42] 这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备 以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包 括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方 框或多个方框中指定的功能。
[0143] 这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得 在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在 计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程 和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0144] 尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基 本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为 包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
[0145] 最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将 一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作 之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语"包括"、"包含"或者其任何其他变体意 在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包 括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品 或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句"包括一个……"限定的要 素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
[0146] 以上对本发明所提供的一种图像处理方法和系统进行了详细介绍，本文中应用了 具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本 发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体 实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的 限制。
【主权项】
1. 一种图像处理方法，其特征在于，包括： 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； 根据所述背景区域确定重配置背景图； 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； 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； 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。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括： 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； 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。3. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括： 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。4. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，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： 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； 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； 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。5. 根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括： 按照由大到小的顺序，选取设定数量的绿色分量差值； 求所述选取的设定数量的绿色分量差值的平均值； 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。6. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述背景区域确定重配置背景 图，包括： 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。7. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，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： 使用所述重配置背景图对环境光进行替换； 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。8. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，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： 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； 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。9. 一种图像处理系统，其特征在于，包括： 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； 确定模块，用于根据所述背景区域确定重配置背景图； 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； 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； 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。10. 根据权利要求9所述的系统，其特征在于，还包括： 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； 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。11. 根据权利要求10所述的系统，其特征在于，还包括： 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。12. 根据权利要求11所述的系统，其特征在于，所述划分模块，包括： 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； 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； 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； 其中，所述第一设定阈值大于第二设定阈值。13. 根据权利要求12所述的系统，其特征在于，还包括： 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； 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； 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。14. 根据权利要求9所述的系统，其特征在于，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。15. 根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述重计算模块，包括： 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； 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。16. 根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述比较模块，包括： 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； 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。
【专利摘要】本发明实施例提供了一种图像处理方法和系统，其中，所述方法包括：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；根据所述背景区域确定重配置背景图；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；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；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。通过本发明实施例解决了目前环境光干扰而带来图像溢色的问题。
【IPC分类】H04N5/272
【公开号】CN105681686
【申请号】CN201511032649
【发明人】朱龙
【申请人】北京奇艺世纪科技有限公司
【公开日】2016年6月15日
【申请日】2015年12月31日