[发明专利]终端及图像处理方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种终端及图像处理方法和装置。

背景技术

随着数字媒体技术的发展，图像的特效处理得到了广泛的关注和研究。以视频或图像的卡通化为例，其也称为图像风格化渲染(Image stylization)或图像抽象(Image abstraction)，属于非真实感渲染(Non-photorealistic rendering)研究领域，与真实感渲染相比，NPR更专注于图像的个性。卡通化的图像被应用在很多领域，例如：视频会议、网络游戏等，另外采用虚拟的卡通头像代替真实的人脸，一方面可以提高网络的数据传输速度，另一方面也营造了轻松和谐的气氛。

目前卡通图像的获取方法分为两种：训练学习法和几何模型法。

训练学习法通常是基于图像数据库和与图像数据库对应的卡通库来进行智能训练以学习卡通化规则，当一个新的图像出现时，按照卡通化规则提取轮廓，搜索卡通库的内容以实现对图像的卡通化。然而采用训练学习法对图像进行卡通化需要采集大量的样本数据，且每次训练只能对单一目标进行卡通化或者说卡通化的内容是固定的，例如：对人脸进行卡通化，或者对风景进行卡通化等，因此，对于训练学习法而言，一方面其不能自适应拍摄对象的多样性，另一方面训练样本的采集、学习卡通化规则的过程也会增加图像卡通化处理的复杂度，实现起来较为复杂。

几何模型法是基于事先定义好的目标区域形状的参考整体结构，所述目标区域可以为人脸、风景等。该参考整体结构中定义了卡通化的基本单元，当需要对目标区域进行卡通化时，先采用相应的算法从目标区域中提取几何特征，以人脸为例，则可以采用霍夫变换法或变形模板法或边缘特征分析法从人脸中提取几何特征，如：眼睛、嘴巴、鼻子等。然后根据几何特征在参考整体结构中的含义，对该几何特征定义的内部区域进行卡通化的填充。然而采用几何模型来对目标区域进行卡通化时，需要提取准确的几何特征，进而导致计算量很大，对照片的质量要求也较高。另外，由于目标区域形状的参考整体结构是事先定义的，而对于实际拍摄到的照片而言，由于拍摄条件的不同可能会导致目标区域的几何特征无法统一到目标区域的参考整体结构中的一个框架之中，例如：事先定义了人脸正面的参考整体结构，而实际拍摄时，可能只拍摄到了人脸侧面，因此照片上只显示了人的一只眼睛，实际提取的几何特征无法对应到事先定义好的人脸正面的参考整体结构中，故无法对其进行卡通化。又如，拍摄过程中，光照过强会导致人眯眼，此时圆眼珠会变成椭圆眼珠，椭圆眼珠与事先定义好的人脸区域的参考整体结构无法对应，导致卡通化失败。再如，闭眼时，眼睛会被眼皮遮挡，导致无法提取眼睛，进而也无法根据人脸区域的参考整体结构来对人脸卡通化。因此，几何模型法的自适应性较差。

因此，如何能够提供一种计算量小且自适应强的图像特效处理的方法成为目前亟待解决的问题之一。

其他有关图像卡通化的相关技术还可以参见公开号为US2009087035A1，发明名称为卡通脸的产生(Cartoon Face Generation)的美国专利申请。

发明内容

本发明解决的问题是提供一种计算量小且自适应性强的图像处理方法及装置。

为了解决上述问题，本发明提供了一种图像处理方法，包括：基于第一图像的通道参数获取纹理一致区域；确定所述第一图像中的边缘区域；填充所述纹理一致区域；填充所述边缘区域以分隔所述纹理一致区域。

可选的，所述基于第一图像的通道参数获取纹理一致区域包括：基于所述第一图像的亮度通道值量化所述第一图像的像素点，以获得包括至少一纹理一致区域的第二图像。

可选的，所述量化所述第一图像的像素点包括：在所述第一图像的像素点的亮度通道值范围内划分至少一个量化区间；将亮度通道值在同一量化区间内的像素点的亮度通道值量化为同一亮度通道值，所述纹理一致区域是指量化后亮度通道值相同的像素点所在的区域。

可选的，所述填充所述纹理一致区域包括：合并所述第一图像的颜色通道与所述第二图像的亮度通道。

可选的，所述填充所述纹理一致区域包括：对所述纹理一致区域的像素点设置对应其亮度通道值的颜色通道值。

可选的，所述确定所述第一图像中的边缘区域包括：采用边缘检测算法确定所述第一图像中的边缘区域。