本申请提供一种图像处理方法、装置、移动终端以及计算机可读存储介质，该方法包括：通过获取原始图像以及与原始图像对应的深度图；识别原始图像的第一关联对象区域，并基于第一关联对象区域在深度图中确定第二关联对象区域；根据第一关联对象区域的图像信息，对深度图中第二关联对象区域的深度值进行滤波处理，得到目标深度图；根据目标深度图对原始图像进行虚化处理，得到虚化图像，实现联合原始图像的图像信息对关联对象所在区域的深度图进行滤波操作，增强关联对象所在区域边缘位置的深度信息，提高关联对象所在区域的深度信息一致性，有效较少对关联对象所在区域的漏虚化、误虚化的问题，提高对原始图像的背景虚化效果。提高对原始图像的背景虚化效果。提高对原始图像的背景虚化效果。
【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置、移动终端以及计算机可读存储介质
[0001]本申请涉及图像处理领域，具体涉及一种图像处理方法、装置、移动终端以及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]在移动终端的拍照功能中，背景虚化功能也逐渐成为移动终端拍照必备功能之一。背景虚化功能的实现一般都是通过估计图像的深度信息，以区分出前景目标对象和背景，然后针对背景区域按照深度信息的大小进行滤波虚化处理，得到背景被虚化、前景目标对象清晰突出的照片，实现模拟单反相机的大光圈模式。例如在人像拍摄中，能够拍摄出人像清晰突出而背景虚化的图像。
[0003]但是，在现实拍照的场景中，前景目标对象部分关联区域会出现被误虚化或漏虚化，例如人像图像中的手部区域、静物(例如，水果花卉等)图像中细节部分(茎叶部分)等，导致背景虚化效果差。
技术实现思路
[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种图像处理方法、装置、计算机设备以及存储介质，用以提高背景虚化效果。
[0005]第一方面，本申请提供一种图像处理方法，该方法包括：
[0006]获取原始图像以及与原始图像对应的深度图；
[0007]识别原始图像的第一关联对象区域，并基于第一关联对象区域在深度图中确定第二关联对象区域；
[0008]根据第一关联对象区域的图像信息，对深度图中第二关联对象区域的深度值进行滤波处理，得到目标深度图；
[0009]根据目标深度图对原始图像进行虚化处理，得到虚化图像。
[0010]在本申请一些实施例中，根据目标深度图对原始图像进行虚化处理，得到虚化图像，包括：
[0011]根据目标深度图中各个像素点对应的深度值，确定原始图像中各个像素点对应的虚化半径值；
[0012]基于各像素点对应的虚化半径值对原始图像进行虚化处理，得到虚化图像。
[0013]在本申请一些实施例中，根据目标深度图中各个像素点对应的深度值，确定原始图像中各个像素点对应的虚化半径值，包括：
[0014]从目标深度图中获取焦点像素点的深度值；
[0015]将目标深度图中的各像素点依次确定为目标像素点，获取目标深度图中目标像素点的深度值与焦点像素点的深度值的差值；
[0016]若差值小于预设视差阈值，则将目标像素点的虚化半径值确定为零值；
[0017]若差值大于或等于视差阈值，则根据差值、目标深度图中的最大深度值以及虚化
强度信息，确定目标像素点的虚化半径值。
[0018]在本申请一些实施例中，根据差值、目标深度图中的最大深度值以及虚化强度信息，确定目标像素点的虚化半径值，包括：
[0019]获取差值与目标深度图中最大深度值间的视差比；
[0020]根据视差比以及虚化强度信息，获取目标像素点对应的虚化半径值。
[0021]在本申请一些实施例中，根据目标深度图对原始图像进行虚化处理，得到虚化图像之前，还包括：
[0022]确定第二关联对象区域内的多个目标像素点，目标像素点为关联对象的像素点；
[0023]获取多个目标像素点的深度值的均值，将均值确定为各目标像素点的深度值，得到深度值一致化的目标深度图。
[0024]在本申请一些实施例中，识别原始图像的第一关联对象区域，包括：
[0025]获取原始图像中的目标对象区域；
[0026]根据预设扩展参数，从原始图像中获取与目标对象区域对应的扩展区域，得到关联对象区域的预测位置区域；
[0027]从预测位置区域中识别与目标对象关联的第一关联对象区域。
[0028]在本申请一些实施例中，从预测位置区域中识别与目标对象关联的第一关联对象区域，包括：
[0029]通过预先构建的关联对象识别模型，对预测位置区域内的图像数据进行图像特征提取，得到图像特征信息；
[0030]根据图像特征信息获取候选区域以及候选区域的对象类别；
[0031]根据候选区域以及对象类别，确定关联对象区域。
[0032]在本申请一些实施例中，通过预先构建的关联对象识别模型，对预测位置区域内的图像数据进行图像特征提取，得到图像特征信息之前，还包括：
[0033]获取样本对象图像集，样本对象图像集中包括多个已标注关联对象区域的样本图像；
