一种全景深图像合成方法、存储介质及智能手机技术

本发明专利技术公开了一种全景深图像合成方法、存储介质及智能手机，其中，所述全景深图像合成方法包括步骤：在拍照时，分别对焦锁定至人脸和镜头最远处，对应获取第一图像(人脸对焦图像)和第二图像(远景对焦图像)；对所述第一图像进行人像分割处理，获得人像区域图像；将所述人像区域图像与所述第二图像进行对齐融合，得到融合图像。本发明专利技术通过两次对焦拍照，分别用人像对焦和远景对焦拍照，将人脸对焦图像进行AI人像分割并融合至远景对焦图像上，从而实现全景深范围内人像和背景均清晰。现全景深范围内人像和背景均清晰。现全景深范围内人像和背景均清晰。

【技术实现步骤摘要】
一种全景深图像合成方法、存储介质及智能手机


[0001]本专利技术涉及图像合成
，特别涉及一种全景深图像合成方法、存储介质及智能手机。

技术介绍

[0002]目前智能手机设备的前置自拍摄像头均搭载了自动对焦功能，这可以有效提升拍照时人脸的清晰度。但是由于前置摄像头的景深范围有限，当对焦点在人脸时，背景画面将处在有效景深之外，从而导致背景会出现虚化的现象。
[0003]因此，现有技术还有待于改进和发展。

