CN111145100A - 动态影像生成方法及系统、计算机装置、及可读存储介质 - Google Patents
动态影像生成方法及系统、计算机装置、及可读存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111145100A CN111145100A CN201811303471.4A CN201811303471A CN111145100A CN 111145100 A CN111145100 A CN 111145100A CN 201811303471 A CN201811303471 A CN 201811303471A CN 111145100 A CN111145100 A CN 111145100A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- depth value
- depth
- value
- histogram
- image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/70—Denoising; Smoothing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T13/00—Animation
- G06T13/80—2D [Two Dimensional] animation, e.g. using sprites
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/40—Image enhancement or restoration using histogram techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/50—Depth or shape recovery
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/80—Camera processing pipelines; Components thereof
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10028—Range image; Depth image; 3D point clouds
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明提供一种动态影像生成方法,包括:获取一张静态图像及该静态图像的深度图像;将该深度图像的预设区域转化成直方图;根据该直方图计算平均深度值D;根据该平均深度值D从该直方图中确定深度值d1和深度值d2;根据该深度值d1和深度值d2确定M个深度值d3;根据该M个深度值d3中的每个深度值d3对该静态图像进行模糊处理,从而生成M张虚化图像,并将该M张虚化图像分别与对应的深度值d3建立关联;及按照该M张虚化图像中的每张虚化图像所对应的深度值d3的大小来按序播放该M张虚化图像。本发明还提供一种动态影像生成系统、实现该动态影像生成方法的计算机装置、及可读存储介质。本发明可以基于深度图像生成动态影像。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域,具体涉及一种动态影像生成方法及系统、计算机装置、及可读存储介质。
背景技术
本部分旨在为权利要求书及具体实施方式中陈述的本发明实施例的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
当前有很多种方式可以获得深度图像。例如可利用深度摄影机进行拍摄、由仿真人类双眼视觉之双摄影机进行拍摄来获得深度图像、或者通过对静态图像建立空间模型、边缘检测、计算消失点等方式来获取静态图像的深度图像。然而,目前却鲜少有利用深度图像作进一步处理以扩增深度图像作用的方案。
发明内容
鉴于以上内容,有必要提出一种动态影像生成方法及系统、计算机装置、及可读存储介质,可以基于深度图像生成动态影像。
本发明的第一方面提供一种动态影像生成方法,所述方法包括:
获取一张静态图像,以及获取所述静态图像的深度图像;
根据所述深度图像的深度信息将所述深度图像的预设区域转化成直方图;
根据所述直方图计算得出一个平均深度值D,所述平均深度值D为所述预设区域中全部像素点的深度值的平均值;
根据所述平均深度值D从所述直方图中确定一个第一深度值d1和一个第二深度值d2;
根据所述第一深度值d1和第二深度值d2确定M个第三深度值d3,其中,所述M为大于1的整数,所述M个第三深度值d3为不同大小的深度值;
根据所述M个第三深度值d3中的每个第三深度值d3对所述静态图像进行模糊处理,从而生成M张虚化图像,并将所述M张虚化图像分别与对应的第三深度值d3建立关联;及
按照所述M张虚化图像中的每张虚化图像所对应的第三深度值d3的大小来按序播放所述M张虚化图像。
优选地,所述直方图的横轴表示深度值,纵轴表示像素点的数量。
优选地,所述预设区域是指以所述深度图像的中心为中心,具有预设大小和预设形状的区域。
优选地,所述根据所述直方图计算得出一个平均深度值D包括:
将所述直方图所展示的每个深度值乘以对应的像素点的数量获得乘积;
