JP6027159B2 - 画像ぼかし方法および機器、および電子装置 - Google Patents
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Description
当該写真撮影パラメータ、第1の画像、および第2の画像に従って、当該初期化された深度情報にN回の反復計算を実施するように構成された計算ユニット402cであって、Nは正の整数かつN≧2である計算ユニット402cと、N番目の反復計算により得られた結果を取得し当該結果を深度情報として使用するように構成された第2の取得ユニット402dとを備える。
302 深度情報取得モジュール
303 背景決定モジュール
304 ぼかしモジュール
401 画像取得モジュール
402 深度情報取得モジュール
402a 第1の取得ユニット
402b 初期化ユニット
402c 計算ユニット
402d 第2の取得ユニット
403 背景決定モジュール
403a 臨界深度決定ユニット
403b 背景決定ユニット
404 ぼかしモジュール
404a 正規化ユニット
404b 分割ユニット
404c パラメータ決定ユニット
404d ぼかしユニット
001 画像収集ユニット
002 画像ぼかし装置
50 プロセッサ
60 メモリ
70 プロセッサ
80 メモリ
Claims (10)
- 同一のカメラにより捕捉され同一の視野率を有する第1の画像と第2の画像を取得するステップであって、前記第1の画像の画像距離は前記第2の画像の画像距離より短い、ステップと、
前記第1の画像と前記第2の画像に従って深度情報を取得するステップであって、前記深度情報は前記第1の画像の各画素のシーンとキャプチャ点の間の距離、および、前記第2の画像の各画素のシーンと前記キャプチャ点の間の距離を表すために使用される、ステップと、
前記第1の画像の背景領域を前記深度情報に従って決定するステップと、
前記第1の画像の前記背景領域の内容にぼかし処理を実施するステップと、
を含み、
前記第1の画像と前記第2の画像に従って深度情報を取得するステップは、
前記カメラの写真撮影パラメータを取得するステップであって、前記写真撮影パラメータは、較正焦点距離、レンズ径、および関係パラメータを含み、前記関係パラメータは前記カメラの開口サイズと不鮮明画像のぼかし度の間の関係を表すために使用される、ステップと、
前記写真撮影パラメータと前記第1の画像および前記第2の画像の各画像距離に従って、初期化された深度情報を決定するステップと、
前記写真撮影パラメータ、前記第1の画像、および前記第2の画像に従って前記初期化された深度情報にN回の反復計算を実施するステップであって、Nは正の整数かつN≧2である、ステップと、
N番目の反復計算により得られた結果を取得し、前記結果を前記深度情報として使用するステップと、
を含む、画像ぼかし方法。 - 前記写真撮影パラメータ、前記第1の画像、および前記第2の画像に従って前記初期化された深度情報にN回の反復計算を実施するステップは、
第1の計算を実施するとき、前記第1の計算の拡散係数および前記第1の計算の拡散領域を前記初期化された深度情報および前記写真撮影パラメータに従って決定し、前記第1の画像、前記第2の画像、前記第1の計算の前記拡散係数、および前記第1の計算の前記拡散領域に従って、前記第1の計算における前記第1の画像と前記第2の画像にそれぞれ対応する前方熱拡散式を決定し、前記第1の計算で最小値式を決定し、前記第1の計算での前記最小値式に従って、前記第1の計算における前記第1の画像と前記第2の画像における各画素の最小勾配を取得し、事前設定補正式に従って、前記第1の計算における最小勾配が事前設定勾配閾値より小さい画素に対応する深度情報にn回の反復補正を実施し、前記第1の計算の後に深度情報を取得するステップであって、前記最小値式は第1の差分と第2の差分の和の最小値を表すために使用され、前記第1の差分は、前記第1の画像に対応する前方熱拡散式の実際の出力値と理論出力値との間の差分であり、前記第2の差分は、前記第2の画像に対応する前方熱拡散式の実際の出力値と理論出力値との差分であり、nは正の整数でありn≧2である、ステップと、
p番目の計算を実施するとき、(p−1)番目の計算の後に取得した深度情報および前記写真撮影パラメータに従って前記p番目の計算の拡散係数および前記p番目の計算の拡散領域を決定し、前記第1の画像、前記第2の画像、前記p番目の計算の前記拡散係数、および前記p番目の計算の前記拡散領域に従って、前記p番目の計算における前記第1の画像と前記第2の画像にそれぞれ対応する前方熱拡散式を決定し、前記p番目の計算で最小値式を決定し、前記p番目の計算での前記最小値式に従って、前記p番目の計算における前記第1の画像と前記第2の画像における各画素の最小勾配を取得し、前記事前設定補正式に従って、前記p番目の計算での最小勾配が前記事前設定勾配閾値より小さい画素に対応する深度情報にn回の反復補正を実施し、前記p番目の計算の後に深度情報を取得するステップであって、2≦p≦Nである、ステップと、