技术实现思路

[0004]本专利技术要解决的技术问题在于，针对现有技术的不足，提供一种全景深图像合成方法、存储介质及智能手机，旨在解决现有前置摄像头的对焦点在人脸时，背景画面将处在有效景深之外，从而导致背景会出现虚化的问题。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术所采用的技术方案如下：
[0006]一种全景深图像合成方法，其中，包括步骤：
[0007]在拍照时，分别对焦锁定至人脸和镜头最远处，对应获取第一图像和第二图像；
[0008]对所述第一图像进行人像分割处理，获得人像区域图像；
[0009]将所述人像区域图像与所述第二图像进行对齐融合，得到融合图像。
[0010]所述的全景深图像合成方法，其中，所述第一图像为人脸对焦图像，获取所述人脸对焦图像的步骤包括：
[0011]启动摄像头并检测摄像头预览镜头下是否含有人脸数据；
[0012]若检测到所述摄像头预览镜头下含有人脸数据，则启动人脸对焦模式进行拍照，获得人脸对焦图像。
[0013]所述的全景深图像合成方法，其中，所述第二图像为远景对焦图像，获取所述远景对焦图像的步骤包括：
[0014]在启动人脸对焦模式进行拍照获得人脸对焦图像后，再启动远景对焦模式进行拍照，获得远景对焦图像。
[0015]所述的全景深图像合成方法，其中，还包括步骤：
[0016]若检测到所述摄像头预览镜头下不含有人脸数据，则启动近景对焦模式，获得近景图像。
[0017]所述的全景深图像合成方法，其中，对所述第一图像进行人像分割处理，获得人像区域图像的步骤包括：
[0018]采用标注过的包含人脸的图像数据作为训练样本对图像分割神经网络进行训练，得到训练后图像分割神经网络；
[0019]将第一图像输入所述训练后图像分割神经网络进行图像分割，得到人像区域图
像。
[0020]所述的全景深图像合成方法，其中，采用标注过的包含人脸的图像数据作为训练图像对图像分割神经网络进行训练，得到训练后图像分割神经网络的步骤包括：
[0021]利用图像分割网络获取训练图像中的至少一个人像所在的目标区域，并获取所述目标区域中的需要分割的人像的位置信息，其中，所述训练图像中标注有需要分割的人像的位置标注信息；
[0022]基于所述需要分割的人像的位置信息和所述需要分割的人像的位置标注信息，对所述图像分割神经网络进行训练，得到训练后图像分割神经网络。
[0023]所述的全景深图像合成方法，其中，将第一图像输入所述训练后图像分割神经网络进行图像分割，得到人像区域图像的步骤包括：
[0024]获取所述第一图像；
[0025]利用训练后图像分割神经网络获取第一图像中的至少一个人像所在的目标区域，并获取所述目标区域中的需要分割的人像的位置信息，基于所述人像的位置信息获得所述人像区域图像。
[0026]所述的全景深图像合成方法，其中，将所述人像区域图像与所述第二图像进行对齐融合，得到融合图像的步骤包括：
[0027]采用像素对齐算法，计算所述人像区域图像相对所述第二图像的偏移，在所述第二图像的对应像素上进行人像区域图像的像素替换，得到所述融合图像。
[0028]一种存储介质，其中，其特征在于，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现本专利技术全景深图像合成方法中的步骤。
[0029]一种智能手机，其中，包括处理器，适于实现各指令；以及存储介质，适于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行本专利技术全景深图像合成方法中的步骤。
[0030]有益效果：本专利技术提出了一种全景深图像合成方法，在拍照时，分别对焦锁定至人脸和镜头最远处，对应获取第一图像(人脸对焦图像)和第二图像(远景对焦图像)；对所述第一图像进行人像分割处理，获得人像区域图像；将所述人像区域图像与所述第二图像进行对齐融合，得到融合图像。本专利技术通过两次对焦拍照，分别用人像对焦和远景对焦拍照，将人脸对焦图像进行AI人像分割并融合至远景对焦图像上，从而实现全景深范围内人像和背景均清晰。
附图说明
[0031]图1为一种全景深图像合成方法的流程图。
[0032]图2为本专利技术一种智能手机的原理框图。
具体实施方式
[0033]本专利技术提供一种全景深图像合成方法、存储介质及智能手机，为使本专利技术的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本专利技术进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0034]本
技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一
个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本专利技术的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
[0035]本
技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本专利技术所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
[0036]请参阅图1，图1为本专利技术提供的一种全景深图像合成方法的较佳实施例流程图，如图所示，其包括步骤：
[0037]S10、在拍照时，分别对焦锁定至人脸和镜头最远处，对应获取第一图像和第二图像；
[0038]S20、对所述第一图像进行人像分割处理，获得人像区域图像；
[0039]S30、将所述人像区域图像与所述第二图像进行对齐融合，得到融合图像。
[0040]本实施例在拍照过程中，通过两次对焦拍照，分别用人脸对焦和远景对焦拍照对应得到第一图像(人脸对焦图像)和第二图像(远景对焦图像)，然后将人脸对焦图像进行AI人像分割并融合至远景对焦图像上，得到融合图像，从而实现全景深范围内人像和背景均清晰。
[004本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种全景深图像合成方法，其特征在于，包括步骤：在拍照时，分别对焦锁定至人脸和镜头最远处，对应获取第一图像和第二图像；对所述第一图像进行人像分割处理，获得人像区域图像；将所述人像区域图像与所述第二图像进行对齐融合，得到融合图像。2.根据权利要求1所述的全景深图像合成方法，其特征在于，所述第一图像为人脸对焦图像，获取所述人脸对焦图像的步骤包括：启动摄像头并检测摄像头预览镜头下是否含有人脸数据；若检测到所述摄像头预览镜头下含有人脸数据，则启动人脸对焦模式进行拍照，获得人脸对焦图像。3.根据权利要求2所述的全景深图像合成方法，其特征在于，所述第二图像为远景对焦图像，获取所述远景对焦图像的步骤包括：在启动人脸对焦模式进行拍照获得人脸对焦图像后，再启动远景对焦模式进行拍照，获得远景对焦图像。4.根据权利要求2所述的全景深图像合成方法，其特征在于，还包括步骤：若检测到所述摄像头预览镜头下不含有人脸数据，则启动近景对焦模式，获得近景图像。5.根据权利要求2所述的全景深图像合成方法，其特征在于，对所述第一图像进行人像分割处理，获得人像区域图像的步骤包括：采用标注过的包含人脸的图像数据作为训练样本对图像分割神经网络进行训练，得到训练后图像分割神经网络；将第一图像输入所述训练后图像分割神经网络进行图像分割，得到人像区域图像。6.根据权利要求5所述的全景深图像合成方法，其特征在于，采用标注过的包含人脸的图像数据作为训练图像对图像分割神经网络进行训练，得到训练后图像分割神经网络的步骤包括：利用图像分...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱晓璞，
申请(专利权)人：惠州TCL云创科技有限公司，
类型：发明
国别省市：