CN109345580B - 用于处理图像的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本申请实施例公开了用于处理图像的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括:获取待处理图像;确定待处理图像的待处理区域;针对待处理区域中的像素点,确定该像素点所在的待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重;基于所确定的、待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重,确定待处理子区域中的区域像素点的颜色值的加权和;根据待处理子区域中的区域像素点的颜色值的加权和,确定该像素点的新的颜色值;将该像素点的颜色值调整为所确定的新的颜色值。该实施方式实现了根据待处理区域中的像素点所在的待处理子区域中的区域像素点的权重,对待处理区域中的像素点的颜色值进行调整,实现对待处理图像的待处理区域的有效处理。

Description

用于处理图像的方法和装置
技术领域
本申请实施例涉及计算机技术领域,具体涉及用于处理图像的方法和装置。
背景技术
焦外成像通常是用户想要的图像效果之一。一般地,焦外成像与拍摄设备的焦距、物距、光圈等参数相关。因此,在拍摄设备一定时,如何更好地实现焦外成像仍是有待进一步研究的问题。
发明内容
本申请实施例提出了用于处理图像的方法和装置。
第一方面,本申请实施例提供了一种用于处理图像的方法,该方法包括:获取待处理图像;确定待处理图像的待处理区域;针对待处理区域中的像素点,确定该像素点所在的待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重;基于所确定的、待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重,确定待处理子区域中的区域像素点的颜色值的加权和;根据待处理子区域中的区域像素点的颜色值的加权和,确定该像素点的新的颜色值;将该像素点的颜色值调整为所确定的新的颜色值。
在一些实施例中,确定该像素点所在的待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重,包括:根据待处理子区域中的区域像素点与该像素点的距离和/或待处理子区域中的区域像素点的深度值与该像素点的深度值的差值,确定该像素点所在的待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重,其中,待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重分别与待处理子区域中的区域像素点与该像素点的距离和待处理子区域中的区域像素点的深度值与该像素点的深度值的差值负相关。
在一些实施例中,待处理子区域的尺寸和/或形状是预先指定的。
在一些实施例中,确定待处理图像的待处理区域,包括:确定待处理图像中的像素点的深度值;将对应的深度值在目标深度值区间内的像素点组成的图像区域确定为待处理区域。
在一些实施例中,确定该像素点所在的待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重,包括:确定待处理子区域中的区域像素点与该像素点的欧氏距离的平方作为距离取值;确定距离取值与预设的距离调节值的商的负数作为第一指数;将自然常数的第一指数次幂确定为待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的距离权重;确定待处理子区域中的区域像素点的深度值与该像素点的深度值的差值的平方作为深度差值;确定深度差值与预设的深度调节值的商的负数作为第二指数;将自然常数的第二指数次幂确定为待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的深度权重;将距离权重和深度权重的乘积确定为待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重。
在一些实施例中,根据待处理子区域中的区域像素点的颜色值的加权和,确定该像素点的新的颜色值,包括:确定待处理子区域中的区域像素点的权重的总和作为总权重;将待处理子区域中的区域像素点的颜色值的加权和与总权重的商确定为该像素点的新的颜色值。
第二方面,本申请实施例提供了一种用于处理图像的装置,该装置包括:获取单元,被配置成获取待处理图像;确定单元,被配置成确定待处理图像的待处理区域;调整单元,被配置成针对待处理区域中的像素点,确定该像素点所在的待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重;基于所确定的、待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重,确定待处理子区域中的区域像素点的颜色值的加权和;根据待处理子区域中的区域像素点的颜色值的加权和,确定该像素点的新的颜色值;将该像素点的颜色值调整为所确定的新的颜色值。
在一些实施例中,上述调整单元进一步被配置成:根据待处理子区域中的区域像素点与该像素点的距离和/或待处理子区域中的区域像素点的深度值与该像素点的深度值的差值,确定该像素点所在的待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重,其中,待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重分别与待处理子区域中的区域像素点与该像素点的距离和待处理子区域中的区域像素点的深度值与该像素点的深度值的差值负相关。
在一些实施例中,待处理子区域的尺寸和/或形状是预先指定的。
在一些实施例中,上述确定单元进一步被配置成:确定待处理图像中的像素点的深度值;将对应的深度值在目标深度值区间内的像素点组成的图像区域确定为待处理区域。
