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首页基于颜色恒常性的单目图像背景虚化算法
本文主要探讨了一种基于颜色恒常性的图像背景虚化算法,该算法在现代图像处理领域具有重要意义。颜色恒常性是视觉系统在不同光照条件下保持颜色感知不变的一种特性,作者将其应用于图像处理中,以解决图像在不同光源下背景和前景对比度变化的问题。 首先,算法通过检测图像中的光照情况,构建了一个朗伯表面模型,这个模型可以帮助理解和量化光照的变化,使得后续处理能够适应不同的光照条件。颜色恒常性检测有助于减小光照变化对图像分析的影响,确保算法在不同环境下的稳定性能。 接着,算法计算了最大遮蔽物像素差值与最大局部像素差值,这两个参数用于估计图像中物体的遮挡程度和纹理细节。通过软抠图算法,即基于图像内容和边缘信息的分割技术,获得了图像的深度图。深度图是理解图像层次结构的关键,它有助于区分前景和背景,为背景虚化提供依据。 在获取到深度图后,算法进一步对其进行灰度值分割,这是通过阈值处理或分水岭算法来实现的,这样可以清晰地分离出前景(需要虚化的部分)和背景。这种方法确保了虚化处理只针对背景,而保留前景的清晰度。 最后,利用高斯滤波器对背景区域进行模糊处理,高斯滤波是一种低通滤波器,能够平滑图像并减少噪声,从而实现理想的背景虚化效果。这种处理方式既能保持背景的模糊过渡,又能使虚化过程更加自然,提高图像的艺术性和视觉吸引力。 这种基于颜色恒常性的图像背景虚化算法结合了光照补偿、深度估计和模糊处理等技术,能够在单目图像中有效地分离前景和背景,并生成具有高质量虚化效果的图像。这对于计算机视觉、图像编辑和增强现实等领域都有广泛的应用价值。
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第
卷
第
期
激 光 与 光 电 子 学 进 展
年
月
Laser&O
p
toelectronicsPro
g
ress
A
p
ril
基于颜色恒常性的图像背景虚化算法
李 晓 颖
,
杨 恒 杰
,
闫 铮
,
连 方
,
巫 梅 琴
华侨大学信息科学与工程学院
福建 厦门
摘要
提出了一种基于颜色恒常性的图像背景虚 化算 法
首 先
利 用颜 色恒 常 性检 测图 像 中的 光照 情 况
构 建朗
伯表面模型
然后
计算最大遮蔽物像素差值与最大局部像素差值
并利用软抠图 算法 获取图 像深 度图
对其 进行
灰度值分割
得到图片的前景与背景部分
最后
利 用高 斯滤 波 对图 像的 背 景进 行虚 化 处理
本 方法 能准 确 获取
单目图像的前景与背景图像
且虚化效果明显
关键词
图像虚化
深度图
颜色恒常性
软抠图算法
高斯滤波
中图分类号
文献标志码
doi
:
.
/
LOP.
Ima
g
eBack
g
roundBlurrin
g
Al
g
orithm BasedonColorConstanc
y
LiXiao
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Yan
g
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LianFan
g
WuMei
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in
Colle
g
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f
In
f
ormationScienceandEn
g
ineerin
g
Hua
q
iaoUniversit
y
Xiamen
Fu
j
ian
China
Abstract
Ke
y
words
OCIScodes
收稿日期
修回日期
录用日期
基金项目
福建省自然科学基金
华侨大学中青年培育计划
EGmail
引
言
图像背景虚化又称为浅景深技术
在摄影美学
领域内一直备受关注
是专业摄影师常用的图像处理
方法
近年来
消费者对智能手机拍摄效果的要求越
来越高
而智能手机 的拍摄性能 又远不及专 业摄像
机
因此必须依赖图像处理算法以达到相近的效果
图像背景虚化算法的关键在于如何获取图像中
物体的深度信息
年
等
利用散焦
深度恢复算法
确定 了 相机与对 象 的距离以 及 相机
的快速自动对焦系 统
但该算法 得 到的深度 信 息不
连续
边缘信息不准确
年
等
通过估
计边缘位置的散焦 模糊量
实现了从 边 缘扩散到 图
像以获取深度信息
但该算法 要 求图像具 有 一定的
模糊度
计算量较大
在提 取图像深度 信息的过程 中
需要分别对 单
幅图像
双幅图像以及 多 幅图像进 行 处理
其中从
单幅图像中提取准 确的图像 深 度信息难 度 较大
但
对设备和成本 的 要 求 较 低
因 此 得 到 了 广 泛 关 注
年
公司的
等
实现了 对 单幅
图像散焦放大技术的加速
年
等
搭建了
透镜色散模型
通过渲染色散部分
获得了图像的景
深信息
年
肖 进 胜 等
利 用 多 聚 焦 完 成 了 对
单幅图像深 度 信 息 的 提 取
年
苏 超 然 等
提
出了针对肖像的背景虚化处理
但是这些方法都存
在计算复杂
边缘虚化敏感的问题
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