JP7301453B2 - 画像処理方法、画像処理装置、コンピュータプログラム、及び電子機器 - Google Patents

Description

本願は、出願番号が第２０２０１００８２７１７．０号であり、出願日が２０２０年２月７日である、中国特許出願に基づく優先権を主張し、その中国特許出願の全ての内容が参考として本願に組み込まれている。

本願は、画像処理の分野に関し、特に、画像処理方法、装置、記憶媒体、及び電子機器に関する。

関連技術において、画像に投射されたライトが変化した場合、画像におけるオブジェクト（例えば、人）にライト効果をより良く呈させるために、一般的に用いられる方式として、画像におけるオブジェクトを３Ｄモデルで表し、画像の位置するシーンにおいてリアルタイム光源又はベークシーンを配置することにより、ライト投影を実現する。このような方式を用いると、リアルタイム光源は、性能を消費し、モバイル端末機器において電力消費を増加させ、さらに、性能の低いモバイル端末機器の動作にフリーズ現象を引き起こす。

本願の実施例は、画像をレンダリングすることでモバイル端末機器の電力消費を増加させることによるモバイル端末機器のフリーズを回避することができる画像処理方法、装置、記憶媒体、及び電子機器を提供する。

本願の実施例で提供される画像処理方法は、
レンダリング対象の第１画像を取得するステップと、
前記第１画像に対応するターゲットマスク画像を取得するステップであって、前記ターゲットマスク画像のｇ成分には第１ライト変化データが格納されており、前記ターゲットマスク画像のｂ成分には第２ライト変化データが格納されており、前記第１ライト変化データは、前記第１画像のレンダリングに用いる、前記第１画像の左側に位置するライトの変化データであり、前記第２ライト変化データは、前記第１画像のレンダリングに用いる、前記第１画像の右側に位置するライトの変化データである、ステップと、
前記ターゲットマスク画像を用いて前記第１画像をレンダリングすることにより、第２画像を取得するステップと、を含む。

本願の実施例は、画像処理装置を提供する。この画像処理装置は、
レンダリング対象の第１画像を取得するように構成される第１取得ユニットと、
前記第１画像に対応するターゲットマスク画像を取得するように構成される第２取得ユニットであって、前記ターゲットマスク画像のｇ成分には第１ライト変化データが格納されており、前記ターゲットマスク画像のｂ成分には第２ライト変化データが格納されており、前記第１ライト変化データは、前記第１画像のレンダリングに用いる、前記第１画像の左側に位置するライトの変化データであり、前記第２ライト変化データは、前記第１画像のレンダリングに用いる、前記第１画像の右側に位置するライトの変化データである、第２取得ユニットと、
前記ターゲットマスク画像を用いて前記第１画像をレンダリングすることにより、第２画像を取得するように構成されるレンダリングユニットと、を含む。

本願の実施例は、コンピュータプログラムを記憶したコンピュータ可読記憶媒体を提供する。前記コンピュータプログラムは、実行されると、上記の画像処理方法を実行させる。

本願の実施例は、メモリと、プロセッサと、メモリに記憶されてプロセッサで実行可能なコンピュータプログラムとを含む電子機器を提供する。前記プロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行すると、上記の画像処理方法を実行させるように構成される。

本願の実施例で提供される画像処理方法、装置、記憶媒体、及び電子機器によれば、少なくとも、下記の有益な技術的効果を有する。

画像のターゲットマスク画像に格納されるライト変化データによって、画像のレンダリングを実現するという目的が達成される。これにより、３Ｄモデルを用いて、シーンにおいてリアルタイム光源又はベークシーンを配置することにより、ライト投影を実現することが回避され、さらに、画像をレンダリングすることでモバイル端末機器の消費電力を増加させることによるモバイル端末機器のフリーズが回避される。

ここで説明される図面は、本願へのさらなる理解を提供するためのものであり、本願の一部を構成する。本願の模式的な実施例及びその説明は、本願を解釈するためのものであり、本願の不適当な限定とならない。

本願の実施例で提供される画像処理方法の適用環境の模式図である。 本願の実施例で提供される画像処理方法のフローチャートである。 本願の実施例で提供されるカスタムシェーダーを用いて第１画像をレンダリングすることのフローチャートである。 本願の実施例で提供されるＧＰＵの１回のレンダリングの工程フローチャートである。 本願の実施例で提供される第１画像のレンダリング結果の比較図である。 本願の実施例で提供される第１画像及び第１画像に対応するｍａｓｋ図である。 本願の実施例で提供される画像処理装置の構成の模式図である。 本願の実施例で提供される画像処理方法の電子機器の構成の模式図である。

当業者が本願の構成をより良く理解できるようにするために、以下、本願の実施例の図面を参照しながら、本願の実施例の構成を明確かつ完全に説明する。明らかなように、説明する実施例は、本願の一部の実施例に過ぎず、全部の実施例ではない。当業者が創造的な労働をせずに本願の実施例から得る全ての他の実施例は、本願の保護範囲に属すべきである。

