CN104125442A - 图像处理方法、装置以及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供一种图像处理方法、装置以及电子设备,该图像处理方法包括:获取被摄体的可见光图像和红外光图像;对所述可见光图像进行分解以生成包含低频分量的基底图像层;对所述红外光图像进行分解以生成包含高频分量的细节图像层;对所述基底图像层和所述细节图像层进行合成,以生成所述被摄体的合成图像。通过本发明的实施例,可以得到被摄体的表面平滑且保留特征图像信息而不失真的合成图像。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术,特别涉及一种图像处理方法、装置以及电子设备。
背景技术
在数字照相机中,对人像的拍摄和处理是最重要的内容之一。但是在人像拍摄中,皮肤上的痣、雀斑、皱纹、毛发等会引起图像的着色不规律,从而影响美观。因此,需要对数字照相机所拍摄的人像进行平滑处理,从而去除或者减弱人像图像中的着色不规律现象,并且同时需要保留图像的高频细节。
但是,发明人发现:在现有技术中直接对拍摄到的图像进行处理,在使被摄体的表面光滑的同时,丢失了许多特征部分而使得图像出现失真现象。不能在对皮肤进行光滑处理的同时保留重要的特征图像信息。
应该注意,上面对技术背景的介绍只是为了方便对本发明的技术方案进行清楚、完整的说明,并方便本领域技术人员的理解而阐述的。不能仅仅因为这些方案在本发明的背景技术部分进行了阐述而认为上述技术方案为本领域技术人员所公知。
发明内容
本发明实施例提供一种图像处理方法、装置以及电子设备,目的在于获得被摄体的表面平滑、且保留了特征部分而不失真的图像。
根据本发明实施例的一个方面,提供一种图像处理方法,所述方法包括:
获取被摄体的可见光图像和红外光图像;
对所述可见光图像进行分解以生成包含低频分量的基底图像层;
对所述红外光图像进行分解以生成包含高频分量的细节图像层;
对所述基底图像层和所述细节图像层进行合成,以生成所述被摄体的合成图像。
根据本发明实施例的另一个方面,其中,对所述可见光图像进行分解以生成包含低频分量的基底图像层,包括:
将所述可见光图像转换为YCbCr空间的彩色图像;
提取所述YCbCr空间的彩色图像的亮度通道图像和色度通道图像;
对所述亮度通道图像进行分解以生成所述基底图像层。
根据本发明实施例的另一个方面,其中,所述方法还包括:
将所述合成图像和所述色度通道图像进行合成,生成彩色合成图像;
将所述彩色合成图像转换到RGB空间。
根据本发明实施例的另一个方面,其中,所述低频分量反映所述被摄体的基本图像信息,所述高频分量反映所述被摄体的特征图像信息。
根据本发明实施例的另一个方面,其中,所述被摄体包括:人体脸部或皮肤。
根据本发明实施例的另一个方面,其中,所述基底图像层反映人体脸部或皮肤的基本图像信息,所述细节图像层反映人体皮肤的特征图像信息。
根据本发明实施例的另一个方面,其中,获取所述红外光图像的红外光的波长范围为700nm-1100nm。
根据本发明实施例的另一个方面,其中,采用小波分解法确定所述可见光图像的低频分量和/或所述红外光图像的高频分量。
根据本发明实施例的另一个方面,其中,采用双边滤波法对所述可见光图像的低频分量和/或所述红外光图像的高频分量进行滤波处理,以生成所述基底图像层和/或细节图像层。
根据本发明实施例的又一个方面,提供一种图像处理装置,所述装置包括:
图像获取单元,获取被摄体的可见光图像和红外光图像;
可见光图像分解单元,对所述可见光图像进行分解以生成包含低频分量的基底图像层;
红外光图像分解单元,对所述红外光图像进行分解以生成包含高频分量的细节图像层;
图像合成单元,对所述基底图像层和所述细节图像层进行合成,以生成所述被摄体的合成图像。
根据本发明实施例的另一个方面,其中,所述可见光图像分解单元包括:
可见光图像转换单元,将所述可见光图像转换为YCbCr空间的彩色图像;
可见光图像提取单元,提取所述YCbCr空间的彩色图像的亮度通道图像和色度通道图像;
亮度通道图像分解单元,对所述亮度通道图像进行分解以生成所述基底图像层。
根据本发明实施例的另一个方面,其中,所述图像处理装置还包括:
色彩添加单元,将所述合成图像和所述色度通道图像进行合成,以生成彩色合成图像;
图像还原单元,将所述彩色合成图像转换到RGB空间。
根据本发明实施例的又一个方面,提供一种电子设备,所述电子设备包括如前所述的图像处理装置。
本发明实施例的有益效果在于,通过将被摄体的可见光图像的低频分量与红外光图像的高频分量进行合成,能够得到被摄体的表面平滑,并且保留重要特征图像信息而不失真的合成图像。
参照下面的描述和附图,将清楚本发明的这些和其他方面。在这些描述和附图中,具体公开了本发明的特定实施方式,来表示实施本发明的原理的一些方式,但是应当理解,本发明的范围不受此限制。相反,本发明包括落入所附权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。
针对一个实施方式描述和/或例示的特征,可以在一个或更多个其它实施方式中以相同方式或以类似方式使用,和/或与其他实施方式的特征相结合或代替其他实施方式的特征使用。
