[发明专利]光斑虚化的方法、终端设备及存储介质

权利要求书

1.一种光斑虚化的方法，其特征在于，包括：

根据输入图像进行光斑检测，得到光斑检测结果；

基于所述光斑检测结果，使用随机采样点坐标对所述输入图像进行模糊处理，得到模糊图，所述随机采样点坐标为通过光斑模板获取的采样点坐标；

基于所述输入图像的前景分割结果，将所述输入图像和所述模糊图进行融合，得到光斑虚化图，所述前景分割结果为预先通过所述输入图像和预置的前景分割器得到的。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据输入图像进行光斑检测，得到光斑检测结果，包括：

根据所述输入图像得到第一下采样图和第二下采样图；

根据预置的光斑检测分类器，对所述第一下采样图和所述第二下采样图进行检测，分别得到第一光斑检测结果和第二光斑检测结果；

对所述第一光斑检测结果和所述第二光斑检测结果进行融合处理，得到光斑检测结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一光斑检测结果和所述第二光斑检测结果进行融合处理，得到光斑检测结果，包括：

对所述第一光斑检测结果和所述第二光斑检测结果进行阈值、腐蚀、膨胀处理，得到第三光斑检测结果和第四光斑检测结果；

对所述第三光斑检测结果和所述第四光斑检测结果进行融合处理，得到光斑检测结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述第三光斑检测结果和所述第四光斑检测结果进行融合处理，得到光斑检测结果，包括：

对所述第三光斑检测结果和所述第四光斑检测结果进行融合处理，得到光斑融合结果；

基于所述第一下采样图或所述第二下采样图作为引导图像，对所述光斑融合结果进行滤波处理，得到光斑检测结果。

5.根据权利要求2-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取样本图像；

根据所述样本图像，进行光斑分类训练，得到所述预置的光斑分类器。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述样本图像，进行光斑分类训练，得到所述预置的光斑分类器，包括：

根据所述样本图像，获取光斑区域梯度直方图HOG特征、光斑区域像素均值、光斑区域方差和光斑区域中心像素；

将所述光斑区域HOG特征、所述光斑区域像素均值、所述光斑区域方差和所述光斑区域中心区像素合并进行光斑分类训练，得到所述预置的光斑分类器。

7.根据权利要求2-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述光斑检测结果，使用随机采样点坐标对所述输入图像进行模糊处理，得到模糊图，包括：

根据所述光斑检测结果提高光斑区域权重，使用随机采样点坐标对所述第一下采样图或所述第二下采样图进行模糊处理，得到模糊图。

8.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述光斑模板包括多边形光斑模板、圆形光斑模板或椭圆形光斑模板；

若所述光斑模板包括所述多边形光斑模板，则所述随机采样点坐标为对所述多边形光斑模板进行三角形分割，使用泊松采样方法获取的采样点坐标；

若所述光斑模板包括所述圆形光斑模板或所述椭圆形光斑模板，则所述随机采样点坐标为通过所述圆形光斑模板或椭圆形光斑模板对应的公式，获取的采样点坐标。

9.根据权利要求2-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一下采样图和所述第二下采样图的尺寸不同。

10.根据权利要求2-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述预置的前景分割器和所述预置的光斑检测分类器，通过同一样本图像同时训练得到。