を含む、請求項1に記載の方法。 - 前記第1の画像の背景領域を前記深度情報に従って決定するステップは、
写真撮影パラメータと前記第1の画像および前記第2の画像の各画像距離に従って前景領域と背景領域の間の臨界深度を決定するステップと、
前記深度情報が表す深度が前記臨界深度より大きいという前記深度情報に対応する前記第1の画像内の画素領域は前記第1の画像の前記背景領域であると判定するステップと、
を含む、請求項1に記載の方法。 - 前記第1の画像の前記背景領域の内容にぼかし処理を実施するステップは、
前記深度情報を正規化して正規化した深度情報を取得するステップと、
前記背景領域において、前記正規化した深度情報の区間を均等にq個のセグメントに分割してq個の背景区間を取得するステップと、
事前設定最大ぼかし半径に従って、前記q個の背景区間の各々に対応するぼかしパラメータを決定するステップであって、前記ぼかしパラメータはぼかし半径と標準偏差を含む、ステップと、
前記q個の背景区間の各々に対応する前記ぼかし半径と前記標準偏差に従って、前記第1の画像において、前記q個の背景区間の各々に対応する画素領域に別々にぼかし処理を実施するステップと、
を含む、請求項1に記載の方法。 - 同一のカメラにより捕捉され同一の視野率を有する第1の画像と第2の画像を取得するように構成された画像取得モジュールであって、前記第1の画像の画像距離は前記第2の画像の画像距離より短い、画像取得モジュールと、
前記第1の画像と前記第2の画像に従って深度情報を取得するように構成された深度情報取得モジュールであって、前記深度情報は前記第1の画像の各画素のシーンとキャプチャ点の間の距離、および、前記第2の画像の各画素のシーンと前記キャプチャ点の間の距離を表すために使用される、深度情報取得モジュールと、
前記第1の画像の背景領域を前記深度情報に従って決定するように構成された背景決定モジュールと、
前記第1の画像の前記背景領域の内容にぼかし処理を実施するように構成されたぼかしモジュールと、
を備え、
前記深度情報取得モジュールは、
前記カメラの写真撮影パラメータを取得するように構成された第1の取得ユニットであって、前記写真撮影パラメータは、較正焦点距離、レンズ径、および関係パラメータを含み、前記関係パラメータは前記カメラの開口サイズと不鮮明画像のぼかし度の間の関係を表すために使用される、第1の取得ユニットと、
前記写真撮影パラメータと前記第1の画像および前記第2の画像の各画像距離に従って、初期化された深度情報を決定するように構成された初期化ユニットと、
前記写真撮影パラメータ、前記第1の画像、および前記第2の画像に従って、前記初期化された深度情報にN回の反復計算を実施するように構成された計算ユニットであって、Nは正の整数かつN≧2である、計算ユニットと、
N番目の反復計算により得られた結果を取得し前記結果を前記深度情報として使用するように構成された第2の取得ユニットと、
を備える、画像ぼかし機器。 - 前記計算ユニットは、第1の計算を実施するとき、前記第1の計算の拡散係数と前記第1の計算の拡散領域を前記初期化された深度情報と前記写真撮影パラメータに従って決定し、前記第1の画像、前記第2の画像、前記第1の計算の前記拡散係数、および前記第1の計算の前記拡散領域に従って、前記第1の計算における前記第1の画像と前記第2の画像にそれぞれ対応する前方熱拡散式を計算し、前記第1の計算で最小値式を決定し、前記第1の計算での前記最小値式に従って、前記第1の計算における前記第1の画像と前記第2の画像における各画素の最小勾配を取得し、事前設定補正式に従って、前記第1の計算における最小勾配が事前設定勾配閾値より小さい画素に対応する深度情報にn回の反復補正を実施し、前記第1の計算の後に深度情報を取得するように構成され、前記最小値式は第1の差分と第2の差分の和の最小値を表すために使用され、前記第1の差分は、前記第1の画像に対応する前方熱拡散式の実際の出力値と理論出力値との間の差分であり、前記第2の差分は、前記第2の画像に対応する前方熱拡散式の実際の出力値と理論出力値との差分であり、nは正の整数でありn≧2であり、
前記計算ユニットは、p番目の計算を実施するとき、前記p番目の計算の拡散係数と前記p番目の計算の拡散領域を(p−1)番目の計算の後に取得した深度情報と前記写真撮影パラメータに従って決定し、前記第1の画像、前記第2の画像、前記p番目の計算の前記拡散係数、および前記p番目の計算の前記拡散領域に従って、前記p番目の計算における前記第1の画像と前記第2の画像にそれぞれ対応する前方熱拡散式を決定し、前記p番目の計算での最小値式を決定し、前記p番目の計算での前記最小値式に従って、前記p番目の計算における前記第1の画像と前記第2の画像における各画素の最小勾配を取得し、前記事前設定補正式に従って、前記p番目の計算での最小勾配が前記事前設定勾配閾値より小さい画素に対応する深度情報にn回の反復補正を実施し、前記p番目の計算の後の深度情報を取得するように構成され、2≦p≦Nである、