将所计算得出的所有乘积相加获得一个总值;及
将所述总值除以所述预设区域的像素点的总数量计算得出所述平均深度值D。
优选地,所述根据所述平均深度值D从所述直方图中确定一个第一深度值d1和一个第二深度值d2包括:
(a1)确定所述直方图中是否存在满足第一条件的第一深度值d1,其中,所述第一条件包括:d1的大小在dmin~D之间,且d1对应的像素点的数量大于或等于dmin~D之间的每一个深度值所对应的像素点的数量,且d1对应的像素点的数量大于预设值,其中dmin为所述直方图的横轴坐标的最小值;
(b1)若在所述直方图中存在满足所述第一条件的第一深度值d1,确定所述第二深度值d2为dmax,其中dmax为所述直方图的横轴坐标的最大值;
(c1)若在所述直方图中不存在满足所述第一条件的第一深度值d1,则按照第二条件在所述直方图中寻找所述第一深度值d1,所述第二条件包括:d1的大小在D~dmax之间,且d1对应的像素点的数量大于或等于D~dmax之间的每一个深度值所对应的像素点的数量;若所述第一深度值d1满足所述第二条件,则确定所述第二深度值d2为dmin。
优选地,所述根据所述平均深度值D从所述直方图中确定一个第一深度值d1和一个第二深度值d2包括:
(a2)确定所述直方图中是否存在满足第三条件的第一深度值d1,其中,所述第三条件包括:d1的大小在D~dmax之间,且d1对应的像素点的数量大于或等于D~dmax之间的每一个深度值所对应的像素点的数量,且d1对应的像素点的数量大于预设值,其中dmax为所述直方图的横轴坐标的最大值;
(b2)若在所述直方图中存在满足所述第三条件的第一深度值d1,确定所述第二深度值d2为dmin,其中dmin为所述直方图的横轴坐标的最小值;
(c2)若在所述直方图中不存在满足所述第三条件的第一深度值d1,则按照第四条件在所述直方图中寻找所述第一深度值d1,其中,所述第四条件包括:d1的大小在dmin~D之间,且d1对应的像素点的数量大于或等于dmin~D之间的每一个深度值所对应的像素点的数量;若所述第一深度值d1满足所述第四条件,则确定所述第二深度值d2为dmax。
优选地,所述M个第三深度值d3组成一个等差数列,所述等差数列的公差等于所述第一深度值d1和第二深度值d2之间的差值的绝对值除以(M-1)所得的值,所述M个第三深度值d3中的最小深度值为d1和d2两者中的较小者,所述M个第三深度值d3中的最大深度值为d1和d2两者中的较大者。
优选地,根据所述M个第三深度值d3中的某个第三深度值d3对所述静态图像进行模糊处理时,所模糊处理的像素点所对应的模糊程度正比于该模糊处理的像素点所对应的深度值与所述某个第三深度值d3之间的差值。
本发明第二方面提供一种计算机装置,所述计算机装置包括处理器,所述处理器用于在执行存储器中存储的计算机程序时实现所述的动态影像生成方法。
本发明第三方面提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现所述的动态影像生成方法。
本发明第四方面提供一种动态影像生成系统,所述系统包括:
获取模块,用于获取一张静态图像,以及获取所述静态图像的深度图像;及
处理模块,用于根据所述深度图像的深度信息将所述深度图像的预设区域转化成直方图;
所述处理模块,还用于根据所述直方图计算得出一个平均深度值D,所述平均深度值D为所述预设区域中全部像素点的深度值的平均值;
所述处理模块,还用于根据所述平均深度值D从所述直方图中确定一个第一深度值d1和一个第二深度值d2;
所述处理模块,还用于根据所述第一深度值d1和第二深度值d2确定M个第三深度值d3,其中,所述M为大于1的整数,所述M个第三深度值d3为不同大小的深度值;
所述处理模块,还用于根据所述M个第三深度值d3中的每个第三深度值d3对所述静态图像进行模糊处理,从而生成M张虚化图像,并将所述M张虚化图像分别与对应的第三深度值d3建立关联;及
所述处理模块,还用于按照所述M张虚化图像中的每张虚化图像所对应的第三深度值d3的大小来按序播放所述M张虚化图像。
本发明实施例中所述的动态影像生成方法及系统、计算机装置、及可读存储介质,可以基于深度图像生成动态影像。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1是本发明较佳实施例提供的计算机装置的示意图。
图2是本发明较佳实施例提供的动态影像生成系统的功能模块图。
图3是本发明较佳实施例提供的动态影像生成方法的流程图。
图4举例说明根据深度图像的深度信息生成直方图。
主要元件符号说明
| 计算机装置 | 3 |
| 存储器 | 31 |
| 处理器 | 32 |
| 显示器 | 34 |
| 摄像装置 | 35 |
| 动态影像生成系统 | 5 |
| 获取模块 | 51 |
| 处理模块 | 52 |
| 直方图 | 6 |
如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点,下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。需要说明的是,在不冲突的情况下,本发明的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的,不是旨在于限制本发明。