説明すべきものとして、本願の明細書、特許請求の範囲、及び上記図面における「第１」、「第２」などの用語は、類似の対象を区別するためのものであり、必ずしも特定の順序又は優先順位を説明するために用いられない。理解すべきものとして、このように使用される用語は、ここで説明される本願の実施例が、ここで図示又は説明されたもの以外の順序で実施できるように、適切な場合には交換可能である。また、用語「含む」、「備える」、及びそれらの任意の変形は、非排他的な包含をカバーすることを意図するものである。例えば、一連のステップ又はユニットを含む過程、方法、システム、製品、又は機器は、必ずしも、明示的にリストされたステップ又はユニットに限定されるものではなく、明示的にリストされていない他のステップ又はユニット、あるいは、これらの過程、方法、製品、又は機器に固有の他のステップ又はユニットを含んでもよい。

本願の実施例では、画像処理方法が提供されている。該画像処理方法は、図１に示すようなハードウェア環境における画像処理システムに適用することができるが、これに限定されない。該画像処理システムは、端末機器１０２と、ネットワーク１１０と、サーバ１１２とを含んでもよいが、これらに限定されない。そのうち、端末機器１０２は、レンダリング対象の第１画像と、第１画像をレンダリングした第２画像とを表示するように構成される。

ここで、端末機器１０２は、ディスプレイ１０８と、プロセッサ１０６と、メモリ１０４とを含んでもよいが、これらに限定されない。ディスプレイ１０８は、ヒューマンマシンインタラクションインタフェースを介して、ヒューマンマシンインタラクション指示を取得するように構成され、さらに、レンダリング対象の第１画像を表示するように構成される。プロセッサ１０６は、ヒューマンマシンインタラクション指示に応答し、第１画像に対応するターゲットマスク画像を用いて第１画像をレンダリングするように構成される。メモリ１０４は、レンダリング対象の第１画像、第１画像に対応するターゲットマスク画像の属性情報を記憶するように構成される。

ここで、サーバ１１２は、データベース１１４及び処理エンジン１１６を含んでもよいが、これらに限定されない。処理エンジン１１６は、データベース１１４に記憶される第１画像に対応するターゲットマスク画像を呼び出し、該ターゲットマスク画像を用いて第１画像をレンダリングすることにより、第２画像を取得するように構成される。画像のターゲットマスク画像に格納されるライト変化データによって、画像のレンダリングを実現するという目的が達成される。これにより、３Ｄモデルを用いて、シーンにおいてリアルタイム光源又はベークシーンを配置することにより、ライト投影を実現することが回避され、さらに、画像をレンダリングすることでモバイル端末機器の消費電力を増加させることによるモバイル端末機器のフリーズが回避される。

具体的な過程は、以下のステップのとおりである。端末機器１０２におけるディスプレイ１０８は、レンダリング対象の第１画像（例えば、図１に示す射撃ゲームのゲーム画面、ターゲット仮想キャラクタが遠くのターゲットオブジェクトを狙撃しているもの）を表示するように構成される。ステップＳ１０２～Ｓ１０８に示すように、Ｓ１０２では、端末機器１０２が、レンダリング対象の第１画像を取得し、ネットワーク１１０を介して該第１画像をサーバ１１２に送信し、Ｓ１０４では、サーバ１１２が、第１画像に対応するターゲットマスク画像を取得し、ターゲットマスク画像のｇ成分には第１ライト変化データが格納されており、ターゲットマスク画像のｂ成分には第２ライト変化データが格納されており、第１ライト変化データは、第１画像のレンダリングに用いる、第１画像の左側に位置するライトの変化データであり、第２ライト変化データは、第１画像のレンダリングに用いる、第１画像の右側に位置するライトの変化データであり、Ｓ１０６では、ターゲットマスク画像を用いて第１画像をレンダリングすることにより、第２画像を取得し、Ｓ１０８では、サーバ１１２が、取得した上記第２画像を、ネットワーク１１０を介して端末機器１０２に返信する。

いくつかの実施例では、端末機器１０２は、レンダリング対象の第１画像を取得し、第１画像に対応するターゲットマスク画像を取得し、ターゲットマスク画像を用いて第１画像をレンダリングすることにより、第２画像を取得する。ターゲットマスク画像のｇ成分には第１ライト変化データが格納されており、ターゲットマスク画像のｂ成分には第２ライト変化データが格納されており、第１ライト変化データは、第１画像のレンダリングに用いる、第１画像の左側に位置するライトの変化データであり、第２ライト変化データは、第１画像のレンダリングに用いる、第１画像の右側に位置するライトの変化データである。画像のターゲットマスク画像に格納されるライト変化データによって、画像のレンダリングを実現するという目的が達成される。これにより、３Ｄモデルを用いて、シーンにおいてリアルタイム光源又はベークシーンを配置することにより、ライト投影を実現することが回避され、さらに、画像をレンダリングすることでモバイル端末機器の消費電力を増加させることによるモバイル端末機器のフリーズが回避される。