請求項6に記載の機器。 - 前記背景決定モジュールは、
写真撮影パラメータおよび前記第1の画像と前記第2の画像の各画像距離に従って前景領域と背景領域の間の臨界深度を決定するように構成された臨界深度決定ユニットと、
前記深度情報が表す深度が前記臨界深度より大きいという前記深度情報に対応する前記第1の画像内の画素領域は前記第1の画像の前記背景領域であると判定するように構成された背景決定ユニットと、
を備える、請求項6に記載の機器。 - 前記ぼかしモジュールは、
前記深度情報を正規化して正規化した深度情報を取得するように構成された正規化ユニットと、
前記背景領域において、前記正規化した深度情報の区間をq個のセグメントに均等に分割してq個の背景区間を取得するように構成された分割ユニットと、
事前設定最大ぼかし半径に従って、前記q個の背景区間の各々に対応するぼかしパラメータを決定するように構成されたパラメータ決定ユニットであって、前記ぼかしパラメータはぼかし半径と標準偏差を含む、パラメータ決定ユニットと、
前記q個の背景区間の各々に対応する前記ぼかし半径と前記標準偏差に従って、前記第1の画像において、前記q個の背景区間の各々に対応する画素領域に別々にぼかし処理を実施するように構成されたぼかしユニットと、
を備える、請求項6に記載の機器。 - 請求項6乃至9の何れか1項に記載の画像ぼかし機器を備えた、電子装置。
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TWI578780B (zh) * | 2014-10-02 | 2017-04-11 | 晶睿通訊股份有限公司 | 模糊影像偵測方法及其相關攝影機和影像處理系統 |
JP5927265B2 (ja) * | 2014-10-28 | 2016-06-01 | シャープ株式会社 | 画像処理装置及びプログラム |
CN104463775A (zh) * | 2014-10-31 | 2015-03-25 | 小米科技有限责任公司 | 一种实现图片景深效果的方法及装置 |
TWI566601B (zh) * | 2015-02-25 | 2017-01-11 | 光寶科技股份有限公司 | 影像處理裝置及影像景深處理方法 |
CN105100615B (zh) * | 2015-07-24 | 2019-02-26 | 青岛海信移动通信技术股份有限公司 | 一种图像的预览方法、装置及终端 |
CN105163042B (zh) * | 2015-08-03 | 2017-11-03 | 努比亚技术有限公司 | 一种虚化处理深度图像的装置和方法 |
US10284835B2 (en) * | 2015-09-04 | 2019-05-07 | Apple Inc. | Photo-realistic shallow depth-of-field rendering from focal stacks |
CN105352455B (zh) * | 2015-11-18 | 2017-09-05 | 宁波大学 | 一种基于图像模糊度的平面倾斜度测量方法 |
CN105513105B (zh) * | 2015-12-07 | 2018-05-29 | 天津大学 | 基于显著图的图像背景虚化方法 |
CN105592271A (zh) * | 2015-12-21 | 2016-05-18 | 深圳市金立通信设备有限公司 | 一种图像处理的方法及终端 |
CN107613199B (zh) | 2016-06-02 | 2020-03-13 | Oppo广东移动通信有限公司 | 虚化照片生成方法、装置和移动终端 |
CN106331492B (zh) * | 2016-08-29 | 2019-04-16 | Oppo广东移动通信有限公司 | 一种图像处理方法及终端 |
CN106530241B (zh) * | 2016-10-31 | 2020-08-11 | 努比亚技术有限公司 | 一种图像虚化处理方法和装置 |
CN108886572B (zh) * | 2016-11-29 | 2021-08-06 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 调整图像焦点的方法和*** |
US10389948B2 (en) * | 2016-12-06 | 2019-08-20 | Qualcomm Incorporated | Depth-based zoom function using multiple cameras |
CN106803920B (zh) * | 2017-03-17 | 2020-07-10 | 广州视源电子科技股份有限公司 | 一种图像处理的方法、装置及智能会议终端 |
CN108230234B (zh) * | 2017-05-19 | 2019-08-20 | 深圳市商汤科技有限公司 | 图像虚化处理方法、装置、存储介质及电子设备 |
CN108234858B (zh) | 2017-05-19 | 2020-05-01 | 深圳市商汤科技有限公司 | 图像虚化处理方法、装置、存储介质及电子设备 |
