CN111260601A - 图像融合方法、装置、可读介质及电子设备 - Google Patents

图像融合方法、装置、可读介质及电子设备 Download PDF

Info

Publication number
CN111260601A
CN111260601A CN202010089690.8A CN202010089690A CN111260601A CN 111260601 A CN111260601 A CN 111260601A CN 202010089690 A CN202010089690 A CN 202010089690A CN 111260601 A CN111260601 A CN 111260601A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
channel
value
background image
characteristic information
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
Application number
CN202010089690.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111260601B (zh
Inventor
王兢业
李小奇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing ByteDance Network Technology Co Ltd
Original Assignee
Beijing ByteDance Network Technology Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing ByteDance Network Technology Co Ltd filed Critical Beijing ByteDance Network Technology Co Ltd
Priority to CN202010089690.8A priority Critical patent/CN111260601B/zh
Publication of CN111260601A publication Critical patent/CN111260601A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111260601B publication Critical patent/CN111260601B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • 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 by the use of more than one image, e.g. averaging, subtraction
    • G06T5/94—
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/194—Segmentation; Edge detection involving foreground-background segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/90—Determination of colour characteristics
    • 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
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10024—Color image
    • 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

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本公开涉及一种图像融合方法、装置、可读介质及电子设备。该方法包括：获取第一图像中的背景图像以及第二图像中的前景图像；确定所述背景图像的色彩特征信息；根据所述色彩特征信息，对所述前景图像进行调整；根据所述背景图像以及调整后的所述前景图像进行图像融合，以得到目标图像。通过上述技术方案，根据背景图像的色彩特征信息对前景图像进行调整，使得调整后的前景图像与背景图像色彩协调，亮度一致。之后，再根据背景图像以及调整后的前景图像进行图像融合，以得到目标图像，有效提高融合后的图像质量，使得目标图像展示出的融合效果更逼真，提升用户体验。

Description

图像融合方法、装置、可读介质及电子设备
技术领域
本公开涉及图像处理领域，具体地，涉及一种图像融合方法、装置、可读介质及电子设备。
背景技术
随着终端设备的日益普及，手机、平板电脑等终端设备成为了人们日常生活和工作不可缺少的一部分，用户可以通过终端拍摄照片和视频。随着图像处理技术的不断发展，终端上所能提供的图像处理操作越来越丰富，用户可以对拍摄或存储的照片进行各种各样的处理。示例地，用户在家拍摄了一张包括人脸的照片，并想要更换这张照片的背景，例如想要把大海作为这张照片的背景，以实现自己在海边的效果，则需要将包含大海的图像与用户的人脸图像进行融合，以达到该效果。相关技术中，在进行图像融合时，融合后得到的图像质量不佳，融合效果不够逼真。
发明内容
提供该发明内容部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该发明内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
第一方面，本公开提供一种图像融合方法，所述方法包括：
获取第一图像中的背景图像以及第二图像中的前景图像；
确定所述背景图像的色彩特征信息；
根据所述色彩特征信息，对所述前景图像进行调整；
根据所述背景图像以及调整后的所述前景图像进行图像融合，以得到目标图像。
第二方面，本公开提供一种图像融合装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取第一图像中的背景图像以及第二图像中的前景图像；
确定模块，用于确定所述背景图像的色彩特征信息；
调整模块，用于根据所述色彩特征信息，对所述前景图像进行调整；
融合模块，用于根据所述背景图像以及调整后的所述前景图像进行图像融合，以得到目标图像。
第三方面，本公开提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理装置执行时实现本公开第一方面提供的所述方法的步骤。
第四方面，本公开提供一种电子设备，包括：存储装置，其上存储有计算机程序；处理装置，用于执行所述存储装置中的所述计算机程序，以实现本公开第一方面提供的所述方法的步骤。
通过上述技术方案，根据背景图像的色彩特征信息对前景图像进行调整，使得调整后的前景图像与背景图像色彩协调，亮度一致。之后，再根据背景图像以及调整后的前景图像进行图像融合，以得到目标图像，有效提高融合后的图像质量，使得目标图像展示出的融合效果更逼真，提升用户体验。
本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。
在附图中：
图1是根据一示例性实施例示出的一种图像融合方法的示意图。
图2是根据一示例性实施例示出的一种确定背景图像的色彩特征信息的方法的流程图。
图3是根据一示例性实施例示出的一种确定背景图像的色彩特征信息的方法的流程图。
图4是根据一示例性实施例示出的一种图像融合装置的框图。
图5是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。
本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。
需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
图1是根据一示例性实施例示出的一种图像融合方法的示意图，该方法可以应用于终端，如智能手机、平板电脑、个人计算机(PC)、笔记本电脑等设备。如图1所示，该方法可以包括S101-S104。
在S101中，获取第一图像中的背景图像以及第二图像中的前景图像。
示例地，第一图像和第二图像均可以是终端中预先存储的图像，也可以是用户通过终端上的摄像头实时采集到的图像，或者是视频中的某一图像帧。
其中，背景图像可作为融合后的图像的背景部分。例如可基于用户的选取操作将整个第一图像作为该背景图像，或者将用户选取的第一图像中的部分区域作为该背景图像。
前景图像可作为融合后的图像的前景部分。该前景图像可以由第二图像中的部分区域构成，示例地，该前景图像可以是从第二图像中分割出来的人脸图像、建筑物图像、动物图像、植物图像等等。从第二图像中获取前景图像可以是基于用户的选取操作，例如用户选取第二图像中的某一区域作为前景图像，也可以是终端自动识别并获取到的，例如终端可从第二图像中自动识别出人脸、建筑物、动物等，并获取到该前景图像。
在S102中，确定背景图像的色彩特征信息。
在S103中，根据色彩特征信息，对前景图像进行调整。
第一图像与第二图像是两张不同的图像，因此，从第一图像中获取到的前景图像和从第二图像中获取到的背景图像，二者的色调和亮度等色彩信息可能差别较大。根据相关技术中的方案，如果直接将背景图像与前景图像进行融合，由于二者的色彩不协调，因此融合得到的图像质量较低，图像融合效果不好。示例地，以前景图像为人脸图像为例，例如相比于背景图像，前景图像相对较暗，亮度较低，如果根据相关技术中直接将背景图像与前景图像进行融合的方式，融合后的图像中人物面部较暗，融合效果不够逼真，用户体验不佳。
为了解决这一问题，本公开中，首先确定背景图像的色彩特征信息，该色彩特征信息可以指示背景图像的色调特征、亮度特征和饱和度特征等。色调特征可以指示背景图像的主要色调，如偏红、偏绿、偏蓝等。亮度特征可以指示背景图像的明暗程度。饱和度特征可以指示背景图像的色彩纯度。
之后，根据背景图像的色彩特征信息，对前景图像进行调整。示例地，可以对前景图像中的每一像素点进行调整以实现对前景图像的调整，或者对前景图像增加滤镜等方式进行调整，目的是使得前景图像与背景图像的色彩相协调，避免相关技术中直接进行融合导致的融合效果不够逼真的问题。
在S104中，根据背景图像以及调整后的前景图像进行图像融合，以得到目标图像。
由于调整后的前景图像与背景图像色彩协调，亮度一致，因此，根据背景图像以及调整后的前景图像进行图像融合得到的目标图像，相比于相关技术中直接进行融合得到的图像，图像质量有明显提升，融合结果更逼真。
通过上述技术方案，根据背景图像的色彩特征信息对前景图像进行调整，使得调整后的前景图像与背景图像色彩协调，亮度一致。之后，再根据背景图像以及调整后的前景图像进行图像融合，以得到目标图像，有效提高融合后的图像质量，使得目标图像展示出的融合效果更逼真，提升用户体验。
图2是根据一示例性实施例示出的一种确定背景图像的色彩特征信息的方法的流程图。如图2所示，该确定方法可以包括S201和S202。
在S201中，根据背景图像中像素点的RGB值，确定背景图像中的特征像素点。
该特征像素点指的是能够表征背景图像的色彩特征的像素点，例如可以是背景图像中色彩较为显著的像素点，如亮度较高、色彩饱和度较高的像素点。
示例地，可以通过如下方式确定背景图像中的特征像素点：遍历背景图像中的像素点，若该像素点的R通道值、G通道值和B通道值的和大于预设阈值，则可确定该像素点属于特征像素点。示例地，可遍历背景图像中的每一像素点，也可遍历背景图像中的部分像素点，以确定背景图像中的特征像素点。
其中，该预设阈值可以是一固定值，可预先被标定出。该预设阈值也可以根据背景图像中像素点的三通道值的和确定。示例地，可将背景图像中的像素点按照各自对应的三通道值的和降序排列，将排名在第N位的像素点对应的三通道值的和确定为该预设阈值。
像素点的RGB三通道值的和大于预设阈值，可表征该像素点亮度较高或饱和度较高，即色彩较为显著，因此，可确定该像素点属于特征像素点。
在一可选实施方式中，为了减少计算量，提高遍历速度，也可对下采样之后的背景图像中的像素点进行遍历，下采样即缩小图像并生成图像的缩略图，通过对下采样之后的背景图像进行遍历，可以提高图像处理效率。
在S202中，根据特征像素点的RGB值，确定背景图像的色彩特征信息。
示例地，该色彩特征信息可以包括R通道特征信息、G通道特征信息和B通道特征信息，可通过图3所示的方法确定该色彩特征信息。如图3所示，S202可以包括S2021-S2025。
在S2021中，根据特征像素点的RGB值，确定特征像素点的R通道平均值、G通道平均值和B通道平均值。
示例地，可通过如下公式确定特征像素点的R通道平均值、G通道平均值和B通道平均值：
Figure BDA0002383058410000071
Figure BDA0002383058410000072
Figure BDA0002383058410000073
其中，Fr表示R通道平均值，Fg表示G通道平均值，Fb表示B通道平均值，T表示特征像素点的个数，Rp表示第p个特征像素点的R通道值，Gp表示第p个特征像素点的G通道值，Bp表示第p个特征像素点的B通道值。
在S2022中，从背景图像中像素点的R通道值、G通道值和B通道值中确定最大值。
示例地，可以从背景图像中所有像素点的RGB三通道值中确定最大值，也可从背景图像中部分像素点的RGB三通道值中确定最大值。
需要说明的是，对于S2021和S2022的执行顺序，可以是先执行S2021再执行S2022，也可以是先执行S2022再执行S2021，也可以是二者同时执行，图3仅示出了S2021在S2022之前执行的示意，但并不构成对本公开实施方式的限制。
在S2023中，根据R通道平均值与最大值之比，确定R通道特征信息。
在S2024中，根据G通道平均值与最大值之比，确定G通道特征信息。
在S2025中，根据B通道平均值与最大值之比，确定B通道特征信息。
示例地，在本公开中，可将R通道值平均值与最大值的比值确定为R通道特征信息，将G通道值平均值与最大值的比值确定为G通道特征信息，将B通道值平均值与最大值的比值确定为B通道特征信息。
需要说明的是，对于S2023-S2025的执行顺序，图3仅为示例性说明，本公开并不做具体限定。例如，S2025也可在S2023之前执行，或者三者同时执行。
本公开中，在根据背景图像的色彩特征信息，对前景图像进行调整时，可通过如下方式进行调整，即S103可以包括：
针对前景图像中的像素点，根据R通道特征信息对该像素点的R通道值进行调整，根据G通道特征信息对该像素点的G通道值进行调整，以及根据B通道特征信息对该像素点的B通道值进行调整。
示例地，可以针对前景图像中的部分像素点或每一像素点，对该像素点的RGB三通道值进行调整，这样，可以实现对前景图像的调整。
示例地，对于前景图像中的像素点，根据R通道特征信息对该像素点的R通道值进行调整的实施方式可以为：将R通道特征信息与该像素点的R通道值的乘积作为该像素点的新的R通道值；根据G通道特征信息对该像素点的G通道值进行调整的实施方式可以为：将G通道特征信息与该像素点的G通道值的乘积作为该像素点的新的G通道值；根据B通道特征信息对该像素点的B通道值进行调整的实施方式可以为：将B通道特征信息与该像素点的B通道值的乘积作为该像素点的新的B通道值。
本公开中，在根据背景图像以及调整后的前景图像进行图像融合时，可以首先获取调整后的前景图像中各像素点对应的透明度值。其中，调整后的前景图像中属于目标区域的像素点的透明度值为第一预设值(例如为1)，不属于目标区域的像素点的透明度值为第二预设值(例如为0)，位于目标区域的边缘的像素点的透明度值为第三预设值(取值范围(0，1))。具体地，目标区域指的是从第二图像中分割出来的区域，例如为调整后的前景图像中的人脸区域。
之后，根据背景图像中像素点的RGB值、调整后的前景图像中像素点的RGB值以及该像素点对应的透明度值，确定目标图像中像素点的初始RGB值，并对该初始RGB值进行修正以确定目标图像中像素点的目标RGB值。
示例地，可通过如下公式确定目标图像中像素点的初始RGB值：
R2,q＝(1-At)·Rs+At·R1,t
G2,q＝(1-At)·Gs+At·G1,t
B2,q＝(1-At)·Bs+At·B1,t
其中，R2,q表示目标图像中第q个像素点的初始R通道值，G2,q表示目标图像中第q个像素点的初始G通道值，B2,q表示目标图像中第q个像素点的初始B通道值，Rs表示背景图像中第s个像素点的R通道值，Gs表示背景图像中第s个像素点的G通道值，Bs表示背景图像中第s个像素点的B通道值，R1,t表示调整后的前景图像中第t个像素点的R通道值，G1,t表示调整后的前景图像中第t个像素点的G通道值，B1,t表示调整后的前景图像中第t个像素点的B通道值，At表示调整后的前景图像中第t个像素点的透明度值，其中，若该第t个像素点属于调整后的前景图像中的目标区域，则At为第一预设值；若该第t个像素点不属于目标区域，则At为第二预设值；若该第t个像素点位于目标区域的边缘，则At为第三预设值。
值得说明的是，对于同一终端，每一图像的分辨率均是相同的，即背景图像和前景图像的分辨率相同，像素点个数相同。其中，每一像素点均有对应的位置信息，例如位于图像中第一行第一列的像素点位置信息可表示为(1，1)。在根据上述公式确定目标图像中像素点的初始RGB值时，第s个像素点在背景图像中的位置信息，与第t个像素点在调整后的前景图像中的位置信息应该是相同的，这样，可以实现将前景图像合成到背景图像中相应位置的融合效果。
示例地，可通过如下公式对目标图像的初始RGB值进行修正：
R3,q＝min(255,max(R2,q,0))
G3,q＝min(255,max(G2,q,0))
B3,q＝min(255,max(B2,q,0))
其中，R3,q表示目标图像中第q个像素点的目标R通道值，G3,q表示目标图像中第q个像素点的目标G通道值，B3,q表示目标图像中第q个像素点的目标B通道值。对初始RGB值进行修正的目的是将像素点的RGB三通道值限制在[0，255]之间，以防止色彩溢出。
基于同一发明构思，本公开还提供一种图像融合装置。图4是根据一示例性实施例示出的一种图像融合装置的框图。如图4所示，该装置400可以包括：
获取模块401，用于获取第一图像中的背景图像以及第二图像中的前景图像；
确定模块402，用于确定所述背景图像的色彩特征信息；
调整模块403，用于根据所述色彩特征信息，对所述前景图像进行调整；
融合模块404，用于根据所述背景图像以及调整后的所述前景图像进行图像融合，以得到目标图像。
通过上述技术方案，根据背景图像的色彩特征信息对前景图像进行调整，使得调整后的前景图像与背景图像色彩协调，亮度一致。之后，再根据背景图像以及调整后的前景图像进行图像融合，以得到目标图像，有效提高融合后的图像质量，使得目标图像展示出的融合效果更逼真，提升用户体验。
可选地，所述确定模块402可以包括：
第一确定子模块，用于根据所述背景图像中像素点的RGB值，确定所述背景图像中的特征像素点；
第二确定子模块，用于根据所述特征像素点的RGB值，确定所述背景图像的所述色彩特征信息。
可选地，所述第一确定子模块用于遍历所述背景图像中的像素点，若该像素点的R通道值、G通道值和B通道值的和大于预设阈值，则确定该像素点属于所述特征像素点。
可选地，所述色彩特征信息包括R通道特征信息、G通道特征信息和B通道特征信息；所述第二确定子模块用于根据所述特征像素点的RGB值，确定特征像素点的R通道平均值、G通道平均值和B通道平均值；从所述背景图像中像素点的R通道值、G通道值和B通道值中确定最大值；根据所述R通道平均值与所述最大值之比，确定所述R通道特征信息；根据所述G通道平均值与所述最大值之比，确定所述G通道特征信息；根据所述B通道平均值与所述最大值之比，确定所述B通道特征信息。
可选地，所述色彩特征信息包括R通道特征信息、G通道特征信息和B通道特征信息；所述调整模块403用于针对所述前景图像中的像素点，根据所述R通道特征信息对该像素点的R通道值进行调整，根据所述G通道特征信息对该像素点的G通道值进行调整，以及根据所述B通道特征信息对该像素点的B通道值进行调整。
下面参考图5，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备500的结构示意图。本公开实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图5示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示，电子设备500可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储装置508加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还存储有电子设备500操作所需的各种程序和数据。处理装置501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。
通常，以下装置可以连接至I/O接口505：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置506；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置507；包括例如磁带、硬盘等的存储装置508；以及通信装置509。通信装置509可以允许电子设备500与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图5示出了具有各种装置的电子设备500，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。
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，其包括承载在非暂态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装置509从网络上被下载和安装，或者从存储装置508被安装，或者从ROM 502被安装。在该计算机程序被处理装置501执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。
需要说明的是，本公开上述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。在本公开中，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。而在本公开中，计算机可读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，该计算机可读信号介质可以发送、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：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
在一些实施方式中，客户端可以利用诸如HTTP(HyperText Transfer Protocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。
上述计算机可读介质可以是上述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：获取第一图像中的背景图像以及第二图像中的前景图像；确定所述背景图像的色彩特征信息；根据所述色彩特征信息，对所述前景图像进行调整；根据所述背景图像以及调整后的所述前景图像进行图像融合，以得到目标图像。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言——诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、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。
描述于本公开实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，确定模块还可以被描述为“色彩特征信息确定模块”。
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
根据本公开的一个或多个实施例，示例1提供了一种图像融合方法，所述方法包括：获取第一图像中的背景图像以及第二图像中的前景图像；确定所述背景图像的色彩特征信息；根据所述色彩特征信息，对所述前景图像进行调整；根据所述背景图像以及调整后的所述前景图像进行图像融合，以得到目标图像。
根据本公开的一个或多个实施例，示例2提供了示例1的方法，所述确定所述背景图像的色彩特征信息，包括：根据所述背景图像中像素点的RGB值，确定所述背景图像中的特征像素点；根据所述特征像素点的RGB值，确定所述背景图像的所述色彩特征信息。
根据本公开的一个或多个实施例，示例3提供了示例2的方法，所述根据所述背景图像中像素点的RGB值，确定所述背景图像中的特征像素点，包括：遍历所述背景图像中的像素点，若该像素点的R通道值、G通道值和B通道值的和大于预设阈值，则确定该像素点属于所述特征像素点。
根据本公开的一个或多个实施例，示例4提供了示例2的方法，所述色彩特征信息包括R通道特征信息、G通道特征信息和B通道特征信息；所述根据所述特征像素点的RGB值，确定所述背景图像的所述色彩特征信息，包括：根据所述特征像素点的RGB值，确定特征像素点的R通道平均值、G通道平均值和B通道平均值；从所述背景图像中像素点的R通道值、G通道值和B通道值中确定最大值；根据所述R通道平均值与所述最大值之比，确定所述R通道特征信息；根据所述G通道平均值与所述最大值之比，确定所述G通道特征信息；根据所述B通道平均值与所述最大值之比，确定所述B通道特征信息。
根据本公开的一个或多个实施例，示例5提供了示例1的方法，所述色彩特征信息包括R通道特征信息、G通道特征信息和B通道特征信息；所述根据所述色彩特征信息，对所述前景图像进行调整，包括：针对所述前景图像中的像素点，根据所述R通道特征信息对该像素点的R通道值进行调整，根据所述G通道特征信息对该像素点的G通道值进行调整，以及根据所述B通道特征信息对该像素点的B通道值进行调整。
根据本公开的一个或多个实施例，示例6提供了示例5的方法，所述根据所述R通道特征信息对该像素点的R通道值进行调整，包括：将所述R通道特征信息与该像素点的R通道值的乘积作为该像素点的新的R通道值；所述根据所述G通道特征信息对该像素点的G通道值进行调整，包括：将所述G通道特征信息与该像素点的G通道值的乘积作为该像素点的新的G通道值；所述根据所述B通道特征信息对该像素点的B通道值进行调整，包括：将所述B通道特征信息与该像素点的B通道值的乘积作为该像素点的新的B通道值。
根据本公开的一个或多个实施例，示例7提供了示例1至示例6中的方法，所述前景图像为人脸图像。
根据本公开的一个或多个实施例，示例8提供了一种图像融合装置，所述装置包括：获取模块，用于获取第一图像中的背景图像以及第二图像中的前景图像；确定模块，用于确定所述背景图像的色彩特征信息；调整模块，用于根据所述色彩特征信息，对所述前景图像进行调整；融合模块，用于根据所述背景图像以及调整后的所述前景图像进行图像融合，以得到目标图像。
根据本公开的一个或多个实施例，示例9提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理装置执行时实现示例1至示例7中所述方法的步骤。
根据本公开的一个或多个实施例，示例10提供了一种电子设备，包括：存储装置，其上存储有计算机程序；处理装置，用于执行所述存储装置中的所述计算机程序，以实现示例1至示例7中所述方法的步骤。
以上描述仅为本公开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，本公开中所涉及的公开范围，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公开构思的情况下，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。例如上述特征与本公开中公开的(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。
此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。
尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

Claims (10)

1.一种图像融合方法，其特征在于，所述方法包括：
获取第一图像中的背景图像以及第二图像中的前景图像；
确定所述背景图像的色彩特征信息；
根据所述色彩特征信息，对所述前景图像进行调整；
根据所述背景图像以及调整后的所述前景图像进行图像融合，以得到目标图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述背景图像的色彩特征信息，包括：
根据所述背景图像中像素点的RGB值，确定所述背景图像中的特征像素点；
根据所述特征像素点的RGB值，确定所述背景图像的所述色彩特征信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述背景图像中像素点的RGB值，确定所述背景图像中的特征像素点，包括：
遍历所述背景图像中的像素点，若该像素点的R通道值、G通道值和B通道值的和大于预设阈值，则确定该像素点属于所述特征像素点。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述色彩特征信息包括R通道特征信息、G通道特征信息和B通道特征信息；
所述根据所述特征像素点的RGB值，确定所述背景图像的所述色彩特征信息，包括：
根据所述特征像素点的RGB值，确定特征像素点的R通道平均值、G通道平均值和B通道平均值；
从所述背景图像中像素点的R通道值、G通道值和B通道值中确定最大值；
根据所述R通道平均值与所述最大值之比，确定所述R通道特征信息；
根据所述G通道平均值与所述最大值之比，确定所述G通道特征信息；
根据所述B通道平均值与所述最大值之比，确定所述B通道特征信息。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述色彩特征信息包括R通道特征信息、G通道特征信息和B通道特征信息；
所述根据所述色彩特征信息，对所述前景图像进行调整，包括：
针对所述前景图像中的像素点，根据所述R通道特征信息对该像素点的R通道值进行调整，根据所述G通道特征信息对该像素点的G通道值进行调整，以及根据所述B通道特征信息对该像素点的B通道值进行调整。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述R通道特征信息对该像素点的R通道值进行调整，包括：
将所述R通道特征信息与该像素点的R通道值的乘积作为该像素点的新的R通道值；
所述根据所述G通道特征信息对该像素点的G通道值进行调整，包括：
将所述G通道特征信息与该像素点的G通道值的乘积作为该像素点的新的G通道值；
所述根据所述B通道特征信息对该像素点的B通道值进行调整，包括：
将所述B通道特征信息与该像素点的B通道值的乘积作为该像素点的新的B通道值。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，所述前景图像为人脸图像。
8.一种图像融合装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取第一图像中的背景图像以及第二图像中的前景图像；
确定模块，用于确定所述背景图像的色彩特征信息；
调整模块，用于根据所述色彩特征信息，对所述前景图像进行调整；
融合模块，用于根据所述背景图像以及调整后的所述前景图像进行图像融合，以得到目标图像。
9.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理装置执行时实现权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储装置，其上存储有计算机程序；
处理装置，用于执行所述存储装置中的所述计算机程序，以实现权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。
CN202010089690.8A 2020-02-12 2020-02-12 图像融合方法、装置、可读介质及电子设备 Active CN111260601B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010089690.8A CN111260601B (zh) 2020-02-12 2020-02-12 图像融合方法、装置、可读介质及电子设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010089690.8A CN111260601B (zh) 2020-02-12 2020-02-12 图像融合方法、装置、可读介质及电子设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111260601A true CN111260601A (zh) 2020-06-09
CN111260601B CN111260601B (zh) 2021-04-23

Family

ID=70945593

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010089690.8A Active CN111260601B (zh) 2020-02-12 2020-02-12 图像融合方法、装置、可读介质及电子设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111260601B (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112954286A (zh) * 2021-02-25 2021-06-11 当趣网络科技(杭州)有限公司 基于投影仪的拍照处理方法、系统、电子设备及介质
CN113012188A (zh) * 2021-03-23 2021-06-22 影石创新科技股份有限公司 图像融合方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113344803A (zh) * 2021-05-08 2021-09-03 浙江大华技术股份有限公司 图像调节方法、装置、电子装置和存储介质
CN114724136A (zh) * 2022-04-27 2022-07-08 上海弘玑信息技术有限公司 标注数据生成的方法及电子设备
WO2023071603A1 (zh) * 2021-10-25 2023-05-04 北京字节跳动网络技术有限公司 视频融合方法、装置、电子设备及存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101631189A (zh) * 2008-07-15 2010-01-20 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 图像合成系统及方法
CN101853498A (zh) * 2009-03-31 2010-10-06 华为技术有限公司 图像合成方法及图像处理装置
CN104050700A (zh) * 2014-06-13 2014-09-17 北京奥普科星技术有限公司 图像合成方法及装置
US20150086127A1 (en) * 2013-09-20 2015-03-26 Samsung Electronics Co., Ltd Method and image capturing device for generating artificially defocused blurred image
CN108805849A (zh) * 2018-05-22 2018-11-13 北京京东金融科技控股有限公司 图像融合方法、装置、介质及电子设备
CN108881730A (zh) * 2018-08-06 2018-11-23 成都西纬科技有限公司 图像融合方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101631189A (zh) * 2008-07-15 2010-01-20 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 图像合成系统及方法
CN101853498A (zh) * 2009-03-31 2010-10-06 华为技术有限公司 图像合成方法及图像处理装置
US20150086127A1 (en) * 2013-09-20 2015-03-26 Samsung Electronics Co., Ltd Method and image capturing device for generating artificially defocused blurred image
CN104050700A (zh) * 2014-06-13 2014-09-17 北京奥普科星技术有限公司 图像合成方法及装置
CN108805849A (zh) * 2018-05-22 2018-11-13 北京京东金融科技控股有限公司 图像融合方法、装置、介质及电子设备
CN108881730A (zh) * 2018-08-06 2018-11-23 成都西纬科技有限公司 图像融合方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112954286A (zh) * 2021-02-25 2021-06-11 当趣网络科技(杭州)有限公司 基于投影仪的拍照处理方法、系统、电子设备及介质
CN113012188A (zh) * 2021-03-23 2021-06-22 影石创新科技股份有限公司 图像融合方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113344803A (zh) * 2021-05-08 2021-09-03 浙江大华技术股份有限公司 图像调节方法、装置、电子装置和存储介质
CN113344803B (zh) * 2021-05-08 2024-03-19 浙江大华技术股份有限公司 图像调节方法、装置、电子装置和存储介质
WO2023071603A1 (zh) * 2021-10-25 2023-05-04 北京字节跳动网络技术有限公司 视频融合方法、装置、电子设备及存储介质
CN114724136A (zh) * 2022-04-27 2022-07-08 上海弘玑信息技术有限公司 标注数据生成的方法及电子设备

Also Published As

Publication number Publication date
CN111260601B (zh) 2021-04-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111260601B (zh) 图像融合方法、装置、可读介质及电子设备
CN110865862B (zh) 一种页面背景设置方法、装置及电子设备
CN110211030B (zh) 图像生成方法和装置
CN111314614A (zh) 图像的处理方法、装置、可读介质和电子设备
US11893770B2 (en) Method for converting a picture into a video, device, and storage medium
CN113473035A (zh) 环境亮度确定方法、装置和电子设备
CN111338743B (zh) 一种界面处理方法、装置及存储介质
CN110852946A (zh) 图片展示方法、装置和电子设备
CN110097520B (zh) 图像处理方法和装置
CN110399802B (zh) 处理面部图像眼睛亮度的方法、装置、介质和电子设备
US20230360286A1 (en) Image processing method and apparatus, electronic device and storage medium
CN110636331B (zh) 用于处理视频的方法和装置
CN112348910A (zh) 获取图像的方法、装置、设备和计算机可读介质
CN111369431A (zh) 图像的处理方法、装置、可读介质和电子设备
CN111447360A (zh) 应用程序控制方法及装置、存储介质、电子设备
CN112804469A (zh) 视频通话处理方法、装置、设备及存储介质
CN112312200A (zh) 视频封面生成方法、装置和电子设备
CN110825480A (zh) 图片的展示方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
WO2023035973A1 (zh) 视频处理方法、装置、设备及介质
US20240095882A1 (en) Image processing method and apparatus, electronic device and medium
WO2023036111A1 (zh) 视频处理方法、装置、设备及介质
WO2022160905A1 (zh) 图像亮度的调整方法、装置、电子设备及介质
CN117425086A (zh) 一种多媒体数据的处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN116957945A (zh) 图像处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品
CN116362982A (zh) 一种图像处理方法、装置、电子设备和存储介质

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