图像处理的方法及装置制造方法

图像处理的方法及装置制造方法
【专利摘要】本公开是关于一种图像处理的方法及装置，用于提高图像处理的效率。所述方法包括：获得待修复视频；识别所述待修复视频中的线状物体；对所述线状物体进行修复，获得已修复视频。本实施例实现了对视频中线状物体的自动修复，提高了图像处理效率。
【专利说明】图像处理的方法及装置

【技术领域】
[0001] 本公开涉及图像及计算机处理领域，尤其涉及图像处理的方法及装置。

【背景技术】
[0002] 随着计算机技术的发展，帮助电影实现各种特技效果，画面越来越绚丽。其中，为 了实现剧中人物的在空中的飞行特效，或者为了表现角色的武艺高超，已广泛采用威亚技 术。威亚技术是将人或物通过钢丝吊起，通过拖拽钢丝使人或物在空中移动，实现飞行效 果。在后期制作时，需要将钢丝擦除。
[0003] 本公开的发明人发现，相关技术中，前期拍摄带有威亚的画面。在整个电影拍摄结 束后，对完整的电影视频进行后期制作。在后期制作过程中，将完整的视频进行转码，转换 到适合图像处理的格式。然后进行图像处理，擦除钢丝。对处理后的图像再次进行转码，以 便播放。整个过程较为繁琐，处理效率较低。因此，如何提高图像处理的效率，是亟待解决 的问题。


【发明内容】

[0004] 为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种图像处理的方法及装置。
[0005] 根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像处理的方法，包括：
[0006] 获得待修复视频；
[0007] 识别所述待修复视频中的线状物体；
[0008] 对所述线状物体进行修复，获得已修复视频。
[0009] 本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本实施例实现了对视频 中线状物体的自动修复，提高了视频处理效率。
[0010] 所述方法还包括：在拍摄视频的过程中，获得已拍摄的原视频；
[0011] 所述获得待修复视频，包括：对所述原视频进行复制，获得待修复视频。
[0012] 本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本实施例在视频拍摄的 过程中边拍摄边进行视频修复，节省了视频解码再编码的过程，提高了视频处理效率。
[0013] 所述识别所述待修复视频中的线状物体，包括：
[0014] 通过图层选取内容识别技术，识别所述待修复视频中的线状物体。
[0015] 本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本实施例通过图层选取 内容识别技术可较准确的识别出线状物体。
[0016] 所述通过图层选取内容识别技术，识别所述待修复视频中的线状物体，至少包括 下列步骤之一：
[0017] 针对待修复视频的每个图层，根据颜色和形状特征识别所述待修复视频中的线状 物体；
[0018] 针对待修复视频的每个图层，根据位置特点识别所述待修复视频中的线状物体；
[0019] 针对待修复视频的每个图层，根据多帧视频图像中的位置特点，识别所述待修复 视频中的线状物体。
[0020] 本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本实施例提供了多种识 别线状物体的实现方式，可较准确的识别出线状物体，以便于后续更准确的修复。
[0021] 所述对所述线状物体进行修复，获得已修复视频，包括：
[0022] 从所述待修复视频中擦除所述线状物体；
[0023] 对擦除所述线状物体后的所述待修复视频进行修正，获得已修复视频。
[0024] 本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本实施例中的修复过程 不仅包括催线状物体的擦除，还可以进行图像修正，进一个提高了图像处理的准确度。
[0025] 所述方法还包括：
[0026] 接收针对视频拍摄模式输入的模式选择指令；
[0027] 根据所述模式选择指令进入视频拍摄模式中的智能修复模式；
[0028] 所述对所述原视频进行复制，获得待修复视频，包括：在智能修复模式中，对所述 原视频进行复制，获得待修复视频。
[0029] 本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本实施例中在用户选择 智能修复模式后才采用上述方案，实现对一般拍摄视频过程的兼容。可以有选择的对视频 进行修复。
[0030] 根据本公开实施例的第二方面，提供一种图像处理的装置，包括：
[0031] 复制模块，用于获得待修复视频；
[0032] 识别模块，用于识别所述待修复视频中的线状物体；
[0033] 修复模块，用于对所述线状物体进行修复，获得已修复视频。
