The invention discloses a weighted guided filter depth-of-field rendering method based on image saliency extraction, which comprises steps 1: input the original image, obtain saliency value by RC algorithm according to global contrast, obtain the foreground part of the image; step 2: refine the foreground part edge according to the guided filter; step 3: use weighted guided filter for the rest of the image. Wave algorithm is blurred.
【技术实现步骤摘要】
基于图像显著性提取的加权引导滤波景深渲染方法
本专利技术实施例涉及计算机图像处理
，尤其是涉及图像显著性提取及图像滤波方法。
技术介绍
景深是人眼和照相机镜头重要的光学特性。在景深区域之内物体成像是清晰的，景深区域之外的图像都是模糊的。景深在突出摄像主体方面具有重要作用。给定一幅图像，在没有深度信息的情况下，对景深区域的估计和提取就显得至关重要。对大量图片观察发现，图像中最突出的对象总是具有最小深度值的对象，通常也是图像主体部分。因此可以提取图像前景部分作为景深部分，图像其余部分作为背景使用滤波方式进行模糊。同时，若前景部分边缘细节较多，提取的前景部分也需要保留细节。针对以上问题，本专利技术提出了一种基于图像提取的加权引导滤波景深渲染方法，使用RC算法提取图像前景，引导滤波细化前景边缘，其余部分使用加权引导滤波获得模糊效果。
技术实现思路
本专利技术实施例的主要目的是提供一种基于图像提取的加权引导滤波景深渲染方法。为了实现上述目的，根据本专利技术的一个方面，提供了以下技术方案：一种基于图像显著性提取的加权引导滤波景深渲染方法。该方法至少包括：步骤1：输入原始图像...
【技术保护点】
1.一种基于图像显著性提取的加权引导滤波景深渲染方法，其特征在于，该方法至少包括：步骤1：输入原始图像，利用RC算法根据全局对比度求取显著值，获取图像的前景部分；步骤2：使用引导滤波羽化对前景部分边缘进行细化；步骤3：对图像其余部分使用加权引导滤波算法进行模糊。
【技术特征摘要】
1.一种基于图像显著性提取的加权引导滤波景深渲染方法，其特征在于，该方法至少包括：步骤1：输入原始图像，利用RC算法根据全局对比度求取显著值，获取图像的前景部分；步骤2：使用引导滤波羽化对前景部分边缘进行细化；步骤3：对图像其余部分使用加权引导滤波算法进行模糊。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1具体包括：输入原始图像，把输入图像分为多个区域，然后为每个区域建立颜色直方图。引入的一个空间加权项来进一步包含空间信息。对于一个区域rk，基于空间加权区域对比度的显著性定义如下：其中Ds(rk，ri)是区域rk和区域ri之间的空间距离，σs用来控制空间权重的大小。w(ri)是区域ri的权重。ws(rk)是类似于中心偏差的空间先验加权项。Dr(rk，ri)是两个区域间的颜色距离度量。区域r1和r2之间的颜色距离定义如下：其中f(ck，i)是第i个颜色ck，i在第k个区域rk中的所有的nk个颜色中出现的频...
【专利技术属性】
技术研发人员：葛水英，杨真，
申请(专利权)人：中国科学院文献情报中心，
类型：发明
国别省市：北京,11
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