在一些实施例中,上述调整单元进一步被配置成:确定待处理子区域中的区域像素点与该像素点的欧氏距离的平方作为距离取值;确定距离取值与预设的距离调节值的商的负数作为第一指数;将自然常数的第一指数次幂确定为待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的距离权重;确定待处理子区域中的区域像素点的深度值与该像素点的深度值的差值的平方作为深度差值;确定深度差值与预设的深度调节值的商的负数作为第二指数;将自然常数的第二指数次幂确定为待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的深度权重;将距离权重和深度权重的乘积确定为待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重。
在一些实施例中,上述调整单元进一步被配置成:确定待处理子区域中的区域像素点的权重的总和作为总权重;将待处理子区域中的区域像素点的颜色值的加权和与总权重的商确定为该像素点的新的颜色值。
第三方面,本申请实施例提供了一种电子设备,该电子设备包括:一个或多个处理器;存储装置,用于存储一个或多个程序;当一个或多个程序被一个或多个处理器执行,使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。
第四方面,本申请实施例提供了一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。
本申请实施例提供的用于处理图像的方法和装置,通过确定待处理区域中的像素点所在的待处理子区域中的区域像素点的权重,进而可以得到待处理区域中的像素点所在的待处理子区域中的区域像素点的颜色值的加权和,然后根据得到的加权和,确定待处理区域中的像素点的新的颜色值并调整,从而实现了对待处理图像的待处理区域中的像素点的颜色值的有效处理,使得处理后的待处理区域呈现虚化的效果。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述,本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显:
图1是本申请的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图;
图2是根据本申请的用于处理图像的方法的一个实施例的流程图;
图3是根据本申请实施例的用于处理图像的方法的一个应用场景的示意图;
图4是根据本申请的用于处理图像的方法的又一个实施例的流程图;
图5是根据本申请的用于处理图像的装置的一个实施例的结构示意图;
图6是适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明,而非对该发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
图1示出了可以应用本申请的用于处理图像的方法或用于处理图像的装置的实施例的示例性架构100。
如图1所示,系统架构100可以包括终端设备101、102、103,网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型,例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互,以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种客户端应用。例如浏览器类应用、摄像类应用、图像处理类应用等。
终端设备101、102、103可以是硬件,也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时,可以是支持图像存储和图像传输的各种电子设备,包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备101、102、103为软件时,可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块),也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
服务器105可以是提供各种服务的服务器,例如为终端设备101、102、103发送的待处理图像中的待处理区域进行处理的图像处理服务器。进一步地,图像处理服务器还可以将处理结果反馈给终端设备101、102、103。
需要说明的是,上述待处理图像也可以直接存储在服务器105的本地,服务器105可以直接提取本地所存储的待处理图像并进行处理,此时,可以不存在终端设备101、102、103和网络104。
需要说明的是,本申请实施例所提供的用于处理图像的方法一般由服务器105执行,相应地,用于处理图像的装置一般设置于服务器105中。
还需要指出的是,终端设备101、102、103中也可以安装有图像处理类应用。此时,终端设备101、102、103也可以基于所安装的图像处理类应用对待处理图像进行处理。此时,用于处理图像的方法也可以由终端设备101、102、103执行,相应地,用于处理图像的装置也可以设置于终端设备101、102、103中。此时,示例性系统架构100可以不存在服务器105和网络104。
需要说明的是,服务器可以是硬件,也可以是软件。当服务器为硬件时,可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群,也可以实现成单个服务器。当服务器为软件时,可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块),也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