应当强调的是,术语“包括”当在本说明书中使用时用来指所述特征、要件、步骤或组成部分的存在,但不排除一个或更多个其它特征、要件、步骤、组成部分或它们的组合的存在或增加。
参照以下附图,将更好地理解本发明的许多方面。附图中的组成部分不一定按比例绘制,重点在于清楚地例示出本发明的原理。为了便于例示和描述本发明的一些部分,可以将附图中的对应部分在尺寸上放大,例如,放大得相对于其他部分比在根据本发明实际制成的示例性设备中的要大。在本发明的一个图或实施方式中示出的部件和特征可以与一个或更多个其它图或实施方式中示出的部件和特征相结合。此外,在附图中,相同的标号在全部图中都标示对应的部分,并且可以用来标示一个以上实施方式中的相同或类似部分。
附图说明
所包括的附图用来提供对本发明的进一步的理解,其构成了说明书的一部分,例示了本发明的优选实施方式,并与文字说明一起用来解释本发明的原理,其中对于相同的要素,始终用相同的附图标记来表示。
在附图中:
图1是本发明实施例1的图像处理方法的一个流程示意图;
图2是黑色素和血色素对不同波长光波的吸收率进行比较的一示意图;
图3是皮肤的雀斑、斑点和痣的可见光图像和红外光图像的一对比示意图;
图4是本发明实施例2的图像处理方法的一个流程示意图;
图5是本发明实施例2的进行图像分解的一流程示意图;
图6是本发明实施例的被摄体的RGB彩色合成图像与原始的被摄体的RGB彩色图像的一比较示意图;
图7是本发明实施例3的图像处理装置的一个结构示意图;
图8是本发明实施例4的图像处理装置的一个结构示意图;
图9是本发明实施例4的可见光图像分解单元的一个结构示意图;
图10是本发明实施例5的电子设备的***构成的一示意框图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的各种实施方式进行说明。这些实施方式只是示例性的,不是对本发明的限制。
实施例1
本发明实施例提供一种图像处理方法。图1是本发明实施例1的图像处理方法的一个流程示意图,如图1所示,该图像处理方法包括:
步骤S101,获取被摄体的可见光图像和红外光图像;
步骤S102,对可见光图像进行分解以生成包含低频分量的基底图像层;
步骤S103,对红外光图像进行分解以生成包含高频分量的细节图像层;
步骤S104,对基底图像层和细节图像层进行合成,以生成被摄体的合成图像。
在本实施例中,被摄体可以是人体的脸部,或者也可以是人体其他部位的皮肤,或者还可以是其他生物体的皮肤。但本发明不限于此,例如还可以是其他物体(包括生物体或者非生物体)。可以根据实际情况确定具体的被摄体,以下仅以人体脸部为例,对本发明进行详细说明。
例如,在对人像进行拍摄时,影响人体皮肤颜色的黑色素和血红素对不同波段的光线具有不同的吸收率,因此,在不同波段下得到的人体皮肤的图像反映出不同的皮肤信息。
图2是黑色素和血色素对不同波长光波的吸收率进行比较的示意图。从图2可知,血色素和黑色素对红外光(例如波长范围在700nm-1100nm)的吸收率低于对可见光的吸收率。可见,由于红外光的波长较长,因此,红外光比可见光较少地被皮肤吸收和散射,从而能够更深入地穿透到皮肤的里层。
由于红外光具有较强的穿透性,因而皮肤的红外光图像与可见光图像相比,包含的皮肤表层的信息更少。
图3是皮肤的雀斑、斑点和痣的可见光图像和红外光图像的对比示意图。从图3可以看出,红外光图像中的雀斑、斑点和痣比可见光图像中的浅,也就是说,红外光图像包含较少的皮肤表面信息。
本发明的实施例正是基于皮肤对可见光和红外光具有不同吸收率,从而可见光图像和红外光图像反映不同的皮肤表面信息这一原理做出的。值得注意的是,以上仅以人体皮肤为例对本发明进行了示意性说明,但是本发明不限于此。例如,如果其他的被摄体对可见光和红外光具有不同吸收率,也适用于本发明的方法或装置。
在本实施例的步骤S101中,本领域技术人员可以通过现有技术中的多种方式获得被摄体的可见光图像和红外光图像。例如,通过移动设备自带的LED闪光灯为被摄体提供拍摄时所需的补充照明,并使用移动设备自带的数字照相机获取被摄体图像。在拍摄光路中,通过移入或移开红外光截止滤波器(movable IR cut-off filter),对被摄体分别进行拍照,从而得到被摄体的可见光图像和红外光图像;或者,通过关闭图像传感器红外光通道或可见光通道的感光度,对被摄体分别进行拍照,也可以得到被摄体的可见光图像和红外光图像。在本实施例中,获取红外光图像的红外光波长范围例如可以是700nm-1100nm。
在步骤S102中,对可见光图像进行分解以生成包含低频分量的基底图像层,图像的低频分量可以反映被摄体的基本图像信息。在具体实施时,皮肤的可见光图像能够被分解为包含低频信息的低频分量和包含高频信息的高频分量,其中,低频分量可以反映包括皮肤自身的基本图像信息,例如皮肤的轮廓、边缘等信息,而高频分量可以反映皮肤的特征图像信息,例如毛发、眼睛、皮肤的斑点等信息。
由于可见光图像较多的反映皮肤表层信息,而低频分量反映皮肤自身的基本图像信息,因此,该包含低频分量的基底图像层能够反映皮肤表层的基本图像信息,从而最大程度地保留皮肤表层的基本图像信息。
