CN110136092A - 图像处理方法、装置及存储介质 - Google Patents
图像处理方法、装置及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110136092A CN110136092A CN201910423434.5A CN201910423434A CN110136092A CN 110136092 A CN110136092 A CN 110136092A CN 201910423434 A CN201910423434 A CN 201910423434A CN 110136092 A CN110136092 A CN 110136092A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- target
- blending
- external
- target image
- 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
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims abstract description 28
- 238000002156 mixing Methods 0.000 claims abstract description 149
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 63
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 29
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims abstract description 27
- 230000001788 irregular Effects 0.000 claims abstract description 23
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 27
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 25
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 4
- 241000208340 Araliaceae Species 0.000 claims 1
- 235000005035 Panax pseudoginseng ssp. pseudoginseng Nutrition 0.000 claims 1
- 235000003140 Panax quinquefolius Nutrition 0.000 claims 1
- 235000008434 ginseng Nutrition 0.000 claims 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 15
- 210000004905 finger nail Anatomy 0.000 description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 210000000282 nail Anatomy 0.000 description 6
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 230000000994 depressogenic effect Effects 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 210000000746 body region Anatomy 0.000 description 1
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 1
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 235000015170 shellfish Nutrition 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
-
- 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
- G06T5/70—Denoising; Smoothing
-
- 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
- G06T2207/20172—Image enhancement details
- G06T2207/20192—Edge enhancement; Edge preservation
-
- 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
- G06T2210/00—Indexing scheme for image generation or computer graphics
- G06T2210/22—Cropping
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本申请公开了一种图像处理方法、装置及存储介质,属于图像处理领域。所述方法包括:确定第一图像中的目标图像,目标图像是指第一图像中形状不规则的局部区域图像;从第一图像中获取目标图像的外接图像;基于第二图像,确定与外接图像的尺寸相同的第三图像;将外接图像与第三图像进行图像融合,得到第一融合图像;基于第一图像,以及第一融合图像中与目标图像的位置相同的区域图像,确定第二融合图像,如此,可以避免基于形状不规则的目标图像对待融合图像进行处理时,很难得到形状和尺寸完全与目标图像相同的图像,导致无法对目标图像进行精准图案融合的问题,提高了图像融合的准确度。
Description
技术领域
本申请涉及图像处理领域,特别涉及一种图像处理方法、装置及存储介质。
背景技术
在图像处理领域,经常需要从原始图像中分割出目标图像,再在目标图像上融合其他图案,以使目标图像具有其他图案特征,目标图像是指原始图像中的局部区域图像。比如,将人物图像中的身体区域与其他图像进行叠加,以实现自动换装的效果。其中,分割出的目标图像通常为形状不规则的图像,边缘通常具有锯齿等形状的毛刺。
相关技术中提供了一种图像处理方法,包括:先确定第一图像中的目标图像,再根据目标图像的形状和尺寸,对待与第一图像进行融合的第二图像进行裁剪或缩放处理,以得到与目标图像的形状和尺寸相同的第三图像,然后,将目标图像中像素点的像素值替换为第二图像中像素点的像素值,以将第三图像的图案特征叠加到目标图像上。
由于目标图像通常为形状不规则的图像,因此,在根据目标图像的形状和尺寸对第二图像进行处理时,处理过程复杂,很难得到形状和尺寸完全与目标图像相同的第三图像,导致无法对目标图像进行精准的图案融合。
发明内容
本申请实施例提供了一种图像处理方法、装置及存储介质,可以用于解决相关技术中存在的无法对目标图像进行精准的图案融合的问题。所述技术方案如下:
一方面,提供了一种图像处理方法,所述方法包括:
确定第一图像中的目标图像,所述第一图像为进行图像融合的原图像,所述目标图像是指所述第一图像中形状不规则的局部区域图像;
从所述第一图像中获取所述目标图像的外接图像,所述外接图像是所述目标图像的外接多边形包括的区域图像;