图1是本发明实施例提供的计算机装置的示意图。
在本发明较佳实施例中,计算机装置3包括,但不限于,存储器31、至少一个处理器32、显示器34,及摄像装置35。
本领域技术人员应该了解,图1示出的计算机装置的结构并不构成本发明实施例的限定,所述计算机装置3还可以包括比图示更多或更少的其他硬件或者软件,或者不同的部件布置。尽管未示出,所述计算机装置3还可以包括给各个元件供电的电源(比如电池),优选的,电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器32逻辑相连,从而通过电源管理装置实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意元件。所述计算机装置3还可以包括其他元件,例如传感器、Wi-Fi模块等,在此不再赘述。
应该了解,所述实施例仅为说明之用,在专利申请范围上并不受此结构的限制。
在一些实施例中,所述存储器31用于存储程序代码和各种数据,例如安装在所述计算机装置3中的动态影像生成系统5,并在计算机装置3的运行过程中实现高速、自动地完成程序或数据的存取。所述存储器31包括只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存储器(Random Access Memory,RAM)、可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory,PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory,EPROM)、一次可编程只读存储器(One-time Programmable Read-Only Memory,OTPROM)、电子擦除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory,EEPROM)、只读光盘(Compact Disc Read-Only Memory,CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他存储介质。
在一些实施例中,所述至少一个处理器32可以由集成电路组成,例如可以由单个封装的集成电路所组成,也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成,包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit,CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述至少一个处理器32是所述计算机装置3的控制核心(Control Unit),利用各种接口和线路连接整个计算机装置3的各个部件,通过运行或执行存储在所述存储器31内的程序或者模块,以及调用存储在所述存储器31内的数据,以执行计算机装置3的各种功能和处理数据,例如图3所示的动态影像生成的功能。
在一些实施例中,所述显示器34可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及电子设备1的各种图形观看者接口,这些图形观看者接口可以由图形、文本、图标、视频和其任意组合来构成。所述显示器34可包括显示面板,例如液晶显示(Liquid CrystalDisplay,LCD)面板或有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode,OLED)显示面板。
在一些实施例中,摄像装置35可以为深度摄影机或者是有仿真人类双眼视觉之双摄影机。所述计算机装置3可以利用所述摄像装置35拍摄深度图像(depth image)。本实施例中,深度图像也被称为距离影像(range image),是指将从图像采集器(例如拍摄装置35)到场景中各点的距离(深度)作为像素值的图像。深度图像的深度信息往往采用一灰阶范围(例如0~255)来表示各像素点的深度值,例如灰阶值0表示最靠近图像采集器,灰阶值255表示最远离图像采集器。
在一些实施例中,所述动态影像生成系统5存储于计算机装置3的存储器31中,并由所述至少一个处理器32所执行,以实现动态影像生成的功能。
所述动态影像生成系统5可以包括一个或多个程序形式的计算机指令,该一个或多个程序形式的计算机指令存储于所述存储器31中,并由所述至少一个处理器32执行。在一个实施例中,所述动态影像生成系统5可以集成于所述至少一个处理器32中。在其他实施例中,所述动态影像生成系统5也可以独立于该处理器32之外。
参阅图2所示,所述动态影像生成系统5可以包括一个或多个模块,例如图2所示的获取模块51、以及处理模块52。关于各模块的功能将结合图3详述。
本说明书中所提及的“模块”是指以硬件或固件形式呈现的,或者是指利用程序语言例如JAVA、C语言编写的计算机指令集。模块中的一个或多个计算机指令可嵌入固件中,如嵌入在一个可擦写可编程存储器中。本实施例中所描述的模块可被实现为软件和/或硬件模块,并且可以被存储在任何类型的非临时性计算机可读介质或其它存储设备例如存储器31中。
图3是本发明实施例提供的动态影像生成方法的流程图。
所述动态影像生成方法具体包括以下步骤,根据不同的需求,该流程图中步骤的顺序可以改变,某些步骤可以省略。