在步骤S103中,对红外光图像进行分解以生成包含高频分量的细节图像层,图像的高频分量可以反映被摄体的特征图像信息。在具体实施时,对于皮肤的红外图像而言,也能够被分解为包含低频信息的低频分量和包含高频信息的高频分量。其中,低频分量反映包括皮肤自身的基本图像信息,例如皮肤的轮廓、边缘等信息,高频分量反映皮肤的特征图像信息,例如毛发、眼睛、皮肤的斑点等信息。
而由于皮肤的红外图像较少地反映皮肤表层信息,因此,红外图像的该包含高频分量的细节图像层与可见光图像的包含高频分量的细节图像层相比,能够较少地反映皮肤表层的特征图像信息,例如斑点等信息,但是同样能够保留皮肤表层之外的高频信息,例如毛发、眼睛等信息。
在步骤S104中,对基底图像层和细节图像层进行合成,以生成被摄体的合成图像。在生成的被摄体的合成图像中,皮肤表层的基本图像信息来自可见光图像的基底图像层,而皮肤表层的特征图像信息则来自红外光图像的细节图像层。
由于该基底图像层包含可见光图像的低频分量,因此,能够最大程度地保留皮肤表层的基本图像信息,从而保证合成图像的皮肤基本图像信息不会失真;例如,使皮肤的轮廓、边缘等不会因为图像合成而发生变形。而细节图像层包含红外光图像的高频分量,因此,能够在合成图像中较少地反映皱纹、斑点等皮肤的表层特征图像信息。从而得到皮肤表面平滑的被摄体图像,同时能够保留皮肤表层信息之外的高频信息。
由上述实施例可知,通过将被摄体的可见光图像的低频分量与红外光图像的高频分量合成,能够得到被摄体的表面平滑、并且保留重要的特征图像信息而不失真的合成图像。
实施例2
在实施例1的基础上,本发明实施例提供一种图像处理方法,对本发明进行进一步说明,与实施例1相同的内容不再赘述。
图4是本发明实施例2的图像处理方法的一个流程示意图,如图4所示,该图像处理方法包括:
步骤S101,获取被摄体的可见光图像和红外光图像;
步骤S1021,将可见光图像转换为YCbCr空间的彩色图像;
步骤S1022,提取YCbCr空间的彩色图像的亮度通道图像和色度通道图像;
步骤S1023,对亮度通道图像进行分解以生成基底图像层;
步骤S103,对红外光图像进行分解以生成包含高频分量的细节图像层;
步骤S104,对基底图像层和细节图像层进行合成,以生成被摄体的合成图像。
其中,实施例2的步骤S101、步骤S103和步骤S104都与实施例1相同,此处不再赘述。实施例2与实施例1的区别在于,将实施例1的步骤S102进一步分解为步骤S1021、步骤S1022和步骤S1023。
现有的数字照相机中,成像器件主要采用CCD器件(Charge Couple Device)或CMOS器件(Complementary Metal-Oxide Semiconductor),而CCD器件和CMOS器件形成的可见光图像大多是RGB空间的彩色图像。因此,本实施例以YcbCr空间和RGB空间为例,对本发明进行详细说明。
在实施例2中,在步骤S101获得了被摄体的可见光图像之后,在步骤S1021中,可以将可见光图像从RGB空间转换到YCbCr空间,以生成YCbCr空间的彩色图像;关于YcbCr空间和RGB空间的具体内容,可以参考现有技术。
在步骤S1022中,可以将YCbCr空间的彩色图像分解为亮度通道(Y通道)图像和色度通道(Cb通道和Cr通道)图像。其中,亮度通道图像包含图像的亮度信息,色度通道的图像包含图像的色度信息。RGB空间向YCbCr空间的转换,以及对YCbCr空间的彩色图像的亮度通道图像和色度通道图像的提取,都可以采用现有技术中的方式,此处不再赘述。
在步骤S1023中,可以对亮度通道图像进行分解以生成基底图像层。图5是进行图像分解的一流程示意图。下面将结合图5,以小波分解(Wavelet Decomposition)法和双边滤波(Bilateral Filter)法为例,对本发明实施例的图像分解的方法进行说明,需要说明的是,本发明不限于此,还可以采用其它的方式进行图像分解,例如Matifus等。
如图5所示,本发明实施例的对亮度通道图像进行分解的方法包括以下步骤:
步骤S1024,采用小波分解法确定亮度通道图像的低频分量;
步骤S1025,采用双边滤波法对亮度通道图像的低频分量进行滤波处理,以生成基底图像层。
其中,采用小波分解法来决定将亮度通道图像中的哪些信息确定为高频分量和将哪些信息确定为低频分量;双边滤波法是一种常用的平滑影像且保留边界的空间滤波算法。在通过小波分解法决定了亮度通道图像的高频分量和低频分量后,用双边滤波法对亮度通道图像的低频分量进行滤波,从而得到包含低频分量的基底图像层,该基底图像层主要保留小波分解所得到的低频信息,即皮肤表面的本底信息;
在本发明的另一个实施方式中,步骤S103也可以采用小波分解法来确定红外光图像的高频分量,并采用双边滤波法对红外光图像的高频分量进行滤波处理,从而生成红外光图像的包含高频分量的细节图像层,该细节图像层主要保留小波分解所得到的皮肤的高频信息。
在本发明的另一个实施方式中,在获得了使用可见光拍摄并双边滤波得到的基底图像层(Y-base)和红外光拍摄并双边滤波得到的细节图像层(NIR-detail)之后,在步骤S104中,对该基底图像层和该细节图像层进行合成。因为基底图像层和细节图像层中的亮度信息可以直接相加减,因此,对该基底图像层和该细节图像层进行合成时可以采用在亮度值不同的像素位置将亮度值直接相加,在亮度值相同的像素位置取其一的方式进行。