[0034] 所述装置还包括：获取模块，用于在拍摄视频的过程中，获得已拍摄的原视频；
[0035] 所述复制模块对所述原视频进行复制，获得待修复视频。
[0036] 所述识别模块通过图层选取内容识别技术，识别所述待修复视频中的线状物体。
[0037] 所述识别模块至少包括下列单元之一：
[0038] 特征单元，用于针对待修复视频的每个图层，根据颜色和形状特征识别所述待修 复视频中的线状物体；
[0039] 位置单元，用于针对待修复视频的每个图层，根据位置特点识别所述待修复视频 中的线状物体；
[0040] 连续位置单元，用于针对待修复视频的每个图层，根据多帧视频图像中的位置特 点，识别所述待修复视频中的线状物体。
[0041] 所述修复模块包括：
[0042] 擦除单元，用于从所述待修复视频中擦除所述线状物体；
[0043] 修正单元，用于对擦除所述线状物体后的所述待修复视频进行修正，获得已修复 视频。
[0044] 所述装置还包括：
[0045] 指令接收模块，用于接收针对视频拍摄模式输入的模式选择指令；
[0046] 模式切换模块，用于根据所述模式选择指令进入视频拍摄模式中的智能修复模 式；
[0047]所述复制模块在智能修复模式中，对所述原视频进行复制，获得待修复视频。
[0048] 根据本公开实施例的第三方面，提供一种图像处理的装置，包括：
[0049] 处理器；
[0050] 用于存储处理器可执行指令的存储器；
[0051] 其中，所述处理器被配置为：
[0052] 获得待修复视频；
[0053] 识别所述待修复视频中的线状物体；
[0054] 对所述线状物体进行修复，获得已修复视频。
[0055] 应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不 能限制本公开。

【专利附图】

【附图说明】
[0056] 此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施 例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
[0057] 图1A是根据一示例性实施例示出的一种图像处理的方法的流程图。
[0058] 图1B是根据一示例性实施例示出的一种图像处理的方法的流程图。
[0059] 图2A是根据一示例性实施例示出的一种擦处理进度的示意图。
[0060] 图2B是根据一示例性实施例示出的一种擦除钢丝前的示意图。
[0061] 图2C是根据一示例性实施例示出的一种擦除钢丝后的示意图。
[0062] 图2D是根据一示例性实施例示出的一种钢丝位置变化的示意图。
[0063] 图3是根据一示例性实施例示出的一种图像处理的方法的流程图。
[0064] 图4是根据一示例性实施例示出的一种图像处理的方法的流程图。
[0065] 图5A是根据一示例性实施例示出的一种图像处理的装置的框图。
[0066] 图5B是根据一示例性实施例示出的一种图像处理的装置的框图。
[0067] 图5C是根据一示例性实施例示出的一种识别模块的框图。
[0068] 图6是根据一示例性实施例示出的一种修复模块的框图。
[0069] 图7是根据一示例性实施例示出的一种图像处理的装置的框图。
[0070] 图8是根据一示例性实施例示出的一种图像处理的装置的框图。
[0071] 图9是根据一示例性实施例示出的一种装置的框图。

【具体实施方式】
[0072] 这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及 附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例 中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附 权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0073] 相关技术中，前期拍摄带有威亚的画面。由于采用数字拍摄，所以在拍摄的过程中 会对视频源码进行编码处理。在整个电影拍摄结束后，对完整的电影视频进行后期制作。 在后期制作过程中，将完整的视频进行解码，获得视频源码，以便进行后续的图像处理。然 后进行动态捕捉，也就是逐帧识别钢丝。针对视频图像中的钢丝进行擦除和修正处理。对 整个视频进行修正后，再对视频进行编码。上述处理过较繁琐，处理效率较低。为解决该问 题，本实施例在拍摄过程中同步进行钢丝的识别和擦除，节省了解码再编码的过程，提高了 处理效率。
[0074] 图1A是根据一示例性实施例示出的一种图像处理的方法的流程图，如图1A所示， 该方法可以由终端实现，包括以下步骤：
[0075] 在步骤11中，获得待修复视频。
[0076] 在步骤12中，识别所述待修复视频中的线状物体。
[0077] 在步骤13中，对所述线状物体进行修复，获得已修复视频。