基于第二图像,确定与所述外接图像的尺寸相同的第三图像,所述第二图像为与所述第一图像进行融合的图像;
将所述外接图像与所述第三图像进行图像融合,得到第一融合图像;
基于所述第一图像,以及所述第一融合图像中与所述目标图像的位置相同的区域图像,确定第二融合图像。
可选地,所述从所述第一图像中获取所述目标图像的外接图像,包括:
从所述第一图像中确定所述目标图像的最小外接多边形,所述最小外接多边形的边数等于参考边数;
将所述最小外接多边形所包围的区域图像,确定为所述外接图像。
可选地,所述基于所述第二图像,确定与所述外接图像的尺寸相同的第三图像,包括:
按照所述外接图像的尺寸,对所述第二图像进行缩放,得到与所述外接图像的尺寸相同的第三图像。
可选地,所述将所述外接图像与所述第三图像进行图像融合,得到第一融合图像,包括:
将所述外接图像中的像素点的像素值,替换为在所述第三图像中与所述外接图像中的像素点位于相同位置的像素点的像素值;或者,
对所述外接图像和所述第三图像按照参考方式进行叠加处理,得到所述第一融合图像。
可选地,所述对所述外接图像和所述第三图像按照参考方式进行叠加处理,得到所述第一融合图像,包括:
将所述外接图像的透明度设置为第一透明度,将所述第三图像的透明度设置为第二透明度;将设置透明度后的外接图像和第三图像进行叠加,得到所述第一融合图像;或者,
将所述外接图像的透明度设置为第一透明度,将所述第三图像的透明度设置为第二透明度;将设置透明度后的外接图像和第三图像进行叠加;对叠加后的图像进行特效处理,得到所述第一融合图像。
可选地,所述基于所述第一图像,以及所述第一融合图像中与所述目标图像的位置相同的区域图像,确定第二融合图像,包括:
将所述第一图像包括的所述目标图像中的像素点的像素值,替换为所述第一融合图像中与所述目标图像的位置相同的像素点的像素值,将像素值替换后的第一图像,确定为所述第二融合图像;或者,
将所述第一图像中除所述目标图像之外的区域图像,与所述第一融合图像中与所述目标图像的位置相同的区域图像进行拼接,得到所述第二融合图像。
可选地,所述确定第一图像中的目标图像之后,还包括:
对所述目标图像的不规则边缘的峰点或谷点进行边缘平滑处理,得到处理后的图像;
所述基于所述第一图像,以及所述第一融合图像中与所述目标图像的位置相同的区域图像,确定第二融合图像,包括:
基于所述第一图像,以及所述第一融合图像中与所述处理后的图像的位置相同的区域图像,确定所述第二融合图像。
可选地,对所述目标图像的不规则边缘的峰点进行边缘平滑处理,得到处理后的图像,包括:
将所述目标图像的不规则边缘的峰点进行连接,得到包围所述目标图像的凸包轮廓,所述凸包轮廓内的区域为所述处理后的图像。
可选地,对所述目标图像的不规则边缘的谷点进行边缘平滑处理,得到处理后的图像,包括:
将所述目标图像的不规则边缘的谷点进行连接,得到所述目标图像包围的内缘轮廓,所述内缘轮廓内的区域为所述处理后的图像。
可选地,所述将所述目标图像的不规则边缘的谷点进行连接,包括:
对于所述目标图像的不规则边缘上任意相邻的第一谷点和第二谷点,基于所述第一谷点和所述第二谷点,以及所述第一谷点和所述第二谷点之间的峰点,绘制贝塞尔曲线,所述贝塞尔曲线是以所述第一谷点为起点、所述第二谷点为终点的曲线。
可选地,所述对所述目标图像的不规则边缘的峰点或谷点进行边缘平滑处理之前,还包括:
确定所述目标图像的外部轮廓的坐标点,得到第一坐标点集合;
将所述第一坐标点集合包括的除凹陷坐标点之外的坐标点中,与任一凹陷坐标点相连接的坐标点确定为峰点,将每两个峰点之间的凹陷坐标点中凹陷最深的坐标点确定为谷点,所述凹陷坐标点是指造成所述目标图像的外部轮廓向内凹陷的坐标点。
可选地,所述基于所述第一图像,以及所述第一融合图像中与所述处理后的图像的位置相同的区域图像,确定所述第二融合图像,包括:
将所述第一图像包括的所述处理后的图像中的像素点的像素值,替换为所述第一融合图像中与所述处理后的图像的位置相同的像素点的像素值;将像素值替换后的第一图像,确定为所述第二融合图像;或者,
将所述第一图像中除所述处理后的图像之外的区域图像,与所述第一融合图像中与所述处理后的图像的位置相同的区域图像进行拼接,得到所述第二融合图像。
一方面,提供了一种图像处理装置,所述装置包括:
第一确定模块,用于确定第一图像中的目标图像,所述第一图像为进行图像融合的原图像,所述目标图像是指所述第一图像中形状不规则的局部区域图像;
获取模块,用于从所述第一图像中获取所述目标图像的外接图像,所述外接图像是所述目标图像的外接多边形包括的区域图像;
第二确定模块,用于基于第二图像,确定与所述外接图像的尺寸相同的第三图像,所述第二图像为与所述第一图像进行融合的图像;
融合模块,用于将所述外接图像与所述第三图像进行图像融合,得到第一融合图像;
第三确定模块,用于基于所述第一图像,以及所述第一融合图像中与所述目标图像的位置相同的区域图像,确定第二融合图像。
可选地,所述获取模块用于:
从所述第一图像中确定所述目标图像的最小外接多边形,所述最小外接多边形的边数等于参考边数;
将所述最小外接多边形所包围的区域图像,确定为所述外接图像。
可选地,所述获取模块用于:
按照所述外接图像的尺寸,对所述第二图像进行缩放,得到与所述外接图像的尺寸相同的第三图像。
可选地,所述融合模块包括:
第一融合单元,用于将所述外接图像中的像素点的像素值,替换为在所述第三图像中与所述外接图像中的像素点位于相同位置的像素点的像素值;或者,
第二融合单元,用于对所述外接图像和所述第三图像按照参考方式进行叠加处理,得到所述第一融合图像。
可选地,所述第二融合单元用于:
将所述外接图像的透明度设置为第一透明度,将所述第三图像的透明度设置为第二透明度;将设置透明度后的外接图像和第三图像进行叠加,得到所述第一融合图像;或者,
将所述外接图像的透明度设置为第一透明度,将所述第三图像的透明度设置为第二透明度;将设置透明度后的外接图像和第三图像进行叠加;对叠加后的图像进行特效处理,得到所述第一融合图像。
可选地,所述第三确定模块用于:
将所述第一图像包括的所述目标图像中的像素点的像素值,替换为所述第一融合图像中与所述目标图像的位置相同的像素点的像素值,将像素值替换后的第一图像,确定为所述第二融合图像;或者,
将所述第一图像中除所述目标图像之外的区域图像,与所述第一融合图像中与所述目标图像的位置相同的区域图像进行拼接,得到所述第二融合图像。
可选地,所述装置还包括:
平滑处理模块,用于对所述目标图像的不规则边缘的峰点或谷点进行边缘平滑处理,得到处理后的图像;
所述第三确定模块用于:
基于所述第一图像,以及所述第一融合图像中与所述处理后的图像的位置相同的区域图像,确定所述第二融合图像。
可选地,所述平滑处理模块用于:
将所述目标图像的不规则边缘的峰点进行连接,得到包围所述目标图像的凸包轮廓,所述凸包轮廓内的区域为所述处理后的图像。
可选地,所述平滑处理模块用于:
将所述目标图像的不规则边缘的谷点进行连接,得到所述目标图像包围的内缘轮廓,所述内缘轮廓内的区域为所述处理后的图像。
可选地,所述平滑处理模块用于:
对于所述目标图像的不规则边缘上任意相邻的第一谷点和第二谷点,基于所述第一谷点和所述第二谷点,以及所述第一谷点和所述第二谷点之间的峰点,绘制贝塞尔曲线,所述贝塞尔曲线是以所述第一谷点为起点、所述第二谷点为终点的曲线。
可选地,所述装置还包括:
第四确定模块,用于确定所述目标图像的外部轮廓的坐标点,得到第一坐标点集合;
第五确定模块,用于将所述第一坐标点集合包括的除凹陷坐标点之外的坐标点中,与任一凹陷坐标点相连接的坐标点确定为峰点,将每两个峰点之间的凹陷坐标点中凹陷最深的坐标点确定为谷点,所述凹陷坐标点是指造成所述目标图像的外部轮廓向内凹陷的坐标点。
可选地,所述第三确定模块用于:
将所述第一图像包括的所述处理后的图像中的像素点的像素值,替换为所述第一融合图像中与所述处理后的图像的位置相同的像素点的像素值;将像素值替换后的第一图像,确定为所述第二融合图像;或者,
将所述第一图像中除所述处理后的图像之外的区域图像,与所述第一融合图像中与所述处理后的图像的位置相同的区域图像进行拼接,得到所述第二融合图像。
一方面,提供了一种图像处理装置,所述装置包括:
一个或多个处理器;
用于存储所述一个或多个处理器可执行指令的一个或多个存储器;
其中,所述一个或多个处理器被配置为执行上述任一项所述的图像处理方法。
一方面,提供了一种非临时性计算机可读存储介质,当所述存储介质中的指令由设备的处理器执行时,使得设备能够执行上述任一项所述的图像处理方法。
一方面,提供了一种计算机程序产品,所述计算机程序产品用于实现上述任一项所述的图像处理方法。
本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果是:
本申请实施例中,对于待进行图像融合的原图像中形状不规则的目标图像,可以从原图像中获取目标图像的外接图像,然后基于将要与原图像进行融合的第二图像,确定与外接图像的尺寸相同的第三图像,由于目标图像的外接图像通常为形状规则的图像,因此,能够基于第二图像确定出与外接图像的尺寸相同的第三图像,之后,先将外接图像与第三图像进行图像融合,得到第一融合图像,再基于原图像和第一融合图像中与目标图像位置相同的区域图像,即可确定得到最终的第二融合图像。如此,避免了基于形状不规则的目标图像对待融合图像进行处理时,很难得到形状和尺寸完全与目标图像相同的图像,导致无法对目标图像进行精准的图案融合的问题,提高了图像融合的准确度。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案,下面将对实施例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申请的一些实施例,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是本申请实施例涉及的一种实施环境的示意图;
图2是本申请实施例提供的一种图像处理方法的流程图;
图3是本申请实施例提供的一种手部图像的示意图;
图4是本申请实施例提供的一种图像处理过程的示意图;
图5是本申请实施例提供的另一种图像处理方法的流程图;
图6是本申请实施例提供的一种目标图像的凸包轮廓的示意图;
图7是本申请实施例提供的一种目标图像的内缘轮廓的示意图;
图8是本申请实施例提供的另一种图像处理过程的示意图;
图9是本申请实施例提供的一种图像处理结果的对比示意图;
图10是本申请实施例提供的一种图像处理装置的结构框图;
图11是本申请实施例提供的一种图像处理装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
在对本申请实施例进行详细地解释说明之前,先对本申请实施例的应用场景予以说明。
本申请实施例应用于将一张图像中形状不规则的局部区域图像与其他图像进行图像融合的场景中,比如,可以应用于智能美甲、自动变装、人脸美颜或图像制作等场景中。
以智能美甲场景为例,用户可以在智能美甲平台上传自己的手部图像,并选择自己喜欢的美甲图案图像,由智能美甲平台的后台服务器对手部图像的指甲区域进行识别,得到指甲区域图像,再将指甲区域图像与美甲图案图像进行融合,得到美甲效果图。通过这种方式,用户能够在智能美甲平台上预览美甲效果,便于用户基于预览的美甲效果决定是否进行线下美甲。
接下来,对本申请实施例涉及的实施环境进行介绍。本申请涉及的实施环境可以为终端或服务器,也可以为包括终端和服务器的图像处理系统,本申请实施例对此不做限定。其中,终端可以为手机、平板电脑或计算机等,服务器可以为图像处理软件的后台服务器或者服务器集群。可选地,终端可以基于安装的图像处理软件,实现本申请实施例提供的图像处理方法。
请参考图1,图1是本申请实施例涉及的一种实施环境的示意图,如图1所示,该实施环境包括终端10和服务器20,终端10和服务器20可以通过有线网络或无线网络进行连接。终端10可以向服务器20发送第一图像,由服务器20按照本申请实施例提供的方法对第一图像进行图像处理,得到第一融合图像。可选地,终端10安装有图像处理软件11,服务器20为图像处理软件11的后台服务器,终端10可以通过图像处理软件11向服务器20发送第一图像。可选的,第一图像可以为手部图像,该图像处理软件可以为用于预览美甲效果的智能美甲软件。
接下来,对本申请实施例提供的图像处理方法进行详细介绍。图2是本申请实施例提供的一种图像处理方法的流程图,该方法可以应用于终端或服务器中,也可以应用于包括终端和服务器的图像处理系统中,如图2所示,该方法可以包括如下步骤:
步骤201:确定第一图像中的目标图像,第一图像为进行图像融合的原图像,目标图像是指第一图像中形状不规则的局部区域图像。
在确定第一图像中的目标图像之前,可以先获取待进行图像融合的第一图像。具体地,第一图像的获取方式可以包括:接收用户上传的第一图像,接收终端发送的第一图像,或者获取用户从存储的多个图像中选择的图像,将选择的图像作为第一图像等。示例的,该服务器可以为智能美甲软件的后台服务器,用户可以在终端安装的智能美甲软件上上传手部图像,则后台服务器即可将用户上传的手部图像确定为第一图像。
目标图像为第一图像中待处理的目标所在的图像,目标是指预先设置的待处理对象,可以由用户设置,也可以由服务器默认设置,本申请对此不做限定。例如,在智能美甲场景中,第一图像通常为用户的手部图像,目标为指甲,目标图像即为指甲图像。
具体地,确定第一图像中的目标图像的操作可以包括:对第一图像中的目标进行识别,得到目标所在的位置以及该位置指示的目标图像。以第一图像为图3所示的手部图像为例,可以对该手部图像中的指甲区域进行识别,即可得到指甲区域所在位置,以及图3所示的黑色轮廓内的指甲图像。
步骤202:从第一图像中获取目标图像的外接图像,外接图像是目标图像的外接多边形包括的区域图像。
由于目标图像的边缘不规则,不便于获取与目标图像的形状和尺寸完全相同的待融合图像,因此,为了提高图像处理效率,可以先获取目标图像的外接图像,以先将外接图像与其他图像进行图像融合。
其中,该外接多边形可以为矩形、五边形或六边形等,该外接多边形的边数可以为参考边数,该参考边数可以预先设置,具体可以由用户设置,也可以由服务器默认设置,比如可以为4、5或6等本申请实施例对此不做限定。而且,该外接多边形的旋转角度可以为预先设置的参考角度,比如,该参考角度可以为0度、90度或180度等。
进一步地,为了提高图像处理精度,该外接图像还可以为目标图像的最小外接多边形包括的区域图像。例如,可以确定目标图像的最小外接多边形,然后将该最小外接多边形所包围的区域图像,确定为外接图像。其中,最小外接多边形的边数等于参考边数。
示例的,以目标图像为指甲图像为例,参见图4,可以将指甲图像的最小外接矩形内的图像D确定为外接图像。
步骤203:基于第二图像,确定与外接图像的尺寸相同的第三图像,第二图像为与第一图像进行融合的图像。
其中,第二图像可以由用户上传得到,或者由用户选择得到,也可以由服务器默认设置,本申请实施例对此不做限定。比如,在智能美甲场景中,服务器可以提供有多个美甲图案图像,当接收到选择指令时,可以将选择指令选择的美甲图案图像作为第二图像。
若第二图像与外接图像的尺寸不同,则两者也不便于直接进行图像融合,因此,在进行图像融合之前,还可以先基于第二图像,确定与外接图像的尺寸相同的第三图像。
具体地,若第二图像与外接图像的形状相同但尺寸不同,则可以按照外接图像的尺寸,对第二图像进行缩放,得到与外接图像的尺寸相同的第三图像。