应该理解,图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要,可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
继续参考图2,其示出了根据本申请的用于处理图像的方法的一个实施例的流程200。该用于处理图像的方法包括以下步骤:
步骤201,获取待处理图像。
在本实施例中,用于处理图像的方法的执行主体(如图1所示的服务器105)可以通过有限连接或无线连接的方式从本地或其它存储设备(如图1所示的终端设备101、102、103)获取待处理图像。待处理图像可以是各种类型的图像。
步骤202,确定待处理图像的待处理区域。
在本实施例中,待处理区域可以是待处理图像的图像区域。根据实际的应用需求,可以采用各种方式来确定待处理图像的待处理区域。
可选地,待处理区域可以是待处理图像的、符合预设的条件的图像区域。其中,预设的条件可以由相关人员预先设置。例如,待处理区域可以是以待处理图像的几何中心为起点,且以待处理图像的宽度的三分之一为半径的圆所覆盖的图像区域。又例如,待处理图像区域还可以是待处理图像的、显示的内容为非人物的图像区域等。
可选地,待处理区域也可以是由用户或技术人员所指定的待处理图像的图像区域。例如,上述执行主体可以接收用户通过框选的方式所选择的待处理图像的图像区域。例如,上述执行主体还可以预先将待处理图像区域根据一定分类方式(例如根据待处理图像显示的内容、根据待处理图像的颜色等)划分为多个图像区域,然后可以接收用户所选择的图像区域作为待处理区域。
在本实施例的一些可选的实现方式中,还可以先确定待处理图像中的像素点的深度值,然后将对应的深度值在目标深度值区间内的像素点组成的图像区域确定为待处理区域。
其中,可以利用现有的各种单目图像深度估计算法(如基于全卷积神经网络的单目图像深度估计、基于马尔科夫随机场的单目图像深度估计等)来确定待处理图像中的像素点的深度值。
其中,目标深度值区间可以是由相关人员预先设置的深度值区间。目标深度值区间还可以是根据待处理图像中的像素点的深度值所确定的。例如,可以以待处理图像中的像素点的深度值的最小值的三分之一为深度值区间的下界,以待处理图像中的像素点的深度值的最大值的三分之一为深度值区间的上界,并将确定的深度值区间作为目标深度值区间。目标深度值区间还可以是由用户所指定的上界和下界所确定的深度值区间。
应当可以理解,在不同的应用场景下,待处理区域可以是待处理图像的一个图像区域,也可以是待处理图像的一个以上的图像区域。
步骤203,针对待处理区域中的像素点,执行如下步骤2031-2034:
步骤2031,确定该像素点所在的待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重。
在本实施例中,待处理子区域可以是待处理区域中该像素点的、包含该像素点的周围区域。待处理子区域的尺寸可以是有用户所指定的,也可以是根据该像素点的相关信息(如该像素点的位置、该像素点对应的深度值、该像素点显示的内容等)而根据预设的计算方式所具体确定的。区域像素点可以指待处理子区域中的像素点。
在本实施例的一些可选的实现方式中,待处理子区域的尺寸和/或形状可以是预先指定的。其中,形状可以是任意的形状。如长方形、正方形、圆形、五角形、爱心形等等。具体地,可以根据实际应用需求,预先指定不同尺寸和/或形状的待处理子区域,从而实现对待处理图像的不同处理效果。
在本实施例中,对于该像素点所在的待处理子区域中的区域像素点,可以分别确定待处理子区域中的各个区域像素点相对于该像素点的权重。具体地,可以根据实际的处理效果需求,采取不同的权重确定方法来确定待处理子区域中的各个区域像素点相对于该像素点的权重。
可选地,可以根据待处理子区域中的各个区域像素点的颜色值分别与该像素点的颜色值的差值来分别确定待处理子区域中的各个区域像素点相对于该像素点的权重。具体地,待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重可以与待处理子区域中的区域像素点的颜色值与该像素点的颜色值的差值成反比。即对应的颜色值与该像素点的颜色值的差值越大的区域像素点,该区域像素点相对于该像素点的权重就越小。
可选地,可以根据待处理子区域中的区域像素点与该像素点的距离,确定该像素点所在的待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重。具体地,待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重可以与待处理子区域中的区域像素点与该像素点的距离负相关。即与该像素点的距离越远的区域像素点,该区域像素点相对于该像素点的权重就越小。
其中,上述的距离可以用于表示两个像素点之间的位置关系。具体地,可以根据实际的应用需求确定距离的表达方式。例如,上述的距离可以是欧氏距离,也可以是街区距离、棋盘距离等等。应当可以理解,也可以由技术人员指定距离的具体计算方法。
可选地,可以根据待处理子区域中的区域像素点的深度值与该像素点的深度值的差值,确定该像素点所在的待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重。具体地,待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重可以与待处理子区域中的区域像素点的深度值与该像素点的深度值的差值负相关。即与该像素点的深度差越大的区域像素点,该区域像素点相对于该像素点的权重越小。
可选地,可以从多个方面综合确定待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重。例如,可以根据上述待处理子区域中的区域像素点的颜色值与该像素点的颜色值的差值、待处理子区域中的区域像素点与该像素点的距离、待处理子区域中的区域像素点的深度值与该像素点的深度值的差值中的任意组合来综合确定待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重。
