[发明专利]一种智能添加景深的图像增强方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种图像增强方法，特别是一种智能添加景深的图像增强方法。

背景技术

随着生活水平与科技水平的不断提高，拍照成为我们日常生活中一种普通的行为，我们可以随意地拍摄所要的影像，用以记录值得纪念的一刻或景象。为了能凸显拍摄的主体，通常会利用浅景深的技巧使得拍摄的主体清晰而背景模糊，从而让拍摄主体从背景中抽离出来。让拍摄主体可以更具吸引力。我们要为拍摄后的图像添加景深的话，虽然现有的图像处理软件可以满足需要，但是它需要繁琐的步骤以及调整才能够制造出好的景深效果。

发明内容

本发明为解决上述问题，提供了一种基于标注主体的智能添加景深的图像增强方法，以实现快速、准确地对图像进行智能景深的添加。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种智能添加景深的图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：

10.接收原始图像；

20.在原始图像上进行标注得到标注区域；

30.对标注区域的边界进行向外的判断，判断外围的像素点是否与标注区域的像素点相似；如果是，则将标注区域向外扩张，并重复执行步骤30继续进行向外的判断，直到不相似为止，将标注区域与扩张区域相加得到主体区域并在主体区域生成蒙版层；否则在标注区域生成蒙版层；

40.对原始图像进行高斯模糊处理，得到高斯模糊图像；

50.根据生成的蒙版层将原始图像与高斯模糊图像进行混合计算得到智能添加景深的结果图像。

作为一种较佳实施例，所述步骤20中在原始图像上进行标注得到标注区域，主要是采用贝塞尔曲线来绘制用户标注的点，然后将其连成一个封闭的区间。

作为一种较佳实施例，所述步骤20中在原始图像上进行标注得到标注区域，主要是对原始图像进行人脸检测，若检测到人脸，则将该人脸区域设为标注区域。

作为一种较佳实施例，所述步骤30中对标注区域的边界进行向外的判断，主要是在检测到人脸后利用皮肤识别原理对人脸区域及与其相邻的区域进行皮肤识别，若识别为皮肤则将人脸区域及相邻区域设为主体区域并在生成蒙版层。

作为一种较佳实施例，所述步骤30中对标注区域的边界进行向外的判断，主要是在没有检测到人脸后将用户手动设置的区域作为标注区域，并将标注区域的边界的所有像素点向外扩大，同时判断扩大后的像素点是否与扩大前的像素点相似，若相似则继续向外扩张直到不相似为止，并将标注区域及扩大后像素点设为主体区域。

作为一种较佳实施例，所述判断扩大后的像素点是否与扩大前的像素点相似，主要是根据分水岭分割方法来判断。

作为一种较佳实施例，所述步骤30中生成蒙版层的方法主要是利用渐变原理，将标注区域及向外扩张的区域内的颜色设置为白色，将其他区域的颜色设置为黑色，而标注区域及向外扩张的区域的最外层的颜色采用白色与黑色之间的灰度色来渐变，从而生成蒙版层。

作为一种较佳实施例，所述步骤30中还包括对所述生成的蒙版层进行高斯模糊处理。

作为一种较佳实施例，所述步骤40中对原始图像进行高斯模糊处理或是步骤30中对蒙版层进行高斯模糊处理，主要是采用正态分布计算图像中每个像素的变换，其中，

在N维空间的正态分布方程为：

在二维空间的正态分布方程为：

其中r是模糊半径(r²＝u²+v²)，σ是正态分布的标准偏差，u是原像素点在x轴上的位置偏移值，v是原像素点在y轴上的位置偏移值。

作为一种较佳实施例，所述步骤40中对原始图像进行高斯模糊处理，其采用的所述模糊半径r是根据用户要处理的景深程度来确定，其范围为6至30。

作为一种较佳实施例，所述步骤30中对蒙版层进行高斯模糊处理，其采用的所述模糊半径r的范围为10至16。

作为一种较佳实施例，所述步骤50中根据生成的蒙版层将原始图像与高斯模糊图像进行混合计算，其混合计算的公式为：

alpha＝maskColor/255.0；

resultColor＝oralColor*(1.0-alpha)+alpha*gaussColor；