可见光的基底图像层含有可见光下的低频信息,比如皮肤表层的本底信息,不含有皮肤特征如祛斑等的信息;红外光的细节图像层含有红外光下的高频信息,如头发,眼睛等。同时,由于皮肤对红外光极低反射和吸收,所以皮肤的祛斑等细节高频信息在红外光的细节图像层中不被呈现,所以将可见光的基底图像层和红外光的细节图像层合成出来图像能达到不呈现雀斑等的效果。
在本发明的另一个实施方式中,如图4所示,该方法还可以包括步骤S105和步骤S106;在获得了被摄体的合成图像后,还可以对被摄体的合成图像加入色度信息。
例如,在步骤S105中将合成图像与在步骤S1022中提取出的色度通道图像进行合成,以得到YCbCr空间的彩色合成图像。随后,在步骤S106中,将YCbCr空间的彩色合成图像转换回RGB空间,形成RGB空间的彩色合合成图像,以便在数字照相机的显示屏上进行显示,或者存储在彩色照相机的存储器中。
图6是本发明实施例的被摄体的RGB彩色合成图像与原始的被摄体的RGB彩色图像的一比较示意图。如图6所示,经过本发明实施例的方法处理过的图像与原图像相比,人物皮肤的斑点得到消除,皮肤显得更为光滑与柔和,并且,皮肤的轮廓并没有发生变形,重要的高频信息,如毛发、眼睛等信息得以保留。
由上述实施例可知,通过将被摄体的可见光图像的低频分量与红外光图像的高频分量合成,能够得到被摄体的表面平滑、并且保留重要的特征图像信息而不失真的合成图像。
实施例3
本发明实施例提供一种图像处理装置,对应于实施例1所述的图像处理方法,与实施例1相同的内容不再赘述。
图7是本发明实施例的图像处理装置的一个构成示意图,如图7所示,该图像处理装置200包括:
图像获取单元201,获取被摄体的可见光图像和红外光图像;
可见光图像分解单元202,对可见光图像进行分解以生成包含低频分量的基底图像层;
红外光图像分解单元203,对红外光图像进行分解以生成包含高频分量的细节图像层;
图像合成单元204,对所述基底图像层和所述细节图像层进行合成,以生成被摄体的合成图像。
本实施例中各单元的具体工作方式请参考实施例1、2中相应步骤的具体工作方式,此处不再赘述。值得注意的是,该图像处理装置200仅示出了与本发明实施例相关的部分构成部分,对于图像处理装置的其他部分没有示出,可以参考现有技术。
在本实施例中,该图像处理装置200可以集成在电子设备中,例如集成在移动终端上,与摄像头等部件配合使用。但本发明不限于此,可以根据实际情况确定具体的应用场景。
由上述实施例可知,通过将被摄体的可见光图像的低频分量与红外光图像的高频分量合成,能够得到被摄体的表面平滑、并且保留重要的特征图像信息而不失真的合成图像。
实施例4
在实施例3的基础上,本发明实施例提供一种图像处理装置。
图8是本发明实施例的图像处理装置的一个结构示意图,如图8所示,该图像处理装置200包括与实施例3的图像处理装置相同的图像获取单元201、可见光图像分解单元202、红外光图像分解单元203和图像合成单元204。
图9是本发明实施例的可见光图像分解单元202的一个结构示意图。如图9所示,在本发明的实施例4中,可见光图像分解单元202可以包括:
可见光图像转换单元2012,将可见光图像转换为YCbCr空间的彩色图像;
可见光图像提取单元2022,提取YCbCr空间的彩色图像的亮度通道图像和色度通道图像;
亮度通道图像分解单元2023,对亮度通道图像进行分解以生成基底图像层。
本实施例中,可见光图像分解单元202的各部分的具体工作方式可参考实施例2中相应步骤的具体工作方式,此处不再赘述。另外,本实施例的红外光图像分解单元203也可采用小波分解和双边滤波,对红外光图像进行分解,从而得到包含高频分量的细节图像层。
如图8所示,该图像处理装置200还可以包括:
色彩添加单元205,将从合成单元204得到的合成图像和从可见光图像提取单元2022所提取出的色度通道图像进行合成,以生成彩色合成图像;
图像还原单元206,将彩色合成图像转换到RGB空间,从而生成RGB空间的彩色合成图像,便于电子照相机进行显示或者存储。
由上述实施例可知,通过使用本发明实施例的图像处理装置,生成的合成图像既包含可见光图像的低频信息,又包含红外光图像的高频信息,因而能够保留皮肤自身的本底信息和例如头发、眼睛等高频信息,同时不呈现或者弱化皮肤上的雀斑等信息。
实施例5
本发明实施例还提供一种电子设备,该电子设备包括如实施例3或4所述的图像处理装置。
图10是本发明实施例的电子设备1000的***构成的一示意框图,其中包括了图像处理装置200。如图10所示,图像处理装置200可以连接到中央处理器100。值得注意的是,该图是示例性的;还可以使用其他类型的结构,来补充或代替该结构,以实现电信功能或其他功能。
如图10所示,该电子设备1000还可以包括中央处理器100、通信模块110、输入单元120、音频处理单元130、存储器140、照相机150、显示器160、电源170。