步骤S11、获取模块51获取一张静态图像,以及获取所述静态图像的深度图像。
在一个实施例中,所述获取模块51可以通过对所述静态图像建立空间模型、边缘检测、计算消失点等方式来获取所述静态图像的深度图像。所述获取模块51也可自一服务器或另一计算机装置获取所述深度图像。
步骤S12、处理模块52根据所述深度图像的深度信息将所述深度图像的预设区域转化成直方图(histogram)。其中,所述直方图的横轴表示深度值,纵轴表示像素点的数量。所述直方图的横轴坐标的最小值为dmin,所述直方图的横轴坐标的最大值为dmax,例如dmin等于0且dmax等于255。在其他实施例中,dmin和dmax可改为其他数值。
在一个实施例中,所述深度图像的深度信息是指每个像素点的深度值。
在一个实施例中,所述预设区域是指以所述深度图像的中心为中心,具有预设大小和预设形状的区域。在一个实施例中,所述预设形状可以为长方形、正方形,或者圆形等。举例而言,以所述预设形状为长方形为例,所述预设区域可以是指以所述深度图像的中心为中心,具有预设长和预设宽的区域。
例如,处理模块52根据所述深度图像的深度信息,将所述深度图像的预设区域转化成图4所示的直方图6。其中,所述直方图6的横轴表示深度值,纵轴表示像素点的数量。
步骤S13、处理模块52根据所述直方图计算得出一个平均深度值D。所述平均深度值D就是所述直方图中(即所述预设区域中)全部像素点的深度值的平均值。
具体地,所述处理模块52可以将所述直方图所展示的每个深度值乘以对应的像素点的数量获得乘积,以及将所计算得出的所有乘积相加获得一个总值,将所述总值除以所述预设区域的像素点的总数量计算得出所述平均深度值D。
步骤S14、处理模块52根据所述平均深度值D从所述直方图中确定一个第一深度值d1和一个第二深度值d2。
在第一实施例中:
所述根据所述平均深度值D从所述直方图中确定一个第一深度值d1和一个第二深度值d2包括:
(a1)确定所述直方图中是否存在满足第一条件的第一深度值d1。若在所述直方图中存在满足所述第一条件的第一深度值d1,执行步骤(b1)。若在所述直方图中不存在满足所述第一条件的第一深度值d1,执行步骤(c1)。
其中,所述第一条件包括:d1的大小在dmin~D之间,且d1对应的像素点的数量大于或等于dmin~D之间的每一个深度值所对应的像素点的数量,且d1对应的像素点的数量大于一个预设值(例如180)。
(b1)若在所述直方图中存在满足所述第一条件的第一深度值d1,所述处理模块52则确定所述第二深度值d2为dmax。
(c1)若在所述直方图中不存在满足所述第一条件的第一深度值d1,所述处理模块52则按照第二条件在所述直方图中寻找所述第一深度值d1(即所述第一深度值d1需要满足所述第二条件)。所述第二条件包括:d1的大小在D~dmax之间,且d1对应的像素点的数量大于或等于D~dmax之间的每一个深度值所对应的像素点的数量。在一个实施例中,若所述第一深度值d1为满足所述第二条件的深度值,所述处理模块52则确定第二深度值d2为dmin。
在第二实施例中:
所述根据所述平均深度值D从所述直方图中确定一个第一深度值d1和一个第二深度值d2包括:
(a2)确定所述直方图中是否存在满足第三条件的第一深度值d1。若在所述直方图中存在满足所述第三条件的第一深度值d1,执行步骤(b2)。若在所述直方图中不存在满足所述第三条件的第一深度值d1,执行步骤(c2)。
其中,所述第三条件包括:d1的大小在D~dmax之间,且d1对应的像素点的数量大于或等于D~dmax之间的每一个深度值所对应的像素点的数量,且d1对应的像素点的数量大于所述预设值(例如180)。
(b2)若在所述直方图中存在满足所述第三条件的第一深度值d1,所述处理模块52则确定所述第二深度值d2为dmin。
(c2)若在所述直方图中不存在满足所述第三条件的第一深度值d1,所述处理模块52则按照第四条件在所述直方图中寻找所述第一深度值d1(即所述第一深度值d1需要满足所述第四条件)。
本实施例中,所述第四条件包括:d1的大小在dmin~D之间,且d1对应的像素点的数量大于或等于dmin~D之间的每一个深度值所对应的像素点的数量。
在一个实施例中,若所述第一深度值d1为满足所述第四条件的深度值,所述处理模块52则确定第二深度值d2为dmax。
步骤S15、处理模块52根据所述第一深度值d1、第二深度值d2确定M个第三深度值d3,其中,所述M个第三深度值d3为不同大小的深度值。
在一个实施例中,所述M的值为大于1的正整数。所述M的值可以是一个预设值,或者是由处理模块52根据用户的输入所设定。
在一个实施例中,所述M个第三深度值d3组成一个等差数列,所述等差数列的公差等于所述第一深度值d1和第二深度值d2之间的差值的绝对值除以(M-1)所得的值。在一个实施例中,所述M个第三深度值d3中的最小深度值为d1和d2两者中的较小者,所述M个第三深度值d3中的最大深度值为d1和d2两者中的较大者。
步骤S16、处理模块52根据所述M个第三深度值d3中的每个第三深度值d3对所述静态图像进行模糊处理,从而生成M张虚化图像(bokeh image),并将所述M张虚化图像分别与对应的第三深度值d3建立关联。