[0078] 本实施例实现了对视频中线状物体的自动修复，该过程还可以与视频拍摄过程同 步进行，可进一步节省处理时间。请参见下面的实施例。
[0079] 图1B是根据一示例性实施例示出的一种图像处理的方法的流程图，如图1B所示， 该方法可以由终端实现，包括以下步骤：
[0080] 在步骤101中，在拍摄视频的过程中，获得已拍摄的原视频。本实施例中的原视频 是指拍摄后未经编码等处理的源码视频。
[0081] 在一个实施例中，还可以对原视频进行编码。
[0082] 在步骤102中，对所述原视频进行复制，获得待修复视频。
[0083] 在步骤103中，识别所述待修复视频中的线状物体。
[0084] 在步骤104中，对所述线状物体进行修复，获得已修复视频。还可以对已修复视频 进行编码。
[0085] 本实施例在视频拍摄的过程中边拍摄边进行视频修复，节省了视频解码再编码的 过程，提高了视频处理效率。
[0086] 图1所示的方法是一个流式处理过程。在拍摄过程中获得原视频。在获得原视频 的过程中进行复制，获得待修复视频。在获得待修复视频的过程中进行线状物体的识别和 修复，获得已修复视频。也就是说，在视频拍摄结束后的短时间内或基本同时的时间，完成 视频的修复。例如，拍摄了第一帧图像，获得第一帧的原视频。对第一帧的原视频进行复制， 获得第一帧的待修复视频。在复制第一帧时，继续拍摄第二帧图像。然后对第一帧的待修 复视频进行识别和修复。在识别和修复的过程中，复制第二帧的原视频，以及继续拍摄第三 帧图像，以此类推。该过程可参见图2A所示的示意图，横轴表示视频进度或时间进度，纵轴 表示处理步骤。
[0087] 本实施例中拍摄视频与修复视频同步进行，节省了后期视频处理过程中导入、解 码和编码过程。并且视频拍摄结束，视频修复也基本结束，不需要额外花时间进行后期的修 复处理。
[0088] 在一个实施例中，步骤103可以有多种识别方式，例如，通过图层选取内容识别技 术，识别所述待修复视频中的线状物体。参见图2B和图2C所示，图2B为擦除线状物体前 的示意图，图2C为擦除线状物体后的示意图。通过图层选取可将线状物体与人物分离。在 线状物体所在图层中通过内容识别技术可识别出线状物体，然后将其擦除，得到图2C所示 的效果。
[0089] 例如，针对威亚的修复。则线状物体为钢丝。从一帧图像中提取出各个图层，针对 每个图层进行内容识别。识别时可依据多个特制。例如，特征1:钢丝的颜色和形状特征。 钢丝通常为黑灰的金属色，形状为线状且较细。可预先定义钢丝的颜色取值范围和横切面 直径的取值范围。当颜色和直径均满足上述范围时，确定该物体为钢丝。特征2:根据吊威 亚的特点，进行位置识别。威亚的钢丝通常是直线延伸到图像的顶部边缘，可通过该位置特 征确定是威亚的钢丝。特征3 :结合连续多帧进行识别，同样根据威亚的特点，进行位置识 另IJ。在连续的多帧视频图像中，威亚所吊的物体基本是匀速直线运动，因此钢丝的一端或整 个钢丝的位置变化也是均匀的，如图2D所示。在识别过程中，可以获得相邻两帧（或者是 等间隔的两帧，间隔距离如2帧）图像中钢丝的位置差，对多帧图像逐一进行相邻两帧的比 较，获得多个位置差。若多个位置差基本相同（即误差在预设的范围内），则确定该物体为 威亚的钢丝。
[0090] 也可以将特征1-特征3结合，可较准确的识别出威亚的钢丝，以区别于电线、麻绳 等其它线状物体。
[0091] 在一个实施例中，在较准确的识别出线状物体后，需要对其进行修复，则步骤104 可包括步骤A1-步骤A2。
[0092] 在步骤A1中，从所述待修复视频中擦除所述线状物体。对识别出的线状物体进行 擦除，可采用相关技术中的自动擦除工具。
[0093] 在步骤A2中，对擦除所述线状物体后的所述待修复视频进行修正，获得已修复视 频。例如，在擦除线状物体后，可以用线状物体在相邻帧（可以是相邻的多帧）中相应位置 的颜色对当前帧进行修正。如线状物体在当前帧中的位置为坐标（〇, 100)坚直向下至坐标 (100, 100)，则从当前帧之前的5帧确定坐标（0,100)坚直向下至坐标（100, 100)的各像素 点颜色，用该颜色修正当前帧坐标（〇, 100)坚直向下至坐标（100, 100)的颜色。确定的相 邻帧的颜色可以是一帧的颜色，也可以相邻多帧的平均色。
[0094] 本实施例中的修正视频包括对擦除是否准确的修正，以及擦除后对擦除痕迹的修 正。该过程可以采用修正工具自动实现，也可以采用人工修正。通过修正过程，可进一步提 高图像处理的准确率。
[0095] 在一个实施例中，可以对所有拍摄的视频进行修复，也可以有选择的对拍摄的视 频进行修复。则，所述方法还包括步骤B1-步骤B2。
[0096] 在步骤B1中，接收针对视频拍摄模式输入的模式选择指令。
[0097] 在步骤B2中，根据所述模式选择指令进入视频拍摄模式中的智能修复模式。
[0098] 然后在步骤102中，在智能修复模式中，对所述原视频进行复制，获得待修复视 频。