步骤2032,基于所确定的、待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重,确定待处理子区域中的区域像素点的颜色值的加权和。
在本实施例中,在确定出待处理子区域中的各个区域像素点分别相对于该像素点的权重之后,可以进一步计算得到待处理子区域中的区域像素点的颜色值的加权和。应当可以理解,该像素点所在的待处理子区域中自然也包括该像素点,即该像素点也是待处理子区域中的一区域像素点。
作为示例,对于待处理区域中的任一像素点A,该像素点A所在的待处理子区域中除了区域像素点A(即像素点A)之外,还有三个区域像素点B,C,D。区域像素点A、B、C、D相对于像素点A的权重分别为WAA、WAB、WAC、WAD,以及区域像素点A、B、C、D的颜色值分别为CA、CB、CC、CD。那么,像素点A所在的上述待处理子区域中的区域像素点的颜色值的加权和可以确定为:CA*WAA+CB*WAB+CC*WAC+CD*WCD。
步骤2033,根据待处理子区域中的区域像素点的颜色值的加权和,确定该像素点的新的颜色值。
在本实施例中,可以根据上述步骤2032得到的加权和的结果,采用各种方法来进一步确定该像素点的新的颜色值。
可选地,可以直接将待处理子区域中的区域像素点的颜色值的加权和确定为该像素点的新的颜色值。
可选地,可以将待处理子区域中的区域像素点的颜色值的加权和进一步调整,以使得得到的处理结果便于后续计算。例如,可以将待处理子区域中的区域像素点的颜色值的加权和与预设的调节参数的乘积确定为该像素点的新的颜色值。又例如,可以将待处理子区域中的区域像素点的颜色值的加权和与待处理子区域中的区域像素点的数目的商确定为该像素点的新的颜色值。
步骤2034,将该像素点的颜色值调整为所确定的新的颜色值。
在本实施例中,可以调整该像素点的颜色值为所确定的新的颜色值,以实现对该像素点的处理。
继续参见图3,图3是根据本实施例的用于处理图像的方法的应用场景的一个示意图。在图3的应用场景中,上述执行主体可以首先获取待处理图像301。然后,检测出显示人物的图像区域,并将除显示人物的图像区域之外的图像区域确定为待处理区域302(如图中打斜线部分所示)。
之后,分别确定待处理区域302中的各个像素点的新的像素值。具体地,如图中标号303所示,以待处理区域302中包含N个像素点为示例,且待处理区域中包含的N个像素点按照从左到右且从上到下的顺序依次编号。待处理区域302中包含的N个像素点的颜色值分别为C1、C2、……、CN,所确定的新的颜色值对应分别为:C1`、C2`、……、CN`。
具体地,以待处理区域302中的、颜色值为C1的第一个像素点为示例,该像素点的新的颜色值可以通过如下步骤确定(如图中标号304所示):先确定该像素点所在的待处理子区域中包括该像素点和该像素点的下一像素点(按照编号顺序)。然后分别确定该像素点相对于该像素点的权重为W1,该像素点的下一像素点相对于该像素点的权重为W2。之后,可以先计算该像素点和该像素点的下一像素点的颜色值的加权和,然后将计算得到的加权和的结果与二(待处理子区域中的像素点的个数为二)的商作为该像素点的新的像素值。类似地,可以分别得到待处理区域302中的各个像素点的新的像素值。
之后,可以将待处理区域302中的各个像素点的颜色值调整为各自对应的新的颜色值,从而可以得到对待处理区域302处理之后的待处理图像305。
本申请的上述实施例提供的方法通过确定待处理区域中的像素点所在的待处理子区域中的区域像素点的权重,并进一步确定待处理区域中的像素点所在的待处理子区域中的区域像素点的颜色值的加权和,然后根据所确定的加权和,确定待处理区域中的像素点的新的颜色值并调整,从而实现了对待处理图像的待处理区域中的有效处理,使得处理后的待处理区域呈现虚化的效果。另外,根据待处理区域中的各个像素点所在的待处理子区域中的各区域像素点相对于各个像素点的权重来分别确定各个像素点的权重,有助于提升处理后的待处理区域所呈现的虚化效果的平滑性。
进一步参考图4,其示出了用于处理图像的方法的又一个实施例的流程400。该用于处理图像的方法的流程400,包括以下步骤:
步骤401,获取待处理图像。
步骤402,确定待处理图像的待处理区域。
上述步骤401和402的具体的执行过程可参考图2对应实施例中的步骤201和202的相关说明,在此不再赘述。
步骤403,针对待处理区域中的像素点,执行如下步骤4031-4033:
步骤4031,通过如下步骤40311-40317确定该像素点所在的待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重:
步骤40311,确定待处理子区域中的区域像素点与该像素点的欧氏距离的平方作为距离取值。
在本步骤中,以待处理子区域中的任一区域像素点为示例,假设该区域像素点的横坐标为X1,纵坐标为Y1,该像素点的横坐标为X0,纵坐标为Y0,那么,该区域像素点与该像素点的欧式距离的平方可以为:(X1-X0)2+(Y1-Y0)2
步骤40312,确定距离取值与预设的距离调节值的商的负数作为第一指数。
在本步骤中,距离调节值可以是由技术人员预先设置的、大于零的数值。
步骤40313,将自然常数的第一指数次幂确定为待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的距离权重。
在本步骤中,以待处理子区域中的横坐标为X1,纵坐标为Y1的一区域像素点为示例,假设距离调节值为S,该像素点的横坐标为X0,纵坐标为Y0,那么该区域像素点相对于该像素点的距离权重可以为:
Figure BDA0001838216770000121
其中,距离调节值S的取值范围可以是大于零的任意实数。可选地,距离调节值S可以由技术人员预先指定。
步骤40314,确定待处理子区域中的区域像素点的深度值与该像素点的深度值的差值的平方作为深度差值。