具体地,处理模块52根据所述M个第三深度值d3中的某个第三深度值d3对所述静态图像进行模糊处理时,对深度值不等于所述某个第三深度值d3的像素点进行模糊处理,以及对深度值等于所述某个第三深度值d3的像素点不模糊处理,从而生成一张虚化图像,并将所生成的虚化图像与所述某个第三深度值d3建立关联。依据此方法,根据所述M个第三深度值d3中的每个第三深度值d3分别对所述静态图像进行模糊处理,从而生M张虚化图像,并将所生成的每张虚化图像与对应的所述第三深度值d3建立关联。
在一个实施例中,所述处理模块52根据所述某个第三深度值d3对所述静态图像进行模糊处理时,所模糊处理的像素点所对应的模糊程度正比于该模糊处理的像素点所对应的深度值与所述某个第三深度值d3之间的差值。即,所述模糊处理的像素点所对应的深度值与所述某个第三深度值d3之间的差值越大,该模糊处理的像素点所对应的模糊程度越高。
步骤S17、处理模块52按照所述M张虚化图像中的每张虚化图像所对应的第三深度值d3的大小来按序播放所述M张虚化图像,由此实现动态影像的播放。
需要说明的是,本实施例中,所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的,作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
对于本领域技术人员而言,显然本发明不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明。因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外,显然“包括”一词不排除其他单元或,单数不排除复数。装置权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一,第二等词语用来表示名称,而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换,而不脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (11)
1.一种动态影像生成方法,其特征在于,所述方法包括:
获取一张静态图像,以及获取所述静态图像的深度图像;
根据所述深度图像的深度信息将所述深度图像的预设区域转化成直方图;
根据所述直方图计算得出一个平均深度值D,所述平均深度值D为所述预设区域中全部像素点的深度值的平均值;
根据所述平均深度值D从所述直方图中确定一个第一深度值d1和一个第二深度值d2;
根据所述第一深度值d1和第二深度值d2确定M个第三深度值d3,其中,所述M为大于1的整数,所述M个第三深度值d3为不同大小的深度值;
根据所述M个第三深度值d3中的每个第三深度值d3对所述静态图像进行模糊处理,从而生成M张虚化图像,并将所述M张虚化图像分别与对应的第三深度值d3建立关联;及
按照所述M张虚化图像中的每张虚化图像所对应的第三深度值d3的大小来按序播放所述M张虚化图像。
2.如权利要求1所述的动态影像生成方法,其特征在于,所述直方图的横轴表示深度值,纵轴表示像素点的数量。
3.如权利要求1所述的动态影像生成方法,其特征在于,所述预设区域是指以所述深度图像的中心为中心,具有预设大小和预设形状的区域。
4.如权利要求1所述的动态影像生成方法,其特征在于,所述根据所述直方图计算得出一个平均深度值D包括:
将所述直方图所展示的每个深度值乘以对应的像素点的数量获得乘积;
将所计算得出的所有乘积相加获得一个总值;及
将所述总值除以所述预设区域的像素点的总数量计算得出所述平均深度值D。
5.如权利要求1所述的动态影像生成方法,其特征在于,所述根据所述平均深度值D从所述直方图中确定一个第一深度值d1和一个第二深度值d2包括:
(a1)确定所述直方图中是否存在满足第一条件的第一深度值d1,其中,所述第一条件包括:d1的大小在dmin~D之间,且d1对应的像素点的数量大于或等于dmin~D之间的每一个深度值所对应的像素点的数量,且d1对应的像素点的数量大于预设值,其中dmin为所述直方图的横轴坐标的最小值;
(b1)若在所述直方图中存在满足所述第一条件的第一深度值d1,确定所述第二深度值d2为dmax,其中dmax为所述直方图的横轴坐标的最大值;
(c1)若在所述直方图中不存在满足所述第一条件的第一深度值d1,则按照第二条件在所述直方图中寻找所述第一深度值d1,所述第二条件包括:d1的大小在D~dmax之间,且d1对应的像素点的数量大于或等于D~dmax之间的每一个深度值所对应的像素点的数量;若所述第一深度值d1满足所述第二条件,则确定所述第二深度值d2为dmin。
6.如权利要求1所述的动态影像生成方法,其特征在于,所述根据所述平均深度值D从所述直方图中确定一个第一深度值d1和一个第二深度值d2包括:
(a2)确定所述直方图中是否存在满足第三条件的第一深度值d1,其中,所述第三条件包括:d1的大小在D~dmax之间,且d1对应的像素点的数量大于或等于D~dmax之间的每一个深度值所对应的像素点的数量,且d1对应的像素点的数量大于预设值,其中dmax为所述直方图的横轴坐标的最大值;
(b2)若在所述直方图中存在满足所述第三条件的第一深度值d1,确定所述第二深度值d2为dmin,其中dmin为所述直方图的横轴坐标的最小值;