[0099] 本实施例中视频拍摄模式包括通常拍摄模式和智能修复模式。在通常拍摄模式 下，拍摄视频，获得原视频，不需要进行步骤102及后续过程。在智能修复模式中进行前述 的修复方案。为了实现视频拍摄模式的选择，本实施例预先在拍摄应用的菜单中增加视频 拍摄模式的菜单项。用户通过点击菜单项进行视频拍摄模式的选择，终端收到用户的点击 指令后，进行视频拍摄模式的切换。
[0100] 下面通过几个实施例来详细介绍图像处理的实现过程。
[0101] 图3是根据一示例性实施例示出的一种图像处理的方法的流程图，如图3所示，该 方法可以由终端实现，包括以下步骤：
[0102] 在步骤301中，接收针对视频拍摄模式输入的模式选择指令。
[0103] 在步骤302中，根据所述模式选择指令进入视频拍摄模式中的智能修复模式。
[0104] 在步骤303中，在拍摄视频的过程中，获得已拍摄的原视频。
[0105] 在步骤304中，对所述原视频进行复制，获得待修复视频。
[0106] 在步骤305中，识别所述待修复视频中的线状物体。
[0107] 在步骤306中，对所述线状物体进行修复，获得已修复视频。
[0108] 本实施例通过用户输入的模式选择指令实现了视频拍摄模式的切换，根据用户的 需求对拍摄的视频进行修复。实现对一般拍摄过程的兼容，可以不对所有拍摄的视频进行 修复。
[0109] 图4是根据一示例性实施例示出的一种图像处理的方法的流程图，如图4所示，该 方法可以由终端实现，包括以下步骤：
[0110] 在步骤401中，在拍摄视频的过程中，获得已拍摄的原视频。
[0111] 在步骤402中，对所述原视频进行复制，获得待修复视频。
[0112] 针对每帧图像中的每个图层，进行下面的识别过程。
[0113] 在步骤403中，根据预设的颜色、纹理和位置特征从图层中识别出用于吊威亚的 钢丝。
[0114] 在步骤404中，擦除识别出的钢丝。
[0115] 在步骤405中，对擦除后的图像进行修正，获得已修复视频。
[0116] 本实施例通过多种图像特征的结合，可较准确的识别出钢丝，进而进行较准确的 擦除和修正，获得的已修复视频也较准确。
[0117] 通过以上介绍了解了图像处理的实现过程，该过程由移动终端和计算机实现，下 面分别针对两个设备的内部结构和功能进行介绍。
[0118] 图5A是根据一示例性实施例示出的一种图像处理的装置示意图。参照图5A,该装 置包括：复制模块502、识别模块503和修复模块504。
[0119] 复制模块502,用于获得待修复视频。
[0120] 识别模块503,用于识别所述待修复视频中的线状物体。
[0121] 修复模块504,用于对所述线状物体进行修复，获得已修复视频。
[0122] 在一个实施例中，如图5B所示，该装置还包括：获取模块501。
[0123] 获取模块501，用于在拍摄视频的过程中，获得已拍摄的原视频。
[0124] 所述复制模块502对所述原视频进行复制，获得待修复视频。
[0125] 在一个实施例中，所述识别模块503通过图层选取内容识别技术，识别所述待修 复视频中的线状物体。
[0126] 在一个实施例中，如图5C所示，所述识别模块503至少包括下列单元之一：
[0127] 特征单元5031，用于针对待修复视频的每个图层，根据颜色和形状特征识别所述 待修复视频中的线状物体；
[0128] 位置单元5032,用于针对待修复视频的每个图层，根据位置特点识别所述待修复 视频中的线状物体；
[0129] 连续位置单元5033,用于针对待修复视频的每个图层，根据多帧视频图像中的位 置特点，识别所述待修复视频中的线状物体。
[0130] 在一个实施例中，如图6所示，所述修复模块504包括：擦除单元5041和修正单元 5042。
[0131] 擦除单元5041，用于从所述待修复视频中擦除所述线状物体。
[0132] 修正单元5042,用于对擦除所述线状物体后的所述待修复视频进行修正，获得已 修复视频。
[0133] 在一个实施例中，如图7所示，所述装置还包括：指令接收模块505和模式切换模 块 506。
[0134] 指令接收模块505,用于接收针对视频拍摄模式输入的模式选择指令。
[0135] 模式切换模块506,用于根据所述模式选择指令进入视频拍摄模式中的智能修复 模式。
[0136] 所述复制模块502在智能修复模式中，对所述原视频进行复制，获得待修复视频。
[0137] 图8是根据一示例性实施例示出的一种图像处理的装置示意图。参照图8,该装置 包括：摄像头801、处理器802、第一缓存器803、第二缓存器804和存储器805。
[0138] 摄像头801用于拍摄视频，获得已拍摄的原视频，并将原视频传输给处理器802。
[0139] 处理器802用于将收到的原视频存储到第一缓存器803和存储器805,并将第一 缓存器803中的原视频复制到第二缓存器804中，相当于将待修复视频存储到第二缓存器 804。以及，识别第二缓存器804中的待修复视频内的线状物体，并对所述线状物体进行修 复，获得已修复视频。将获得的已修复视频存储到存储器805。
