CN110335279A - 实时绿幕抠像方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及图片处理技术领域，公开了一种实时绿幕抠像方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取待抠像绿幕图片；对所述待抠像绿幕图片进行通道分离，获得色调通道图像、饱和度通道图像和明度通道图像；对所述饱和度通道图像进行转换，获得所述饱和度通道图像的转换数值；根据所述色调通道图像、所述转换数值和所述明度通道图像，对所述待抠像绿幕图片进行区域划分，以获得区域划分结果；根据所述区域划分结果对所述待抠像绿幕图片进行抠像处理，从而通过将绿幕图片进行通道分离并将饱和度通道图像进行转换后，根据阈值函数对绿幕图片进行区域划分并通进行抠像处理，解决了在绿幕下实时抠像耗时长、成本高、算法复杂度高的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及图片处理技术领域，尤其涉及一种实时绿幕抠像方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
抠像技术在信息时代普遍应用到各行各业，在商城图片展示、视频剪辑、电影制作、直播平台、虚拟现实、增强现实等众多科技产业中扮演重要的角色。
目前抠像技术都涉及到复杂的计算，计算量非常庞大，处理大型图片处理速度更加缓慢，大部分算法需要依靠价格昂贵的显卡支持，因此，在一些需要实时成像的应用场景下，目前抠像技术在实时成像应用场景下很难推广。
所以，本质上存在着在绿幕下实时抠像耗时长、成本高、算法复杂度高的技术问题。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
本发明的主要目的在于提出一种实时绿幕抠像方法、装置、设备及存储介质，旨在解决在绿幕下实时抠像耗时长、成本高、算法复杂度高的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种实时绿幕抠像方法，所述实时绿幕抠像方法包括以下步骤：
获取待抠像绿幕图片；
对所述待抠像绿幕图片进行通道分离，获得色调通道图像、饱和度通道图像和明度通道图像；
对所述饱和度通道图像进行转换，获得所述饱和度通道图像的转换数值；
根据所述色调通道图像、所述转换数值和所述明度通道图像，对所述待抠像绿幕图片进行区域划分，以获得区域划分结果；
根据所述区域划分结果对所述待抠像绿幕图片进行抠像处理。
优选地，获取所述明度通道图像的明度数值；
获取所述饱和度通道图像的饱和度数值；
根据所述明度数值和所述饱和度数值计算所述饱和度通道图像的转换数值。
优选地，所述根据所述明度数值和所述饱和度数值计算所述饱和度通道图像的转换数值的计算公式为：
其中，Ts为转换数值，V为明度数值，S为饱和度数值。
优选地，获取所述待抠像绿幕图片中绿幕背景的背景色调数值、背景饱和度数值和背景明度数值；
根据所述背景色调数值设定色调阈值，根据所述背景饱和度数值设定饱和度阈值，并根据所述背景明度数值设定明度阈值；
根据所述色调通道图像、所述转换数值、所述明度通道图像、所述色调阈值、所述饱和度阈值和所述明度阈值，对所述待抠像绿幕图片进行区域划分，以获得区域划分结果。
优选地，根据预设色调通道阈值函数和所述色调阈值对所述色调通道图像进行色调处理，获得第一阈值结果；
根据预设转换阈值函数和所述饱和度阈值对所述转换数值进行饱和度处理，获得第二阈值结果；
根据预设明度通道阈值函数和所述明度阈值对所述明度通道图像进行明度处理，获得第三阈值结果；
根据所述第一阈值结果、所述第二阈值结果和所述第三阈值结果，对所述待抠像绿幕图片进行区域划分，以获得区域划分结果。
优选地，根据预设交集函数对所述第一阈值结果、所述第二阈值结果和所述第三阈值结果进行求交集处理，获得交集结果；
根据所述交集结果对所述待抠像绿幕图片进行区域划分，以获得区域划分结果。
优选地，根据所述区域划分结果，获得所述待抠像绿幕图片的前景图像区域和背景图像区域；
将所述待抠像绿幕图片中的前景图像区域取出，以对所述待抠像绿幕图片进行抠像处理。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种实时绿幕抠像装置，所述实时绿幕抠像装置包括：
图片获取模块，用于获取待抠像绿幕图片；
通道分离模块，用于对所述待抠像绿幕图片进行通道分离，获得色调通道图像、饱和度通道图像和明度通道图像；
通道转换模块，用于对所述饱和度通道图像进行转换，获得所述饱和度通道图像的转换数值；
区域划分模块，用于根据所述色调通道图像、所述转换数值和所述明度通道图像，对所述待抠像绿幕图片进行区域划分，以获得区域划分结果；抠像处理模块，用于根据所述区域划分结果对所述待抠像绿幕图片进行抠像处理。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种实时绿幕抠像设备，所述实时绿幕抠像设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的实时绿幕抠像程序，所述实时绿幕抠像程序配置有实现如上所述的实时绿幕抠像方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有实时绿幕抠像程序，所述实时绿幕抠像程序被处理器执行时实现如上文所述的实时绿幕抠像方法的步骤。
本发明提出的实时绿幕抠像方法，通过获取待抠像绿幕图片；对所述待抠像绿幕图片进行通道分离，获得色调通道图像、饱和度通道图像和明度通道图像；对所述饱和度通道图像进行转换，获得所述饱和度通道图像的转换数值；根据所述色调通道图像、所述转换数值和所述明度通道图像，对所述待抠像绿幕图片进行区域划分，以获得区域划分结果；根据所述区域划分结果对所述待抠像绿幕图片进行抠像处理，从而通过将所述待抠像绿幕图片进行通道分离并将饱和度通道图像进行转换后，根据阈值函数对待抠像绿幕图片进行区域划分，并通过区域划分结果进行抠像处理，解决了在绿幕下实时抠像耗时长、成本高、算法复杂度高的技术问题。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的实时绿幕抠像设备结构示意图；
图2为本发明实时绿幕抠像方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明实时绿幕抠像方法第二实施例的流程示意图；
图4为本发明实时绿幕抠像方法第三实施例的流程示意图；
图5为本发明实时绿幕抠像装置第一实施例的功能模块示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
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。
参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的实时绿幕抠像设备结构示意图。
如图1所示，该实时绿幕抠像设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如按键，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的设备结构并不构成对实时绿幕抠像设备的限定，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。
如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及实时绿幕抠像程序。
在图1所示的实时绿幕抠像设备中，网络接口1004主要用于连接外网，与其他网络设备进行数据通信；用户接口1003主要用于连接用户设备，与所述用户设备进行数据通信；本发明设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的实时绿幕抠像程序，并执行以下操作：
获取待抠像绿幕图片；
对所述待抠像绿幕图片进行通道分离，获得色调通道图像、饱和度通道图像和明度通道图像；
对所述饱和度通道图像进行转换，获得所述饱和度通道图像的转换数值；
根据所述色调通道图像、所述转换数值和所述明度通道图像，对所述待抠像绿幕图片进行区域划分，以获得区域划分结果；
根据所述区域划分结果对所述待抠像绿幕图片进行抠像处理。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的实时绿幕抠像程序，还执行以下操作：
获取所述明度通道图像的明度数值；
获取所述饱和度通道图像的饱和度数值；
根据所述明度数值和所述饱和度数值计算所述饱和度通道图像的转换数值。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的实时绿幕抠像程序，还执行以下操作：
所述根据所述明度数值和所述饱和度数值计算所述饱和度通道图像的转换数值的计算公式为：
其中，Ts为转换数值，V为明度数值，S为饱和度数值。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的实时绿幕抠像程序，还执行以下操作：
获取所述待抠像绿幕图片中绿幕背景的背景色调数值、背景饱和度数值和背景明度数值；
根据所述背景色调数值设定色调阈值，根据所述背景饱和度数值设定饱和度阈值，并根据所述背景明度数值设定明度阈值；
根据所述色调通道图像、所述转换数值、所述明度通道图像、所述色调阈值、所述饱和度阈值和所述明度阈值，对所述待抠像绿幕图片进行区域划分，以获得区域划分结果。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的实时绿幕抠像程序，还执行以下操作：
根据预设色调通道阈值函数和所述色调阈值对所述色调通道图像进行色调处理，获得第一阈值结果；
根据预设转换阈值函数和所述饱和度阈值对所述转换数值进行饱和度处理，获得第二阈值结果；
根据预设明度通道阈值函数和所述明度阈值对所述明度通道图像进行明度处理，获得第三阈值结果；
根据所述第一阈值结果、所述第二阈值结果和所述第三阈值结果，对所述待抠像绿幕图片进行区域划分，以获得区域划分结果。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的实时绿幕抠像程序，还执行以下操作：
根据预设交集函数对所述第一阈值结果、所述第二阈值结果和所述第三阈值结果进行求交集处理，获得交集结果；
根据所述交集结果对所述待抠像绿幕图片进行区域划分，以获得区域划分结果。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的实时绿幕抠像程序，还执行以下操作：
根据所述区域划分结果，获得所述待抠像绿幕图片的前景图像区域和背景图像区域；
将所述待抠像绿幕图片中的前景图像区域取出，以对所述待抠像绿幕图片进行抠像处理。
本实施例中通过获取待抠像绿幕图片；对所述待抠像绿幕图片进行通道分离，获得色调通道图像、饱和度通道图像和明度通道图像；对所述饱和度通道图像进行转换，获得所述饱和度通道图像的转换数值；根据所述色调通道图像、所述转换数值和所述明度通道图像，对所述待抠像绿幕图片进行区域划分，以获得区域划分结果；根据所述区域划分结果对所述待抠像绿幕图片进行抠像处理，从而通过将所述待抠像绿幕图片进行通道分离并将饱和度通道图像进行转换后，根据阈值函数对待抠像绿幕图片进行区域划分，并通过区域划分结果进行抠像处理，解决了在绿幕下实时抠像耗时长、成本高、算法复杂度高的技术问题。
基于上述硬件结构，提出本发明实时绿幕抠像方法实施例。
参照图2，图2为本发明实时绿幕抠像方法第一实施例的流程示意图。
在第一实施例中，所述实时绿幕抠像方法包括以下步骤：
步骤S10，获取待抠像绿幕图片。
需要说明的是，本实施例的执行主体可为实时绿幕抠像设备，还可为其他可实现相同或相似功能的设备，本实施例对此不作限制，在本实施例中，以实时绿幕抠像设备为例进行说明。获取待抠像绿幕图片的方式可为用户将待抠像绿幕图片输入实时绿幕抠像设备，还可为其他方式，本实施例对此不作限制，在本实施例中，以用户将待抠像绿幕图片输入实时绿幕抠像设备为例进行说明。
应当理解的是，所述待抠像绿幕图片为背景为绿幕的图片，当然也可为蓝幕等背景为其他纯色的图片，本实施例对此不作限制，在本实施例中，以背景为绿幕的图片为例进行说明。
步骤S20，对所述待抠像绿幕图片进行通道分离，获得色调通道图像、饱和度通道图像和明度通道图像。
需要说明的是，在Emgucv中使用Image<Hsv,byte>(string fileName)将所述待抠像绿幕图片加载到HSV颜色空间，然后进行通道分离分别得到色调通道图像、饱和度通道图像和明度通道图像，所述Emgucv为开源计算机视觉库(Open Source Computer VisionLibrary，Opencv)的C#版本。
应当理解的是，所述HSV颜色空间为根据颜色的直观特性由A.R.Smith在1978年创建的一种颜色空间,也称六角锥体模型，所述HSV颜色空间与常规的RGB颜色空间的区别是，所述HSV颜色空间是面向用户的，而所述RGB颜色空间是面向硬件的。
可以理解的是，所述色调通道图像中的色调用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°，蓝色为240°，它们的补色是：黄色为60°，青色为180°，品红为300°；所述饱和度通道图像中的饱和度表示颜色接近光谱色的程度，一种颜色，可以看成是某种光谱色与白色混合的结果，其中光谱色所占的比例愈大，颜色接近光谱色的程度就愈高，颜色的饱和度也就愈高，饱和度高，颜色则深而艳，光谱色的白光成分为0，饱和度达到最高，通常取值范围为0％～100％，值越大，颜色越饱和；所述明度通道图像中的明度表示颜色明亮的程度，对于光源色，明度值与发光体的光亮度有关；对于物体色，此值和物体的透射比或反射比有关，通常取值范围为0％(黑)到100％(白)。
步骤S30，对所述饱和度通道图像进行转换，获得所述饱和度通道图像的转换数值。
需要说明的是，将所述饱和度通道图像进行转换的原因是，如果直接使用所述饱和度通道图像进行阈值函数处理时，性能会明显下降，因此，将所述饱和度通道图像转换为转换数值。
步骤S40，根据所述色调通道图像、所述转换数值和所述明度通道图像，对所述待抠像绿幕图片进行区域划分，以获得区域划分结果。
需要说明的是，将所述色调通道图像、所述转换数值和所述明度通道图像分别通过阈值函数得到各自的阈值结果，再将各阈值结果求交集即可得到所述待抠像绿幕图片的TriMap，所述TriMap为对给定图像的一种粗略划分，即将给定图像划分为前景、背景和待求未知区域，根据所述TriMap获得所述待抠像绿幕图片的区域划分结果。
步骤S50，根据所述区域划分结果对所述待抠像绿幕图片进行抠像处理。
可以理解的是，在获得所述区域划分结果之后，根据所述区域划分结果将需要抠像的区域取出，以对所述待抠像绿幕图像进行抠像处理。
本实施例中通过获取待抠像绿幕图片；对所述待抠像绿幕图片进行通道分离，获得色调通道图像、饱和度通道图像和明度通道图像；对所述饱和度通道图像进行转换，获得所述饱和度通道图像的转换数值；根据所述色调通道图像、所述转换数值和所述明度通道图像，对所述待抠像绿幕图片进行区域划分，以获得区域划分结果；根据所述区域划分结果对所述待抠像绿幕图片进行抠像处理，从而通过将所述待抠像绿幕图片进行通道分离并将饱和度通道图像进行转换后，根据阈值函数对待抠像绿幕图片进行区域划分，并通过区域划分结果进行抠像处理，解决了在绿幕下实时抠像耗时长、成本高、算法复杂度高的技术问题。
在一实施例中，如图3所示，基于第一实施例提出本发明实时绿幕抠像方法第二实施例，所述步骤S30，包括：
步骤S301，获取所述明度通道图像的明度数值。
可以理解的是，在Emgucv中用0～255表示明度数值，通过Emgucv获取所述明度通道图像的明度数值。
在具体实现中，例如，通过Emgucv获取的所述明度通道图像的明度数值为100。
步骤S302，获取所述饱和度通道图像的饱和度数值。
可以理解的是，所述饱和度数值为一个百分比，在Emgucv中也是用0～255表示百分比，通过Emgucv获取所述饱和度通道图像的饱和度数值。
在具体实现中，例如，通过Emgucv获取的所述饱和度通道图像的饱和度数值为150。
步骤S303，根据所述明度数值和所述饱和度数值计算所述饱和度通道图像的转换数值。
需要说明的是，根据所述明度数值和所述饱和度数值计算所述饱和度通道图像的转换数值的计算公式为：
其中，Ts为转换数值，V为明度数值，S为饱和度数值。
在具体实现中，例如，所述明度数值为100，所述饱和度数值为150，根据所述计算公式进行计算可得出所述转换数值为59。
本实施例中通过获取所述明度通道图像的明度数值；获取所述饱和度通道图像的饱和度数值；根据所述明度数值和所述饱和度数值计算所述饱和度通道图像的转换数值，从而通过对获取的明度数值和饱和度数值进行计算得到转换数值。
在一实施例中，如图4所示，基于第一实施例或第二实施例提出本发明实时绿幕抠像方法第三实施例，在本实施例中，基于第一实施例进行说明，所述步骤S40，包括：
步骤S401，获取所述待抠像绿幕图片中绿幕背景的背景色调数值、背景饱和度数值和背景明度数值。
需要说明的是，获取所述待抠像绿幕图片中绿幕背景的背景色调数值Kh、背景饱和度数值Ks和背景明度数值Kv。
应当理解的是，所述绿幕背景的背景饱和度数值和背景明度数值与所述饱和度数值和所述明度数值并不相同，所述背景饱和度数值和背景明度数值是在绿幕背景上选取的。
步骤S402，根据所述背景色调数值设定色调阈值，根据所述背景饱和度数值设定饱和度阈值，并根据所述背景明度数值设定明度阈值。
可以理解的是，根据所述Kh、Ks和Kv分别设置色调阈值、饱和度阈值和明度阈值，可以将所述阈值设置为色调阈值为Kh-10<Kh<Kh+10，饱和度阈值为50<Ks，明度阈值为50<Kv，也可以将阈值设置为其他值，本实施例对此不作限制，在本实施例中，以上述阈值为例进行说明。
步骤S403，根据所述色调通道图像、所述转换数值、所述明度通道图像、所述色调阈值、所述饱和度阈值和所述明度阈值，对所述待抠像绿幕图片进行区域划分，以获得区域划分结果。
需要说明的是，根据预设色调通道阈值函数和所述色调阈值对所述色调通道图像进行色调处理，获得第一阈值结果；根据预设转换阈值函数和所述饱和度阈值对所述转换数值进行饱和度处理，获得第二阈值结果；根据预设明度通道阈值函数和所述明度阈值对所述明度通道图像进行明度处理，获得第三阈值结果；根据预设交集函数对所述第一阈值结果、所述第二阈值结果和所述第三阈值结果进行求交集处理，获得交集结果；根据所述交集结果对所述待抠像绿幕图片进行区域划分，以获得区域划分结果。
应当理解的是，所述预设色调通道阈值函数为：H在(Kh-10，Kh+10)，输出结果为1，使用Emgucv函数CvInvoke.Threshold(HSV_Imag[0],Mask1,HMin,1,ThresholdType.Binary)；CvInvoke.Threshold(HSV_Imag[0],Mask2,HMax,1,ThresholdType.BinaryInv)；CvInvoke.BitwiseAnd(Mask1,Mask2,Mask1)；其中HSV_Imag[0]为图片H通道，Mask1，和Mask2位输出结果，HMin＝Kh-10，HMax＝Kh+10。
应当理解的是，所述预设转换阈值函数为：CvInvoke.Threshold(Ts,Mask3,SMin,1,ThresholdType.Binary)；其中SMin＝50，Mask3为输出结果。
应当理解的是，所述预设明度通道阈值函数为：CvInvoke.Threshold(HSV_Imag[2],Mask4,VMin,1,ThresholdType.Binary)；其中HSV_Imag[2]为图片V通道,VMin＝50，Mask4为输出结果。
应当理解的是，所述预设交集函数为：CvInvoke.BitwiseAnd(Mask1,Mask3,Mask3)；CvInvoke.BitwiseAnd(Mask3,Mask4,Mask4)；Mask4即为输出的TriMap。
应当理解的是，通过上述阈值函数可以得出所述待抠像绿幕图像的TriMap，根据所述TriMap获得所述待抠像绿幕图片的区域划分结果。
进一步地，所述步骤S50，包括：
步骤S501，根据所述区域划分结果，获得所述待抠像绿幕图片的前景图像区域和背景图像区域。
可以理解的是，根据所述区域划分结果可以得到所述待抠像绿幕图片的前景图像区域和背景图像区域，可以将所述前景图像区域和所述背景图像区域区分开。
步骤S502，将所述待抠像绿幕图片中的前景图像区域取出，以对所述待抠像绿幕图片进行抠像处理。
可以理解的是，在将所述前景图像区域和所述背景图像区域区分开之后，对所述待抠像绿幕图片中的所述前景图像区域进行选取，并将选取的所述前景图像区域取出，以对所述待抠像绿幕图片进行抠像处理。
在具体实现中，例如，得到的所述前景图像区域是一个三角形图像区域，所述背景图像区域为所述待抠像绿幕图片除了所述三角形图像区域之外的其他图像区域，因此，将所述三角形图像区域取出，以对所述待抠像绿幕图片进行抠像处理。
在本实施例中通过获取所述待抠像绿幕图片中绿幕背景的背景色调数值、背景饱和度数值和背景明度数值；根据所述背景色调数值设定色调阈值，根据所述背景饱和度数值设定饱和度阈值，并根据所述背景明度数值设定明度阈值；根据所述色调通道图像、所述转换数值、所述明度通道图像、所述色调阈值、所述饱和度阈值和所述明度阈值，对所述待抠像绿幕图片进行区域划分，以获得区域划分结果；根据所述区域划分结果，获得所述待抠像绿幕图片的前景图像区域和背景图像区域；将所述待抠像绿幕图片中的前景图像区域取出，以对所述待抠像绿幕图片进行抠像处理，从而通过阈值函数得出区域划分结果，根据所述区域划分结果对所述待抠像绿幕图片进行抠像处理。
此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有实时绿幕抠像程序，所述实时绿幕抠像程序被处理器执行时实现如下操作：
获取待抠像绿幕图片；
对所述待抠像绿幕图片进行通道分离，获得色调通道图像、饱和度通道图像和明度通道图像；
对所述饱和度通道图像进行转换，获得所述饱和度通道图像的转换数值；
根据所述色调通道图像、所述转换数值和所述明度通道图像，对所述待抠像绿幕图片进行区域划分，以获得区域划分结果；
根据所述区域划分结果对所述待抠像绿幕图片进行抠像处理。
进一步地，所述实时绿幕抠像程序被处理器执行时还实现如下操作：
获取所述明度通道图像的明度数值；
获取所述饱和度通道图像的饱和度数值；
根据所述明度数值和所述饱和度数值计算所述饱和度通道图像的转换数值。
进一步地，所述实时绿幕抠像程序被处理器执行时还实现如下操作：
所述根据所述明度数值和所述饱和度数值计算所述饱和度通道图像的转换数值的计算公式为：
其中，Ts为转换数值，V为明度数值，S为饱和度数值。
进一步地，所述实时绿幕抠像程序被处理器执行时还实现如下操作：
获取所述待抠像绿幕图片中绿幕背景的背景色调数值、背景饱和度数值和背景明度数值；
根据所述背景色调数值设定色调阈值，根据所述背景饱和度数值设定饱和度阈值，并根据所述背景明度数值设定明度阈值；
根据所述色调通道图像、所述转换数值、所述明度通道图像、所述色调阈值、所述饱和度阈值和所述明度阈值，对所述待抠像绿幕图片进行区域划分，以获得区域划分结果。
进一步地，所述实时绿幕抠像程序被处理器执行时还实现如下操作：
根据预设色调通道阈值函数和所述色调阈值对所述色调通道图像进行色调处理，获得第一阈值结果；
根据预设转换阈值函数和所述饱和度阈值对所述转换数值进行饱和度处理，获得第二阈值结果；
根据预设明度通道阈值函数和所述明度阈值对所述明度通道图像进行明度处理，获得第三阈值结果；
根据所述第一阈值结果、所述第二阈值结果和所述第三阈值结果，对所述待抠像绿幕图片进行区域划分，以获得区域划分结果。
进一步地，所述实时绿幕抠像程序被处理器执行时还实现如下操作：
根据预设交集函数对所述第一阈值结果、所述第二阈值结果和所述第三阈值结果进行求交集处理，获得交集结果；
根据所述交集结果对所述待抠像绿幕图片进行区域划分，以获得区域划分结果。
进一步地，所述实时绿幕抠像程序被处理器执行时还实现如下操作：
根据所述区域划分结果，获得所述待抠像绿幕图片的前景图像区域和背景图像区域；
将所述待抠像绿幕图片中的前景图像区域取出，以对所述待抠像绿幕图片进行抠像处理。
本实施例中通过获取待抠像绿幕图片；对所述待抠像绿幕图片进行通道分离，获得色调通道图像、饱和度通道图像和明度通道图像；对所述饱和度通道图像进行转换，获得所述饱和度通道图像的转换数值；根据所述色调通道图像、所述转换数值和所述明度通道图像，对所述待抠像绿幕图片进行区域划分，以获得区域划分结果；根据所述区域划分结果对所述待抠像绿幕图片进行抠像处理，从而通过将所述待抠像绿幕图片进行通道分离并将饱和度通道图像进行转换后，根据阈值函数对待抠像绿幕图片进行区域划分，并通过区域划分结果进行抠像处理，解决了在绿幕下实时抠像耗时长、成本高、算法复杂度高的技术问题。
此外，参照图5，本发明实施例还提出一种实时绿幕抠像装置，所述实时绿幕抠像装置包括：
图片获取模块10，用于获取待抠像绿幕图片。
应当理解的是，所述待抠像绿幕图片为背景为绿幕的图片，当然也可为蓝幕等背景为其他纯色的图片，本实施例对此不作限制，在本实施例中，以背景为绿幕的图片为例进行说明。
通道分离模块20，用于对所述待抠像绿幕图片进行通道分离，获得色调通道图像、饱和度通道图像和明度通道图像。
需要说明的是，在Emgucv中使用Image<Hsv,byte>(string fileName)将所述待抠像绿幕图片加载到HSV颜色空间，然后进行通道分离分别得到色调通道图像、饱和度通道图像和明度通道图像，所述Emgucv为开源计算机视觉库(Open Source Computer VisionLibrary，Opencv)的C#版本。
应当理解的是，所述HSV颜色空间为根据颜色的直观特性由A.R.Smith在1978年创建的一种颜色空间,也称六角锥体模型，所述HSV颜色空间与常规的RGB颜色空间的区别是，所述HSV颜色空间是面向用户的，而所述RGB颜色空间是面向硬件的。
可以理解的是，所述色调通道图像中的色调用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°，蓝色为240°，它们的补色是：黄色为60°，青色为180°，品红为300°；所述饱和度通道图像中的饱和度表示颜色接近光谱色的程度，一种颜色，可以看成是某种光谱色与白色混合的结果，其中光谱色所占的比例愈大，颜色接近光谱色的程度就愈高，颜色的饱和度也就愈高，饱和度高，颜色则深而艳，光谱色的白光成分为0，饱和度达到最高，通常取值范围为0％～100％，值越大，颜色越饱和；所述明度通道图像中的明度表示颜色明亮的程度，对于光源色，明度值与发光体的光亮度有关；对于物体色，此值和物体的透射比或反射比有关，通常取值范围为0％(黑)到100％(白)。
通道转换模块30，用于对所述饱和度通道图像进行转换，获得所述饱和度通道图像的转换数值。
需要说明的是，将所述饱和度通道图像进行转换的原因是，如果直接使用所述饱和度通道图像进行阈值函数处理时，性能会明显下降，因此，将所述饱和度通道图像转换为转换数值。
区域划分模块40，用于根据所述色调通道图像、所述转换数值和所述明度通道图像，对所述待抠像绿幕图片进行区域划分，以获得区域划分结果。
需要说明的是，将所述色调通道图像、所述转换数值和所述明度通道图像分别通过阈值函数得到各自的阈值结果，再将各阈值结果求交集即可得到所述待抠像绿幕图片的TriMap，所述TriMap为对给定图像的一种粗略划分，即将给定图像划分为前景、背景和待求未知区域，根据所述TriMap获得所述待抠像绿幕图片的区域划分结果。
抠像处理模块50，用于根据所述区域划分结果对所述待抠像绿幕图片进行抠像处理。
可以理解的是，在获得所述区域划分结果之后，根据所述区域划分结果将需要抠像的区域取出，以对所述待抠像绿幕图像进行抠像处理。
本实施例中通过获取待抠像绿幕图片；对所述待抠像绿幕图片进行通道分离，获得色调通道图像、饱和度通道图像和明度通道图像；对所述饱和度通道图像进行转换，获得所述饱和度通道图像的转换数值；根据所述色调通道图像、所述转换数值和所述明度通道图像，对所述待抠像绿幕图片进行区域划分，以获得区域划分结果；根据所述区域划分结果对所述待抠像绿幕图片进行抠像处理，从而通过将所述待抠像绿幕图片进行通道分离并将饱和度通道图像进行转换后，根据阈值函数对待抠像绿幕图片进行区域划分，并通过区域划分结果进行抠像处理，解决了在绿幕下实时抠像耗时长、成本高、算法复杂度高的技术问题。
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如上所述的一个计算机可读存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台智能终端设备(可以是手机，计算机，终端设备，空调器，或者网络终端设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种实时绿幕抠像方法，其特征在于，所述实时绿幕抠像方法包括以下步骤：
获取待抠像绿幕图片；
对所述待抠像绿幕图片进行通道分离，获得色调通道图像、饱和度通道图像和明度通道图像；
对所述饱和度通道图像进行转换，获得所述饱和度通道图像的转换数值；
根据所述色调通道图像、所述转换数值和所述明度通道图像，对所述待抠像绿幕图片进行区域划分，以获得区域划分结果；
根据所述区域划分结果对所述待抠像绿幕图片进行抠像处理。
2.如权利要求1所述的实时绿幕抠像方法，其特征在于，所述对所述饱和度通道图像进行转换，获得所述饱和度通道图像的转换数值，具体包括：
获取所述明度通道图像的明度数值；
获取所述饱和度通道图像的饱和度数值；
根据所述明度数值和所述饱和度数值计算所述饱和度通道图像的转换数值。
3.如权利要求2所述的实时绿幕抠像方法，其特征在于，所述根据所述明度数值和所述饱和度数值计算所述饱和度通道图像的转换数值的计算公式为：
其中，Ts为转换数值，V为明度数值，S为饱和度数值。
4.如权利要求1～3中任一项所述的实时绿幕抠像方法，其特征在于，所述根据所述色调通道图像、所述转换数值和所述明度通道图像，对所述待抠像绿幕图片进行区域划分，以获得区域划分结果，具体包括：
获取所述待抠像绿幕图片中绿幕背景的背景色调数值、背景饱和度数值和背景明度数值；
根据所述背景色调数值设定色调阈值，根据所述背景饱和度数值设定饱和度阈值，并根据所述背景明度数值设定明度阈值；
根据所述色调通道图像、所述转换数值、所述明度通道图像、所述色调阈值、所述饱和度阈值和所述明度阈值，对所述待抠像绿幕图片进行区域划分，以获得区域划分结果。
5.如权利要求4所述的实时绿幕抠像方法，其特征在于，所述根据所述色调通道图像、所述转换数值、所述明度通道图像、所述色调阈值、所述饱和度阈值和所述明度阈值，对所述待抠像绿幕图片进行区域划分，以获得区域划分结果，具体包括：
根据预设色调通道阈值函数和所述色调阈值对所述色调通道图像进行色调处理，获得第一阈值结果；
根据预设转换阈值函数和所述饱和度阈值对所述转换数值进行饱和度处理，获得第二阈值结果；
根据预设明度通道阈值函数和所述明度阈值对所述明度通道图像进行明度处理，获得第三阈值结果；
根据所述第一阈值结果、所述第二阈值结果和所述第三阈值结果，对所述待抠像绿幕图片进行区域划分，以获得区域划分结果。
6.如权利要求5所述的实时绿幕抠像方法，其特征在于，所述根据所述第一阈值结果、所述第二阈值结果和所述第三阈值结果，对所述待抠像绿幕图片进行区域划分，以获得区域划分结果，具体包括：
根据预设交集函数对所述第一阈值结果、所述第二阈值结果和所述第三阈值结果进行求交集处理，获得交集结果；
根据所述交集结果对所述待抠像绿幕图片进行区域划分，以获得区域划分结果。
7.如权利要求1～3中任一项所述的实时绿幕抠像方法，其特征在于，所述根据所述区域划分结果对所述待抠像绿幕图片进行抠像处理，具体包括：
根据所述区域划分结果，获得所述待抠像绿幕图片的前景图像区域和背景图像区域；
将所述待抠像绿幕图片中的前景图像区域取出，以对所述待抠像绿幕图片进行抠像处理。
8.一种实时绿幕抠像装置，其特征在于，所述实时绿幕抠像装置包括：
图片获取模块，用于获取待抠像绿幕图片；
通道分离模块，用于对所述待抠像绿幕图片进行通道分离，获得色调通道图像、饱和度通道图像和明度通道图像；
通道转换模块，用于对所述饱和度通道图像进行转换，获得所述饱和度通道图像的转换数值；
区域划分模块，用于根据所述色调通道图像、所述转换数值和所述明度通道图像，对所述待抠像绿幕图片进行区域划分，以获得区域划分结果；
抠像处理模块，用于根据所述区域划分结果对所述待抠像绿幕图片进行抠像处理。
9.一种实时绿幕抠像设备，其特征在于，所述实时绿幕抠像设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的实时绿幕抠像程序，所述实时绿幕抠像程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的实时绿幕抠像方法的步骤。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有实时绿幕抠像程序，所述实时绿幕抠像程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的实时绿幕抠像方法的步骤。
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