该中央处理器100(有时也称为控制器或操作控件,可以包括微处理器或其他处理器装置和/或逻辑装置)接收输入并控制电子设备1000的各个部分和操作。输入单元120向中央处理器100提供输入。该输入单元120例如为按键或触摸输入装置。照相机150用于摄取图像数据,并将摄取的图像数据提供给中央处理器100,以按常规方式使用,例如,进行存储、传送等。
电源170用于向电子设备1000提供电力。显示器160用于进行图像和文字等显示对象的显示。该显示器例如可为LCD显示器,但并不限于此。
存储器140耦合到中央处理器100。该存储器140可以是固态存储器,例如,只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、SIM卡等。还可以是这样的存储器,其即使在断电时也保存信息,可被选择性地擦除且设有更多数据,该存储器的示例有时被称为EPROM等。存储器140还可以是某种其它类型的装置。存储器140包括缓冲存储器141(有时被称为缓冲器)。存储器140可以包括应用/功能存储部142,该应用/功能存储部142用于存储应用程序和功能程序或用于通过中央处理器100执行电子设备1000的操作的流程。
存储器140还可以包括数据存储部143,该数据存储部143用于存储数据,例如联系人、数字数据、图片、声音和/或任何其他由电子设备使用的数据。存储器140的驱动程序存储部144可以包括电子设备的用于通信功能和/或用于执行电子设备的其他功能(如消息传送应用、通讯录应用等)的各种驱动程序。
通信模块110即为经由天线111发送和接收信号的发送机/接收机110。通信模块(发送机/接收机)110耦合到中央处理器100,以提供输入信号和接收输出信号,这可以和常规移动通信终端的情况相同。
基于不同的通信技术,在同一电子设备中,可以设置有多个通信模块110,如蜂窝网络模块、蓝牙模块和/或无线局域网模块等。通信模块(发送机/接收机)110还经由音频处理器130耦合到扬声器131和麦克风132,以经由扬声器131提供音频输出,并接收来自麦克风132的音频输入,从而实现通常的电信功能。音频处理器130可以包括任何合适的缓冲器、解码器、放大器等。另外,音频处理器130还耦合到中央处理器100,从而使得可以通过麦克风132能够在本机上录音,且使得可以通过扬声器131来播放本机上存储的声音。
本发明实施例还提供一种计算机可读程序,其中当在电子设备中执行所述程序时,所述程序使得计算机在所述电子设备中执行如上面实施例1或2所述的图像处理方法。
本发明实施例还提供一种存储有计算机可读程序的存储介质,其中所述计算机可读程序使得计算机在电子设备中执行上面实施例1或2所述的图像处理方法。
以上参照附图描述了本发明的优选实施方式。这些实施方式的许多特征和优点根据该详细的说明书是清楚的,因此所附权利要求旨在覆盖这些实施方式的落入其真实精神和范围内的所有这些特征和优点。此外,由于本领域的技术人员容易想到很多修改和改变,因此不是要将本发明的实施方式限于所例示和描述的精确结构和操作,而是可以涵盖落入其范围内的所有合适修改和等同物。
应当理解,本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或者它们的组合来实现。在上述实施方式中,多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行***执行的软件或固件来实现。例如,如果用硬件来实现,和在另一实施方式中一样,可以用本领域共知的下列技术中的任一项或者他们的组合来实现:具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路,具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路,可编程门阵列(PGA),现场可编程门阵列(FPGA)等。
流程图中或在此以其它方式描述的任何过程或方法描述或框可以被理解为,表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程中的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分,并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现,其中,可以不按所示出或讨论的顺序,包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或者按相反的顺序,来执行功能,这应被本发明所述技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或者在此以其它方式描述的逻辑和/或步骤,例如,可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表,可以具体实现在任何计算机可读介质中,以供指令执行***、装置或设备(如基于计算机的***、包括处理器的***或其他可以从指令执行***、装置或设备取指令并执行指令的***)使用,或结合这些指令执行***、装置或设备而使用。