[0140] 第一缓存器803用于存储原视频。
[0141] 第二缓存器804用于存储待修复视频。
[0142] 存储器805,用于存储原视频和已修复视频。存储器805为非易失存储器，重启后 数据不丢失。
[0143] 关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法 的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
[0144] 图9是根据一示例性实施例示出的一种用于图像处理的装置900的框图。例如， 装置900可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备， 医疗设备，健身设备，个人数字助理等。
[0145] 参照图9,装置900可以包括以下一个或多个组件：处理组件902,存储器904,电 源组件906,多媒体组件908,音频组件910,输入/输出（I/O)的接口 912,传感器组件914， 以及通信组件916。
[0146] 处理组件902通常控制装置900的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相 机操作和记录操作相关联的操作。处理组件902可以包括一个或多个处理器920来执行指 令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件902可以包括一个或多个模块， 便于处理组件902和其他组件之间的交互。例如，处理部件902可以包括多媒体模块，以方 便多媒体组件908和处理组件902之间的交互。
[0147] 存储器904被配置为存储各种类型的数据以支持在设备900的操作。这些数据的 示例包括用于在装置900上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据， 消息，图片，视频等。存储器904可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的 组合实现，如静态随机存取存储器（SRAM)，电可擦除可编程只读存储器（EEPR0M)，可擦除 可编程只读存储器（EPROM)，可编程只读存储器（PR0M)，只读存储器（R0M)，磁存储器，快闪 存储器，磁盘或光盘。
[0148] 电力组件906为装置900的各种组件提供电力。电力组件906可以包括电源管理 系统，一个或多个电源，及其他与为装置900生成、管理和分配电力相关联的组件。
[0149] 多媒体组件908包括在所述装置900和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在 一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器（LCD)和触摸面板（TP)。如果屏幕包括触摸面板， 屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传 感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动 作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多 媒体组件908包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备900处于操作模式，如拍摄 模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置 摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
[0150] 音频组件910被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件910包括一个 麦克风（MIC)，当装置900处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风 被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器904或经由通 信组件916发送。在一些实施例中，音频组件910还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
[0151] I/O接口 912为处理组件902和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可 以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁 定按钮。