(c2)若在所述直方图中不存在满足所述第三条件的第一深度值d1,则按照第四条件在所述直方图中寻找所述第一深度值d1,其中,所述第四条件包括:d1的大小在dmin~D之间,且d1对应的像素点的数量大于或等于dmin~D之间的每一个深度值所对应的像素点的数量;若所述第一深度值d1满足所述第四条件,则确定所述第二深度值d2为dmax。
7.如权利要求1所述的动态影像生成方法,其特征在于,所述M个第三深度值d3组成一个等差数列,所述等差数列的公差等于所述第一深度值d1和第二深度值d2之间的差值的绝对值除以(M-1)所得的值,所述M个第三深度值d3中的最小深度值为d1和d2两者中的较小者,所述M个第三深度值d3中的最大深度值为d1和d2两者中的较大者。
8.如权利要求1所述的动态影像生成方法,其特征在于,该方法中,根据所述M个第三深度值d3中的某个第三深度值d3对所述静态图像进行模糊处理时,所模糊处理的像素点所对应的模糊程度正比于该模糊处理的像素点所对应的深度值与所述某个第三深度值d3之间的差值。
9.一种计算机装置,其特征在于,所述计算机装置包括处理器,所述处理器用于在执行存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1至8中任意一项所述的动态影像生成方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任意一项所述的动态影像生成方法。
11.一种动态影像生成系统,其特征在于,所述系统包括:
获取模块,用于获取一张静态图像,以及获取所述静态图像的深度图像;及
处理模块,用于根据所述深度图像的深度信息将所述深度图像的预设区域转化成直方图;
所述处理模块,还用于根据所述直方图计算得出一个平均深度值D,所述平均深度值D为所述预设区域中全部像素点的深度值的平均值;
所述处理模块,还用于根据所述平均深度值D从所述直方图中确定一个第一深度值d1和一个第二深度值d2;
所述处理模块,还用于根据所述第一深度值d1和第二深度值d2确定M个第三深度值d3,其中,所述M为大于1的整数,所述M个第三深度值d3为不同大小的深度值;
所述处理模块,还用于根据所述M个第三深度值d3中的每个第三深度值d3对所述静态图像进行模糊处理,从而生成M张虚化图像,并将所述M张虚化图像分别与对应的第三深度值d3建立关联;及
所述处理模块,还用于按照所述M张虚化图像中的每张虚化图像所对应的第三深度值d3的大小来按序播放所述M张虚化图像。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811303471.4A CN111145100B (zh) | 2018-11-02 | 2018-11-02 | 动态影像生成方法及系统、计算机装置、及可读存储介质 |
| US16/667,279 US11004180B2 (en) | 2018-11-02 | 2019-10-29 | Computer device and method for generating dynamic images |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811303471.4A CN111145100B (zh) | 2018-11-02 | 2018-11-02 | 动态影像生成方法及系统、计算机装置、及可读存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111145100A true CN111145100A (zh) | 2020-05-12 |
| CN111145100B CN111145100B (zh) | 2023-01-20 |
Family
ID=70458893
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201811303471.4A Active CN111145100B (zh) | 2018-11-02 | 2018-11-02 | 动态影像生成方法及系统、计算机装置、及可读存储介质 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US11004180B2 (zh) |
| CN (1) | CN111145100B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115937291B (zh) * | 2022-09-14 | 2023-12-15 | 北京字跳网络技术有限公司 | 一种双目图像的生成方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20130106841A1 (en) * | 2011-11-01 | 2013-05-02 | Acer Incorporated | Dynamic depth image adjusting device and method thereof |
| CN103809741A (zh) * | 2012-11-13 | 2014-05-21 | 财团法人资讯工业策进会 | 决定3d物件影像在3d环境影像中深度的电子装置及其方法 |
