选择的，并且不必完全包围物体。
[0072] 根据在110限定的边界，所述处理基于所限定的边界来产生一个隧道（在115)。图 5示出了图像200上的隧道505。产生所述隧道505,使得两边全都遵循所限定的边界405 的曲线。隧道505包围过渡区域215。一些实施例产生的隧道会使其一边或两边并不是完 全遵循选定边界的曲线。在生成隧道之后，一些实施例允许对隧道进行修改。在一些实施 例中，通过改变隧道的宽度（即两边之间的距离）或是通过改变隧道一边或两边的形状，可 以对隧道进行修改。
[0073] 基于在115产生的隧道，处理100产生前景到背景的过渡。一些实施例基于隧道外 部的像素来产生隧道内部的前景到背景过渡。一些实施例为每个像素限定一个a值。一 些实施例的a值代表像素在前景中的范围（extent)。图6示出的是图像200中的像素的 a值。像素越暗，a值就越低。除了隧道内部的过渡区域之外，在图6中还为整个图像都 生成a值。在一些区域中，一些实施例使用其他那些用于产生a值的方法，以便补充从隧 道中生成a值的处理。图6示出的是全白的前景区域205、全黑的背景区域210以及过渡 区域215,其中所述过渡区域包括从白到黑的渐变。特定像素的光亮度指示的是所述特定像 素在前景中的范围。处于图5隧道内部的区域的一部分是全白的，这是因为这些像素在特 性上与前景中的剩余像素相似。在产生前景到背景的过渡之后，处理1〇〇结束。
[0074] 在以下章节中描述了本发明的若干个更详细的实施例。第二节描述的是一些实施 例的图像编辑应用。第三节描述的是若干个用于执行图像边缘检测的实施例。接着，第四 节描述的是若干个用于为图像限定边界的详细实施例。第五节描述的是若干个用于从边界 中生成隧道的实施例。第六节描述的是若干个用于在图像内部产生从前景到背景的过渡的 实施例。接着，第七节描述的是一些在图像上执行色彩校正的实施例。最后，第八节描述的 是实施本发明的一些实施例的计算机系统。
[0075] 第二节?图像编辑应用
[0076] 图7示出的是根据本发明一些实施例的图像编辑应用700。图7所示的图像编辑 应用提供了（1)显示图像的主显示窗口 705,（2)边缘检测工具集710,（3)边界限定工具 集715,（4)隧道和a生成工具集720,以及（5)色彩校正工具集725。除所显示的应用之 外，一些实施例还提供更多的图像编辑工具，而其他实施例提供的仅仅是图7所示工具的 子集。
[0077] 主显示窗口 705显示一个可以用图像编辑工具710-725编辑的图像。边缘检测工 具集710为用户提供识别图像中的边缘的选项。所识别的边缘可以用于限定图像的边界。 本发明的一些实施例在加载图像时识别图像边缘，并且将这些边缘存入存储器，以便在后 续的边界限定过程中使用。一些实施例的边缘检测工具集720包括标记为"Edge"（边缘） 的复选框730,所述复选框允许用户重新识别所显示图像的边缘。在一些实施例中，通过选 择复选框730,可以使图像编辑应用重新识别边缘，并且然后将图像显示在边缘视图中。在 边缘视图中，在显示窗口 705中显示的仅仅是图像的边缘，而不是实际的图像。一些实施例 还提供用户界面工具（例如按钮或复选框），所述用户界面工具重新识别边缘，但是不会使 图像编辑应用在边缘视图中显示图像。一些实施例不允许用户在边缘视图中查看图像（但 是仍旧能识别图像边缘）。一些实施例还提供被标记为"DegrainpriorEdgeDetect"（边 缘检测前去除粒面）的复选框735,当选择所述复选框时，会使图像编辑应用在重新识别边 缘之前对图像应用去噪算法。一些实施例提供的其他边缘识别工具还包括允许用户变更边 缘识别参数和去噪算法的滑动器740。在一些实施例中，滑动器740影响边缘识别和去噪算 法的灵敏度。换句话说，滑动器影响识别出可能边缘的似然性。一些实施例将边缘识别和 去噪算法的灵敏度设置为默认值，并且未提供滑动器740。在第三节中对边缘识别进行了详 细描述。
[0078] 边界限定工具集715为用户提供不同使用选项，以便通过在显示窗口 705中用光 标在图像上移动来为限定图像边界。例如，一些实施例提供被标记为"Tunnel"（隧道）的 复选框745,所述复选框允许用户确定在限定了边界之后是否围绕该边界生成隧道。一些实 施例提供被标记为"MovingAvg"的复选框750,其允许用户在为图像限定边界时确定是否 将显示围绕光标的搜索窗口。在第四节详细描述了边界的限定，其中包括搜索窗口的限定 和用途。