[0152] 传感器组件914包括一个或多个传感器，用于为装置900提供各个方面的状态评 估。例如，传感器组件914可以检测到设备900的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如 所述组件为装置900的显示器和小键盘，传感器组件914还可以检测装置900或装置900 的一个组件的位置改变，用户与装置900接触的存在或不存在，装置900方位或加速/减速 和装置900的温度变化。传感器组件914可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的 物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件914还可以包括光传感器，如CMOS或C⑶图 像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件914还可以包括加速度 传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
[0153] 通信组件916被配置为便于装置900和其他设备之间有线或无线方式的通信。装 置900可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性 实施例中，通信部件916经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关 信息。在一个示例性实施例中，所述通信部件916还包括近场通信（NFC)模块，以促进短程 通信。例如，在NFC模块可基于射频识别（RFID)技术，红外数据协会（IrDA)技术，超宽带 (UWB)技术，蓝牙（BT)技术和其他技术来实现。
[0154] 在示例性实施例中，装置900可以被一个或多个应用专用集成电路（ASIC)、数字 信号处理器（DSP)、数字信号处理设备（DSPD)、可编程逻辑器件（PLD)、现场可编程门阵列 (FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。
[0155] 在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例 如包括指令的存储器904,上述指令可由装置900的处理器920执行以完成上述方法。例 如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器（RAM)、CD-ROM、磁带、 软盘和光数据存储设备等。
[0156] 一种图像处理的装置，包括：
[0157] 处理器；
[0158] 用于存储处理器可执行指令的存储器；
[0159] 其中，所述处理器被配置为：
[0160] 在拍摄视频的过程中，获得已拍摄的原视频；
[0161] 对所述原视频进行复制，获得待修复视频；
[0162] 识别所述待修复视频中的线状物体；
[0163] 对所述线状物体进行修复，获得已修复视频。
[0164] 所述处理器还可以被配置为：
[0165] 所述识别所述待修复视频中的线状物体，包括：
[0166] 通过图层选取内容识别技术，识别所述待修复视频中的线状物体。
[0167] 所述处理器还可以被配置为：
[0168] 所述对所述线状物体进行修复，获得已修复视频，包括：
[0169] 从所述待修复视频中擦除所述线状物体；
[0170] 对擦除所述线状物体后的所述待修复视频进行修正，获得已修复视频。
[0171] 所述处理器还可以被配置为：
[0172] 所述方法还包括：
[0173] 接收针对视频拍摄模式输入的模式选择指令；
[0174] 根据所述模式选择指令进入视频拍摄模式中的智能修复模式；
[0175] 所述对所述原视频进行复制，获得待修复视频，包括：在智能修复模式中，对所述 原视频进行复制，获得待修复视频。
[0176] 一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由移动终端的处理 器执行时，使得移动终端能够执行一种图像处理的方法，所述方法包括：
[0177] 在拍摄视频的过程中，获得已拍摄的原视频；
[0178] 对所述原视频进行复制，获得待修复视频；
[0179] 识别所述待修复视频中的线状物体；
[0180] 对所述线状物体进行修复，获得已修复视频。
[0181] 所述存储介质中的指令还可以包括：
[0182] 所述识别所述待修复视频中的线状物体，包括：
[0183] 通过图层选取内容识别技术，识别所述待修复视频中的线状物体。
[0184] 所述存储介质中的指令还可以包括：
[0185] 所述对所述线状物体进行修复，获得已修复视频，包括：
[0186] 从所述待修复视频中擦除所述线状物体；
[0187] 对擦除所述线状物体后的所述待修复视频进行修正，获得已修复视频。
[0188] 所述存储介质中的指令还可以包括：