在本步骤中,可以利用现有的各种单目图像深度估计算法(如基于全卷积神经网络的单目图像深度估计、基于马尔科夫随机场的单目图像深度估计等)来确定待处理子区域中的区域像素点的深度值和该像素点的深度值。
步骤40315,确定深度差值与预设的深度调节值的商的负数作为第二指数。
在本步骤中,深度调节值可以是由技术人员预先设置的、大于零的数值。
步骤40316,将自然常数的第二指数次幂确定为待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的深度权重。
在本步骤中,以待处理子区域中的任一区域像素点为示例,假设该区域像素点的深度值为D1,该像素点的深度值为D0,深度调节值为D,那么该区域像素点相对于该像素点的深度权重可以为:
Figure BDA0001838216770000122
其中,深度调节值D的取值范围可以是大于零的任意实数。可选地,深度调节值D可以由技术人员预先指定。
步骤40317,将距离权重和深度权重的乘积确定为待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重。
步骤4032,通过如下步骤40321-40322根据待处理子区域中的区域像素点的颜色值的加权和,确定该像素点的新的颜色值:
步骤40321,确定待处理子区域中的区域像素点的权重的总和作为总权重。
步骤40322,将待处理子区域中的区域像素点的颜色值的加权和与总权重的商确定为该像素点的新的颜色值。
在本步骤中,以该像素点所在的待处理子区域中共包含N个区域像素点为示例,N个区域像素点中第i个区域像素点相对于该像素点的权重为Wi,N个区域像素点中第i个区域像素点的颜色值为Ci,其中,i的取值范围可以是一到N之间的整数(包括1和N)。那么,该像素点的新的颜色值可以为:
Figure BDA0001838216770000131
步骤4033,将该像素点的颜色值调整为所确定的新的颜色值。
从图4中可以看出,与图2对应的实施例相比,本实施例中的用于处理图像的方法的流程400可以根据一像素点所在的待处理子区域中的区域像素点与该像素点的距离和深度差,确定各区域像素点相对于该像素点的权重,并进一步根据所确定的权重确定该像素点的新的颜色取值,从而使得处理后的待处理区域所呈现的虚化效果可以根据待处理区域中的像素点对应的深度值具有相应的层次变化。
进一步参考图5,作为对上述各图所示方法的实现,本申请提供了用于处理图像的装置的一个实施例,该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应,该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图5所示,本实施例提供的用于处理图像的装置500包括获取单元501、确定单元502和调整单元503。其中,获取单元501被配置成获取待处理图像;确定单元502被配置成确定待处理图像的待处理区域;调整单元503被配置成针对待处理区域中的像素点,确定该像素点所在的待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重;基于所确定的、待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重,确定待处理子区域中的区域像素点的颜色值的加权和;根据待处理子区域中的区域像素点的颜色值的加权和,确定该像素点的新的颜色值;将该像素点的颜色值调整为所确定的新的颜色值。
在本实施例中,用于处理图像的装置500中:获取单元501、确定单元502和调整单元503的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图2对应实施例中的步骤201、步骤202和步骤203的相关说明,在此不再赘述。
在本实施例的一些可选的实现方式中,上述调整单元503进一步被配置成:根据待处理子区域中的区域像素点与该像素点的距离和/或待处理子区域中的区域像素点的深度值与该像素点的深度值的差值,确定该像素点所在的待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重,其中,待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重分别与待处理子区域中的区域像素点与该像素点的距离和待处理子区域中的区域像素点的深度值与该像素点的深度值的差值负相关。
在本实施例的一些可选的实现方式中,待处理子区域的尺寸和/或形状是预先指定的。
在本实施例的一些可选的实现方式中,上述确定单元502进一步被配置成:确定待处理图像中的像素点的深度值;将对应的深度值在目标深度值区间内的像素点组成的图像区域确定为待处理区域。
在本实施例的一些可选的实现方式中,上述调整单元503进一步被配置成:确定待处理子区域中的区域像素点与该像素点的欧氏距离的平方作为距离取值;确定距离取值与预设的距离调节值的商的负数作为第一指数;将自然常数的第一指数次幂确定为待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的距离权重;确定待处理子区域中的区域像素点的深度值与该像素点的深度值的差值的平方作为深度差值;确定深度差值与预设的深度调节值的商的负数作为第二指数;将自然常数的第二指数次幂确定为待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的深度权重;将距离权重和深度权重的乘积确定为待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重。
在本实施例的一些可选的实现方式中,上述调整单元503进一步被配置成:确定待处理子区域中的区域像素点的权重的总和作为总权重;将待处理子区域中的区域像素点的颜色值的加权和与总权重的商确定为该像素点的新的颜色值。