[0079] 隧道和a生成工具集720允许用户（1)围绕所限定的边界生成隧道，以及⑵为 图像中的每个像素限定所述像素在图像的前景或背景中的范围。在一些实施例中，隧道和 a生成工具720包括"Spline"（样条）按钮755,所述按钮允许图像编辑应用的用户在显 示区域705中将图像边界限定成样条曲线。根据所限定的边界，一些实施例产生两边围绕 所限定的边界的隧道。一些实施例提供的"Move"（移动）按钮760能使用户查看作为可修 改的曲线的所产生的隧道的侧边，并且对这些侧边进行修改。在一些实施例中，可修改的曲 线是贝塞尔样条。一些实施例提供的滑动器765能使用户在生成隧道之前或之后修改隧道 宽度。在第五节更详细地描述了隧道生成处理。
[0080] 一些实施例基于隧道来产生a值。一些实施例对隧道周围的像素进行采样，以便 产生a值。图像编辑应用的一些实施例提供滑动器767,所述滑动器允许用户修改那些对 像素进行采样的区域的宽度。一旦生成a值，则一些实施例的图像编辑应用允许用户在以 不同方式示出a值的不同视图中进行切换（toggle)。一些实施例提供下拉菜单770来选 择不同视图。一些实施例提供用灰度级示出图像的第一视图，在所述视图中，像素的a值 是用像素亮度表示的。一些实施例提供将像素的a值覆盖在图像上的第二视图。在一些 实施例中，这种覆盖图可以是灰色、红色、蓝色或绿色的。一些实施例提供一个基于a来显 示图像以及任何色彩校正的示图。在第六节将会详细论述从隧道生成a的处理。此外，一 些实施例的图像编辑应用还提供"Brush"（画笔）按钮775,所述按钮允许将a画笔与a 值结合使用。在一些实施例中，a画笔可以将像素限定成是前景、背景或是前景与背景之 间的某个位置，而在其他实施例中，a画笔可以仅仅将像素限定成前景像素。
[0081] 色彩校正工具集725为用户提供编辑数字图像的能力。色彩校正工具允许用户编 辑数字图像的选定部分。在一些实施例中，用于编辑的选定部分是用其他工具集选择的，例 如边界限定工具715以及a生成工具720。色彩校正工具725允许用户修改选定部分的特 征，例如像素的色调和饱和度。一些实施例包含能使用户将选取部分的颜色转变成一种颜 色或另一种颜色的色轮（colorwheel) 780〇
[0082] 本领域技术人员应该理解，图像编辑应用的一些实施例可以包括所描述的功能， 但是这些功能关联的UI工具不同于所描述的UI工具。例如，本领域技术人员将会认识到， 允许用户确定是否图形显示搜索窗口的UI工具未必是被标记为"Moving Avg"的复选框， 它也可以是具有不同标签的复选框，菜单选项、可选按钮等等。同样，被显示成可选按钮的 UI工具也可以是复选框、菜单选项或是其他类型的UI工具。
[0083] 对于上文和下文中描述的图像编辑工具和处理来说，其可以借助插件、小应用程 序或是并入应用自身的直接函数而被引入到任何图像编辑应用中。相应地，对于不同的图 像编辑应用，例如AppleAperture?、AppleiPhotO?,AdobePhotoshop? 以及 AdobeLightroom?,来说，这些应用中的每一个都可以实施这里描述的一种或多种图像 编辑工具。相应地，在上下文中描述的图像编辑工具和处理可以引入到其他任何应用功能 (例如视频编辑应用，数字相册等等）内部或是操作系统（例如MicrosoftWindows?、 AppleMacOS?等等）内部。
[0084] 第三节?边缘识别
[0085]A.预先计算边缘
[0086] 图8示出的是根据本发明一些实施例来预先计算图像边缘的处理800。在一些实 施例中，处理800由图像编辑应用执行。所述处理800是在接收对要显示图像的选取时开 始的（在805)。在一些实施例中，接收借助用户选择打开图像的所述选取处理。图9示出 的是用户选择打开图像文件905。在一些实施例中，所述用户突出显示图像文件905的文件 名，并且通过点击"Open"（打开）按钮910来选择打开该文件。
