一种图像处理方法和系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及图像技术领域，具体涉及一种图像处理方法和系统。
【背景技术】
[0002] 随着人们需求的不断发展，各种针对图像的处理方案也应运而生，以满足用户的 不同需求。例如，对图像进行裁剪、美化、明亮调节和背景替换等。
[0003]以秀场中的背景替换为例进行说明，可以将视频中的前景图像和背景图像分离开 来，以将分离的前景图像合成到另外一幅背景图像中，使分离的前景图像能够在直播画面 中更加契合的融入到直播、游戏背景，增加秀场中图像显示的多样性和趣味性，满足用户的 需求。
[0004] 然而，在室内光线下，由于受到环境光的干扰，在对前景图像和背景图像进行分离 时，会使分离的前景图像整体偏绿，称之为绿色溢色，进而导致最终合成的图像的溢色，影 响图像质量。
[0005] 可见，本领域技术人员亟需解决的问题是:环境光干扰带来的图像的溢色问题。
【发明内容】
[0006] 本发明实施例提供一种图像处理方法和系统，以解决目前环境光干扰而带来图像 溢色的问题。
[0007] 为了解决上述问题，本发明公开了一种图像处理方法，包括：
[0008] 根据待处理图像中各个像素点的绿色分量差值，将所述待处理图像划分为前景区 域、背景区域和不确定区域；
[0009] 根据所述背景区域确定重配置背景图；
[0010]根据所述重配置背景图对前景区域和不确定区域进行重计算，得到重配置前景 图；
[0011] 根据所述重配置前景图与设定阈值的比较结果，得到重配置阿尔法通道值；
[0012] 根据所述重配置前景图、所述重配置阿尔法通道值和待合成背景图对图像进行重 合成，得到合成图像。
[0013] 优选地，所述方法还包括：
[0014] 设定绿幕区域，并对所述待处理图像进行归一化处理，得到归一化处理结果；
[0015] 根据所述设定绿幕区域和所述归一化处理结果，分别计算得到红色分量值、蓝色 分量值和绿色分量值。
[0016] 优选地，所述方法还包括：
[0017] 将二倍的绿色分量值与所述红色分量值和所述蓝色分量值的差值作为所述各个 像素点的绿色分量差值。
[0018] 优选地，所述根据待处理图像中各个像素点的绿色分量差值，将所述待处理图像 划分为前景区域、背景区域和不确定区域，包括：
[0019] 将绿色分量差值大于等于第一设定阈值的像素点对应的图像区域确定为背景区 域；
[0020] 将绿色分量差值小于等于第二设定阈值的像素点对应的图像区域确定为前景区 域；
[0021] 将绿色分量差值小于第一设定阈值、且大于第二设定阈值的像素点对应的图像区 域确定为不确定区域;其中，所述第一设定阈值大于第二设定阈值。
[0022]优选地，所述方法还包括：
[0023] 按照由大到小的顺序，选取设定数量的绿色分量差值；
[0024] 求所述选取的设定数量的绿色分量差值的平均值；
[0025] 根据所述平均值分别确定所述第一设定阈值和所述第二设定阈值。
[0026] 优选地，所述根据所述背景区域确定重配置背景图，包括：
[0027] 对所述背景区域对应的图像进行修复填充，得到所述重配置背景图。
[0028] 优选地，所述根据所述重配置背景图对前景区域和不确定区域进行重计算，得到 重配置前景图，包括：
[0029] 使用所述重配置背景图对环境光进行替换；
[0030] 根据前景区域和不确定区域分别对应的阿尔法通道值以及所述重配置背景图，进 行重计算，得到重配置前景图。
[0031] 优选地，所述根据所述重配置前景图与设定阈值的比较结果，得到重配置阿尔法 通道值，包括：
[0032] 若所述重配置前景图满足第三设定阈值，则通过第一策略计算得到所述重配置阿 尔法通道值；