本申请的上述实施例提供的装置,通过获取单元获取待处理图像;确定单元确定待处理图像的待处理区域;针对待处理区域中的像素点,调整单元确定该像素点所在的待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重;基于所确定的、待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重,确定待处理子区域中的区域像素点的颜色值的加权和;根据待处理子区域中的区域像素点的颜色值的加权和,确定该像素点的新的颜色值;将该像素点的颜色值调整为所确定的新的颜色值,从而实现了对待处理图像的待处理区域中的像素点的颜色值的有效处理,使得处理后的待处理区域呈现虚化的效果。
下面参考图6,其示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统600的结构示意图。图6示出的电子设备仅仅是一个示例,不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图6所示,计算机系统600包括中央处理单元(CPU)601,其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中,还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。CPU 601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。
以下部件连接至I/O接口605:包括键盘、鼠标等的输入部分606;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607;包括硬盘等的存储部分608;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609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611,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610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608。
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609从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)601执行时,执行本申请的方法中限定的上述功能。
需要说明的是,本申请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。在本申请中,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。而在本申请中,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,图示了按照本申请各种实施例的系统、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,该模块、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,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/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。
描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中,例如,可以描述为:一种处理器,包括获取单元、确定单元和调整单元。其中,这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定,例如,获取单元还可以被描述为“获取待处理图像的单元”。
作为另一方面,本申请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电子设备中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该电子设备中。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该电子设备执行时,使得该电子设备:获取待处理图像;确定待处理图像的待处理区域;针对待处理区域中的像素点,确定该像素点所在的待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重;基于所确定的、待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重,确定待处理子区域中的区域像素点的颜色值的加权和;根据待处理子区域中的区域像素点的颜色值的加权和,确定该像素点的新的颜色值;将该像素点的颜色值调整为所确定的新的颜色值。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解,本申请中所涉及的发明范围,并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案,同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下,由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (12)

1.一种用于处理图像的方法,包括:
获取待处理图像;
确定所述待处理图像的待处理区域;
