基于显著图的图像背景虚化方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利(10)授权公告号CN105513105B(45)授权公告日2018.05.29(21)申请号201510897374.2US2009/0290796A1,2009.11.26,(22)申请日2015.12.07US8306283B2,2012.11.06,CN104333700A,2015.02.04,(65)同一申请的已公布的文献号TW201320734A1,2013.05.16,申请公布号CN105513105ACN103366352A,2013.10.23,(43)申请公布日2016.04.20CN103945118A,2014.07.23,(73)专利权人天津大学肖进胜等.基于多聚焦图像深度信息提取地址300072天津市南开区卫津路92号的背景虚化显示.《自动化学报》.2015,第41卷(第2期),304-311.(72)发明人周圆霍树伟崔波陈莹ZhaohuiChe等.AHierarchical侯春萍SaliencyDetectionApproachforBokeh(74)专利代理机构天津市北洋有限责任专利代Images.《MultimediaSignalProcessing理事务所12201(MMSP),2015IEEE17thInternational代理人程毓英Workshopon》.2015,1-6.(51)Int.Cl.审查员崔蓝芳G06T11/00(2006.01)(56)对比文件US2008/0002961A1,2008.01.03,权利要求书1页说明书3页附图2页(54)发明名称基于显著图的图像背景虚化方法(57)摘要本发明涉及一种基于显著图的图像背景虚化方法，包括：通过显著性检测得到图像的显著图，再将显著图进行二值化或分割处理，同时得到前景索引矩阵和背景索引矩阵；利用距离加权平均算法实现图像的全局模糊；利用前景索引矩阵和背景索引矩阵融合原图和模糊图，二者的叠加即为最终处理结果。本发明能有效地保持前景区域并迷糊背景区域，全过程无需人手工标注。CN105513105BCN105513105B权利要求书1/1页1.一种基于显著图的图像背景虚化方法，包括下列步骤：(1)通过显著性检测得到图像的显著图，再将显著图进行二值化或分割处理得到0-1矩阵MBS，同时得到前景索引矩阵If和背景索引矩阵Ib，定义如下：If＝MBS，Ib＝lm×n-MBS其中，lm×n为与图像分辨率相同的全1矩阵；(2)利用距离加权平均算法实现图像的全局模糊，这种模糊处理的表达式如下，其中，即两个像素坐标(Xi，Yi)，(Xj，Yj)之间的空间距离，x∈{R，G，B}，分别表示RGB空间的红、绿、蓝三个颜色通道，pjx表示在通道x下的第j个像素；cix表示第i个像素在颜色通道x中的颜色值；σB为常数，控制图像模糊敏感度大小；为实现模糊扩散形状的自适应，这里根据各个像素值到显著目标的最近距离计算模糊半径，并量化到a-b之间的整数，R(pj)表示像素pj的邻近区域，计算公式如下：其中，round函数表示四舍五入取整，max和min分别表示取最大和最小值，r(pj)为该像素到显著目标区域的距离，用下面式子计算：r(pj)＝min{ds(pj，pk)|pj∈B，pk∈F}其中，B和F分别为图像中的背景和目标区域，即前景索引矩阵中为0和为1的像素点；(3)利用前景索引矩阵和背景索引矩阵融合原图和模糊图，设原图和模糊图分别表示为Io和IB，分别提取出清晰前景图IcF和模糊背景图IbB，IcF(i，x)＝Io(i，x)·If(i，x)IbB(i，x)＝IB(i，x)·Ib(i，x)二者的叠加即为最终处理结果。2CN105513105B说明书1/3页基于显著图的图像背景虚化方法技术领域[0001]本发明涉及数字图像处理邻域，更具体地，涉及到图像的特效、渲染和美化等方面。背景技术[0002]图像背景虚化是图像渲染、美化、增强等任务中很常见的处理过程，它能够很有效地突出景物和淡化背景信息，从而提升视觉效果。目前，某些图像处理软件较好地完成这一处理，但是其处理方法都依赖于人对前景区域的手工标注，无法自动完成，不便于大批量处理；此外，现有技术模糊的扩散方式均为规则形状，难以适应复杂多变的图像内容。发明内容[0003]本发明提出一种基于显著性检测的背景虚化处理算法，通过计算机自动完成背景虚化处理，以实现现有技术难以达到的在目标识别和模糊扩散形状方面的自适应。本发明的技术方案如下：[0004]所提出技术的实现先要完成显著图的生成和二值化，目前已有多项技术能够完成这一过程。虽然对于场景复杂的图像的处理效果存在瑕疵，但由于本技术实现了模糊形状的自适应，对于显著性检测的失效区域仍能做出较好的处理，故实施过程中对显著图生成