CN107426493A (zh) * | 2017-05-23 | 2017-12-01 | 深圳市金立通信设备有限公司 | 一种虚化背景的拍摄方法及终端 |
CN107085825A (zh) * | 2017-05-27 | 2017-08-22 | 成都通甲优博科技有限责任公司 | 图像虚化方法、装置及电子设备 |
CN107038681B (zh) * | 2017-05-31 | 2020-01-10 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像虚化方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备 |
CN107704798B (zh) * | 2017-08-09 | 2020-06-12 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像虚化方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备 |
CN108055452B (zh) * | 2017-11-01 | 2020-09-18 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置及设备 |
CN108024054B (zh) * | 2017-11-01 | 2021-07-13 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置、设备及存储介质 |
CN107682639B (zh) * | 2017-11-16 | 2019-09-27 | 维沃移动通信有限公司 | 一种图像处理方法、装置及移动终端 |
CN108024058B (zh) * | 2017-11-30 | 2019-08-02 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像虚化处理方法、装置、移动终端和存储介质 |
CN108419008B (zh) * | 2018-01-30 | 2020-04-28 | 努比亚技术有限公司 | 一种拍摄方法、终端及计算机可读存储介质 |
CN108564541B (zh) * | 2018-03-28 | 2022-04-15 | 麒麟合盛网络技术股份有限公司 | 一种图像处理方法及装置 |
WO2020036468A1 (ko) * | 2018-08-16 | 2020-02-20 | 주식회사 날비컴퍼니 | 이미지에 보케 효과를 적용하는 방법 및 기록매체 |
TWI701639B (zh) * | 2018-12-11 | 2020-08-11 | 緯創資通股份有限公司 | 辨識影像中前景物件的方法與電子裝置 |
CN109618173B (zh) * | 2018-12-17 | 2021-09-28 | 深圳Tcl新技术有限公司 | 视频压缩方法、装置和计算机可读存储介质 |
CN109889724B (zh) * | 2019-01-30 | 2020-11-06 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 图像虚化方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
EP3726473A1 (en) | 2019-04-18 | 2020-10-21 | SMR Patents S.à.r.l. | Method for rearview device simulation |
CN110336942B (zh) * | 2019-06-28 | 2021-02-02 | Oppo广东移动通信有限公司 | 一种虚化图像获取方法及终端、计算机可读存储介质 |
CN110992284A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-04-10 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像处理方法、图像处理装置、电子设备和计算机可读存储介质 |
CN114514735B (zh) * | 2019-12-09 | 2023-10-03 | Oppo广东移动通信有限公司 | 电子设备和控制电子设备的方法 |
CN113052754B (zh) * | 2019-12-26 | 2022-06-07 | 武汉Tcl集团工业研究院有限公司 | 一种图片背景虚化的方法及装置 |
WO2021135676A1 (zh) * | 2019-12-30 | 2021-07-08 | 武汉Tcl集团工业研究院有限公司 | 一种拍照背景虚化方法、移动终端及存储介质 |
KR102260193B1 (ko) | 2019-12-30 | 2021-06-03 | 주식회사 버넥트 | 3차원 공간에 대한 보안기능을 제공하는 증강현실 원격 통신방법 및 시스템 |