上述文字说明和附图示出了本发明的各种不同的特征。应当理解,本领域普通技术人员可以准备合适的计算机代码来实现上面描述且在附图中例示的各个步骤和过程。还应当理解,上面描述的各种终端、计算机、服务器、网络等可以是任何类型的,并且可以根据公开内容来准备所述计算机代码以利用所述装置实现本发明。
在此公开了本发明的特定实施方式。本领域的普通技术人员将容易地认识到,本发明在其他环境下具有其他应用。实际上,还存在许多实施方式和实现。所附权利要求绝非为了将本发明的范围限制为上述具体实施方式。另外,任意对于“用于……的装置”的引用都是为了描绘要素和权利要求的装置加功能的阐释,而任意未具体使用“用于……的装置”的引用的要素都不希望被理解为装置加功能的元件,即使该权利要求包括了“装置”的用词。
尽管已经针对特定优选实施方式或多个实施方式示出并描述了本发明,但是显然,本领域技术人员在阅读和理解说明书和附图时可以想到等同的修改例和变型例。尤其是对于由上述要素(部件、组件、装置、组成等)执行的各种功能,除非另外指出,希望用于描述这些要素的术语(包括“装置”的引用)对应于执行所述要素的具体功能的任意要素(即,功能等效),即使该要素在结构上不同于在本发明的所例示的示例性实施方式或多个实施方式中执行该功能的公开结构。另外,尽管以上已经针对几个例示的实施方式中的仅一个或更多个描述了本发明的具体特征,但是可以根据需要以及从对任意给定或具体应用有利的方面考虑,将这种特征与其他实施方式的一个或更多个其他特征相结合。
Claims (13)
1.一种图像处理方法,其特征在于,所述方法包括:
获取被摄体的可见光图像和红外光图像;
对所述可见光图像进行分解以生成包含低频分量的基底图像层;
对所述红外光图像进行分解以生成包含高频分量的细节图像层;
对所述基底图像层和所述细节图像层进行合成,以生成所述被摄体的合成图像。
2.如权利要求1所述的图像处理方法,其中,对所述可见光图像进行分解以生成包含低频分量的基底图像层,包括:
将所述可见光图像转换为YCbCr空间的彩色图像;
提取所述YCbCr空间的彩色图像的亮度通道图像和色度通道图像;
对所述亮度通道图像进行分解以生成所述基底图像层。
3.如权利要求2所述的图像处理方法,其中,所述方法还包括:
将所述合成图像和所述色度通道图像进行合成,生成彩色合成图像;
将所述彩色合成图像转换到RGB空间。
4.如权利要求1所述的图像处理方法,其中,所述低频分量反映所述被摄体的基本图像信息,所述高频分量反映所述被摄体的特征图像信息。
5.如权利要求1所述的图像处理方法,其中,所述被摄体包括:人体脸部或皮肤。
6.如权利要求5所述的图像处理方法,其中,所述基底图像层反映人体脸部或皮肤的基本图像信息,所述细节图像层反映人体脸部或皮肤的特征图像信息。
7.如权利要求1所述的图像处理方法,其中,获取所述红外光图像的红外光的波长范围为700nm-1100nm。
8.如权利要求1所述的图像处理方法,其中,采用小波分解法确定所述可见光图像的低频分量和/或所述红外光图像的高频分量。
9.如权利要求1或8所述的图像处理方法,其中,采用双边滤波法对所述可见光图像的低频分量和/或所述红外光图像的高频分量进行滤波处理,以生成所述基底图像层和/或细节图像层。
10.一种图像处理装置,其特征在于,所述装置包括:
图像获取单元,获取被摄体的可见光图像和红外光图像;
可见光图像分解单元,对所述可见光图像进行分解以生成包含低频分量的基底图像层;
红外光图像分解单元,对所述红外光图像进行分解以生成包含高频分量的细节图像层;
图像合成单元,对所述基底图像层和所述细节图像层进行合成,以生成所述被摄体的合成图像。
11.如权利要求10所述的图像处理装置,其中,所述可见光图像分解单元包括:
可见光图像转换单元,将所述可见光图像转换为YCbCr空间的彩色图像;
可见光图像提取单元,提取所述YCbCr空间的彩色图像的亮度通道图像和色度通道图像;
亮度通道图像分解单元,对所述亮度通道图像进行分解以生成所述基底图像层。
12.如权利要求11所述的图像处理装置,其中,所述图像处理装置还包括:
色彩添加单元,将所述合成图像和所述色度通道图像进行合成,以生成彩色合成图像;
图像还原单元,将所述彩色合成图像转换到RGB空间。
13.一种电子设备,所述电子设备包括如权利要求10至12任一项所述的图像处理装置。
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Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104811624A (zh) * | 2015-05-06 | 2015-07-29 | 努比亚技术有限公司 | 红外拍摄方法及装置 |
CN104882097A (zh) * | 2015-06-08 | 2015-09-02 | 西安电子科技大学 | 基于环境光的图像显示方法及*** |
CN105323569A (zh) * | 2015-10-27 | 2016-02-10 | 深圳市金立通信设备有限公司 | 一种图像增强的方法及终端 |
CN105916430A (zh) * | 2014-11-25 | 2016-08-31 | 索尼公司 | 内窥镜***、内窥镜***的操作方法及程序 |
CN106056552A (zh) * | 2016-05-31 | 2016-10-26 | 努比亚技术有限公司 | 一种图像处理方法及移动终端 |
CN106385530A (zh) * | 2015-07-28 | 2017-02-08 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种双光谱摄像机 |
WO2017166057A1 (en) * | 2016-03-29 | 2017-10-05 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Image processing method, image processing apparatus, portable multifunction device, and computer readable storage medium |
WO2019062608A1 (zh) * | 2017-09-30 | 2019-04-04 | 深圳市商汤科技有限公司 | 图像处理方法和装置、电子设备、计算机存储介质 |
CN109658339A (zh) * | 2017-10-12 | 2019-04-19 | 卡西欧计算机株式会社 | 图像处理装置、图像处理方法以及记录介质 |
CN112257664A (zh) * | 2020-11-12 | 2021-01-22 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像融合方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN113222936A (zh) * | 2021-05-13 | 2021-08-06 | 北京百度网讯科技有限公司 | 皮肤图像处理方法、装置、设备以及存储介质 |
WO2023028768A1 (zh) * | 2021-08-30 | 2023-03-09 | Oppo广东移动通信有限公司 | 滤光器阵列、方法、图像传感器、装置及电子设备 |
CN116245754A (zh) * | 2022-12-29 | 2023-06-09 | 北京百度网讯科技有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备和存储介质 |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108881707B (zh) * | 2017-11-28 | 2020-11-10 | 北京旷视科技有限公司 | 图像生成方法、装置、***和存储介质 |
CN113362261B (zh) * | 2020-03-04 | 2023-08-11 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 图像融合方法 |
CN111754424B (zh) * | 2020-06-05 | 2024-02-20 | 北京有竹居网络技术有限公司 | 图片中人脸美肤处理方法、装置及电子设备 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1794783A (zh) * | 2004-12-22 | 2006-06-28 | 索尼株式会社 | 图像处理装置、图像处理方法及摄像装置 |
EP2309449A1 (en) * | 2009-10-09 | 2011-04-13 | EPFL Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne | Method to produce a full-color smoothed image |
-
2013
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- 2013-12-26 WO PCT/IB2013/061348 patent/WO2014174347A1/en active Application Filing
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1794783A (zh) * | 2004-12-22 | 2006-06-28 | 索尼株式会社 | 图像处理装置、图像处理方法及摄像装置 |
EP2309449A1 (en) * | 2009-10-09 | 2011-04-13 | EPFL Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne | Method to produce a full-color smoothed image |
Cited By (21)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105916430A (zh) * | 2014-11-25 | 2016-08-31 | 索尼公司 | 内窥镜***、内窥镜***的操作方法及程序 |