[0033] 若所述重配置前景图满足第四设定阈值，则通过第二策略计算得到所述重配置阿 尔法通道值。
[0034]本发明还公开了一种图像处理系统，包括：
[0035]划分模块，用于根据待处理图像中各个像素点的绿色分量差值，将所述待处理图 像划分为前景区域、背景区域和不确定区域；
[0036] 确定模块，用于根据所述背景区域确定重配置背景图；
[0037] 重计算模块，用于根据所述重配置背景图对前景区域和不确定区域进行重计算， 得到重配置前景图；
[0038] 比较模块，用于根据所述重配置前景图与设定阈值的比较结果，得到重配置阿尔 法通道值；
[0039] 合成模块，用于根据所述重配置前景图、所述重配置阿尔法通道值和待合成背景 图对图像进行重合成，得到合成图像。
[0040] 优选地，所述系统还包括：
[0041]设定模块，用于设定绿幕区域，并对所述待处理图像进行归一化处理，得到归一化 处理结果；
[0042]计算模块，用于根据所述设定绿幕区域和所述归一化处理结果，分别计算得到红 色分量值、蓝色分量值和绿色分量值。
[0043] 优选地，所述系统还包括：
[0044] 绿色分量差值确定模块，用于将二倍的绿色分量值与所述红色分量值和所述蓝色 分量值的差值作为所述各个像素点的绿色分量差值。
[0045] 优选地，其特征在于，所述划分模块，包括：
[0046] 第一划分子模块，用于将绿色分量差值大于等于第一设定阈值的像素点对应的图 像区域确定为背景区域；
[0047] 第二划分子模块，用于将绿色分量差值小于等于第二设定阈值的像素点对应的图 像区域确定为前景区域；
[0048]第三划分子模块，用于将绿色分量差值小于第一设定阈值、且大于第二设定阈值 的像素点对应的图像区域确定为不确定区域；
[0049] 其中，所述第一设定阈值大于第二设定阈值。
[0050] 优选地，所述系统还包括：
[0051] 选取模块，用于按照由大到小的顺序，选取设定数量的绿色分量差值；
[0052] 平均值模块，用于求所述选取的设定数量的绿色分量差值的平均值；
[0053] 阈值确定模块，用于根据所述平均值分别确定所述第一设定阈值和所述第二设定 阈值。
[0054]优选地，所述确定模块，用于对所述背景区域对应的图像进行修复填充，得到所述 重配置背景图。
[0055] 优选地，所述重计算模块，包括：
[0056] 替换子模块，用于使用所述重配置背景图对环境光进行替换；
[0057] 重计算子模块，用于根据前景区域和不确定区域分别对应的阿尔法通道值以及所 述重配置背景图，进行重计算，得到重配置前景图。
[0058]优选地，所述比较模块，包括：
[0059]第一计算子模块，用于在所述重配置前景图满足第三设定阈值时，通过第一策略 计算得到所述重配置阿尔法通道值；
[0060] 第二计算子模块，用于在所述重配置前景图满足第四设定阈值时，通过第二策略 计算得到所述重配置阿尔法通道值。
[0061] 本发明实施例提供的一种图像处理方案，可以根据各个像素点的绿色分量差值， 完成背景图、前景图和阿尔法通道值的重配置，进而根据重配置前景图重配置阿尔法通道 值和待合成背景图完成图像的合成。可见，在本发明实施例中，由于重配置前景图是根据重 配置背景图对前景区域和不确定区域进行重计算得到的，有效地降低了环境光中的绿色溢 出现象；重配置阿尔法通道值也进一步对绿色溢出现象进行了修正，提高了分离出的前景 图像的真实性，进一步降低了环境光对图像的干扰。也即，通过本发明实施例有效降低了环 境光对图像的干扰，有效避免了图像的溢色问题，提高了合成的图像的质量。
【附图说明】
[0062]图1是本发明实施例一中一种图像处理方法的步骤流程图；
[0063]图2是本发明实施例二中一种图像处理方法的步骤流程图；
[0064]图