| CN106530241A (zh) * | 2016-10-31 | 2017-03-22 | 努比亚技术有限公司 | 一种图像虚化处理方法和装置 |
| CN106575193A (zh) * | 2014-09-03 | 2017-04-19 | 英特尔公司 | 用于深度摄影系统中的图像位置选择 |
| CN106796718A (zh) * | 2014-09-05 | 2017-05-31 | 高通股份有限公司 | 用于高效深度图像变换的方法和设备 |
| CN107742296A (zh) * | 2017-09-11 | 2018-02-27 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 动态图像生成方法和电子装置 |
| CN107820019A (zh) * | 2017-11-30 | 2018-03-20 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 虚化图像获取方法、装置及设备 |
| WO2018107679A1 (zh) * | 2016-12-12 | 2018-06-21 | 华为技术有限公司 | 一种动态三维图像获取的方法和设备 |
| CN108648253A (zh) * | 2018-05-08 | 2018-10-12 | 北京三快在线科技有限公司 | 动态图片的生成方法及装置 |
Family Cites Families (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4991851B2 (ja) * | 2006-07-17 | 2012-08-01 | トムソン ライセンシング | ビデオ色向上データをエンコードする方法および装置ならびにビデオ色向上データをデコードする方法および装置 |
| KR100942925B1 (ko) * | 2008-08-11 | 2010-02-22 | 한국전자통신연구원 | 스테레오 비전 시스템 및 그 제어방법 |
| JP4456181B1 (ja) * | 2008-10-27 | 2010-04-28 | パナソニック株式会社 | 移動体検出方法及び移動体検出装置 |
| KR20110124473A (ko) * | 2010-05-11 | 2011-11-17 | 삼성전자주식회사 | 다중시점 영상을 위한 3차원 영상 생성 장치 및 방법 |
| US9300947B2 (en) * | 2011-03-24 | 2016-03-29 | Kodak Alaris Inc. | Producing 3D images from captured 2D video |
| US9053571B2 (en) * | 2011-06-06 | 2015-06-09 | Microsoft Corporation | Generating computer models of 3D objects |
| CN103108199A (zh) | 2011-11-09 | 2013-05-15 | 宏碁股份有限公司 | 动态景深调整装置及其方法 |
| CN103108201A (zh) | 2011-11-14 | 2013-05-15 | 宏碁股份有限公司 | 立体图像显示装置及动态深度图像产生方法 |
| AU2013206597A1 (en) * | 2013-06-28 | 2015-01-22 | Canon Kabushiki Kaisha | Depth constrained superpixel-based depth map refinement |
| CN105096259B (zh) * | 2014-05-09 | 2018-01-09 | 株式会社理光 | 深度图像的深度值恢复方法和系统 |
| US10795022B2 (en) * | 2017-03-02 | 2020-10-06 | Sony Corporation | 3D depth map |
-
2018
- 2018-11-02 CN CN201811303471.4A patent/CN111145100B/zh active Active
-
2019
- 2019-10-29 US US16/667,279 patent/US11004180B2/en active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20130106841A1 (en) * | 2011-11-01 | 2013-05-02 | Acer Incorporated | Dynamic depth image adjusting device and method thereof |
| CN103809741A (zh) * | 2012-11-13 | 2014-05-21 | 财团法人资讯工业策进会 | 决定3d物件影像在3d环境影像中深度的电子装置及其方法 |
| CN106575193A (zh) * | 2014-09-03 | 2017-04-19 | 英特尔公司 | 用于深度摄影系统中的图像位置选择 |
| CN106796718A (zh) * | 2014-09-05 | 2017-05-31 | 高通股份有限公司 | 用于高效深度图像变换的方法和设备 |