[0034]构建初始的关联对象识别模型，使用样本对象图像集对初始的关联对象识别模型进行训练，得到训练后的关联对象识别模型。
[0035]在本申请一些实施例中，原始图像包括人像图像，目标对象区域包括人脸区域，关联对象区域包括手部区域。
[0036]第二方面，本申请提供一种图像处理装置，装置包括：
[0037]图像获取模块，用于获取原始图像以及与原始图像对应的深度图；
[0038]目标区域识别模块，用于识别原始图像的第一关联对象区域，并基于第一关联对象区域在深度图中确定第二关联对象区域；
[0039]深度图处理模块，用于根据第一关联对象区域的图像信息，对深度图中第二关联对象区域的深度值进行滤波处理，得到目标深度图；
[0040]虚化图像获取模块，用于根据目标深度图对原始图像进行虚化处理，得到虚化图像。
[0041]第三方面，本申请还提供一种移动终端，该移动终端包括：
[0042]一个或多个处理器；
[0043]存储器；以及
[0044]一个或多个应用程序，其中一个或多个应用程序被存储于存储器中，并配置为由处理器执行以实现的图像处理方法。
[0045]第四方面，本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器进行加载，以执行的图像处理方法中的步骤。
[0046]第五方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述第一方面提供的方法。
[0047]上述图像处理方法、装置、移动终端以及存储介质，通过获取原始图像以及与原始图像对应的深度图；识别原始图像的第一关联对象区域，并基于第一关联对象区域在深度图中确定第二关联对象区域；根据第一关联对象区域的图像信息，对深度图中第二关联对象区域的深度值进行滤波处理，得到目标深度图；根据目标深度图对原始图像进行虚化处理，得到虚化图像，实现联合原始图像的图像信息对关联对象所在区域的深度图进行滤波操作，改善并增强关联对象所在区域边缘位置的深度信息，提高关联对象所在区域的深度信息一致性，有效较少对关联对象所在区域的漏虚化、误虚化的问题，提高对原始图像的背景虚化效果。
附图说明
[0048]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取原始图像以及与所述原始图像对应的深度图；识别所述原始图像的第一关联对象区域，并基于所述第一关联对象区域在所述深度图中确定第二关联对象区域；根据所述第一关联对象区域的图像信息，对所述深度图中所述第二关联对象区域的深度值进行滤波处理，得到目标深度图；根据所述目标深度图对所述原始图像进行虚化处理，得到虚化图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标深度图对所述原始图像进行虚化处理，得到虚化图像，包括：根据所述目标深度图中各个像素点对应的深度值，确定所述原始图像中各个像素点对应的虚化半径值；基于各所述像素点对应的虚化半径值对所述原始图像进行虚化处理，得到虚化图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标深度图中各个像素点对应的深度值，确定所述原始图像中各个像素点对应的虚化半径值，包括：从所述目标深度图中获取焦点像素点的深度值；将所述目标深度图中的各像素点依次确定为目标像素点，获取所述目标深度图中目标像素点的深度值与所述焦点像素点的深度值的差值；若所述差值小于预设视差阈值，则将所述目标像素点的虚化半径值确定为零值；若所述差值大于或等于所述视差阈值，则根据所述差值、所述目标深度图中的最大深度值以及虚化强度信息，确定所述目标像素点的虚化半径值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述差值、所述目标深度图中的最大深度值以及虚化强度信息，确定所述目标像素点的虚化半径值，包括：获取所述差值与所述目标深度图中最大深度值间的视差比；根据所述视差比以及所述虚化强度信息，获取所述目标像素点对应的虚化半径值。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标深度图对所述原始图像进行虚化处理，得到虚化图像之前，还包括：确定所述第二关联对象区域内的多个目标像素点，所述目标像素点为关联对象的像素点；获取所述多个目标像素点的深度值的均值，将所述均值确定为各所述目标像素点的深度值，得到深度值一致化的目标深度图。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别所述原始图像的第一关联对象区域，包括：获取所述原始图像中的目标对象区...
【专利技术属性】
技术研发人员：李鹏，刘阳兴，
申请(专利权)人：武汉TCL集团工业研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。