一种数字图像处理方法和装置的制造方法

文档序号:8488358阅读:335来源:国知局
一种数字图像处理方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及计算机技术领域,尤其涉及一种数字图像处理方法和装置。
【背景技术】
[0002]当前,人们对数字图像处理的需求、特别是对人物数字图像美化的需求日益增多,随着这一需求的增多,出现了一些可以美化人物图像尤其是美化脸部图像的方法。这些方法大致分为两类:
[0003]第一类,提高局部图像亮度法。因为斑点、黑眼圈等的颜色较暗,在人物脸部的数字图像上呈现的亮度较低,通过提高相应区域的亮度可以实现美化人物数字图像的目的。
[0004]第二类,基于样本的图像修补法。取人脸图像上皮肤光滑的图像区域作为样本,对斑点、眼袋等区域进行修补,这种方法的优点是能保持被修补的皮肤的纹理效果。图像修补的算法有很多种,例如Poisson Image Editing方法、Criminisi算法等。
[0005]上述方法存在以下缺点:
[0006]第一类方法的缺点是造成人脸数字图像中皮肤纹理的改变,使被处理区域与未被处理区域的皮肤纹理差异明显,人工处理的痕迹明显。
[0007]第二类方法的缺点是需要手动选择皮肤光滑并且较亮的区域,无法实现自动化处理;并且算法需要反复迭代,速度较慢,无法实时呈现处理效果。