いくつかの実施例では、上記画像処理方法は、サーバ１１２に適用することができるが、これに限定されず、アプリケーションクライアントが、第１画像に対応するマスク画像を用いて、該第１画像に対してレンダリング処理を行うことを助力するために用いられる。ここで、上記アプリケーションクライアントは、端末機器１０２で実行することができるが、これに限定されない。該端末機器１０２は、携帯電話、タブレットコンピュータ、ノートパソコン、ＰＣなど、アプリケーションクライアントの実行をサポートする端末機器であってもよいが、これらに限定されない。上記サーバ１１２と端末機器１０２は、ネットワークを介してデータやり取りを実現することができるが、これに限定されない。上記ネットワークは、無線ネットワーク又は有線ネットワークを含んでもよいが、これらに限定されない。ここで、該無線ネットワークは、ブルートゥース（登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ、及び無線通信を実現する他のネットワークを含む。上記有線ネットワークは、ワイドエリアネットワーク、メトロエリアネットワーク、ローカルエリアネットワークを含んでもよいが、これらに限定されない。上記サーバ１１２は、コンピューティングを行うことができる任意のハードウェア機器を含んでもよいが、これに限定されず、例えば、独立した物理サーバであってもよいし、複数の物理サーバで構成されるサーバクラスタ又は分散システムであってもよいし、クラウドサービス、クラウドデータベース、クラウドコンピューティング、クラウド関数、クラウドストレージ、ネットワークサービス、クラウド通信、ミドルウェアサービス、ドメイン名サービス、セキュリティサービス、及びビッグデータや人工知能プラットフォームなどのベースクラウドコンピューティングサービスを提供するクラウドサーバであってもよい。

いくつかの実施例では、図２に示すように、上記画像処理方法は、以下のステップを含む。

ステップ２０２では、レンダリング対象の第１画像を取得する。

ステップ２０４では、第１画像に対応するターゲットマスク画像を取得し、ターゲットマスク画像のｇ成分には第１ライト変化データが格納されており、ターゲットマスク画像のｂ成分には第２ライト変化データが格納されており、第１ライト変化データは、第１画像のレンダリングに用いる、第１画像の左側に位置するライトの変化データであり、第２ライト変化データは、第１画像のレンダリングに用いる、第１画像の右側に位置するライトの変化データである。

ステップ２０６では、ターゲットマスク画像を用いて第１画像をレンダリングすることにより、第２画像を取得する。

いくつかの実施例では、レンダリング対象の第１画像は、人物オブジェクトが含まれる画像、静的物品が含まれる画像を含んでもよいが、これらに限定されない。

実際の応用では、人物の選択に２Ｄの実在人物画像が使用され、スクリーンのライト位置が固定され、美術担当者がライト方向に基づいてライトのｍａｓｋ画像（即ち、ターゲットマスク画像）を出力する。ｍａｓｋ画像は、不透明な画像であり、そのｒ、ｇ、ｂデータのｒ、ｇ、ｂ成分が、異なるデータに対応する。人物の両側の色の変化を個別に制御する必要があるため、ｍａｓｋ画像のｇ成分には、左側のライト変化データが格納されており、ｂ成分には、右側のライト変化データが格納されている。

カスタムシェーダーを用いて第１画像をレンダリングする。プログラムの動作フローチャートは、図３に示すとおりである。

ステップ１では、開始する。
即ち、第１画像のレンダリング動作を開始する。
ステップ２では、シェーダーをグラフィックスプロセッシングユニット（ＧＰＵ：Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）にロードする。
ステップ３では、Ｕｐｄａｔｅ関数を呼び出す。
ステップ４では、ライトパラメータに変化があるか否かを判断し、ライトパラメータに変化がある場合、ステップ５を実行し、ライトパラメータに変化がない場合、ステップ６を実行する。
ステップ５では、フラグメントシェーダーのライト入力パラメータを修正する。
ステップ６では、ＧＰＵにＵＩ頂点データ（ｍａｓｋテクスチャ、第１画像テクスチャを含む）を提出し、レンダリング状態（シェーダー、混合開始）を設定する。
ステップ７では、ＧＰＵにレンダリング指示を提出する。
ステップ８では、レンダリングが終了したか否かを判断し、レンダリングが終了した場合、ステップ９を実行し、レンダリングが終了していない場合、ステップ３を実行する。
ステップ９では、終了する。

ここで、第１画像に対してレンダリングを開始した後、ＣＰＵは、フレームごとにＵｐｄａｔｅ関数を１回呼び出す。Ｕｐｄａｔｅ関数では、スクリーンのライトパラメータに変化があるか否かを判断し、スクリーンのライトパラメータに変化がある場合、シェーダーの左右ライト色入力パラメータを修正する。各フレームそれぞれに対して、全てのレンダリングデータが提出され、カスタムシェーダーがＧＰＵへ提出される。

ＧＰＵは、ＣＰＵから提出されたデータのレンダリングを担当する。ＧＰＵの１回のレンダリングの工程フローチャートは、図４に示すとおりである。

ステップ１では、ＧＰＵの１回のレンダリング処理が開始する。
ステップ２は、ＧＰＵのレンダリングパイプラインである。
ステップ３は、フラグメントシェーダーによる処理であり、第１画像と、第１画像に対応するｍａｓｋ画像とを用いてライト色を混合し、フラグメントの色値を戻す。
ステップ４は、ＧＰＵのレンダリングパイプラインである。
ステップ５では、表示バッファのデータを修正する。
ステップ６では、終了する。

ここで、ＧＰＵは、選手の画像をレンダリングする際に、カスタムシェーダーコードを呼び出す。シェーダーのフラグメント関数では、選手の画像及びｍａｓｋ画像をサンプリングする。左右ライト色がパラメータとしてシェーダーの変数に伝達され、ライト色と画像サンプリングデータとを混合して重ね合わせることで、フラグメントのｒｇｂａデータ値を取得することができる。

本願の上記実施例を応用して、レンダリング対象の第１画像を取得し、第１画像に対応するターゲットマスク画像を取得し、ターゲットマスク画像を用いて第１画像をレンダリングすることにより、第２画像を取得する。ここで、ターゲットマスク画像のｇ成分には第１ライト変化データが格納されており、ターゲットマスク画像のｂ成分には第２ライト変化データが格納されており、第１ライト変化データは、第１画像のレンダリングに用いる、第１画像の左側に位置するライトの変化データであり、第２ライト変化データは、第１画像のレンダリングに用いる、第１画像の右側に位置するライトの変化データである。画像のターゲットマスク画像に格納されるライト変化データによって、画像のレンダリングを実現するという目的が達成される。これにより、３Ｄモデルを用いて、シーンにおいてリアルタイム光源又はベークシーンを配置することにより、ライト投影を実現することが回避され、さらに、画像をレンダリングすることでモバイル端末機器の消費電力を増加させることによるモバイル端末機器のフリーズが回避される。

実際の応用では、２Ｄ画像を用いて高解像度効果を達成することができ、人物の服のしわの光と影を細やかに実現するとともに、ゲームの性能を保証することができる。ａｌｐｈａデータ及びライトデータがｍａｓｋ画像に統合されるため、ゲームの画像数を増やすことはない。本願で提供された構成によれば、図５に示すような効果図を実現することができる。

スクリーンのライトが変化すると、人物の身体の左右両側には、環境ライトの変化に応じて異なる色のライト投影が現れる。左図は、効果を達成しない場合のスクリーンショットであり、右図は、本願の構成で効果を達成する場合のスクリーンショットである。右図における人物の両側の顔、肩、及び腕には、細かいライト投影効果が現れる。

いくつかの実施例では、ターゲットマスク画像を用いて第１画像をレンダリングすることにより、第２画像を取得するステップは、
ターゲットマスク画像のｒ成分に第３画像のａｌｐｈａ値が格納されている場合、ターゲットマスク画像のｒ成分、ｇ成分、及びｂ成分を用いて第１画像をレンダリングすることにより、第２画像を取得するステップを含み、第１画像は、第３画像を圧縮した画像であり、第３画像は、透明度のある画像であり、ａｌｐｈａ値は、第３画像の透明度を表すためのものである。

性能の低いＡｎｄｒｏｉｄ（登録商標）携帯電話をサポートするとともに、ゲームのメモリ使用量を減らすために、本願では、画像の圧縮アルゴリズムにｅｔｃ圧縮が用いられる。ｅｔｃ圧縮は、透明度のある画像をサポートしない。従来技術では、画像のａｌｐｈａ値を別の画像に保存する必要がある。本願では、画像の数を減らして、ディスクスペース使用量を減らすために、元の人物画像のａｌｐｈａ値をｍａｓｋ画像のｒ成分に保存する。図６に示されたのは、第１画像及び第１画像に対応するｍａｓｋ画像であり、即ち、左図が第１画像であり、右図が、第１画像に対応するｍａｓｋ画像である。ここで、ｍａｓｋ画像は、だいたい色１を呈し、ａｌｐｈａ値を表すｒ成分である。左側のデータは、ｒ＋ｇ成分のデータであり、色２を呈する。右側のデータは、ｒ＋ｂ成分のデータであり、色３を呈する。

いくつかの実施例では、ターゲットマスク画像を用いて第１画像をレンダリングする前に、第１画像が第３画像を圧縮した画像であり、かつ第３画像が透明度のある画像である場合、第３画像のａｌｐｈａ値をターゲットマスク画像のｒ成分に格納する。

いくつかの実施例において、ターゲットマスク画像を用いて第１画像をレンダリングすることにより、第２画像を取得するステップは、
第１画像におけるオリジナルデータを収集するステップと、
ターゲットマスク画像のｇ成分に格納されている第１ライト変化量データと、ターゲットマスク画像のｂ成分に格納されている第２ライト変化量データとを取得するステップと、
第１ライト変化量データ及び第２ライト変化量データと、第１画像におけるオリジナルデータとを重ね合わせることにより、第２画像を取得するステップと、を含む。

いくつかの実施例において、第１画像におけるレンダリング対象のオリジナルデータを取得した後、上記方法は、
ターゲットマスク画像のｇ成分に格納されている第１ライト変化後データと、ターゲットマスク画像のｂ成分に格納されている第２ライト変化後データとを取得するステップと、
第１ライト変化後データ及び第２ライト変化後データで第１画像におけるレンダリング対象のデータを上書きすることにより、第２画像を取得するステップと、をさらに含む。

いくつかの実施例において、ターゲットマスク画像を用いて第１画像をレンダリングすることにより、第２画像を取得するステップは、
ターゲット関数を呼び出すことにより、第１画像のオリジナルデータと、第１画像に対応するターゲットマスク画像におけるｇ成分及びｂ成分とを重ね合わせることにより、第２画像を取得するステップを含む。

いくつかの実施例において、レンダリング対象の第１画像を取得する前に、判断関数によって、第３画像に対応するターゲットマスク画像のｇ成分、ｂ成分に対応するデータに変化があることが検出された場合、第３画像をレンダリング対象の第１画像として決定してもよい。

説明すべきものとして、説明を簡単にするために、前述した各方法実施例が一連の動作の組み合わせとして表現されているが、当業者は、本願によれば、何れかのステップを他の順序で又は同時に実行することができるので、本願は記載された動作の順序によって制限されないことを知っておくべきである。次に、当業者は、明細書に記載された実施例がいずれも好ましい実施例に属し、係る動作及びモジュールが必ずしも本願に必要なものではないことも知っておくべきである。

また、本願の実施例では、上記画像処理方法を実施するための画像処理装置が提供されている。図７に示すように、該装置は、第１取得ユニット７１と、第２取得ユニット７３と、レンダリングユニット７５とを含む。

第１取得ユニット７１は、レンダリング対象の第１画像を取得するように構成される。

第２取得ユニット７３は、第１画像に対応するターゲットマスク画像を取得するように構成され、ターゲットマスク画像のｇ成分には第１ライト変化データが格納されており、ターゲットマスク画像のｂ成分には第２ライト変化データが格納されており、第１ライト変化データは、第１画像のレンダリングに用いる、第１画像の左側に位置するライトの変化データであり、第２ライト変化データは、第１画像のレンダリングに用いる、第１画像の右側に位置するライトの変化データである。

レンダリングユニット７５は、ターゲットマスク画像を用いて第１画像をレンダリングすることにより、第２画像を取得するように構成される。

いくつかの実施例において、レンダリングユニット７５は、
ターゲットマスク画像のｒ成分に第３画像のａｌｐｈａ値が格納されている場合、ターゲットマスク画像のｒ成分、ｇ成分、及びｂ成分を用いて第１画像をレンダリングすることにより、第２画像を取得するように構成されるレンダリングモジュールを含み、第１画像は、第３画像を圧縮した画像であり、第３画像は、透明度のある画像であり記ａｌｐｈａ値は、第３画像の透明度を表すためのものである。

本願の上記実施例を応用して、第１取得ユニット７１がレンダリング対象の第１画像を取得し、第２取得ユニット７３が第１画像に対応するターゲットマスク画像を取得し、レンダリングユニット７５がターゲットマスク画像を用いて第１画像をレンダリングすることにより、第２画像を取得する。ここで、ターゲットマスク画像のｇ成分には第１ライト変化データが格納されており、ターゲットマスク画像のｂ成分には第２ライト変化データが格納されており、第１ライト変化データは、第１画像のレンダリングに用いる、第１画像の左側に位置するライトの変化データであり、第２ライト変化データは、第１画像のレンダリングに用いる、第１画像の右側に位置するライトの変化データである。画像のターゲットマスク画像に格納されるライト変化データによって、画像のレンダリングを実現するという目的が達成される。これにより、３Ｄモデルを用いて、シーンにおいてリアルタイム光源又はベークシーンを配置することにより、ライト投影を実現することが回避され、さらに、画像をレンダリングすることでモバイル端末機器の消費電力を増加させることによるモバイル端末機器のフリーズが回避される。

いくつかの実施例において、上記装置は、
ターゲットマスク画像を用いて第１画像をレンダリングする前に、第１画像が第３画像を圧縮した画像であり、かつ第３画像が透明度のある画像である場合、第３画像のａｌｐｈａ値をターゲットマスク画像のｒ成分に格納するように構成される格納モジュールをさらに含む。

いくつかの実施例において、上記レンダリングユニット７５は、
第１画像におけるオリジナルデータを収集するように構成される収集モジュールと、
ターゲットマスク画像のｇ成分に格納されている第１ライト変化量データと、ターゲットマスク画像のｂ成分に格納されている第２ライト変化量データとを取得するように構成される取得モジュールと、
第１ライト変化量データ及び第２ライト変化量データと、第１画像におけるオリジナルデータとを重ね合わせることにより、第２画像を取得するように構成される重ね合わせモジュールと、を含む。

いくつかの実施例において、上記装置は、
第１画像におけるレンダリング対象のオリジナルデータが取得された後、ターゲットマスク画像のｇ成分に格納されている第１ライト変化後データと、ターゲットマスク画像のｂ成分に格納されている第２ライト変化後データとを取得するように構成される第３取得ユニットと、
第１ライト変化後データ及び第２ライト変化後データで第１画像におけるレンダリング対象のデータを上書きすることにより、第２画像を取得するように構成される処理ユニットと、をさらに含む。

いくつかの実施例において、上記レンダリングユニット７５は、
ターゲット関数を呼び出すことにより、第１画像のオリジナルデータと、第１画像に対応するターゲットマスク画像におけるｇ成分及びｂ成分とを重ね合わせることにより、第２画像を取得するように構成される重ね合わせモジュールを含む。

また、本願の実施例では、上記画像処理方法を実施するための電子機器が提供されている。図８に示すように、該電子機器は、メモリ８０２と、プロセッサ８０４とを備える。該メモリ８０２には、コンピュータプログラムが記憶され、該プロセッサ８０４は、コンピュータプログラムによって上記のいずれか１つの方法実施例におけるステップを実行するように構成される。

いくつかの実施例において、上記電子機器は、コンピュータネットワークの複数のネットワーク機器のうちの少なくとも１つのネットワーク機器に位置してもよい。

いくつかの実施例において、上記プロセッサは、コンピュータプログラムによって、
レンダリング対象の第１画像を取得するステップＳ１と、
第１画像に対応するターゲットマスク画像を取得するステップであって、ターゲットマスク画像のｇ成分には第１ライト変化データが格納されており、ターゲットマスク画像のｂ成分には第２ライト変化データが格納されており、第１ライト変化データは、第１画像のレンダリングに用いる、第１画像の左側に位置するライトの変化データであり、第２ライト変化データは、第１画像のレンダリングに用いる、第１画像の右側に位置するライトの変化データである、ステップＳ２と、
ターゲットマスク画像を用いて第１画像をレンダリングすることにより、第２画像を取得するステップＳ３と、を実行するように構成されてもよい。

いくつかの実施例において、当業者であれば理解できるように、図８に示す構成は、模式的なものに過ぎず、電子機器は、スマートフォン（例えば、Ａｎｄｒｏｉｄスマホ、ｉＯＳ（登録商標）スマホなど）、タブレットコンピュータ、パームトップ型パソコン、及びモバイルインターネットデバイス（ＭＩＤ：Ｍｏｂｉｌｅ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｄｅｖｉｃｅｓ）やＰＡＤなどの端末機器であってもよく、様々な種類のサーバであってもよい。図８は、上記電子機器の構成を限定するものではない。例えば、電子機器は、図８に示されたものより多く又は少ないコンポーネント（例えば、ネットワークインタフェースなど）を含んでもよく、あるいは、図８に示されたものと異なるように配置されてもよい。

ここで、メモリ８０２は、ソフトウェアプログラム及びモジュール、例えば、本願の実施例における画像処理方法及び装置に対応するプログラム命令／モジュールを記憶するように構成されてもよい。プロセッサ８０４は、メモリ８０２に記憶されたソフトウェアプログラム及びモジュールを実行することにより、各種の機能アプリケーション及びデータ処理を実行し、即ち、上記の画像処理方法を実現する。メモリ８０２は、高速ランダムアクセスメモリを含んでもよく、不揮発性メモリ、例えば、１つ又は複数の磁気記憶装置、フラッシュメモリ、又は他の不揮発性固体メモリを含んでもよい。いくつかの実例において、メモリ８０２は、プロセッサ８０４に対して遠隔に設置されたメモリをさらに含んでもよく、これらの遠隔メモリは、ネットワークを介して端末に接続することができる。上記ネットワークの実例は、インターネット、企業イントラネット、ローカルエリアネットワーク、モバイル通信ネットワーク、およびこれらの組み合わせを含むが、これらに限定されない。ここで、メモリ８０２は、レンダリング対象の第１画像、第１画像に対応するターゲットマスク画像、及び第２画像などの情報を記憶するように構成されてもよいが、これらに限定されない。一例として、図８に示すように、上記メモリ８０２は、上記画像処理装置における第１取得ユニット７１と、第２取得ユニット７３と、レンダリングユニット７５とを含んでもよいが、これらに限定されない。また、上記メモリ８０２は、上記画像処理装置における他のモジュールユニットをさらに含んでもよいが、これらに限定されない。この例では、これ以上の説明を省略する。

いくつかの実施例において、伝送装置８０６は、ネットワークを介してデータを送受信するように構成される。上記ネットワークの実例は、有線ネットワーク及び無線ネットワークを含んでもよい。一実例において、伝送装置８０６は、ネットワークケーブルを介して他のネットワーク機器及びルータに接続可能であることで、インターネット又はローカルエリアネットワークと通信可能であるネットワークインタフェースコントローラ（ＮＩＣ：Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）を含む。一実例において、伝送装置８０６は、無線方式でインターネットと通信するように構成される無線周波数（ＲＦ：Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）モジュールである。

また、上記電子機器は、レンダリング対象の第１画像と、第２画像とを表示するように構成されるディスプレイ８０８と、上記電子機器における各モジュール部品を接続する接続バス８１０と、をさらに備えるように構成される。

本願の実施例では、コンピュータプログラムを記憶したコンピュータ可読記憶媒体が提供されている。該コンピュータプログラムは、実行されると、本願の実施例で提供される画像処理方法を実行させるように構成される。

いくつかの実施例において、上記コンピュータ可読記憶媒体は、
レンダリング対象の第１画像を取得するステップＳ１と、
第１画像に対応するターゲットマスク画像を取得するステップであって、ターゲットマスク画像のｇ成分には第１ライト変化データが格納されており、ターゲットマスク画像のｂ成分には第２ライト変化データが格納されており、第１ライト変化データは、第１画像のレンダリングに用いる、第１画像の左側に位置するライトの変化データであり、第２ライト変化データは、第１画像のレンダリングに用いる、第１画像の右側に位置するライトの変化データである、ステップＳ２と、
ターゲットマスク画像を用いて第１画像をレンダリングすることにより、第２画像を取得するステップＳ３と、を実行させるように構成されるコンピュータプログラムを記憶するように構成されてもよい。

いくつかの実施例において、当業者であれば理解できるように、上記実施例の各方法の手順の全部又は一部は、プログラムを介して端末機器の関連ハードウェアに指示することにより実行されてもよい。該プログラムは、コンピュータ可読記憶媒体に記憶されてもよい。記憶媒体は、フラッシュメモリ、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ：Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気ディスク、又は光ディスクなどを含んでもよい。

上述した本願の実施例の番号は、説明のためのものに過ぎず、実施例の優劣を示すものではない。

上記実施例における統合されたユニットは、ソフトウェア機能ユニットの形で実現され、かつ独立した製品として販売又は使用される場合、上記コンピュータ可読記憶媒体に記憶されてもよい。このような理解に基づき、本願の構成は、本質的に、言い換えれば、従来技術に寄与する部分、あるいは、該構成の全部又は一部が、ソフトウェア製品の形で具現されてもよい。該コンピュータソフトウェア製品は、記憶媒体に記憶され、１台又は複数台のコンピュータ機器（パーソナルコンピュータ、サーバ、又はネットワーク機器などであってもよい）に、本願の各実施例における方法の全部又は一部のステップを実行させるためのいくつかの命令を含む。

本願の上記実施例では、各実施例の説明に独自の焦点があり、ある実施例で詳述されていない部分については、他の実施例の関連する説明を参照すればよい。

本願で提供されるいくつかの実施例では、理解すべきものとして、掲示されたクライアントは、他の方式で実現してもよい。ここで、以上に説明した装置の実施例は、模式的なものに過ぎない。例えば、ユニットの分割は、論理的な機能の分割に過ぎず、実際に実現する際に別の分割方式であってもよい。例えば、複数のユニット又はコンポーネントを組み合わせたり、他のシステムに統合したりしてもよいし、一部の特徴を無視したり、実行しなかったりしてもよい。また、示され又は検討される相互結合、又は直接結合、又は通信接続は、いくつかのインタフェースを介したものであってもよく、ユニット又はモジュールの間接結合又は通信接続は、電気的又は他の形式であってもよい。

分離した部品として説明されたユニットは、物理的に分離したものであってもなくてもよい。ユニットとして示された部品は、物理的なユニットであってもなくてもよく、即ち、１つの場所に位置してもよいし、ネットワーク上の複数のユニットに分散してもよい。実際の必要に応じて、その中の一部又は全部のユニットを選択して、本実施例に係る発明の目的を達成してもよい。

また、本願の各実施例における各機能ユニットを１つの処理ユニットに統合してもよいし、各ユニットそれぞれが個別に物理的に存在するようにしてもよいし、２つ以上のユニットを１つのユニットに統合してもよい。上述した統合されたユニットは、ハードウェアの形で実現されてもよいし、ソフトウェア機能ユニットの形で実現されてもよい。

上記は、本願の好ましい実施形態に過ぎない。指摘すべきものとして、当業者にとっては、本願の原理から逸脱することなく、いくつかの改善及び修正を行うこともできる。これらの改善及び修正も、本願の保護範囲と見なされるべきである。

７１ 第１取得ユニット
７３ 第２取得ユニット
７５ レンダリングユニット
１０２ 端末機器
１０４ メモリ
１０６ プロセッサ
１０８ ディスプレイ
１１０ ネットワーク
１１２ サーバ
１１４ データベース
１１６ 処理エンジン
８０２ メモリ
８０４ プロセッサ
８０６ 伝送装置
８０８ ディスプレイ
８１０ 接続バス

Claims (10)

1. 電子機器が実行する画像処理方法であって、
   レンダリング対象の第１画像を取得するステップと、
   前記第１画像に対応するターゲットマスク画像を取得するステップであって、前記ターゲットマスク画像のｇ成分には第１ライト変化データが格納されており、前記ターゲットマスク画像のｂ成分には第２ライト変化データが格納されており、前記第１ライト変化データは、前記第１画像のレンダリングに用いる、前記第１画像の左側に位置するライトの変化データであり、前記第２ライト変化データは、前記第１画像のレンダリングに用いる、前記第１画像の右側に位置するライトの変化データである、ステップと、
   前記ターゲットマスク画像を用いて前記第１画像をレンダリングすることにより、第２画像を取得するステップと、
   を含む方法。
2. 前記ターゲットマスク画像を用いて前記第１画像をレンダリングすることにより、第２画像を取得する前記ステップは、
   前記ターゲットマスク画像のｒ成分に第３画像のａｌｐｈａ値が格納されている場合、前記ターゲットマスク画像のｒ成分、ｇ成分、及びｂ成分を用いて前記第１画像をレンダリングすることにより、前記第２画像を取得するステップを含み、
   前記第１画像は、前記第３画像を圧縮した画像であり、前記第３画像は、透明度のある画像であり、前記ａｌｐｈａ値は、前記第３画像の透明度を表すためのものである、
   請求項１に記載の方法。
3. 前記ターゲットマスク画像を用いて前記第１画像をレンダリングする前に、
   前記第１画像が前記第３画像を圧縮した画像であり、かつ前記第３画像が透明度のある画像である場合、前記第３画像のａｌｐｈａ値を前記ターゲットマスク画像のｒ成分に格納するステップをさらに含む、
   請求項２に記載の方法。
4. 前記ターゲットマスク画像を用いて前記第１画像をレンダリングすることにより、第２画像を取得する前記ステップは、
   前記第１画像におけるオリジナルデータを収集するステップと、
   前記ターゲットマスク画像のｇ成分に格納されている第１ライト変化量データと、前記ターゲットマスク画像のｂ成分に格納されている第２ライト変化量データとを取得するステップと、
   前記第１ライト変化量データ及び前記第２ライト変化量データと、前記第１画像におけるオリジナルデータとを重ね合わせることにより、前記第２画像を取得するステップと、を含む、
   請求項１乃至３のいずれか一項に記載の方法。
5. 前記第１画像におけるレンダリング対象のオリジナルデータを取得した後、
   前記ターゲットマスク画像のｇ成分に格納されている第１ライト変化後データと、前記ターゲットマスク画像のｂ成分に格納されている第２ライト変化後データとを取得するステップと、
   前記第１ライト変化後データ及び前記第２ライト変化後データで前記第１画像におけるレンダリング対象のデータを上書きすることにより、前記第２画像を取得するステップと、をさらに含む、
   請求項４に記載の方法。
6. 前記ターゲットマスク画像を用いて前記第１画像をレンダリングすることにより、第２画像を取得する前記ステップは、
   ターゲット関数を呼び出すことにより、前記第１画像のオリジナルデータと、前記第１画像に対応するターゲットマスク画像におけるｇ成分及びｂ成分とを重ね合わせることにより、前記第２画像を取得するステップを含む、
   請求項１に記載の方法。
7. レンダリング対象の第１画像を取得する前記ステップの前に、
   判断関数によって、第３画像に対応するターゲットマスク画像のｇ成分、ｂ成分に対応するデータに変化があることが検出された場合、前記第３画像を前記レンダリング対象の第１画像として決定するステップをさらに含む、
   請求項１に記載の方法。
8. 画像処理装置であって、
   レンダリング対象の第１画像を取得するように構成される第１取得ユニットと、
   前記第１画像に対応するターゲットマスク画像を取得するように構成される第２取得ユニットであって、前記ターゲットマスク画像のｇ成分には第１ライト変化データが格納されており、前記ターゲットマスク画像のｂ成分には第２ライト変化データが格納されており、前記第１ライト変化データは、前記第１画像のレンダリングに用いる、前記第１画像の左側に位置するライトの変化データであり、前記第２ライト変化データは、前記第１画像のレンダリングに用いる、前記第１画像の右側に位置するライトの変化データである、第２取得ユニットと、
   前記ターゲットマスク画像を用いて前記第１画像をレンダリングすることにより、第２画像を取得するように構成されるレンダリングユニットと、
   を含む装置。
9. 請求項１乃至７のいずれか一項に記載の方法をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
10. メモリとプロセッサとを備える電子機器であって、前記メモリには、コンピュータプログラムが記憶され、前記プロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行すると、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の方法を実行するように構成される、電子機器。

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