例如,参见图4,假设用户选择的美甲图案图像为第二图像E,且第二图像E与外接图像D的尺寸不同,则可以按照外接图像D的尺寸,对第二图像E进行缩放,得到与外接图像D的尺寸相同的第三图像F。
进一步地,若第二图像与外接图像的形状和尺寸均不同,还可以先对第二图像进行形状转换,得到与外接图像的形状相同的第四图像,再按照外接图像的尺寸,对第四图像进行缩放,得到与外接图像的尺寸相同的第三图像。其中,形状转换的方式可以包括拼接或裁剪等。
步骤204:将外接图像与第三图像进行图像融合,得到第一融合图像。
也即是,可以在外接图像上叠加第三图像的图案,使得外接图像具有第三图像的图案特征。如图4所示,可以将外接图像D与第三图像F进行图像融合,得到第一融合图像G。
具体地,将外接图像与第三图像进行图像融合,得到第一融合图像的操作可以包括以下两种实现方式:
第一种方式:将外接图像中的像素点的像素值,替换为在第三图像中与外接图像中的像素点位于相同位置的像素点的像素值。
第二种方式:对外接图像和第三图像按照参考方式进行叠加处理,得到第一融合图像。
其中,该参考方式为预先设置的图像融合策略,具体可以包括透明度设置、柔光、强光、正片叠底等图像融合策略。而且,该参考方式可以由用户设置,也可以由服务器默认设置,本申请实施例对此不做限定。
通过对外接图像和第三图像按照参考方式进行叠加处理的方式进行图像融合,可以支持多种图像融合策略,能够满足用户的多样化需求,而且计算速度快,支持实时应用场景。
具体地,对外接图像和第三图像按照参考方式进行叠加处理,得到第一融合图像的操作可以包括以下两种实现方式:
1)将外接图像的透明度设置为第一透明度,将第三图像的透明度设置为第二透明度,将设置透明度后的外接图像和第三图像进行叠加,得到第一融合图像。其中,第一透明度和第二透明度可以由用户设置,也可以由服务器默认设置,本申请实施例对此不做限定。
2)将外接图像的透明度设置为第一透明度,将第三图像的透明度设置为第二透明度,将设置透明度后的外接图像和第三图像进行叠加,对叠加后的图像进行特效处理,得到第一融合图像。其中,特效处理方式包括增加滤镜、添加虚拟物品、变形等方式,滤镜包括柔光或强光等,虚拟物品可以为卡通图案等。
步骤205:基于第一图像,以及第一融合图像中与目标图像的位置相同的区域图像,确定第二融合图像。
其中,第二融合图像是第一图像中的目标图像与其他图像进行图像融合后得到图像,比如,将手部图像中的指甲区域图像与其他图像进行融合后得到的图像。
本申请实施例中,可以基于第一图像,以及第一融合图像中与目标图像的位置相同的区域图像,通过像素值替换或图像拼接的方式,来确定第二融合图像。如图4所示,可以基于第一图像和第一融合图像G,通过像素值替换或图像拼接的方式,确定第二融合图像H,第二融合图像H即为最终的美甲效果图。
在一个示例中,基于第一图像,以及第一融合图像中与目标图像的位置相同的区域图像,确定第二融合图像可以包括以下两种实现方式:
第一种实现方式:将第一图像包括的目标图像中的像素点的像素值,替换为第一融合图像中与目标图像的位置相同的像素点的像素值,将像素值替换后的第一图像,确定为第二融合图像。
也即是,得到第一融合图像后,可以将原图中目标图像的像素点的像素值,替换为第一融合图像中相同位置的像素点的像素值,通过像素值替换的方式来得到第二融合图像。
第二种实现方式:将第一图像中除目标图像之外的区域图像,与第一融合图像中与目标图像的位置相同的区域图像进行拼接,得到第二融合图像。
其中,目标图像为第一图像中需要进行图像融合的局部区域,通过将第一图像中的非目标图像区域以及第一融合图像中与该目标图像的位置相同的图像区域进行拼接,即可得到第二融合图像。
在一个示例中,可以从第一图像中裁剪掉目标图像,得到不包括目标图像的第一裁剪图像,从第一融合图像中裁剪出与目标图像的位置相同的区域图像,得到第二裁剪图像,然后将第一裁剪图像与第二裁剪图像进行拼接,得到第二融合图像。
在另一实施例中,还可以先对目标图像的不规则边缘进行边缘平滑处理,得到处理后的图像,再基于第一图像,以及第一融合图像中与该处理后的图像的位置相同的区域图像,确定第二融合图像,具体实现过程将在下述图3实施例中进行详细描述,本申请实施例先不做赘述。
本申请实施例中,对于待进行图像融合的原图像中形状不规则的目标图像,可以从原图像中获取目标图像的外接图像,然后基于将要与原图像进行融合的第二图像,确定与外接图像的尺寸相同的第三图像,由于目标图像的外接图像通常为形状规则的图像,因此,能够基于第二图像确定出与外接图像的尺寸相同的第三图像,之后,先将外接图像与第三图像进行图像融合,得到第一融合图像,再基于原图像和第一融合图像中与目标图像位置相同的区域图像,即可确定得到最终的第二融合图像。如此,避免了基于形状不规则的目标图像对待融合图像进行处理时,很难得到形状和尺寸完全与目标图像相同的图像,导致无法对目标图像进行精准的图案融合的问题,提高了图像融合的准确度。
图5是本申请实施例提供的另一种图像处理方法的流程图,该方法可以应用于终端或服务器中,也可以应用于包括终端和服务器的图像处理系统中,为了便于理解,接下来将以该方法应用于服务器中为例进行详细介绍。如图5所示,该方法可以包括如下步骤:
步骤501:确定第一图像中的目标图像,第一图像为进行图像融合的原图像,目标图像是指第一图像中形状不规则的局部区域图像。
需要说明的是,步骤501与上述步骤201同理,具体实现过程可以参考上述步骤201的相关描述,本申请实施例不再赘述。
步骤502:对目标图像的不规则边缘的峰点或谷点进行边缘平滑处理,得到处理后的图像。
需要说明的是,相关技术中,通常先将目标图像中像素点的像素值替换为其他图像中的像素点的像素值,再采用均值滤波或高斯滤波等羽化操作,对像素值替换后的目标图像的边缘进行羽化处理,通过羽化处理来模糊边缘,使边缘两侧的像素点的像素值具有逐渐淡化的过渡效果,从而使目标图像的边缘不再生硬。但是这种先对目标图像进行图案叠加,再对叠加图像的边缘进行羽化处理,这样容易对叠加的图案造成影响。而且,羽化处理容易造成边缘模糊,即使得目标图像与周围其他区域的边界不清晰,导致图像的清晰度降低。
本申请实施例中,为了避免相关技术中的羽化处理方法容易造成边缘模糊、图像清晰度降低的问题,采取了对目标图像的不规则边缘的峰点或谷点进行边缘平滑处理的边缘处理方法,可以使得目标图像的不规则边缘变得更加平滑和规则,以保证边缘清晰,避免图像失真。
而且,考虑到影响目标图像的边缘的不规则性的主要因素是目标图像的不规则边缘的峰点和谷点较多,进而导致边缘的锯齿或毛刺较多,为此,本申请实施例可以对目标图像的不规则边缘的峰点或谷点进行边缘平滑处理,以减少不规则边缘的峰点或谷点数量,进而减少边缘的锯齿或毛刺数量,达到平滑边缘的效果。
具体地,对目标图像的不规则边缘的峰点或谷点进行边缘平滑处理包括以下两种实现方式:
第一种实现方式:确定包围目标图像的凸包轮廓,将凸包轮廓内的区域作为处理后的图像。
通俗来讲,凸包是指将目标区域最外层的点连接起来构成的凸多边形,它能够包含目标区域的全部点集。凸包轮廓是指凸包的外部轮廓。
由凸包的概念可知,目标图像的凸包相当于将目标图像的边缘中向内凹陷的部分向外扩展后得到的图像,因此,通过确定包围目标图像的凸包轮廓,将凸包轮廓内的区域作为处理后的图像,可以达到将目标图像的不规则边缘中的凹陷部分填平的效果,从而减少了目标图像的凹陷部分,进而减少了边缘的锯齿或毛刺,使其边缘更加平滑。
进一步地,可以确定包围目标图像的最小凸包轮廓,将最小凸包轮廓内的区域作为处理后的图像。
具体地,可以将目标图像的不规则边缘的峰点进行连接,得到包围目标图像的凸包轮廓,该凸包轮廓内的区域即为处理后的图像。
其中,将峰点进行连接的方式可以包括:将峰点通过直线或曲线进行连接。将峰点通过直线进行连接,可以减小图像处理的复杂度,提高图像处理效率。将峰点通过曲线进行连接,可以使得处理后的图像的边缘更加圆润平滑。
