一種圖像邊緣的優(yōu)化方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種圖像邊緣的優(yōu)化方法，其通過(guò)在原始圖像的待處理區(qū)域加載蒙版圖，并對(duì)蒙版圖進(jìn)行最小值計(jì)算得到最小值圖，再對(duì)最小值圖進(jìn)行模糊處理得到模糊圖像，最后將原始圖像與模糊圖像進(jìn)行混合計(jì)算得到結(jié)果圖像，從而使得結(jié)果圖像中的處理后區(qū)域與處理前區(qū)域之間的過(guò)渡邊緣更自然，特別是在進(jìn)行圖像美容處理過(guò)程中，能夠更好的保留眼睛、眉毛、嘴唇等細(xì)節(jié)，從而得到更好的美容效果。
【專利說(shuō)明】一種圖像邊緣的優(yōu)化方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及圖像處理方法，特別是一種圖像邊緣的優(yōu)化方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 蒙版是一種特殊的選區(qū)，它的目的并不是對(duì)選區(qū)進(jìn)行操作，相反，而是要保護(hù)選區(qū) 的不被操作，同時(shí)，不處于蒙版范圍的地方則可以進(jìn)行編輯與處理。PS中的圖層蒙版中只能 用黑白色及灰色，黑色就是蒙住當(dāng)前圖層的內(nèi)容，顯示當(dāng)前圖層下面的層的內(nèi)容來(lái)，白色則 是顯示當(dāng)前層的內(nèi)容，灰色則是半透明狀，前圖層下面的層的內(nèi)容則若隱若現(xiàn)。
[0003] 在圖像處理的過(guò)程中，我們很經(jīng)常使用蒙版層來(lái)對(duì)原始圖和完整效果圖進(jìn)行透明 度混合，但是由于蒙版層的生硬導(dǎo)致我們?cè)谔幚淼男Ч患?，而我們?jīng)常使用的方案是直 接對(duì)蒙版層使用高斯模糊使得其過(guò)渡自然。但是高斯模糊會(huì)導(dǎo)致整個(gè)蒙版層擴(kuò)大，特別是 在美容處理時(shí)，會(huì)導(dǎo)致眼睛、眉毛、嘴唇等細(xì)節(jié)丟失，從而導(dǎo)致美容的效果不佳。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明為解決上述問(wèn)題，提供了一種圖像邊緣的優(yōu)化方法，從而使蒙版層的過(guò)渡 更自然，并且在實(shí)際應(yīng)用中的美容效果更好，細(xì)節(jié)保留得更完善。
[0005] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：
[0006] 一種圖像邊緣的優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟：
[0007] 10.接收原始圖像；
[0008] 20.在原始圖像的待處理區(qū)域加載蒙版圖；
[0009] 30.對(duì)蒙版圖進(jìn)行最小值計(jì)算，得到最小值圖；
[0010] 40.對(duì)最小值圖進(jìn)行模糊處理，得到模糊圖像；
[0011] 50.將原始圖像與模糊圖像進(jìn)行混合計(jì)算得到結(jié)果圖像。
[0012] 優(yōu)選的，所述的步驟30中，對(duì)蒙版圖進(jìn)行最小值計(jì)算，主要是在當(dāng)前像素點(diǎn)為中 心的，半徑為rl的（2*rl+l)*(2*rl+l)的矩形范圍內(nèi)的最小值，通過(guò)最小值計(jì)算，得到縮小 的蒙版圖，即最小值圖。
[0013] 優(yōu)選的，所述的步驟40中，對(duì)最小值圖進(jìn)行模糊處理，該模糊處理的半徑值r與最 小值計(jì)算的半徑值rl的關(guān)系為：
[0014] r = M*rl ；
[0015] 其中，r為模糊處理的半徑值；rl為最小值計(jì)算的半徑值;M為固定的一個(gè)值，范圍 為1.5到3之間。
[0016] 優(yōu)選的，所述的步驟40中的模糊處理主要采用高斯模糊處理或均值模糊處理。
[0017] 優(yōu)選的，所述的蒙版圖為黑白圖，其白色區(qū)域表示完整效果圖像，黑色區(qū)域表示原 始圖像，所述步驟50中將原始圖像與高斯模糊圖像進(jìn)行混合計(jì)算得到結(jié)果圖像，其計(jì)算方 法如下：
[0018] result = (src*(255-mask)+mask*dest)/255. 0
[0019] 其中，result為結(jié)果圖像上對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的顏色；src為原始圖像上對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的 顏色；dest為完整效果圖像上對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的顏色；mask為蒙版圖上對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的顏色。
[0020] 本發(fā)明的有益效果是：
[0021] 本發(fā)明的一種圖像邊緣的優(yōu)化方法，其通過(guò)在原始圖像的待處理區(qū)域加載蒙版 圖，并對(duì)蒙版圖進(jìn)行最小值計(jì)算得到最小值圖，再對(duì)最小值圖進(jìn)行模糊處理得到模糊圖像， 最后將原始圖像與模糊圖像進(jìn)行混合計(jì)算得到結(jié)果圖像，從而使得結(jié)果圖像中的處理后區(qū) 域與處理前區(qū)域之間的過(guò)渡邊緣更自然，特別是在進(jìn)行圖像美容處理過(guò)程中，能夠更好的 保留眼睛、眉毛、嘴唇等細(xì)節(jié)，從而得到更好的美容效果。

【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0022] 此處所說(shuō)明的附圖用來(lái)提供對(duì)本發(fā)明的進(jìn)一步理解，構(gòu)成本發(fā)明的一部分，本發(fā) 明的示意性實(shí)施例及其說(shuō)明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的不當(dāng)限定。在附圖中：
[0023] 圖1為本發(fā)明一種圖像邊緣的優(yōu)化方法的流程簡(jiǎn)圖。

【具體實(shí)施方式】
[0024] 為了使本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題、技術(shù)方案及有益效果更加清楚、明白，以下結(jié) 合附圖及實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅用 以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0025] 如圖1所示，本發(fā)明的一種圖像邊緣的優(yōu)化方法，其包括以下步驟：
[0026] 10?接收原始圖像；
[0027] 20.在原始圖像的待處理區(qū)域加載蒙版圖；
[0028] 30.對(duì)蒙版圖進(jìn)行最小值計(jì)算，得到最小值圖；
[0029] 40.對(duì)最小值圖進(jìn)行模糊處理，得到模糊圖像；
[0030] 50.將原始圖像與模糊圖像進(jìn)行混合計(jì)算得到結(jié)果圖像。
[0031] 所述的蒙版圖為黑白圖，其白色區(qū)域表示完整效果圖像，黑色區(qū)域表示原始圖像。
[0032] 所述的步驟30中，對(duì)蒙版圖進(jìn)行最小值計(jì)算，主要是在當(dāng)前像素點(diǎn)為中心的，半 徑為rl的（2*rl+l)*(2*rl+l)的矩形范圍內(nèi)的最小值，通過(guò)最小值計(jì)算，得到縮小的蒙版 圖，即最小值圖。
[0033] 所述的步驟40中，對(duì)最小值圖進(jìn)行模糊處理，該模糊處理的半徑值r與最小值計(jì) 算的半徑值rl的關(guān)系為：
[0034] r = M*rl ；
[0035] 其中，r為模糊處理的半徑值；rl為最小值計(jì)算的半徑值;M為固定的一個(gè)值，范圍 為1. 5到3之間，本實(shí)施例中最優(yōu)值為2,具體由各種效果而定。
[0036] 所述的步驟40中的模糊處理主要采用一些能夠使黑白過(guò)渡自然的模糊算法，例 如高斯模糊處理或均值模糊處理。
[0037] 高斯模糊處理，主要是采用正態(tài)分布計(jì)算圖像中每個(gè)像素的變換，其中，在N維空 間的正態(tài)分布方程為：
[0038]

【權(quán)利要求】
1. 一種圖像邊緣的優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟：
10.接收原始圖像；
20.在原始圖像的待處理區(qū)域加載蒙版圖；
30.對(duì)蒙版圖進(jìn)行最小值計(jì)算，得到最小值圖；
40.對(duì)最小值圖進(jìn)行模糊處理，得到模糊圖像；
50.將原始圖像與模糊圖像進(jìn)行混合計(jì)算得到結(jié)果圖像。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種圖像邊緣的優(yōu)化方法，其特征在于：所述的步 驟30中，對(duì)蒙版圖進(jìn)行最小值計(jì)算，主要是在當(dāng)前像素點(diǎn)為中心的，半徑為rl的 (2*rl+l)*(2*rl+l)的矩形范圍內(nèi)的最小值，通過(guò)最小值計(jì)算，得到縮小的蒙版圖，即最小 值圖。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種圖像邊緣的優(yōu)化方法，其特征在于：所述的步驟40中， 對(duì)最小值圖進(jìn)行模糊處理，該模糊處理的半徑值r與最小值計(jì)算的半徑值rl的關(guān)系為： r = M^rl ； 其中，r為模糊處理的半徑值；rl為最小值計(jì)算的半徑值;M為固定的一個(gè)值，范圍為 1. 5到3之間。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種圖像邊緣的優(yōu)化方法，其特征在于：所述的步驟40中的 模糊處理主要采用高斯模糊處理或均值模糊處理。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種圖像邊緣的優(yōu)化方法，其特征在于：所述的蒙版圖為黑 白圖，其白色區(qū)域表示完整效果圖像，黑色區(qū)域表示原始圖像，所述步驟50中將原始圖像 與高斯模糊圖像進(jìn)行混合計(jì)算得到結(jié)果圖像，其計(jì)算方法如下： result = (src*(255-mask)+mask*dest)/255. 0 其中，result為結(jié)果圖像上對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的顏色；src為原始圖像上對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的顏色； dest為完整效果圖像上對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的顏色；mask為蒙版圖上對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的顏色。
【文檔編號(hào)】G06T5/00GK104331868SQ201410652968
【公開(kāi)日】2015年2月4日 申請(qǐng)日期:2014年11月17日 優(yōu)先權(quán)日:2014年11月17日
【發(fā)明者】張偉, 傅松林, 許清泉, 李志陽(yáng) 申請(qǐng)人:廈門(mén)美圖網(wǎng)科技有限公司