[0087] 在接收到对要显示图像的选取之后，处理800然后计算图像边缘（在810)。在一 些实施例中，所述处理使用Canny边缘检测算法或是其变体来计算边缘。在其他实施例中， 所述处理使用不同算法来计算边缘。在一些实施例中，可以使用滑动器915来设置边缘计 算的参数，并且用户可以在选择打开图像之前对其进行修改。在一些实施例中，这些参数修 改边缘检测算法的灵敏度。在计算了边缘之后，所述处理将边缘存入运行所述处理的计算 机的存储器中（在815)。由此，其他处理例如为图像限定边界的处理，可以访问这些边缘。
[0088] 在820,在计算了边缘之后，所述处理在显示窗口中显示图像。图10示出了用户选 择图像文件905的结果。图10示出的是在显示窗口 1010中显示的图像1005。图像1005 的边缘在显示所述图像之前已被计算。在825,在限定所显示的图像边界的过程中使用预先 计算的边缘。在一些实施例中，当光标在图像上移动以限定边界时，所述边界被锁定到所述 边缘。在第四节详细描述了使用预先计算的边缘来限定边界的处理。
[0089] B.仅识别相关边缘
[0090] 图11给出的是一些实施例中的处理1100,其中所述处理将去噪算法应用于图像， 从而只识别最相关的边缘。一些边缘检测算法识别的是图像中那些实际没有用处的边缘。 举例来说，如果图像区域中堆满了很小且差异很大的成分，例如衬衫图案，那么边缘检测有 可能在所述区域中检测到大量不需要的微小边缘，而用户在限定边界时很可能不希望将边 界锁定到这些边缘。处理1100是在1105显示图像的时候开始进行的。在一些实施例中， 如上文中参考处理800描述的那样，在初始显示图像时计算边缘。在1110,所述处理确定是 否接收到计算边缘的请求。在一些实施例中，当用户选择了通过使用边缘检测算法来重新 计算图像边缘及显示所述边缘的用户界面（"UI"）工具时，这时将会接收到重新计算边缘 的请求。回过来参考图7,在一些实施例中，复选框730即为这样的UI工具。在改变了与边 缘检测算法相关的参数、例如通过使用滑动器740之一改变所述参数之后，用户有可能希 望重新计算边缘。在一些实施例中，用户可以使用其中一个滑动器来影响边缘检测算法的 灵敏度。
[0091] 如果处理1100没有接收到重新计算边缘的请求，那么所述处理确定所述图像是 否仍旧是打开的（在1115)。如果图像仍旧是打开的，那么所述处理返回到1105,并且继续 显示图像。如果图像不是打开的，那么处理1100结束。如果用户关闭了图像或者打开了不 同的图像以进行编辑，那么所述处理将确定所述图像没有打开。在1110,如果所述处理确 定已经接收到重新计算边缘的请求，那么所述处理然后确定是否选择去噪功能（在1120)。 在一些实施例中，用户通过选择复选框735之类的UI工具来选择去噪功能。如果没有选择 去噪功能，那么所述处理1100使用边缘检测算法来计算图像边缘（在1130)。然后，在一些 实施例中，所述处理显示图像边缘（在1135)。图12示出的是图像1205的边缘。在图12 中，复选框1210将被选定，以便重新计算和显示图像1205的边缘。复选框1215未被选定 则表明没有选择去噪功能。
[0092] 如果所述处理确定选择去噪功能（在1120)，那么所述处理将去噪算法应用于图 像（在1125)。在执行边缘识别之前将去噪算法应用于图像，使得边缘识别算法将仅仅计算 图像中最相关的边缘。在一些实施例中，去噪算法是双边或各向异性过滤算法。此类算法 仅仅会在具有低频纹理的位置模糊图像。换句话说，存在锐边的区域会被置之不理，而没有 锐边的图像的区域将被模糊。这样做将会导致在模糊没有相关边缘的区域的同时保持相关 (即实际）边缘。一些实施例允许用户修改去噪算法的至少一个参数。例如，一些实施例提 供滑动器来调整去噪算法的灵敏度，例如图7的滑动器740之一。在将去噪算法应用于图 像之后，所述处理然后计算图像的边缘（在1130)。由于用去噪算法模糊了不包含相关边缘 的图像区域，因此边缘检测算法不太可能计算非相关（即虚假）边缘。然后，处理1100将 这些边缘存入运行所述处理的计算机的存储器中。
[0093] 在计算并存储了图像边缘之后，一些实施例将会显示图像边缘（在1140)。图