通过将目标图像的不规则边缘的峰点进行连接,可以达到将不规则边缘中任意相邻的两个峰点之间凹陷部分填平的效果,从而减小了不规则边缘的锯齿数量,使其边缘更加平滑和规则。
请参考图6,图6是本申请实施例提供的一种目标图像的示意图,对目标图像A的不规则边缘的峰点进行连接,即可得到能够包围目标图像的凸包轮廓,则凸包轮廓内的区域即为处理后的图像B。由图6可知,处理后的图像B包括目标图像A,且处理后的图像B相对于目标图像A而言,其边缘上的锯齿减少,边缘更加平滑。
进一步地,在对目标图像的不规则边缘的峰点或谷点进行边缘平滑处理之前,还可以先确定目标图像的外部轮廓的坐标点,得到第一坐标点集合,将第一坐标点集合包括的除凹陷坐标点之外的坐标点中,与任一凹陷坐标点相连接的坐标点确定为峰点,再将峰点进行连接,得到凸包轮廓。其中,凹陷坐标点是指造成目标图像的外部轮廓向内凹陷的坐标点。
示例的,可以依次遍历目标图像的外部轮廓对应的坐标点,如果遍历的坐标点为凹陷坐标点,则将该坐标点删除,遍历完成后,将剩余的坐标点中导致外部轮廓出现间断的两个坐标点进行连接,得到凸包轮廓。其中,剩余的坐标点中导致外部轮廓出现间断的任意两个坐标点均为峰点。
第二种实现方式:确定目标图像包围的内缘轮廓,将内缘轮廓内的区域确定为处理后的图像。
通俗来讲,目标图像的内缘是指将目标区域最内层的点连接起来构成的多边形,它包含在目标图像内。内缘轮廓是指内缘的外部轮廓。
由内缘的概念可知,目标图像的内缘相当于将目标图像的边缘中向外凸出的部分削平后得到的图像,因此,通过确定目标图像的内缘轮廓,将内缘轮廓内的区域作为处理后的图像,可以达到将目标图像的不规则边缘中的凸出部分削平的效果,从而减少了目标图像的凸出部分,进而减少了边缘的锯齿或毛刺,使其边缘更加平滑。
具体地,可以将目标图像的不规则边缘的谷点进行连接,得到目标图像包围的内缘轮廓,该内缘轮廓内的区域即为处理后的图像。
其中,将谷点进行连接包括:将谷点通过直线或曲线进行连接。将谷点通过直线进行连接,可以减小图像处理的复杂度,提高图像处理效率。将谷点通过曲线进行连接,可以使得处理后的图像的边缘更加圆润平滑。
通过将目标图像的不规则边缘的谷点进行连接,可以达到将不规则边缘中任意相邻的两个谷点之间的凸出部分削平的效果,比如将锯齿齿尖削平,从而减小了不规则边缘的锯齿数量,使其边缘更加平滑和规则。
请参考图7,图7是本申请实施例提供的另一种目标图像的示意图,对目标图像A的不规则边缘的谷点进行连接,即可得到目标图像包围的内缘轮廓,则内缘轮廓内的区域即为处理后的图像C。由图7可知,目标图像A包括处理后的图像C,且处理后的图像C相对于目标图像A而言,其边缘上的锯齿减少,边缘更加平滑。
可选地,对于目标图像的不规则边缘上任意相邻的第一谷点和第二谷点,可以基于第一谷点和第二谷点,以及第一谷点和第二谷点之间的峰点,绘制贝塞尔曲线。其中,贝塞尔曲线是以第一谷点为起点、第二谷点为终点的曲线,而且,贝塞尔曲线在第一谷点和第二谷点之间的峰点以内,即贝塞尔曲线不会超出相邻谷点之间的峰点。
进一步地,对目标图像的不规则边缘的峰点或谷点进行边缘平滑处理之前,还可以先确定目标图像的外部轮廓的坐标点,得到第一坐标点集合,将第一坐标点集合包括的除凹陷坐标点之外的坐标点中,与任一凹陷坐标点相连接的坐标点确定为峰点,将每两个峰点之间的凹陷坐标点中凹陷最深的坐标点确定为谷点。
在对第一图像中的目标图像的不规则边缘的峰点或谷点进行边缘平滑处理,得到处理后的图像之后,即可基于处理后的图像和第二图像获取第一融合图像。其中,第二图像为待与第一图像进行融合的图像,第一融合图像是指将第一图像中的处理后的图像部分与第二图像进行融合处理后得到的图像。
具体地,可以将第一图像中处理后的图像的像素值替换为第二图像中的像素值,得到第一融合图像,也可以将处理后的图像与第二图像进行融合处理,再将融合后的图像与第一图像中除处理后的图像之外的其他部分图像进行拼接,得到第一融合图像,当然,也可以通过其他方式来获取第一融合图像,本申请实施例对基于处理后的图像和第二图像获取第一融合图像的方式不做限定。接下来,将以通过如下步骤303-305来获取第一融合图像为例进行说明。
步骤503:从第一图像中获取目标图像的外接图像,外接图像是目标图像的外接多边形包括的区域图像。
步骤504:基于第二图像,确定与外接图像的尺寸相同的第三图像,第二图像为与第一图像进行融合的图像。
步骤505:将外接图像与第三图像进行图像融合,得到第一融合图像。
需要说明的是,步骤303-305与上述步骤202-204同理,具体实现过程可以参考上述步骤202-204的相关描述,本申请实施例不再赘述。
步骤506:基于第一图像,以及第一融合图像中与处理后的图像的位置相同的区域图像,确定第二融合图像。
其中,第二融合图像是第一图像中的局部区域图像与其他图像进行图像融合后得到图像,比如,将手部图像中的指甲区域图像与其他图像进行融合后得到的图像。
本申请实施例中,可以基于第一图像,以及第一融合图像中与处理后的图像的位置相同的区域图像,通过像素值替换或图像拼接的方式,来确定第一融合图像。如图8所示,可以基于第一图像和第一融合图像G,通过像素值替换或图像拼接的方式,确定第二融合图像H,第二融合图像H即为最终的美甲效果图。
具体地,基于第一图像,以及第一融合图像中与所述处理后的图像的位置相同的区域图像,确定第二融合图像的操作可以包括以下两种实现方式:
第一种方式:将第一图像包括的处理后的图像中的像素点的像素值,替换为第一融合图像中与处理后的图像的位置相同的像素点的像素值,将像素值替换后的第一图像,确定为第二融合图像。
也即是,得到第一融合图像后,可以将原图中边缘处理后的目标图像的像素点的像素值,替换为第一融合图像中相同位置的像素点的像素值,通过像素值替换的方式来得到第二融合图像。
第二种方式:将第一图像中除处理后的图像之外的区域图像,与第一融合图像中与处理后的图像的位置相同的区域图像进行拼接,得到第二融合图像。
其中,处理后的图像为第一图像中需要进行图像融合的目标区域,通过将第一图像中的非目标区域以及第二融合图像中与该目标区域的位置相同的图像区域进行拼接,即可得到目标区域已与其他图像进行融合的第二融合图像。
具体地,可以从第一图像中裁剪掉处理后的图像,得到不包括处理后的图像的第一裁剪图像,从第一融合图像中裁剪出与处理后的图像的位置相同的区域图像,得到第二裁剪图像,然后将第一裁剪图像与第二裁剪图像进行拼接,得到第二融合图像。
本申请实施例提供的图像处理方法,可以在保证融合图像中局部区域的边缘平滑的同时,保证局部区域的边界清晰,避免了边缘模糊和图像失真。请参考图9,图9是本申请实施例提供的一种图像处理结果的对比示意图,图9中的左侧图像是直接将未进行边缘处理的指甲图像与美甲图案进行融合得到的第一美甲效果图,图9中的右侧上部图像是采用相关技术的图像处理方法得到的第二美甲效果图,图9中的右侧下部图像是采用本申请提供的图像处理方法得到的第三美甲效果图。由图9可知,虽然第二美甲效果和第三美甲效果图相较于第一美甲效果图的边缘都较为平滑,但是,第二美甲效果图的指甲区域的边缘模糊,图像有些失真,图像清晰度较低,而第三美甲效果图的边缘清晰,图像清晰度较高。
本申请实施例中,对于待进行图像融合的原图像中形状不规则的目标图像,可以先对目标图像的不规则边缘的峰点或谷点进行边缘平滑处理,得到处理后的图像,再基于处理后的图像和需要融合的第二图像,来获取融合图像。由于先对目标图像进行边缘平滑处理,再进行图像融合,因此不会对融合图案造成影响,而且,通过对目标图像的不规则边缘的峰点或谷点进行边缘平滑处理,可以使得目标图像的边缘变得更加平滑和规则,再将边缘处理后的目标图像与其他图像进行融合,这样不仅可以平滑边缘,还可以保证边缘清晰,避免边缘模糊,进而提高图像清晰度。
图10是本申请实施例提供的一种图像处理装置的结构框图,该装置可以集成于终端或服务器中,参见图10,该装置包括第一确定模块1001,获取模块1002,第二确定模块1003,融合模块1004和第三确定模块1005。
第一确定模块1001,用于确定第一图像中的目标图像,该第一图像为进行图像融合的原图像,该目标图像是指该第一图像中形状不规则的局部区域图像;
获取模块1002,用于从该第一图像中获取该目标图像的外接图像,该外接图像是该目标图像的外接多边形包括的区域图像;
第二确定模块1003,用于基于第二图像,确定与该外接图像的尺寸相同的第三图像,该第二图像为与该第一图像进行融合的图像;
融合模块1004,用于将该外接图像与该第三图像进行图像融合,得到第一融合图像;
第三确定模块1005,用于基于该第一图像,以及该第一融合图像中与该目标图像的位置相同的区域图像,确定第二融合图像。
可选地,该获取模块1002用于:
从该第一图像中确定该目标图像的最小外接多边形,该最小外接多边形的边数等于参考边数;
将该最小外接多边形所包围的区域图像,确定为该外接图像。
可选地,该获取模块1003用于:
按照该外接图像的尺寸,对该第二图像进行缩放,得到与该外接图像的尺寸相同的第三图像。
可选地,该融合模块1004包括:
第一融合单元,用于将该外接图像中的像素点的像素值,替换为在该第三图像中与该外接图像中的像素点位于相同位置的像素点的像素值;或者,
第二融合单元,用于对该外接图像和该第三图像按照参考方式进行叠加处理,得到该第一融合图像。
可选地,该第二融合单元用于:
将该外接图像的透明度设置为第一透明度,将该第三图像的透明度设置为第二透明度;将设置透明度后的外接图像和第三图像进行叠加,得到该第一融合图像;或者,
将该外接图像的透明度设置为第一透明度,将该第三图像的透明度设置为第二透明度;将设置透明度后的外接图像和第三图像进行叠加;对叠加后的图像进行特效处理,得到该第一融合图像。
可选地,该第三确定模块1005用于:
将该第一图像包括的该目标图像中的像素点的像素值,替换为该第一融合图像中与该目标图像的位置相同的像素点的像素值,将像素值替换后的第一图像,确定为该第二融合图像;或者,
将该第一图像中除该目标图像之外的区域图像,与该第一融合图像中与该目标图像的位置相同的区域图像进行拼接,得到该第二融合图像。
可选地,该装置还包括:
平滑处理模块,用于对该目标图像的不规则边缘的峰点或谷点进行边缘平滑处理,得到处理后的图像;
该第三确定模块1005用于:
基于该第一图像,以及该第一融合图像中与该处理后的图像的位置相同的区域图像,确定该第二融合图像。
可选地,该平滑处理模块用于:
将该目标图像的不规则边缘的峰点进行连接,得到包围该目标图像的凸包轮廓,该凸包轮廓内的区域为该处理后的图像。
可选地,该平滑处理模块用于:
将该目标图像的不规则边缘的谷点进行连接,得到该目标图像包围的内缘轮廓,该内缘轮廓内的区域为该处理后的图像。
可选地,该平滑处理模块用于:
对于该目标图像的不规则边缘上任意相邻的第一谷点和第二谷点,基于该第一谷点和该第二谷点,以及该第一谷点和该第二谷点之间的峰点,绘制贝塞尔曲线,该贝塞尔曲线是以该第一谷点为起点、该第二谷点为终点的曲线。
可选地,该装置还包括:
第四确定模块,用于确定该目标图像的外部轮廓的坐标点,得到第一坐标点集合;
第五确定模块,用于将该第一坐标点集合包括的除凹陷坐标点之外的坐标点中,与任一凹陷坐标点相连接的坐标点确定为峰点,将每两个峰点之间的凹陷坐标点中凹陷最深的坐标点确定为谷点,该凹陷坐标点是指造成该目标图像的外部轮廓向内凹陷的坐标点。
可选地,该第三确定模块1005用于:
将该第一图像包括的该处理后的图像中的像素点的像素值,替换为该第一融合图像中与该处理后的图像的位置相同的像素点的像素值;将像素值替换后的第一图像,确定为该第二融合图像;或者,
将该第一图像中除该处理后的图像之外的区域图像,与该第一融合图像中与该处理后的图像的位置相同的区域图像进行拼接,得到该第二融合图像。
本申请实施例中,对于待进行图像融合的原图像中形状不规则的目标图像,可以从原图像中获取目标图像的外接图像,然后基于将要与原图像进行融合的第二图像,确定与外接图像的尺寸相同的第三图像,由于目标图像的外接图像通常为形状规则的图像,因此,能够基于第二图像确定出与外接图像的尺寸相同的第三图像,之后,先将外接图像与第三图像进行图像融合,得到第一融合图像,再基于原图像和第一融合图像中与目标图像位置相同的区域图像,即可确定得到最终的第二融合图像。如此,避免了基于形状不规则的目标图像对待融合图像进行处理时,很难得到形状和尺寸完全与目标图像相同的图像,导致无法对目标图像进行精准的图案融合的问题,提高了图像融合的准确度。
需要说明的是:上述实施例提供的图像处理装置在进行图像处理时,仅以上述各功能模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将装置的内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。另外,上述实施例提供的图像处理装置与图像处理方法实施例属于同一构思,其具体实现过程详见方法实施例,这里不再赘述。
图11是本申请实施例提供的一种图像处理装置1100的结构示意图,该图像处理装置1100可因配置或性能不同而产生比较大的差异,可以包括一个或一个以上处理器(central processing units,CPU)1101和一个或一个以上的存储器1102,其中,所述存储器1102中存储有至少一条指令,所述至少一条指令由所述处理器1101加载并执行以实现上述各个方法实施例提供的图像处理方法。当然,该图像处理装置1100还可以具有有线或无线网络接口、键盘以及输入输出接口等部件,以便进行输入输出,该图像处理装置1100还可以包括其他用于实现设备功能的部件,在此不做赘述。
另外,本申请实施例还提供了一种非临时性计算机可读存储介质,当所述存储介质中的指令由设备的处理器执行时,使得设备能够执行上述实施例所述的图像处理方法。
另外,本申请实施例还提供了一种计算机程序产品,所述计算机程序产品用于实现上述实施例所述的图像处理方法。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成,也可以通过程序来指令相关的硬件完成,所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。
以上所述仅为本申请的较佳实施例,并不用以限制本申请,凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (15)
1.一种图像处理方法,其特征在于,所述方法包括:
确定第一图像中的目标图像,所述第一图像为进行图像融合的原图像,所述目标图像是指所述第一图像中形状不规则的局部区域图像;
从所述第一图像中获取所述目标图像的外接图像,所述外接图像是所述目标图像的外接多边形包括的区域图像;
基于第二图像,确定与所述外接图像的尺寸相同的第三图像,所述第二图像为与所述第一图像进行融合的图像;
将所述外接图像与所述第三图像进行图像融合,得到第一融合图像;
基于所述第一图像,以及所述第一融合图像中与所述目标图像的位置相同的区域图像,确定第二融合图像。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述从所述第一图像中获取所述目标图像的外接图像,包括:
从所述第一图像中确定所述目标图像的最小外接多边形,所述最小外接多边形的边数等于参考边数;