CN105916430B (zh) * | 2014-11-25 | 2019-04-23 | 索尼公司 | 内窥镜***以及内窥镜***的操作方法 |
CN104811624A (zh) * | 2015-05-06 | 2015-07-29 | 努比亚技术有限公司 | 红外拍摄方法及装置 |
CN104882097B (zh) * | 2015-06-08 | 2017-11-21 | 西安电子科技大学 | 基于环境光的图像显示方法及*** |
CN104882097A (zh) * | 2015-06-08 | 2015-09-02 | 西安电子科技大学 | 基于环境光的图像显示方法及*** |
CN106385530B (zh) * | 2015-07-28 | 2022-12-13 | 杭州海康微影传感科技有限公司 | 一种双光谱摄像机 |
CN106385530A (zh) * | 2015-07-28 | 2017-02-08 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种双光谱摄像机 |
CN105323569B (zh) * | 2015-10-27 | 2017-11-17 | 深圳市金立通信设备有限公司 | 一种图像增强的方法及终端 |
CN105323569A (zh) * | 2015-10-27 | 2016-02-10 | 深圳市金立通信设备有限公司 | 一种图像增强的方法及终端 |
WO2017166057A1 (en) * | 2016-03-29 | 2017-10-05 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Image processing method, image processing apparatus, portable multifunction device, and computer readable storage medium |
CN106056552A (zh) * | 2016-05-31 | 2016-10-26 | 努比亚技术有限公司 | 一种图像处理方法及移动终端 |
WO2019062608A1 (zh) * | 2017-09-30 | 2019-04-04 | 深圳市商汤科技有限公司 | 图像处理方法和装置、电子设备、计算机存储介质 |
US10972709B2 (en) | 2017-09-30 | 2021-04-06 | Shenzhen Sensetime Technology Co., Ltd. | Image processing method and apparatus, electronic device, and computer storage medium |
CN109658339A (zh) * | 2017-10-12 | 2019-04-19 | 卡西欧计算机株式会社 | 图像处理装置、图像处理方法以及记录介质 |
CN109658339B (zh) * | 2017-10-12 | 2023-12-08 | 卡西欧计算机株式会社 | 图像处理装置、图像处理方法以及记录介质 |
CN112257664A (zh) * | 2020-11-12 | 2021-01-22 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像融合方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN113222936A (zh) * | 2021-05-13 | 2021-08-06 | 北京百度网讯科技有限公司 | 皮肤图像处理方法、装置、设备以及存储介质 |
CN113222936B (zh) * | 2021-05-13 | 2023-11-17 | 北京百度网讯科技有限公司 | 皮肤图像处理方法、装置、设备以及存储介质 |
WO2023028768A1 (zh) * | 2021-08-30 | 2023-03-09 | Oppo广东移动通信有限公司 | 滤光器阵列、方法、图像传感器、装置及电子设备 |
CN116245754A (zh) * | 2022-12-29 | 2023-06-09 | 北京百度网讯科技有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN116245754B (zh) * | 2022-12-29 | 2024-01-09 | 北京百度网讯科技有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备和存储介质 |
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Publication number | Publication date |
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