| CN106530241A (zh) * | 2016-10-31 | 2017-03-22 | 努比亚技术有限公司 | 一种图像虚化处理方法和装置 |
| WO2018107679A1 (zh) * | 2016-12-12 | 2018-06-21 | 华为技术有限公司 | 一种动态三维图像获取的方法和设备 |
| CN107742296A (zh) * | 2017-09-11 | 2018-02-27 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 动态图像生成方法和电子装置 |
| CN107820019A (zh) * | 2017-11-30 | 2018-03-20 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 虚化图像获取方法、装置及设备 |
| CN108648253A (zh) * | 2018-05-08 | 2018-10-12 | 北京三快在线科技有限公司 | 动态图片的生成方法及装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US20200143518A1 (en) | 2020-05-07 |
| US11004180B2 (en) | 2021-05-11 |
| CN111145100B (zh) | 2023-01-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP3629163A1 (en) | Load balance scheduling method and device, and computer readable storage medium | |
| US20180365518A1 (en) | Target object presentation method and apparatus | |
| CN113177975B (zh) | 基于球幕相机及激光雷达的深度计算方法及三维建模方法 | |
| CN108205680B (zh) | 图像特征提取集成电路、方法、终端 | |
| CN112137591A (zh) | 基于视频流的目标物位置检测方法、装置、设备及介质 | |
| US20230386055A1 (en) | Image feature matching method, computer device, and storage medium | |
| CN113920582A (zh) | 人体动作评分方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN111145100B (zh) | 动态影像生成方法及系统、计算机装置、及可读存储介质 | |
| CN105488470A (zh) | 确定人物属性信息的方法及装置 | |
| CN112541436A (zh) | 专注度分析方法、装置、电子设备及计算机存储介质 | |
| CN113888500A (zh) | 基于人脸图像的炫光程度检测方法、装置、设备及介质 | |
| CN110119954B (zh) | 生成手术用具追踪订单的方法及装置 | |
| CN114116079A (zh) | 文字显示方法、装置、存储介质及电子设备 | |
| CN115100081B (zh) | Lcd显示屏灰阶图像增强方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN113255456B (zh) | 非主动活体检测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| TWI691938B (zh) | 動態影像生成方法及系統、電腦裝置、及可讀儲存介質 | |
| CN117632344A (zh) | 一种场景画面展示方法、装置、设备和存储介质 | |
| CN117440178A (zh) | 视频处理方法、装置、电子设备及计算机存储介质 | |
| CN113592990A (zh) | 针对二维图像的三维效果生成方法、装置、设备及介质 | |
| CN113888086A (zh) | 基于图像识别的物品签收方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN120375015B (zh) | 用于Mini LED显示的设备控制方法及系统 | |
| CN113642535B (zh) | 一种生物分支检测方法、装置及电子设备 | |
| CN116503423A (zh) | 区域抠图方法、电子设备及存储介质 | |
| JP6652911B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、プログラム、及び画像処理システム | |
| CN113822239A (zh) | 一种基于电子围栏的安全监控方法、装置、电子设备 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |