用户设备以及图像处理的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种用户设备以及图像处理的方法及装置，涉及信息技术领域，可以提高确定图像的深度信息的准确度。所述方法包括：首先获取原始图像，然后根据原始图像以及预设的至少两个边界图像块，确定原始图像中的像素对应的目标模糊值，最后根据原始图像中像素对应的目标模糊值，确定原始图像中像素对应的深度值。本发明专利技术适用于确定出图像中像素对应的模糊值，并根据图像中像素对应的模糊值，确定图像中像素对应的深度值。

Method and device for user equipment and image processing

The invention discloses a user device and image processing method and device, relates to the field of information technology, can improve the determination accuracy of the depth information of the image. The method comprises the following steps: firstly, to obtain the original image, then according to the original image and the preset at least two boundary image blocks, determine the pixels in the original image corresponding to the target fuzzy value, according to the original image corresponding to the target fuzzy value, determine the original image corresponding to the depth value. The invention is applicable to the determination of fuzzy image corresponding to a pixel value, and according to the fuzzy image corresponding to a pixel value, to determine the image pixels corresponding depth value.

【技术实现步骤摘要】
用户设备以及图像处理的方法及装置
本专利技术涉及信息
，特别涉及一种用户设备以及图像处理的方法及装置。
技术介绍
随着信息技术的发展，计算机图像技术也随着发展，其中，在计算机图像领域，将三维信息投影成二维的图像，使得图像失去深度信息，然而在某些情况下，需要获取图像的深度信息。获取图像的深度信息的方法有很多，主要可以分成基于多帧图像的获取方法和基于单帧图像的获取方法两类。在某些实际应用的场景中，不一定能够得到多帧的输入数据。一类基于单帧图像的深度获取，通常是只能针对特定的图片内容的情况，需要图中有明显的结构信息，或者利用平行线的几何关系等。另一类单帧图像深度获取，利用了不同深度的区域失焦模糊情况不同，进而获取图像深度。然而，现有的利用失焦模糊的方法对于模糊的类型有所假定，而且通常处理的是前景背景差距较大，失焦模糊严重的情形。
技术实现思路
本专利技术提供一种用户设备以及图像处理的方法及装置，可以提高确定图像深度信息的准确度。第一方面，本专利技术实施例提供了一种图像处理的方法，所述方法包括：获取原始图像；根据所述原始图像以及预设的至少两个边界图像块，确定所述原始图像中的像素对应的目标模糊值，所述边界图像块包括用于描述曲线的像素，所述曲线为圆弧或椭圆弧，所述至少两个边界图像块中两个边界图像块的模糊值、方向值以及曲率值中有至少一项不相同，所述边界图像块的曲率为所述边界图像块中圆弧或椭圆弧的曲率，所述边界图像块的方向为所述边界图像块中圆弧或椭圆弧的方向；根据所述原始图像中像素对应的目标模糊值，确定所述原始图像中像素对应的深度值。其中，圆弧的方向可以是过圆弧的中点的沿顺时针方向的切线方向，也可以是过圆弧的中点的沿逆时针方向的切线方向，也可以是由圆弧的中点指向圆弧对应的圆心的方向。结合第一方面，在第一方面的第一种可能的实现方式中，所述根据所述原始图像以及预设的至少两个边界图像块，确定所述原始图像中的像素对应的目标模糊值，包括：根据所述原始图像以及所述至少两个边界图像块，建立所述原始图像中像素对应的模糊值的能量函数；确定使得所述能量函数的函数值最小的所述原始图像中像素对应的模糊值，作为所述原始图像中像素对应的目标模糊值。第一方面的第一种可能的实现方式，通过原始图像以及至少两个边界图像块，建立原始图像中像素对应的能量函数，并能够能量函数确定出原始图像中像素对应的目标模糊值，从而可以根据原始图像中像素对应的目标模糊值，确定出原始图像中像素对应的深度值，而不需要根据图像的几何关系或者对图像失焦模糊类型进行假设，以确定出图像中像素的深度信息，进而可以提高确定图像深度信息的准确度。结合第一方面的第一种可能的实现方式，在第一方面的第二种可能的实现方式中，所述能量函数包括：其中，i为所述原始图像中像素，Ii为所述原始图像，为Ii的梯度图像，为中所述原始图像中像素i所在的图像块，f(·)为归一化函数，Τ(θ,r,b)为所述至少两个边界图像块中方向值为θ，曲率值为r，模糊值为bi的边界图像块，ωij为与i，j对应的光滑权重，bi为所述原始图像中像素i对应的模糊值，bj为所述原始图像中像素j对应的模糊值，mi用于表示所述原始图像中像素i是否为所述原始图像的边缘像素，其中，mi＝1，表示所述原始图像的像素i为所述原始图像的边缘像素，mi＝0，表示所述原始图像中像素i不是所述原始图像的边缘像素，ρ(·)为单元函数，W为位置相邻像素的集合。第一方面的第二种可能的实现方式，该能量函数为根据原始图像以及边缘图像块得到的，并且通过该能量函数确定出原始图像中像素的目标模糊值，能够根据目标模糊值确定原始图像中像素的深度值，从而可以提高确定深度信息的准确度。结合第一方面的第二种可能的实现方式，在第一方面的第三种可能的实现方式中，所述确定使得所述能量函数的函数值最小的所述原始图像中像素对应的模糊值，作为所述原始图像中像素对应的目标模糊值包括：分解所述能量函数获得第一子函数和第二子函数，其中，所述第一子函数为：所述第二子函数为：其中，α、η为预设的系数，ti为所述原始图像中像素i对应的中间模糊值，tj为所述原始图像中像素j对应的中间模糊值；循环执行以下步骤，直到ti与bi之间的差值满足预设的条件，则将bi作为所述原始图像中像素i对应的目标模糊值，；所述以下步骤包括：将ti的值固定，确定使得所述第一子函数的函数值最小的所述原始图像中像素i对应的模糊值bi；将bi的值固定，确定使得所述第二子函数的函数值最小的所述原始图像中像素i对应的中间模糊值ti。第一方面的第三种可能的实现方式，通过将该能量函数通过引用中间变量分成两个子函数，能够根据这两个子函数，确定原始图像中像素的目标模糊值，从而可以降低确定原始图像中像素的目标模糊值的复杂度。结合第一方面的第三种可能的实现方式，在第一方面的第四种可能的实现方式中，所述ti与bi之间的差值满足预设的条件包括：ti与bi之间的差值的绝对值小于或等于预设的阈值。结合第一方面的第三种可能的实现方式，在第一方面的第五种可能的实现方式中，所述将所述能量函数分解为第一子函数和第二子函数的步骤之前，还包括：获取所述ti对应的初始值。结合第一方面、第一方面的第一种可能的实现方式、第一方面的第二种可能的实现方式、第一方面的第三种可能的实现方式、第一方面的第四种可能的实现方式以及第一方面的第五种可能的实现方式中的任意一项，在第一方面的第六种可能的实现方式中，所述根据所述原始图像中像素对应的目标模糊值，确定所述原始图像中像素对应的深度值的步骤之后，还包括：根据所述原始图像中像素对应的目标模糊值以及所述原始图像中像素对应的深度顺序，确定所述原始图像中像素深度值对应的能量函数；确定使得所述原始图像中像素深度值对应的能量函数的函数值最小的所述原始图像中的像素对应的深度值，作为所述原始图像中的像素对应的目标深度值。第一方面的第六种可能的实现方式，通过将原始图像中像素的深度值通过原始图像中像素对应的深度顺序，能够将原始图像中的像素的深度值进行校正，得到目标深度值，从而可以进一步地提高确定原始图像中像素对应的深度值的准确度。结合第一方面的第六种可能的实现方式，在第一方面的第七种可能的实现方式中，所述原始图像中像素深度值对应的能量函数为：其中，s为二值变量，si用于表示所述原始图像中像素i为远焦距像素还是近焦距像素，sj用于表示所述原始图像中像素j为远焦距像素还是近焦距像素，T(·)为示性函数，其中，当si≠sj时，返回结果为1，否则为0，bi为所述原始图像中像素i对应的目标模糊值，bj为所述原始图像中像素j对应的目标模糊值，pi为所述原始图像中像素i对应的深度排序值，pf为所述原始图像中焦点像素对应的深度排序值，N为所述原始图像中相邻像素的集合，sign(·)为符号函数。结合第一方面的第七种可能的实现方式，在第一方面的第八种可能的实现方式中，所述根据所述原始图像中像素对应的目标模糊值以及所述原始图像中像素对应的深度顺序，确定所述原始图像中像素深度值对应的能量函数的步骤，之前还包括：确定所述原始图像中的像素为远焦距像素还是近焦距像素以及原始图像中像素对应的深度排序值。第二方面，本专利技术实施例提供了一种图像处理的装置，所述装置包括：获取单元，用于获取原始图像；本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取原始图像；根据所述原始图像以及预设的至少两个边界图像块，确定所述原始图像中的像素对应的目标模糊值，所述边界图像块包括用于描述曲线的像素，所述曲线为圆弧或椭圆弧，所述至少两个边界图像块中两个边界图像块的模糊值、方向值以及曲率值中有至少一项不相同，所述边界图像块的曲率为所述边界图像块中圆弧或椭圆弧的曲率，所述边界图像块的方向为所述边界图像块中圆弧或椭圆弧的方向；根据所述原始图像中像素对应的目标模糊值，确定所述原始图像中像素对应的深度值。