针对所述待处理区域中的像素点,确定该像素点所在的待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重;基于所确定的、所述待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重,确定所述待处理子区域中的区域像素点的颜色值的加权和;根据所述待处理子区域中的区域像素点的颜色值的加权和,确定该像素点的新的颜色值;将该像素点的颜色值调整为所确定的新的颜色值;
其中,所述确定该像素点所在的待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重,包括:根据所述待处理子区域中的区域像素点的深度值与该像素点的深度值的差值,确定该像素点所在的待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重,其中,所述待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重与所述待处理子区域中的区域像素点的深度值与该像素点的深度值的差值负相关;
所述根据所述待处理子区域中的区域像素点的颜色值的加权和,确定该像素点的新的颜色值,包括:确定所述待处理子区域中的区域像素点的权重的总和作为总权重;将所述待处理子区域中的区域像素点的颜色值的加权和与所述总权重的商确定为该像素点的新的颜色值。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述确定该像素点所在的待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重,包括:
根据所述待处理子区域中的区域像素点与该像素点的距离和所述待处理子区域中的区域像素点的深度值与该像素点的深度值的差值,确定该像素点所在的待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重,其中,所述待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重与所述待处理子区域中的区域像素点与该像素点的距离负相关。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述待处理子区域的尺寸和/或形状是预先指定的。
4.根据权利要求1-3之一所述的方法,其中,所述确定所述待处理图像的待处理区域,包括:
确定所述待处理图像中的像素点的深度值;
将对应的深度值在目标深度值区间内的像素点组成的图像区域确定为所述待处理区域。
5.根据权利要求1所述的方法,其中,所述确定该像素点所在的待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重,包括:
确定所述待处理子区域中的区域像素点与该像素点的欧氏距离的平方作为距离取值;
确定所述距离取值与预设的距离调节值的商的负数作为第一指数;
将自然常数的所述第一指数次幂确定为所述待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的距离权重;
确定所述待处理子区域中的区域像素点的深度值与该像素点的深度值的差值的平方作为深度差值;
确定所述深度差值与预设的深度调节值的商的负数作为第二指数;
将自然常数的所述第二指数次幂确定为所述待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的深度权重;
将所述距离权重和所述深度权重的乘积确定为所述待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重。
6.一种用于处理图像的装置,包括:
获取单元,被配置成获取待处理图像;
确定单元,被配置成确定所述待处理图像的待处理区域;
调整单元,被配置成针对所述待处理区域中的像素点,确定该像素点所在的待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重;基于所确定的、所述待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重,确定所述待处理子区域中的区域像素点的颜色值的加权和;根据所述待处理子区域中的区域像素点的颜色值的加权和,确定该像素点的新的颜色值;将该像素点的颜色值调整为所确定的新的颜色值;
其中,所述调整单元进一步被配置成:根据所述待处理子区域中的区域像素点的深度值与该像素点的深度值的差值,确定该像素点所在的待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重,其中,所述待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重与所述待处理子区域中的区域像素点的深度值与该像素点的深度值的差值负相关;
所述调整单元进一步被配置成:确定所述待处理子区域中的区域像素点的权重的总和作为总权重;将所述待处理子区域中的区域像素点的颜色值的加权和与所述总权重的商确定为该像素点的新的颜色值。
7.根据权利要求6所述的装置,其中,所述调整单元进一步被配置成:
根据所述待处理子区域中的区域像素点与该像素点的距离和所述待处理子区域中的区域像素点的深度值与该像素点的深度值的差值,确定该像素点所在的待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重,其中,所述待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重与所述待处理子区域中的区域像素点与该像素点的距离负相关。
8.根据权利要求6所述的装置,其中,所述待处理子区域的尺寸和/或形状是预先指定的。
9.根据权利要求6-8之一所述的装置,其中,所述确定单元进一步被配置成:
确定所述待处理图像中的像素点的深度值;
将对应的深度值在目标深度值区间内的像素点组成的图像区域确定为所述待处理区域。
10.根据权利要求6所述的装置,其中,所述调整单元进一步被配置成:
确定所述待处理子区域中的区域像素点与该像素点的欧氏距离的平方作为距离取值;
确定所述距离取值与预设的距离调节值的商的负数作为第一指数;
将自然常数的所述第一指数次幂确定为所述待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的距离权重;
确定所述待处理子区域中的区域像素点的深度值与该像素点的深度值的差值的平方作为深度差值;
确定所述深度差值与预设的深度调节值的商的负数作为第二指数;
将自然常数的所述第二指数次幂确定为所述待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的深度权重;
将所述距离权重和所述深度权重的乘积确定为所述待处理子区域中的区域像素点相对于该像素点的权重。
11.一种电子设备,包括:
一个或多个处理器;
存储装置,其上存储有一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一所述的方法。
12.一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,其中,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的方法。
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Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109345580B (zh) * 2018-10-23 2020-03-24 北京字节跳动网络技术有限公司 用于处理图像的方法和装置
CN110110778B (zh) * 2019-04-29 2023-04-25 腾讯科技(深圳)有限公司 图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质
CN110288543B (zh) * 2019-06-21 2021-11-30 北京迈格威科技有限公司 一种深度图像保边处理方法和装置
CN110288625B (zh) * 2019-07-04 2021-09-03 北京字节跳动网络技术有限公司 用于处理图像的方法和装置
CN110400353B (zh) * 2019-07-18 2021-11-02 北京蜜莱坞网络科技有限公司 图像生成方法、装置、设备和介质
CN113222844B (zh) * 2021-05-14 2023-11-24 上海绚显科技有限公司 一种图像美化方法、装置、电子设备及介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102316307A (zh) * 2011-08-22 2012-01-11 安防科技(中国)有限公司 一种道路交通视频检测方法及装置
CN104008534A (zh) * 2014-06-18 2014-08-27 福建天晴数码有限公司 一种人脸智能美化方法及装置
CN106096559A (zh) * 2016-06-16 2016-11-09 深圳零度智能机器人科技有限公司 障碍物检测方法及系统以及运动物体
CN106839975A (zh) * 2015-12-03 2017-06-13 杭州海康威视数字技术股份有限公司 基于深度相机的体积测量方法及其系统
CN108399632A (zh) * 2018-03-02 2018-08-14 重庆邮电大学 一种联合彩色图像的rgb-d相机深度图像修复方法

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9047681B2 (en) * 2011-07-07 2015-06-02 Samsung Electronics Co., Ltd. Depth image conversion apparatus and method
JP6821418B2 (ja) * 2016-12-16 2021-01-27 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム
US10102682B1 (en) * 2017-04-17 2018-10-16 Raytheon Company System and method for combining 3D images in color
CN107067536B (zh) * 2017-04-27 2019-07-26 深圳怡化电脑股份有限公司 一种图像边界确定方法、装置、设备和存储介质
CN109345580B (zh) * 2018-10-23 2020-03-24 北京字节跳动网络技术有限公司 用于处理图像的方法和装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102316307A (zh) * 2011-08-22 2012-01-11 安防科技(中国)有限公司 一种道路交通视频检测方法及装置
CN104008534A (zh) * 2014-06-18 2014-08-27 福建天晴数码有限公司 一种人脸智能美化方法及装置
CN106839975A (zh) * 2015-12-03 2017-06-13 杭州海康威视数字技术股份有限公司 基于深度相机的体积测量方法及其系统
CN106096559A (zh) * 2016-06-16 2016-11-09 深圳零度智能机器人科技有限公司 障碍物检测方法及系统以及运动物体
CN108399632A (zh) * 2018-03-02 2018-08-14 重庆邮电大学 一种联合彩色图像的rgb-d相机深度图像修复方法

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