JP2020528622A - 画像処理方法、装置および機器 - Google Patents
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Abstract
Description
深度情報と焦点領域とに従って前景領域の第1の深度情報と背景領域の第2の深度情報とを取得し、第1の深度情報と第2の深度情報とに従ってぼかし強度を生成し、ぼかし強度に従ってターゲット一次画像の背景領域のためのぼかしプロセスを行う。したがって、異なる深度情報に従って異なる度合いでぼかしプロセスが行われ得るので、ぼかし画像がより自然でより階層的になる。
撮影パラメータを取得し、カメラの撮影式に従って前景領域の第1の深度情報と背景領域の第2の深度情報とを決定する。
第1の深度情報=(絞り値*許容される錯乱円直径*集束距離の2乗)/(焦点距離の2乗+絞り値*許容される錯乱円直径*集束距離)
によって計算でき、
前景領域は第1の深度情報に従ってそこから分離され、第2の深度情報は、別の式:
第2の深度情報=(絞り値*許容される錯乱円直径*集束距離の2乗)/(焦点距離の2乗−絞り値*許容される錯乱円直径*集束距離)
によって計算され得る。
デュアルカメラによって取り込まれた現在撮影している画像のデータに従って、焦点領域を除く画像領域の深度マップを決定し、焦点領域の前方の前景領域の第1の深度情報と焦点領域の背後の背景領域の第2の深度情報とを決定する。
ぼかし強度と、ターゲット一次画像の背景領域内の各画素の深度情報とに従って各画素のぼかし係数を取得する。ぼかし係数はぼかし強度と関連付けられる。ぼかし係数はより大きく、ぼかし強度はより強い。例えば、各画素のぼかし係数を取得するために、ぼかし強度をターゲット一次画像の背景領域内の各画素の深度情報で乗算した積が計算され、次いで、各画素のぼかし係数に従ってターゲット一次画像の背景領域のためのぼかしプロセスが行われ得る。
第2の深度情報は、焦点領域の深度情報からより遠く離れており、これは、対応する背景領域が焦点領域からより遠く離れており、焦点領域との関連性がより小さく、よって対応するぼかし強度がより大きいことを意味する。この例示的実施形態では、ぼかし強度と、第2の深度情報と焦点領域の深度情報との差との間の対応関係が事前格納され得る。対応関係においては、第2の深度情報と焦点領域の深度情報との差はより大きく、対応するぼかし強度はより大きい。よって、ターゲット一次画像の背景領域の第2の深度情報と焦点領域の深度情報との差が取得され、その差に従って対応するぼかし強度を取得するために対応関係が探索され、ぼかし強度に従って対応する深度情報を用いて背景領域がぼかされ得る。
図4に示されるように、撮影命令を取得した後、一次カメラと二次カメラとは、4つの一次画像と4つの二次画像とを取り込むために、同時に撮影するよう制御される。4つの一次画像は、撮影順序に従ってそれぞれ11、12、13、14と付番され、同様に、4つの二次画像も、それぞれ21、22、23、24と付番される。
この場面の下では、現在の周囲輝度に従ってマルチフレーム合成ノイズ低減プロセスを用いるかどうかが判断され得る。マルチフレーム合成ノイズ低減プロセスは、高照度条件ではなく低照度条件の下で行われ得る。詳細には、図5に示されるように、撮影環境の輝度を検出でき、その輝度が事前設定閾値より低い場合、それは現在の環境が暗いことを意味し、システムは、複数の一次画像と複数の二次画像とを同時に取り込むよう一次カメラと二次カメラとを制御し、よって、一次画像のうちの1つが基準一次画像として選択され、基準一次画像と同時に取り込まれた基準二次画像がその中から選択される(例えば、一次画像の第2のフレームが基準一次画像として選択される場合、二次画像の第2のフレームも基準一次画像として選択されることになる)。
複数の一次画像を取り込むよう一次カメラを制御すると同時に、複数の二次画像を取り込むよう二次カメラを制御することと、
複数の一次画像から基準一次画像を取得し、二次画像から同じグループ内の基準一次画像と同時に取り込まれた基準二次画像を取得することと、
マルチスレッドベースの並列処理機構を開始し、ターゲット一次画像を生成するように一次画像のためのマルチフレーム合成ノイズ低減プロセスを行うために第1のスレッドを呼び出すと同時に、基準一次画像と基準二次画像とに従って深度情報を取得するために第2のスレッドを呼び出すことと、
深度情報に従ってターゲット一次画像の背景領域のためのぼかしプロセスを行うことと
を含む画像処理方法の各ブロックについて説明する。
Claims (15)
- 画像処理方法であって、
複数の一次画像を取り込むよう一次カメラを制御すると同時に、複数の二次画像を取り込むよう二次カメラを制御すること(101)と、
前記複数の一次画像から基準一次画像を取得し、前記複数の二次画像から同じグループ内の前記基準一次画像と同時に取り込まれた基準二次画像を取得すること(102)と、
マルチスレッドベースの並列処理機構を開始し、ターゲット一次画像を生成するように前記複数の一次画像のためのマルチフレーム合成ノイズ低減プロセスを行うために第1のスレッドを呼び出すと同時に、前記基準一次画像と前記基準二次画像とに従って深度情報を取得するために第2のスレッドを呼び出すこと(103)と、
前記深度情報に従って前記ターゲット一次画像の背景領域のためのぼかしプロセスを行うこと(104)と
を含む、画像処理方法。 - 複数の一次画像を取り込むよう一次カメラを制御すると同時に、複数の二次画像を取り込むよう二次カメラを制御する前記ブロックが、