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取原始图像；根据所述原始图像以及预设的至少两个边界图像块，确定所述原始图像中的像素对应的目标模糊值，所述边界图像块包括用于描述曲线的像素，所述曲线为圆弧或椭圆弧，所述至少两个边界图像块中两个边界图像块的模糊值、方向值以及曲率值中有至少一项不相同，所述边界图像块的曲率为所述边界图像块中圆弧或椭圆弧的曲率，所述边界图像块的方向为所述边界图像块中圆弧或椭圆弧的方向；根据所述原始图像中像素对应的目标模糊值，确定所述原始图像中像素对应的深度值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述原始图像以及预设的至少两个边界图像块，确定所述原始图像中的像素对应的目标模糊值，包括：根据所述原始图像以及所述至少两个边界图像块，建立所述原始图像中像素对应的模糊值的能量函数；确定使得所述能量函数的函数值最小的所述原始图像中像素对应的模糊值，作为所述原始图像中像素对应的目标模糊值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述能量函数包括：其中，i为所述原始图像中像素，Ii为所述原始图像，为Ii的梯度图像，为中所述原始图像中像素i所在的图像块，f(·)为归一化函数，T(θ,r,b)为所述至少两个边界图像块中方向值为θ，曲率值为r，模糊值为bi的边界图像块，ωij为与i，j对应的光滑权重，bi为所述原始图像中像素i对应的模糊值，bj为所述原始图像中像素j对应的模糊值，mi用于表示所述原始图像中像素i是否为所述原始图像的边缘像素，其中，mi＝1，表示所述原始图像的像素i为所述原始图像的边缘像素，mi＝0，表示所述原始图像中像素i不是所述原始图像的边缘像素，ρ(·)为单元函数，W为位置相邻像素的集合。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定使得所述能量函数的函数值最小的所述原始图像中像素对应的模糊值，作为所述原始图像中像素对应的目标模糊值，包括：分解所述能量函数获得第一子函数和第二子函数，其中，所述第一子函数为：所述第二子函数为：其中，α、η为预设的系数，ti为所述原始图像中像素i对应的中间模糊值，tj为所述原始图像中像素j对应的中间模糊值；循环执行以下步骤，直到ti与bi之间的差值满足预设的条件，则将bi作为所述原始图像中像素i对应的目标模糊值；所述以下步骤包括：将ti的值固定，确定使得所述第一子函数的函数值最小的所述原始图像中像素i对应的模糊值bi；将bi的值固定，确定使得所述第二子函数的函数值最小的所述原始图像中像素i对应的中间模糊值ti。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述ti与bi之间的差值满足预设的条件包括：ti与bi之间的差值的绝对值小于或等于...

【专利技术属性】
技术研发人员：陶鑫，贾佳亚，鲁亚东，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44