[0189] 所述方法还包括：
[0190] 接收针对视频拍摄模式输入的模式选择指令；
[0191] 根据所述模式选择指令进入视频拍摄模式中的智能修复模式；
[0192] 所述对所述原视频进行复制，获得待修复视频，包括：在智能修复模式中，对所述 原视频进行复制，获得待修复视频。
[0193] 本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其 它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或 者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本【技术领域】中的公知常识 或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的 权利要求指出。
[0194] 应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并 且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
【权利要求】
1. 一种图像处理的方法，其特征在于，包括： 获得待修复视频； 识别所述待修复视频中的线状物体； 对所述线状物体进行修复，获得已修复视频。
2. 根据权利要求1所述的图像处理的方法，其特征在于，所述方法还包括：在拍摄视频 的过程中，获得已拍摄的原视频； 所述获得待修复视频，包括：对所述原视频进行复制，获得待修复视频。
3. 根据权利要求1所述的图像处理的方法，其特征在于，所述识别所述待修复视频中 的线状物体，包括： 通过图层选取内容识别技术，识别所述待修复视频中的线状物体。
4. 根据权利要求3所述的图像处理的方法，其特征在于，所述通过图层选取内容识别 技术，识别所述待修复视频中的线状物体，至少包括下列步骤之一： 针对待修复视频的每个图层，根据颜色和形状特征识别所述待修复视频中的线状物 体； 针对待修复视频的每个图层，根据位置特点识别所述待修复视频中的线状物体； 针对待修复视频的每个图层，根据多帧视频图像中的位置特点，识别所述待修复视频 中的线状物体。
5. 根据权利要求1所述的图像处理的方法，其特征在于，所述对所述线状物体进行修 复，获得已修复视频，包括： 从所述待修复视频中擦除所述线状物体； 对擦除所述线状物体后的所述待修复视频进行修正，获得已修复视频。
6. 根据权利要求1所述的图像处理的方法，其特征在于，所述方法还包括： 接收针对视频拍摄模式输入的模式选择指令； 根据所述模式选择指令进入视频拍摄模式中的智能修复模式； 所述对所述原视频进行复制，获得待修复视频，包括：在智能修复模式中，对所述原视 频进行复制，获得待修复视频。
7. -种图像处理的装置，其特征在于，包括： 复制模块，用于获得待修复视频； 识别模块，用于识别所述待修复视频中的线状物体； 修复模块，用于对所述线状物体进行修复，获得已修复视频。
8. 根据权利要求7所述的图像处理的装置，其特征在于，所述装置还包括：获取模块， 用于在拍摄视频的过程中，获得已拍摄的原视频； 所述复制模块对所述原视频进行复制，获得待修复视频。
9. 根据权利要求7所述的图像处理的装置，其特征在于，所述识别模块通过图层选取 内容识别技术，识别所述待修复视频中的线状物体。
10. 根据权利要求9所述的图像处理的装置，其特征在于，所述识别模块至少包括下列 单元之一： 特征单元，用于针对待修复视频的每个图层，根据颜色和形状特征识别所述待修复视 频中的线状物体； 位置单元，用于针对待修复视频的每个图层，根据位置特点识别所述待修复视频中的 线状物体； 连续位置单元，用于针对待修复视频的每个图层，根据多帧视频图像中的位置特点，识 别所述待修复视频中的线状物体。
11. 根据权利要求7所述的图像处理的装置，其特征在于，所述修复模块包括： 擦除单元，用于从所述待修复视频中擦除所述线状物体； 修正单元，用于对擦除所述线状物体后的所述待修复视频进行修正，获得已修复视频。
12. 根据权利要求7所述的图像处理的装置，其特征在于，所述装置还包括： 指令接收模块，用于接收针对视频拍摄模式输入的模式选择指令； 模式切换模块，用于根据所述模式选择指令进入视频拍摄模式中的智能修复模式； 所述复制模块在智能修复模式中，对所述原视频进行复制，获得待修复视频。
13. -种图像处理的装置，其特征在于，包括： 处理器； 用于存储处理器可执行指令的存储器； 其中，所述处理器被配置为： 获得待修复视频； 识别所述待修复视频中的线状物体； 对所述线状物体进行修复，获得已修复视频。
【文档编号】H04N9/04GK104092943SQ201410345361
【公开日】2014年10月8日 申请日期:2014年7月18日 优先权日:2014年7月18日
【发明者】刘华一君, 刘萧, 唐明勇 申请人:小米科技有限责任公司