撮影環境の輝度を検出することと、
前記輝度が事前設定閾値より低いことを検出したときに、前記複数の一次画像を取り込むよう前記一次カメラを制御すると同時に、前記複数の二次画像を取り込むよう前記二次カメラを制御することと
を含む、請求項1に記載の方法。 - 前記深度情報に従って前記ターゲット一次画像の背景領域のためのぼかしプロセスを行う前記ブロックが、
前記深度情報と焦点領域とに従って前景領域の第1の深度情報と前記背景領域の第2の深度情報とを取得することと、
前記第1の深度情報と前記第2の深度情報とに従ってぼかし強度を生成することと、
前記ぼかし強度に従って前記ターゲット一次画像の前記背景領域のための前記ぼかしプロセスを行うことと
を含む、請求項1〜2のいずれか一項に記載の方法。 - 前記ぼかし強度に従って前記ターゲット一次画像の前記背景領域のための前記ぼかしプロセスを行う前記ブロックが、
前記ぼかし強度と、前記ターゲット一次画像の前記背景領域内の各画素の深度情報とに従って各画素のぼかし係数を取得することと、
各画素の前記ぼかし係数に従って前記ターゲット一次画像の前記背景領域のための前記ぼかしプロセスを行うことと
を含む、請求項3に記載の方法。 - 前記ぼかし強度と、前記ターゲット一次画像の前記背景領域内の各画素の深度情報とに従って各画素のぼかし係数を取得する前記ブロックが、
各画素の前記ぼかし係数を取得するために、前記ぼかし強度を前記ターゲット一次画像の前記背景領域内の各画素の前記深度情報で乗算することによる積を計算すること
を含む、請求項4に記載の方法。 - 前記複数の一次画像と前記複数の二次画像とが、同じ撮影命令または同じ撮影操作に従って事前設定期間中に取り込まれる、請求項1〜5のいずれか一項に記載の方法。
- 前記複数の一次画像と前記複数の二次画像とが同じ頻度の下で取り込まれるので、前記複数の一次画像のうちの任意の1つの画像が対応する二次画像と同時に取り込まれ、前記複数の一次画像の前記任意の1つの画像と前記対応する同時に取り込まれた二次画像とが同じグループ内にある、請求項6に記載の方法。
- 前記複数の一次画像から基準一次画像を取得し、前記複数の二次画像から同じグループ内の前記基準一次画像と同時に取り込まれた基準二次画像を取得する前記ブロックが、
前記複数の一次画像と前記複数の二次画像の中から高解像度を有する一部の一次画像と高解像度を有する一部の対応する二次画像とを予め選択することと、
高解像度を有する前記一部の一次画像の中から前記基準一次画像を選択し、高解像度を有する前記一部の二次画像の中から前記同じグループ内の前記基準一次画像と同時に取り込まれた前記対応する基準二次画像を選択することと
を含む、請求項1〜7のいずれか一項に記載の方法。 - 前記マルチフレーム合成ノイズ低減プロセスが、
前記複数の一次画像の同じ位置に対応する画素点の値を読み取ることと、
前記画素点の加重平均値を計算することと、
合成画像の前記同じ位置で対応する画素点の値を生成することと
を含む、請求項1〜8のいずれか一項に記載の方法。 - 画像処理装置であって、
複数の一次画像を取り込むよう一次カメラを制御すると同時に、複数の二次画像を取り込むよう二次カメラを制御するように構成された、撮影モジュール(100)と、
前記複数の一次画像から基準一次画像を取得し、前記複数の二次画像から同じグループ内の前記基準一次画像と同時に取り込まれた基準二次画像を取得するように構成された、第1の取得モジュールと(200)、
マルチスレッドベースの並列処理機構を開始し、ターゲット一次画像を生成するように前記複数の一次画像のためのマルチフレーム合成ノイズ低減プロセスを行うために第1のスレッドを呼び出すと同時に、前記基準一次画像と前記基準二次画像とに従って深度情報を取得するために第2のスレッドを呼び出すように構成された、第2の取得モジュール(300)と、
前記深度情報に従って前記ターゲット一次画像の背景領域のためのぼかしプロセスを行うように構成された、処理モジュール(400)と
を含む、画像処理装置。 - 前記撮影モジュール(100)が、
撮影環境の輝度を検出するように構成された、検出部(110)と、
前記輝度が事前設定閾値より低いことを検出したときに、前記複数の一次画像を取り込むよう前記一次カメラを制御すると同時に、前記複数の二次画像を取り込むよう前記二次カメラを制御するように構成された、撮影部(120)と
を含む、請求項10に記載の装置。 - 前記処理モジュール(400)が、
前記深度情報と焦点領域とに従って前景領域の第1の深度情報と前記背景領域の第2の深度情報とを取得するように構成された、取得部(410)と、
前記第1の深度情報と前記第2の深度情報とに従ってぼかし強度を生成するように構成された、生成部(420)と、
前記ぼかし強度に従って前記ターゲット一次画像の前記背景領域のための前記ぼかしプロセスを行うように構成された、処理部(430)と
を含む、請求項10〜11のいずれか一項に記載の装置。 - 前記複数の一次画像と前記複数の二次画像とが、同じ撮影命令または同じ撮影操作に従って事前設定期間中に取り込まれる、請求項10〜12のいずれか一項に記載の装置。
- 前記複数の一次画像と前記複数の二次画像とが同じ頻度の下で取り込まれるので、前記複数の一次画像のうちの任意の1つの画像が対応する二次画像と同時に取り込まれ、前記複数の一次画像の前記任意の1つの画像と前記対応する同時に取り込まれた二次画像とが同じグループ内にある、請求項13に記載の装置。
- 不揮発性記憶装置とプロセッサと、を含むコンピュータ機器であって、前記記憶装置が、前記プロセッサによって呼び出され、前記プロセッサで動作することができるコンピュータプログラムを格納し、前記コンピュータプログラムが前記プロセッサによって呼び出され、前記プロセッサで動作すると、請求項1〜9のいずれか一項に記載の方法が実施される、コンピュータ機器。
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Families Citing this family (18)
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---|---|---|---|---|
CN108055452B (zh) * | 2017-11-01 | 2020-09-18 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置及设备 |
CN108282616B (zh) * | 2018-01-31 | 2019-10-25 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像的处理方法、装置、存储介质及电子设备 |
CN109803087B (zh) * | 2018-12-17 | 2021-03-16 | 维沃移动通信有限公司 | 一种图像生成方法及终端设备 |
US10902265B2 (en) * | 2019-03-27 | 2021-01-26 | Lenovo (Singapore) Pte. Ltd. | Imaging effect based on object depth information |
CN110324532B (zh) * | 2019-07-05 | 2021-06-18 | Oppo广东移动通信有限公司 | 一种图像虚化方法、装置、存储介质及电子设备 |
CN110661960B (zh) * | 2019-10-30 | 2022-01-25 | Oppo广东移动通信有限公司 | 摄像模组和电子设备 |
CN111091513B (zh) * | 2019-12-18 | 2023-07-25 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备 |
CN113095116B (zh) * | 2019-12-23 | 2024-03-22 | 深圳云天励飞技术有限公司 | 身份识别方法及相关产品 |
CN111526353A (zh) * | 2020-04-27 | 2020-08-11 | 上海济丽信息技术有限公司 | 一种基于fpga的裸眼3d图像处理驱动电路及其算法 |
CN113570613A (zh) * | 2020-04-29 | 2021-10-29 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种图像处理方法及装置 |
CN114095641A (zh) * | 2020-07-21 | 2022-02-25 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种图像的显示方法和装置 |
CN112188059B (zh) * | 2020-09-30 | 2022-07-15 | 深圳市商汤科技有限公司 | 可穿戴设备、智能引导方法及装置、引导系统 |
CN114727085A (zh) * | 2021-01-05 | 2022-07-08 | 浙江舜宇智能光学技术有限公司 | 深度图像成像方法及其装置 |
CN113810597B (zh) * | 2021-08-10 | 2022-12-13 | 杭州电子科技大学 | 一种基于半预测滤波的快速图像散景渲染方法 |
CN114095713A (zh) * | 2021-11-23 | 2022-02-25 | 京东方科技集团股份有限公司 | 成像模组及其处理方法、系统、装置、介质 |
CN114125299B (zh) * | 2021-11-26 | 2023-10-10 | 凌云光技术股份有限公司 | 一种工业相机及其控制方法 |
CN114302057B (zh) * | 2021-12-24 | 2024-06-25 | 维沃移动通信有限公司 | 图像参数确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN117671014B (zh) * | 2024-02-02 | 2024-04-19 | 泰安大陆医疗器械有限公司 | 一种基于图像处理的机械臂定位抓取方法及系统 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013061743A (ja) * | 2011-09-12 | 2013-04-04 | Canon Inc | 画像処理装置および画像処理方法 |
JP2013211827A (ja) * | 2012-02-28 | 2013-10-10 | Canon Inc | 画像処理方法および装置、プログラム。 |
JP2015177544A (ja) * | 2014-03-14 | 2015-10-05 | ▲ホア▼▲ウェイ▼技術有限公司 | 画像ぼかし方法および機器、および電子装置 |
JP2017516358A (ja) * | 2014-05-15 | 2017-06-15 | 華為技術有限公司Huawei Technologies Co.,Ltd. | マルチフレームノイズ低減方法および端末 |
Family Cites Families (35)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003018604A (ja) * | 2001-07-04 | 2003-01-17 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 画像信号符号化方法、画像信号符号化装置および記録媒体 |
US20060050381A1 (en) * | 2002-06-05 | 2006-03-09 | Apostolos Konstantinidis | Method and system for stereoscopic representation |
KR101510098B1 (ko) * | 2007-12-21 | 2015-04-08 | 삼성전자주식회사 | 디지털 영상 처리 장치에서 영상의 배경흐림 효과 처리장치 및 방법 |
US20100079582A1 (en) | 2008-10-01 | 2010-04-01 | Dunsmore Clay A | Method and System for Capturing and Using Automatic Focus Information |
US20110122224A1 (en) * | 2009-11-20 | 2011-05-26 | Wang-He Lou | Adaptive compression of background image (acbi) based on segmentation of three dimentional objects |
US10134150B2 (en) * | 2010-08-10 | 2018-11-20 | Monotype Imaging Inc. | Displaying graphics in multi-view scenes |
US8542933B2 (en) * | 2011-09-28 | 2013-09-24 | Pelican Imaging Corporation | Systems and methods for decoding light field image files |
JP5923713B2 (ja) * | 2011-11-17 | 2016-05-25 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 画像処理装置、撮像装置および画像処理方法 |
US9117277B2 (en) * | 2012-04-04 | 2015-08-25 | Canon Kabushiki Kaisha | Determining a depth map from images of a scene |
US9185387B2 (en) | 2012-07-03 | 2015-11-10 | Gopro, Inc. | Image blur based on 3D depth information |
US9519972B2 (en) * | 2013-03-13 | 2016-12-13 | Kip Peli P1 Lp | Systems and methods for synthesizing images from image data captured by an array camera using restricted depth of field depth maps in which depth estimation precision varies |
US9538081B1 (en) * | 2013-03-14 | 2017-01-03 | Amazon Technologies, Inc. | Depth-based image stabilization |
US9473708B1 (en) * | 2013-08-07 | 2016-10-18 | Google Inc. | Devices and methods for an imaging system with a dual camera architecture |
US9344619B2 (en) * | 2013-08-30 | 2016-05-17 | Qualcomm Incorporated | Method and apparatus for generating an all-in-focus image |
JP6173156B2 (ja) * | 2013-10-02 | 2017-08-02 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、撮像装置及び画像処理方法 |
CN104639926B (zh) | 2013-11-11 | 2018-05-11 | 聚晶半导体股份有限公司 | 根据深度信息处理图像的方法及装置 |
EP2996328A1 (en) | 2014-09-12 | 2016-03-16 | Thomson Licensing | Image processing method and apparatus, and image capturing device |
KR102251483B1 (ko) * | 2014-10-23 | 2021-05-14 | 삼성전자주식회사 | 영상을 처리하는 전자 장치 및 방법 |
CN104778396B (zh) | 2015-04-29 | 2019-01-29 | 惠州Tcl移动通信有限公司 | 一种基于环境筛选帧的眼纹识别解锁方法及系统 |
CN105100615B (zh) * | 2015-07-24 | 2019-02-26 | 青岛海信移动通信技术股份有限公司 | 一种图像的预览方法、装置及终端 |
CN105513007A (zh) | 2015-12-11 | 2016-04-20 | 惠州Tcl移动通信有限公司 | 一种基于移动终端的拍照美颜方法、系统及移动终端 |
CN106921829A (zh) * | 2015-12-25 | 2017-07-04 | 北京奇虎科技有限公司 | 一种拍照方法和装置及拍照设备 |
CN105450931B (zh) * | 2015-12-30 | 2019-04-26 | 联想(北京)有限公司 | 一种基于阵列相机的成像方法、装置和电子设备 |
CN105979165B (zh) * | 2016-06-02 | 2019-02-05 | Oppo广东移动通信有限公司 | 虚化照片生成方法、装置和移动终端 |
CN106331491A (zh) * | 2016-08-29 | 2017-01-11 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种拍照方法及装置 |
KR102622754B1 (ko) * | 2016-09-07 | 2024-01-10 | 삼성전자주식회사 | 이미지 합성 방법 및 이를 지원하는 전자 장치 |
US10217195B1 (en) * | 2017-04-17 | 2019-02-26 | Amazon Technologies, Inc. | Generation of semantic depth of field effect |
CN107085825A (zh) | 2017-05-27 | 2017-08-22 | 成都通甲优博科技有限责任公司 | 图像虚化方法、装置及电子设备 |
KR102338576B1 (ko) * | 2017-08-22 | 2021-12-14 | 삼성전자주식회사 | 이미지를 이용하여 획득된 깊이 정보의 속성에 따라 이미지와 연관하여 깊이 정보를 저장하는 전자 장치 및 전자 장치 제어 방법 |
CN108024054B (zh) * | 2017-11-01 | 2021-07-13 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置、设备及存储介质 |
CN108055452B (zh) * | 2017-11-01 | 2020-09-18 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置及设备 |
CN107948520A (zh) * | 2017-11-30 | 2018-04-20 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 图像处理方法和装置 |
CN107835372A (zh) * | 2017-11-30 | 2018-03-23 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 基于双摄像头的成像方法、装置、移动终端和存储介质 |
CN107948519B (zh) * | 2017-11-30 | 2020-03-27 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置及设备 |
CN107959778B (zh) * | 2017-11-30 | 2019-08-20 | Oppo广东移动通信有限公司 | 基于双摄像头的成像方法和装置 |
-
2017
- 2017-11-01 CN CN201711059105.4A patent/CN108055452B/zh active Active
-
2018
- 2018-08-17 US US15/998,979 patent/US10878539B2/en active Active
- 2018-08-23 EP EP18190354.3A patent/EP3480783B1/en active Active
- 2018-08-29 JP JP2020503823A patent/JP6911192B2/ja active Active
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- 2018-08-29 KR KR1020207005971A patent/KR102279436B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013061743A (ja) * | 2011-09-12 | 2013-04-04 | Canon Inc | 画像処理装置および画像処理方法 |
JP2013211827A (ja) * | 2012-02-28 | 2013-10-10 | Canon Inc | 画像処理方法および装置、プログラム。 |
JP2015177544A (ja) * | 2014-03-14 | 2015-10-05 | ▲ホア▼▲ウェイ▼技術有限公司 | 画像ぼかし方法および機器、および電子装置 |
JP2017516358A (ja) * | 2014-05-15 | 2017-06-15 | 華為技術有限公司Huawei Technologies Co.,Ltd. | マルチフレームノイズ低減方法および端末 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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