【发明内容】

[0008]本发明提供了一种数字图像处理方法,能够快速自动实现针对数字图像的美化处理,并且处理的痕迹不明显。
[0009]本发明提供了一种数字图像处理装置,能够快速自动实现针对数字图像的美化处理,并且处理的痕迹不明显。
[0010]本发明的技术方案是这样实现的:
[0011]一种数字图像处理方法,包括:
[0012]针对待处理图像的原色通道分别执行以下步骤,得到处理后的图像:
[0013]将所述待处理图像的所述原色通道作为源图像,对所述源图像进行高斯模糊处理,得到模糊效果图像;并通过所述模糊效果图像和源图像生成差值图像;
[0014]对所述差值图像分别进行一次以上低通滤波,并将低通滤波后得到的所有滤波结果与源图像叠加,所述叠加的方式为针对各个像素,分别将所述所有滤波结果中该像素的该原色通道分量值与源图像中该像素的该原色通道分量值相加;其中,所述低通滤波的半径小于高斯模糊处理的半径,并且当低通滤波的次数大于一次时,每次低通滤波的半径各不相同。
[0015]上述方法中,原色通道可以包括R通道、G通道和B通道中的至少一种。
[0016]高斯模糊处理的半径可以为10、11、12、13、14、15或16像素;
[0017]当对差值图像分别进行两次低通滤波时,两次低通滤波的半径可以分别为2像素和6像素。
[0018]上述通过模糊效果图像和源图像生成差值图像的方式可以为:
[0019]针对各个像素,采用模糊效果图像中该像素的该原色通道分量值减去源图像中该像素的该原色通道分量值,当相减的结果小于O时,将结果修正为O。
[0020]低通滤波的方式可以为:采用高斯函数进行低通滤波。
[0021]一种数字图像处理装置,包括:
[0022]模糊处理模块,用于将待处理图像的原色通道作为源图像,对所述源图像进行高斯模糊处理,得到模糊效果图像;
[0023]差值处理模块,用于采用所述模糊效果图像和源图像生成差值图像;
[0024]低通滤波模块,用于将所述差值图像分别进行一次以上低通滤波,得到一个以上滤波结果;其中,所述低通滤波的半径小于高斯模糊处理的半径,并且当低通滤波的次数大于一次时,每次低通滤波的半径各不相同;
[0025]叠加处理模块,用于将所述所有滤波结果与源图像叠加;所述叠加的方式为针对各个像素,分别将所述所有滤波结果中该像素的该原色通道分量值与源图像中该像素的该原色通道分量值相加。
[0026]上述装置中,原色通道可以包括R通道、G通道和B通道中的至少一种。
[0027]高斯模糊处理的半径可以为10、11、12、13、14、15或16像素;
[0028]当低通滤波模块对差值图像分别进行两次低通滤波时,两次低通滤波的半径可以分别为2像素和6像素。
[0029]差值处理模块采用模糊效果图像和源图像生成差值图像的方式可以为:
[0030]针对各个像素,采用模糊效果图像中该像素的该原色通道分量值减去源图像中该像素的该原色通道分量值,当相减的结果小于O时,将结果修正为O。
[0031]低通滤波模块进行低通滤波的方式可以为:采用高斯函数进行低通滤波。
[0032]可见,本发明提出的数字图像处理方法和装置,对待处理图像的原色通道做相同的处理,以高斯模糊效果图像和源图像的差值图像作为基础,对差值图像做不同程度的低通滤波后再叠加到源图像上,得到最终图像处理的效果。因此本发明能够快速自动实现针对数字图像的美化处理,并且处理的痕迹不明显。
【附图说明】
[0033]图1为本发明方法中对待处理图像的一个通道执行的处理过程流程图;
[0034]图2为本发明实施例一中对待处理图像的R通道执行的处理过程流程图;
[0035]图3为本发明提出的数字图像处理装置结构示意图;
[0036]图4为本发明实施例二中的数字图像处理装置结构示意图。
【具体实施方式】
[0037]本发明提出一种数字图像处理方法,针对待处理图像原色通道分别执行如图1所示的以下步骤,得到处理后的图像:
[0038]步骤101:将所述待处理图像的所述原色通道作为源图像,对所述源图像进行高斯模糊处理,得到模糊效果图像;
[0039]步骤102:通过模糊效果图像和源图像生成差值图像;
[0040]步骤103:对所述差值图像分别进行一次以上低通滤波,并将低通滤波后得到的所有滤波结果与源图像叠加,所述叠加的方式为针对各个像素,分别将所述所有滤波结果中该像素的该原色通道分量值与源图像中该像素的该原色通道分量值相加;其中,所述低通滤波的半径小于高斯模糊处理的半径,并且当低通滤波的次数大于一次时,每次低通滤波的半径各不相同。
[0041]为便于理解,首先对数字图像的原色通道做解释:一个数字图像中包含若干像素,每个像素的颜色可以由多个分量组成。以RGB色彩模式为例,每个像素的颜色有3个分量,即R (红色)分量、G (绿色)分量和B (蓝色)分量;每个分量的取值范围为O?255,取值越大,该分量的亮度越高。一个数字图像的R通道是指该图像中所有像素的R分量组成的图像,G通道是指该图像中所有像素的G分量组成的图像,B通道是指该图像中所有像素的B分量组成的图像。除RGB色彩模式以外,目前还存在其他色彩模式;例如CMY模式,每个像素的颜色由C (青)分量、M (品红)分量和Y (黄)分量组成,所有像素的C分量组成的图像为C通道,所有像素的M分量组成的图像为M通道,所有像素的Y分量组成的图像为Y通道。
[0042]以下以RGB色彩模式的数字图像为例详细介绍。
[0043]对于RGB色彩模式的数字图像来说,分别对待处理图像的R通道、G通道和B通道处理完成之后,对该待处理图像的处理也就完成了。
[0044]上述方法中,所述的原色通道包括R通道、G通道和B通道中的至少一种。
[0045]上述步骤101中,高斯模糊处理的半径可以为10、11、12、13、14、15或16像素;
[0046]上述步骤103中,对差值图像进行两次低通滤波即可达到较佳的处理效果,两次低通滤波的半径可以分别为2像素和6像素。
[0047]上述步骤102中,通过模糊效果图像和源图像生成差值图像的方式可以为:针对各个像素,采用模糊效果图像中该像素的该原色通道分量值减去源图像中该像素的该原色通道分量值,当相减的结果小于O时,将结果修正为O。
[0048]其中低通滤波的方式可以为:采用高斯函数进行低通滤波。
[0049]以下结合附图,举具体的实施例详细介绍。
[0050]实施例一:
[0051]本实施例以对数字图像的R通道进行处理为例进行说明,对数字图像的G通道、B通道进行处理的方式与此相同。在本实施例中,取人脸图像中的黑眼圈及其周边区域作为待处理图像。
[0052]如图2所示,将待处理图像的R通道作为源图像(记为Image),针对源图像Image执行以下步骤:
[0053]步骤201:对源图像Image做大半径的高斯模糊处理,得到模糊效果图像(记为ImageA)。此处高斯模糊处理的半径一般取10至16像素
[0054]经本步骤处理之后,模糊效果图像ImageA的显示效果是:原本R值较周围大的像素的R值会变小,原本R值较周围小的像素的R值会变大。
[0055]步骤202:采用ImageA减去Image,得到差值图像(记为ImageB)。
[0056]采用ImageA减去Image的具体方式为:采用ImageA中各个像素的R值减去Image中对应像素的R值,当结果小于O时,将该结果修正为O。
[0057]经本步骤处理之后,差值图像ImageB的显示效果是:原本R值较周围大的像素的R值会等于0,原本R值较周围小的像素的R值会大于O。
[0058]如果直接将差值图像ImageB叠加到源图像Image上就能在一定程度上解决本方案要解决的问题。因为如上所述,在差值图像中,原本R值较小的像素的R值会大于0,原本R值较大的像素的R值会等于0,直接叠加的效果很明显是:原来R值较小的区域R值变大了,反之则不变。整体效果就是图片原本较暗的区域变亮了,较亮的区域则没有变化。但是这种处理方式会显著改变原有的皮肤纹理特征,使处理后的区域看起来和人脸其他部分的皮肤纹理不一样,使祛除黑眼圈的效果不自然,有明显人工处理痕迹。
[0059]因此,继续对差值图像做以下处理。
[0060]步骤203:对差值图像ImageB进行低通滤波,得到ImageC。
[0061]本步骤中低通滤波函数选用高斯函数,本次低通滤波使用一个小半径的高斯函数,半径一般为2像素。
[0062]由于进行低通滤波,差值图像ImageB的高频部分被抑制,如果将ImageC叠加源图像Image上,则能保留源图像Image的高频部分,即保持了原有图像的纹理特征。
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