检测。
在一种示例中,可以采用上述所提及的边缘算子计算灰度图像中各像素点分别对应的梯度值,然后将各像素点分别对应的梯度值作为各像素点新的像素值,并将这些新的像素点组成的梯度图像作为边缘检测图像。
在另外一种示例中,可以采用上述所提及的边缘算子计算灰度图像中各像素点分别对应的梯度值,然后将255与各像素点分别对应的梯度值之间的差值作为各像素点新的像素值,然后将由这些新的像素值组成的图像作为边缘检测图像。
S303:以预设的真实素描图像为基准采用预设的图像处理规则在边缘检测图像的基础上进行图像处理,得到灰度图像的素描图像。
需要说明的是,在步骤S303中是以预设的真实素描图像的直方图作为匹配基准,具体的,可以将边缘检测图像与预设的真实素描图像进行直方图匹配,也可以是将上述的灰度图像与预设的真实素描图像进行直方图匹配,其目的都是为了使得到的灰度图像的素描图像与该真实素描图像接近,素描效果更加逼真。
本实施例中预设的真实素描图像可以是开发人员在终端出厂之前预置在终端中的,也可以是用户根据自己的需要主动上传至终端上的。开发人员或者用户可以拍摄任意一幅现实生活中绘画在图纸上的素描图像,然后将该素描图像上传至终端上作为预设的真实素描图像,当然了,开发人员或者用户也可以将数码绘画板上的素描图像上传至终端上作为真实素描图像。
以上介绍了两种以预设的真实素描图像为基准在边缘检测图像的基础上进行图像处理得到灰度图像的素描图像的方法,下面对这两种方法进行具体阐述。
方法一:将步骤S302中得到的边缘检测图像与预设的真实素描图像进行直方图匹配,具体的,以预设的真实素描图像的直方图为基准,使边缘检测图像的直方图与该真实素描图像的直方图一致,也即是使边缘检测图像的色调与预设的真实素描图像的色调一致,将与预设的真实素描图像的色调一致的经直方图匹配处理后的边缘检测图像作为灰度图像的素描图像,应当理解的是,本实施例中所述的一致并不要求绝对的一致,边缘检测图像的直方图与真实素描图像的直方图可以是有细微的差别的,但是应当保证的是,这两者大致的色调,色彩变化方向是相同。
方法二:本方法中,同样是将预设的真实素描图像的直方图作为基准,但是却是将步骤S301中的灰度图像进行直方图匹配,具体的可以参见图5所示,包括:
S51:将灰度图像与预设的真实素描图像进行直方图匹配,使灰度图像的色调与预设的真实素描图像的色调一致,得到经直方图匹配处理的灰度图像。
同样的,步骤S51中的一致也并不要求是绝对的一致,只要保证经直方图匹配处理的灰度图像的直方图与真实素描图像的直方图分布相似即可。
S52:对经直方图匹配处理的灰度图像中各像素点的像素值进行归一化处理得到权重图像,权重图像中各像素点的像素值大于等于0,小于等于1。
应当理解的是,步骤S52中实质上是对经直方图匹配处理的灰度图像中各像素点的像素值进行归一化处理的步骤,以使各像素点的像素值转换成大于等于0,小于等于1的数值。
应当说明的是,在步骤S52中可以将经直方图匹配处理的灰度图像中各像素点的像素值除以255,这样,每个像素点的像素值必然都大于等于0小于等于1,也即可以得到经归一化处理的像素值,然后将各经归一化处理的像素值作为权重图像中对应像素点的像素值。应当理解的是,在其他的实施例中还可以采用其他的归一化处理方法,比如可以将经直方图匹配处理的灰度图像中各像素点的像素值除以260,270等等这些数值。
S53:利用权重图像中各像素点的像素值,将边缘检测图像与预设的素描背景图像进行融合得到灰度图像的素描图像。
本实施例中预设的素描背景图像可以是开发人员在终端出厂之前预置在终端中,也可以是用户根据自己的需要主动上传至终端上的。应当说明的是,本实施例中的素描背景图像可以是真实素描背景图像,也即,开发人员或者用户可以拍摄任意一幅现实生活中绘画在图纸上的素描背景图像,然后将该素描背景图像上传至终端上作为预设的真实素描背景图像,当然了,开发人员或者用户也可以将数码绘画板上的素描背景图像上传至终端上作为真实素描背景图像。具体而言,本实施例中的素描背景图像可以是一种素描纹理图像,比如可以参见图6所示,应当理解的是,图6中的纹理只是一种素描纹理的示例,并不构成对本方案的限定,在其他的实施例中,素描背景图像中的纹理还可以构成各种形状。优选的,本实施例中预设的素描背景图像可以是根据现实生活中绘画在图纸上的素描纹理图像得到的,比如,开发人员或者用户可以拍摄现实生活中绘画在图纸上的素描纹理图像,然后将该素描纹理图像上传至终端上作为预设的素描背景图像;当然了,开发人员或者用户也可以将数码绘画板上的素描纹理图像上传至终端上作为真实素描图像;甚至在一些实施例中用户可以直接根据需要从网上下载具有素描背景的图像作为预设的素描背景图像。
这里对利用权重图像中各像素点的像素值,将边缘检测图像与预设的素描背景图像进行融合得到灰度图像的素描图像的具体过程进行详细说明。
在一些实施例中,可以将权重图像中各像素点的像素值作为唯一权重参数来计算灰度图像对应的素描图像中各像素点的像素值,具体的可以参照下述计算公式来进行计算:
F(i,j)=W(i,j)*I2(i,j)+(1-W(i,j))*M(i,j)。
其中,F(i,j)为灰度图像的素描图像中第i行第j列的像素点的像素值,W(i,j)为权重图像中第i行第j列的像素点的像素值,I2(i,j)为边缘检测图像中第i行第j列的像素点的像素值,M(i,j)为预设的素描背景图像中第i行第j列的像素点的像素值。
由此便可计算得到灰度图像对应的素描图像中每一像素点的像素值,从而便可生成灰度图像对应的素描图像。
需要说明的是,在其他的一些实施例中,还可以根据需要的边缘检测图像与素描背景图像的融合程度来计算灰度图像对应的素描图像中各像素点的像素值,此时可以参照下述计算公式来进行计算:
F(i,j)=X*W(i,j)*I2(i,j)+(1-X)*(1-W(i,j))*M(i,j)。
其中,X为将边缘检测图像与素描背景图像进行融合时,边缘检测图像在融合过程中的重要程度,且X大于0,小于1,F(i,j)为灰度图像的素描图像中第i行第j列的像素点的像素值,W(i,j)为权重图像中第i行第j列的像素点的像素值,I2(i,j)为边缘检测图像中第i行第j列的像素点的像素值,M(i,j)为预设的素描背景图像中第i行第j列的像素点的像素值,需要说明的是,本示例中的X可以由开发人员根据需要素描图像呈现的效果来灵活设置。
本实施例提供的素描图像生成方法通过获取待转化成素描图像的灰度图像,对灰度图像进行图像边缘检测得到边缘检测图像,其中,边缘检测图像中各像素点的像素值为0和255中的一种,以预设的真实素描图像为基准采用预设的图像处理规则在边缘检测图像的基础上进行图像处理,得到灰度图像的素描图像,在本实施例提供的方案中,由于是以预设的真实素描图像为基准在边缘检测图像的基础上进行图像处理从而生成灰度图像的素描图像的,所以得到的素描图像的素描效果更加逼真,更加贴近于真实素描图像的观感效果,其次,通过本实施例提供的素描图像生成方法,还可以将边缘检测图像与预先存储的素描背景图像进行融合,可以进一步提升灰度图像对应的素描图像的素描效果。
第二实施例
为了更好的理解本实施例提供的方案,本实施例提供一种更加具体的素描图像生成方法,应用于终端,其中,终端上预先存储有真实素描图像N,素描背景图像M,且该素描背景图像为真实素描背景图像,真实素描图像可以参见图7所示,素描背景图像可以如图6所示。需要说明的是,本实施例中的真实素描图像N可以是根据现实生活中绘画在图纸上的素描图像生成的,同样的,本实施例中的真实素描背景图像M可以是根据现实生活中绘画在图纸上的素描纹理图像生成的。
本实施例提供的素描图像生成方法可以参见图8所示,包括:
S801:获取待转化成素描图像的彩色图像I。
本实施例中的彩色图像I可以是用户自主选取的任意图像,比如可以是用户选择的本地照片,也可以用户从网络侧选取的彩色图片。
S802:对该彩色图像进行灰度化处理以得到灰度图像I1。
本实施例中可以采用现有的任意一种灰度化处理方法对彩色图像I进行灰度化处理。
S803:采用预设的边缘检测算法计算灰度图像I1中各像素点分别对应的梯度值。
在本实施例中,可以采用Sobel边缘算子来计算灰度图像I1中各像素点分别对应的梯度值。
S804:将255与各像素点分别对应的梯度值之间的差值作为各像素点新的像素值,将由这些新的像素值组成的图像作为边缘检测图像I2。
S805:将灰度图像I1与预设的真实素描图像N进行直方图匹配,使灰度图像I1的色调与预设的真实素描图像N的色调一致,得到经直方图匹配处理的灰度图像I3。
应当理解的是,本实施例中所述的一致并不要求绝对的一致,边缘检测图像的直方图与真实素描图像的直方图可以是有细微的差别的,但是应当保证的是,这两者大致的色调,色彩变化方向是相同。
S806:对经直方图匹配处理的灰度图像I3中各像素点的像素值进行归一化处理得到权重图像,权重图像中各像素点的像素值大于等于0,小于等于1。
需要说明的是,本实施例中的权重图像并不是一种确实存在的图像,只要得到图像I3中各像素点经归一化处理后的像素值的大小即可,这里引出权重图像的概念仅是为了便于后文引用。
应当说明的是,在步骤S806中可以将经直方图匹配处理的灰度图像I3中各像素点的像素值除以255,这样,每个像素点的像素值必然都大于等于0小于等于1,也即可以得到经归一化处理的像素值,然后将各经归一化处理的像素值作为权重图像中对应像素点的像素值
S807:利用权重图像中各像素点的像素值,将边缘检测图像I2与预设的素描背景图像M进行融合得到彩色图像I对应的素描图像F。
具体的来说,可以参照下述计算公式来计算彩色图像I对应的素描图像F中各像素点的像素值,当一幅图像中各像素点的像素值确定时,该图像也就确定了:
F(i,j)=W(i,j)*I2(i,j)+(1-W(i,j))*M(i,j)。
其中,F(i,j)为彩色图像对应的素描图像中第i行第j列的像素点的像素值,W(i,j)为权重图像中第i行第j列的像素点的像素值,I2(i,j)为边缘检测图像中第i行第j列的像素点的像素值,M(i,j)为预设的素描背景图像中第i行第j列的像素点的像素值。
通过本实施例提供的素描图像生成方法,可以根据预设的真实素描图像确定出融合过程中的权重值,然后根据该权重值将待转化成素描图像的彩色图像对应的边缘检测图像与预设的素描背景图像进行融合,在生成最终的素描图像的过程中根据真实素描图像的素描效果与真实素描背景图像的素描效果对各像素点的像素值进行计算,由此得到彩色图像对应的素描图像更加贴近于真实素描效果,因此提升了用户的感观效果。
第三实施例
本实施例提供一种终端,请参见图9所示,包括处理器901、存储器902及通信总线903,其中,通信总线903用于实现处理器901和存储器902之间的连接通信,处理器901用于执行存储器902中存储的一个或者多个程序,以实现如上述任一素描图像生成方法的步骤。
本实施例还提供一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序,该一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行,以实现如上述任一素描图像生成方法的步骤。
本实施例提供的终端及计算机可读存储介质通过获取待转化成素描图像的灰度图像,对灰度图像进行图像边缘检测得到边缘检测图像,其中,边缘检测图像中各像素点的像素值为0和255中的一种,以预设的真实素描图像为基准采用预设的图像处理规则在边缘检测图像的基础上进行图像处理,得到灰度图像的素描图像,在本实施例提供的方案中,由于是以预设的真实素描图像为基准在边缘检测图像的基础上进行图像处理从而生成灰度图像的素描图像的,所以得到的素描图像的素描效果更加逼真,更加贴近于真实素描图像的观感效果,其次,通过本实施例提供的终端及计算机可读存储介质,还可以将边缘检测图像与预先存储的素描背景图像进行融合,可以进一步提升灰度图像对应的素描图像的素描效果。
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(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。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述,但是本发明并不局限于上述的具体实施方式,上述的具体实施方式仅仅是示意性的,而不是限制性的,本领域的普通技术人员在本发明的启示下,在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下,还可做出很多形式,这些均属于本发明的保护之内。
Claims (10)
1.一种素描图像生成方法,其特征在于,所述素描图像生成方法包括以下步骤:
获取待转化成素描图像的灰度图像;
对所述灰度图像进行图像边缘检测得到边缘检测图像,所述边缘检测图像中各像素点的像素值为0和255中的一种;
以预设的真实素描图像为基准采用预设的图像处理规则在所述边缘检测图像的基础上进行图像处理,得到所述灰度图像的素描图像。
2.如权利要求1所述的素描图像生成方法,其特征在于,在所述获取待转化成素描图像的灰度图像的步骤之前,还包括:
获取待转化成素描图像的彩色图像;
对所述彩色图像进行灰度化处理以得到所述灰度图像。
3.如权利要求1所述的素描图像生成方法,其特征在于,所述对所述灰度图像进行图像边缘检测得到边缘检测图像的步骤包括:
计算所述灰度图像中各像素点分别对应的梯度值,将各像素点分别对应的梯度值作为各像素点新的像素值,并将由所述新的像素值组成的梯度图像作为边缘检测图像;
或,
计算所述灰度图像中各像素点分别对应的梯度值,将255与各像素点分别对应的梯度值之间的差值作为各像素点新的像素值,并将由所述新的像素值组成的图像作为边缘检测图像。
4.如权利要求1所述的素描图像生成方法,其特征在于,所述以预设的真实素描图像为基准采用预设的图像处理规则在所述边缘检测图像的基础上进行图像处理,得到所述灰度图像的素描图像的步骤包括:
将所述边缘检测图像与所述预设的真实素描图像进行直方图匹配,使所述边缘检测图像的色调与所述预设的真实素描图像的色调一致;与所述真实素描图像的色调一致的经直方图匹配处理后的边缘检测图像为所述灰度图像的素描图像。
5.如权利要求1所述的素描图像生成方法,其特征在于,所述以预设的真实素描图像为基准采用预设的图像处理规则在所述边缘检测图像的基础上进行图像处理,得到所述灰度图像的素描图像的步骤包括:
将所述灰度图像与所述预设的真实素描图像进行直方图匹配,使所述灰度图像的色调与所述预设的真实素描图像的色调一致,得到经直方图匹配处理的灰度图像;
对所述经直方图匹配处理的灰度图像中各像素点的像素值进行归一化处理得到权重图像,所述权重图像中各像素点的像素值大于等于0,小于等于1;
利用所述权重图像中各像素点的像素值,将所述边缘检测图像与预设的素描背景图像进行融合得到所述灰度图像的素描图像。
6.如权利要求5所述的素描图像生成方法,其特征在于,所述对所述经直方图匹配处理的灰度图像中各像素点的像素值进行归一化处理得到权重图像的步骤包括:
将所述经直方图匹配处理的灰度图像中各像素点的像素值除以255,得到经归一化处理的像素值;
将各所述经归一化处理的像素值作为所述权重图像中对应像素点的像素值。
7.如权利要求5所述的素描图像生成方法,其特征在于,所述利用所述权重图像中各像素点的像素值,将所述边缘检测图像与预设的素描背景图像进行融合得到所述灰度图像的素描图像的步骤包括:
根据以下公式计算所述原始图像的素描图像中各像素点的像素值:
F(i,j)=W(i,j)*I2(i,j)+(1-W(i,j))*M(i,j);
其中,F(i,j)为所述灰度图像的素描图像中第i行第j列的像素点的像素值,W(i,j)为所述权重图像中第i行第j列的像素点的像素值,I2(i,j)为所述边缘检测图像中第i行第j列的像素点的像素值,M(i,j)为所述预设的素描背景图像中第i行第j列的像素点的像素值。
8.如权利要求5所述的素描图像生成方法,其特征在于,所述素描背景图像为真实素描背景图像。
9.一种终端,其特征在于,所述终端包括:处理器、存储器及通信总线;
所述通信总线用于实现所述处理器和所述存储器之间的连接通信;
所述处理器用于执行所述存储器中存储的一个或者多个程序,以实现如权利要求1-8中任一项所述的素描图像生成方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序,所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行,以实现如权利要求1-8中任一项所述的素描图像生成方法的步骤。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20181019 |