CN111385481A (zh) * | 2020-03-30 | 2020-07-07 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 图像处理方法及装置、电子设备及存储介质 |
KR20220005820A (ko) * | 2020-07-07 | 2022-01-14 | 삼성전자주식회사 | 그래픽 효과를 적용하기 위한 전자 장치 및 그에 관한 방법 |
CN112165575B (zh) * | 2020-09-25 | 2022-03-18 | Oppo(重庆)智能科技有限公司 | 图像虚化处理方法及装置、存储介质和电子设备 |
CN116711296A (zh) * | 2021-02-25 | 2023-09-05 | Oppo广东移动通信有限公司 | 电子设备、控制电子设备的方法及计算机可读存储介质 |
US11727537B1 (en) * | 2022-03-24 | 2023-08-15 | Qualcomm Incorporated | Bokeh effect in variable aperture (VA) camera systems |
Family Cites Families (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7657171B2 (en) * | 2006-06-29 | 2010-02-02 | Scenera Technologies, Llc | Method and system for providing background blurring when capturing an image using an image capture device |
US8929645B2 (en) * | 2007-04-24 | 2015-01-06 | 21 Ct, Inc. | Method and system for fast dense stereoscopic ranging |
JP2009284056A (ja) * | 2008-05-20 | 2009-12-03 | Fujifilm Corp | 画像処理装置および方法並びにプログラム |
JP5434361B2 (ja) * | 2009-02-24 | 2014-03-05 | 株式会社リコー | 画像処理装置及び画像処理方法 |
US8363085B2 (en) * | 2010-07-06 | 2013-01-29 | DigitalOptics Corporation Europe Limited | Scene background blurring including determining a depth map |
US9007689B2 (en) * | 2011-04-04 | 2015-04-14 | General Electric Company | Method and apparatus for forming multiple images |
AU2011224051B2 (en) * | 2011-09-14 | 2014-05-01 | Canon Kabushiki Kaisha | Determining a depth map from images of a scene |
CN102722080B (zh) * | 2012-06-27 | 2015-11-18 | 杭州南湾科技有限公司 | 一种基于多镜头拍摄的多用途立体摄像方法 |
US9214025B2 (en) * | 2012-11-30 | 2015-12-15 | Adobe Systems Incorporated | Depth estimation using normalized displacement of image pairs |
AU2012258467A1 (en) * | 2012-12-03 | 2014-06-19 | Canon Kabushiki Kaisha | Bokeh amplification |
CN103152521B (zh) * | 2013-01-30 | 2016-08-17 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种移动终端中实现景深效果的方法及移动终端 |
US20150243035A1 (en) * | 2014-02-21 | 2015-08-27 | Metaio Gmbh | Method and device for determining a transformation between an image coordinate system and an object coordinate system associated with an object of interest |
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