将所述最小外接多边形所包围的区域图像,确定为所述外接图像。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述第二图像,确定与所述外接图像的尺寸相同的第三图像,包括:
按照所述外接图像的尺寸,对所述第二图像进行缩放,得到与所述外接图像的尺寸相同的第三图像。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述外接图像与所述第三图像进行图像融合,得到第一融合图像,包括:
将所述外接图像中的像素点的像素值,替换为在所述第三图像中与所述外接图像中的像素点位于相同位置的像素点的像素值;或者,
对所述外接图像和所述第三图像按照参考方式进行叠加处理,得到所述第一融合图像。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述对所述外接图像和所述第三图像按照参考方式进行叠加处理,得到所述第一融合图像,包括:
将所述外接图像的透明度设置为第一透明度,将所述第三图像的透明度设置为第二透明度;将设置透明度后的外接图像和第三图像进行叠加,得到所述第一融合图像;或者,
将所述外接图像的透明度设置为第一透明度,将所述第三图像的透明度设置为第二透明度;将设置透明度后的外接图像和第三图像进行叠加;对叠加后的图像进行特效处理,得到所述第一融合图像。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一图像,以及所述第一融合图像中与所述目标图像的位置相同的区域图像,确定第二融合图像,包括:
将所述第一图像包括的所述目标图像中的像素点的像素值,替换为所述第一融合图像中与所述目标图像的位置相同的像素点的像素值,将像素值替换后的第一图像,确定为所述第二融合图像;或者,
将所述第一图像中除所述目标图像之外的区域图像,与所述第一融合图像中与所述目标图像的位置相同的区域图像进行拼接,得到所述第二融合图像。
7.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定第一图像中的目标图像之后,还包括:
对所述目标图像的不规则边缘的峰点或谷点进行边缘平滑处理,得到处理后的图像;
所述基于所述第一图像,以及所述第一融合图像中与所述目标图像的位置相同的区域图像,确定第二融合图像,包括:
基于所述第一图像,以及所述第一融合图像中与所述处理后的图像的位置相同的区域图像,确定所述第二融合图像。
8.如权利要求7所述的方法,其特征在于,所述对所述目标图像的不规则边缘的峰点进行边缘平滑处理,得到处理后的图像,包括:
将所述目标图像的不规则边缘的峰点进行连接,得到包围所述目标图像的凸包轮廓,所述凸包轮廓内的区域为所述处理后的图像。
9.如权利要求7所述的方法,其特征在于,所述对所述目标图像的不规则边缘的谷点进行边缘平滑处理,得到处理后的图像,包括:
将所述目标图像的不规则边缘的谷点进行连接,得到所述目标图像包围的内缘轮廓,所述内缘轮廓内的区域为所述处理后的图像。
10.如权利要求9所述的方法,其特征在于,所述将所述目标图像的不规则边缘的谷点进行连接,包括:
对于所述目标图像的不规则边缘上任意相邻的第一谷点和第二谷点,基于所述第一谷点和所述第二谷点,以及所述第一谷点和所述第二谷点之间的峰点,绘制贝塞尔曲线,所述贝塞尔曲线是以所述第一谷点为起点、所述第二谷点为终点的曲线。
11.根据权利要求8-10任一所述的方法,其特征在于,所述对所述目标图像的不规则边缘的峰点或谷点进行边缘平滑处理之前,还包括:
确定所述目标图像的外部轮廓的坐标点,得到第一坐标点集合;
将所述第一坐标点集合包括的除凹陷坐标点之外的坐标点中,与任一凹陷坐标点相连接的坐标点确定为峰点,将每两个峰点之间的凹陷坐标点中凹陷最深的坐标点确定为谷点,所述凹陷坐标点是指造成所述目标图像的外部轮廓向内凹陷的坐标点。
12.如权利要求7述的方法,其特征在于,所述基于所述第一图像,以及所述第一融合图像中与所述处理后的图像的位置相同的区域图像,确定所述第二融合图像,包括:
将所述第一图像包括的所述处理后的图像中的像素点的像素值,替换为所述第一融合图像中与所述处理后的图像的位置相同的像素点的像素值;将像素值替换后的第一图像,确定为所述第二融合图像;或者,
将所述第一图像中除所述处理后的图像之外的区域图像,与所述第一融合图像中与所述处理后的图像的位置相同的区域图像进行拼接,得到所述第二融合图像。
13.一种图像处理装置,其特征在于,所述装置包括:
第一确定模块,用于确定第一图像中的目标图像,所述第一图像为进行图像融合的原图像,所述目标图像是指所述第一图像中形状不规则的局部区域图像;
获取模块,用于从所述第一图像中获取所述目标图像的外接图像,所述外接图像是所述目标图像的外接多边形包括的区域图像;
第二确定模块,用于基于第二图像,确定与所述外接图像的尺寸相同的第三图像,所述第二图像为与所述第一图像进行融合的图像;
融合模块,用于将所述外接图像与所述第三图像进行图像融合,得到第一融合图像;
第三确定模块,用于基于所述第一图像,以及所述第一融合图像中与所述目标图像的位置相同的区域图像,确定第二融合图像。
14.一种图像处理装置,其特征在于,所述装置包括:
一个或多个处理器;
用于存储所述一个或多个处理器可执行指令的一个或多个存储器;
其中,所述一个或多个处理器被配置为执行权利要求1-12任一项所述的图像处理方法。
15.一种非临时性计算机可读存储介质,其他特征在于,当所述存储介质中的指令由设备的处理器执行时,使得设备能够执行权利要求1-12任一项所述的图像处理方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910423434.5A CN110136092B (zh) | 2019-05-21 | 2019-05-21 | 图像处理方法、装置及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910423434.5A CN110136092B (zh) | 2019-05-21 | 2019-05-21 | 图像处理方法、装置及存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110136092A true CN110136092A (zh) | 2019-08-16 |
CN110136092B CN110136092B (zh) | 2020-05-12 |
Family
ID=67571960
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910423434.5A Active CN110136092B (zh) | 2019-05-21 | 2019-05-21 | 图像处理方法、装置及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110136092B (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111047632A (zh) * | 2019-12-03 | 2020-04-21 | 成都品果科技有限公司 | 一种指甲图像的图色处理方法和装置 |
CN113344842A (zh) * | 2021-03-24 | 2021-09-03 | 同济大学 | 一种超声图像的血管标注方法 |
WO2022093112A1 (zh) * | 2020-10-30 | 2022-05-05 | 北京字跳网络技术有限公司 | 图像合成方法、设备及存储介质 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101527039A (zh) * | 2008-03-06 | 2009-09-09 | 河海大学 | 基于边缘特征的图像自动配准及快速超分辨率融合方法 |
CN101882308A (zh) * | 2010-07-02 | 2010-11-10 | 上海交通大学 | 提高图像拼接精度和稳定性的方法 |
CN103026382A (zh) * | 2010-07-22 | 2013-04-03 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 多个图像的融合 |
US20170213330A1 (en) * | 2016-01-25 | 2017-07-27 | Qualcomm Incorporated | Unified multi-image fusion approach |
CN108111747A (zh) * | 2017-11-28 | 2018-06-01 | 深圳市金立通信设备有限公司 | 一种图像处理方法、终端设备及计算机可读介质 |
-
2019
- 2019-05-21 CN CN201910423434.5A patent/CN110136092B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101527039A (zh) * | 2008-03-06 | 2009-09-09 | 河海大学 | 基于边缘特征的图像自动配准及快速超分辨率融合方法 |
CN101882308A (zh) * | 2010-07-02 | 2010-11-10 | 上海交通大学 | 提高图像拼接精度和稳定性的方法 |
CN103026382A (zh) * | 2010-07-22 | 2013-04-03 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 多个图像的融合 |
US20170213330A1 (en) * | 2016-01-25 | 2017-07-27 | Qualcomm Incorporated | Unified multi-image fusion approach |
CN108111747A (zh) * | 2017-11-28 | 2018-06-01 | 深圳市金立通信设备有限公司 | 一种图像处理方法、终端设备及计算机可读介质 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111047632A (zh) * | 2019-12-03 | 2020-04-21 | 成都品果科技有限公司 | 一种指甲图像的图色处理方法和装置 |
WO2022093112A1 (zh) * | 2020-10-30 | 2022-05-05 | 北京字跳网络技术有限公司 | 图像合成方法、设备及存储介质 |
GB2605307A (en) * | 2020-10-30 | 2022-09-28 | Beijing Zitiao Network Technology Co Ltd | Image synthesis method and device, and storage medium |
CN113344842A (zh) * | 2021-03-24 | 2021-09-03 | 同济大学 | 一种超声图像的血管标注方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110136092B (zh) | 2020-05-12 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110136092A (zh) | 图像处理方法、装置及存储介质 | |
CN109697688B (zh) | 一种用于图像处理的方法和装置 | |
CN110889855B (zh) | 基于端到端卷积神经网络的证件照抠图方法及系统 | |
Shamir et al. | Visual media retargeting | |
JP4636146B2 (ja) | 画像処理方法、画像処理装置、プログラム及び画像処理システム | |
WO2020108610A1 (zh) | 图像处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备 | |
RU2628266C1 (ru) | Способ и система подготовки содержащих текст изображений к оптическому распознаванию символов | |
CN109675315A (zh) | 游戏角色模型的生成方法、装置、处理器及终端 | |
KR101430122B1 (ko) | 헤어스타일 시뮬레이션 시스템, 시뮬레이션 방법 및 시뮬레이션 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판단가능한 기록매체 | |
CN108463823A (zh) | 一种用户头发模型的重建方法、装置及终端 | |
CA2424963A1 (en) | Method and system for enhancing portrait images | |
CA2959665A1 (en) | Smoothing and gpu-enabled rendering of digital ink | |
KR102193638B1 (ko) | 헤어 스타일 시뮬레이션 서비스를 제공하는 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체 | |
CN108765520B (zh) | 文本信息的渲染方法和装置、存储介质、电子装置 | |
CN106200881A (zh) | 一种数据展示方法及装置与虚拟现实设备 | |
CN108985132B (zh) | 一种人脸图像处理方法、装置、计算设备及存储介质 | |
CN113628327A (zh) | 一种头部三维重建方法及设备 | |
CN110503599B (zh) | 图像处理方法和装置 | |
US10503997B2 (en) | Method and subsystem for identifying document subimages within digital images | |
CN112102198A (zh) | 图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 | |
CN109146767A (zh) | 基于深度图的图像虚化方法及装置 | |
CN110992247A (zh) | 一种人像照片头发拉直特效的实现方法及系统 | |
WO2018039936A1 (en) | Fast uv atlas generation and texture mapping | |
US20240013358A1 (en) | Method and device for processing portrait image, electronic equipment, and storage medium | |
EP3143586B1 (en) | Perimeter detection |
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 | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |