圖片處理方法及裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明公開一種圖片處理方法及裝置，該方法包括：接收待處理的圖片；偵測到圖片處理指令后，對所述圖片按照特定的規(guī)則進行梯度計算，獲得每個像素點的梯度信息；統(tǒng)計圖片的每個像素點在特定區(qū)域內且處于各預設方向上的像素點的梯度信息，并根據(jù)統(tǒng)計的各個梯度信息找出圖片的每個像素點對應的歸屬梯度方向；根據(jù)對應的歸屬梯度方向及該歸屬梯度方向的梯度值，對每個像素點進行模糊處理。相對于現(xiàn)有技術，通過本發(fā)明技術方案的處理后的圖片的輪廓更能體現(xiàn)人在藝術創(chuàng)作中對物體的勾勒效果，從而提高圖像效果的逼真性。
【專利說明】圖片處理方法及裝置
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及圖片處理領域，尤其涉及一種圖片處理方法及裝置。
【背景技術】
[0002]隨著計算機技術的不斷進步和計算機圖形處理能力的大幅度提高，尤其是GPU的飛速發(fā)展，圖像處理技術也日新月異。例如可以通過計算機處理技術進行邊緣檢測，從而刻畫圖像的輪廓?，F(xiàn)有技術是利用邊緣檢測算法(如canny算子，DOG(Difference Of Gauss)等)，檢測出圖像的邊緣，然后直接利用邊緣作為線條。該邊緣檢測算法雖然能夠刻畫出圖像的輪廓信息，但其產生的線條比較機器化，從而影響計算機模擬人在藝術創(chuàng)作中對物體的勾勒效果的逼真性。

【發(fā)明內容】

[0003]本發(fā)明實施例的主要目的是提供一種圖片處理方法，旨在提高圖像效果的逼真性。
[0004]為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明實施例提出了一種圖片處理方法，包括以下步驟:
[0005]接收待處理的圖片；
[0006]偵測到圖片處理指令后，對所述圖片按照特定的規(guī)則進行梯度計算，獲得每個像素點的梯度信息；
[0007]統(tǒng)計圖片的每個像素點在特定區(qū)域內且處于各預設方向上的像素點的梯度信息，并根據(jù)統(tǒng)計的各個梯度信息找出圖片的每個像素點對應的歸屬梯度方向；
[0008]根據(jù)對應的歸屬梯度方向及該歸屬梯度方向的梯度值，對每個像素點進行模糊處理。
[0009]本發(fā)明實施例還提出了一種圖片處理裝置，包括:
[0010]圖片梯度計算模塊，用于接收待處理的圖片，并在偵測到圖片處理指令后，對所述圖片按照特定的規(guī)則進行梯度計算，獲得每個像素點的梯度信息；
[0011]歸屬梯度方向判斷模塊，用于統(tǒng)計圖片的每個像素點在特定區(qū)域內且處于各預設方向上的像素點的梯度信息，并根據(jù)統(tǒng)計的各個梯度信息找出圖片的每個像素點對應的歸屬梯度方向；
[0012]模糊處理模塊，用于根據(jù)對應的歸屬梯度方向及該歸屬梯度方向的梯度值，對每個像素點進行模糊處理。
[0013]相對于現(xiàn)有技術，本發(fā)明實施例通過計算圖片每個像素的梯度信息，并根據(jù)每個像素點為中心的特定區(qū)域內且處于預設方向上的梯度信息，確定每個像素點的歸屬梯度方向及其在歸屬梯度方向上的梯度值，然后根據(jù)像素點對應的歸屬梯度方向及梯度值，對每個像素點進行模糊之后形成的圖片的輪廓更能體現(xiàn)人在藝術創(chuàng)作中對物體的勾勒效果，從而提高圖像效果的逼真性?！緦＠綀D】

【附圖說明】
[0014]圖1是本發(fā)明圖片處理方法一實施例的流程示意圖；
[0015]圖2是本發(fā)明圖片處理方法中確定每個像素點對應的歸屬梯度方向的流程示意圖；
[0016]圖3是圖2所示的方法中像素點的狀態(tài)示意圖；
[0017]圖4a是利用現(xiàn)有技術的邊緣檢測算法處理后的圖片輪廓的示意圖；
[0018]圖4b是利用本發(fā)明的圖片處理方法處理后的圖片輪廓的示意圖；
[0019]圖5是本發(fā)明圖片處理方法另一實施例的流程示意圖；
[0020] 圖6是本發(fā)明圖片處理裝置較佳實施例的結構示意圖。
[0021]本發(fā)明目的的實現(xiàn)、功能特點及優(yōu)點將結合實施例，參照附圖做進一步說明。
【具體實施方式】
[0022]以下結合說明書附圖及具體實施例進一步說明本發(fā)明的技術方案。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0023]參照圖1，提出本發(fā)明圖片處理方法一實施例。該實施例的圖片處理方法包括以下步驟:
[0024]步驟S110、接收待處理的圖片；
[0025]步驟S120、偵測到圖片處理指令后，對所述圖片按照特定的規(guī)則進行梯度計算，獲得每個像素點的梯度信息；
[0026]本發(fā)明實施例中，當圖片選擇功能被觸發(fā)后，則彈出圖片選擇菜單，并等待用戶選擇。接收到用戶的圖片選擇操作后，獲取用戶所選擇的圖片，然后再等待用戶發(fā)出圖片處理指令。當然，該步驟S120中的圖片處理指令可以通過用戶端發(fā)起，也可以為接收到待處理的圖片時自動觸發(fā)產生圖片處理指令。當然也不限定于此，例如本發(fā)明實施例中，還可以為:在偵測到圖片處理指令后，則彈出圖片選擇菜單，供用戶選擇待處理的圖片，接收到用戶的圖片選擇操作后，則獲取用戶所選擇的圖片，作為待處理的圖片。
[0027]然后對該待處理的圖片進行梯度計算，并獲得每個像素點的梯度信息。下面先對圖片的梯度進行簡單的描述。
[0028]若圖片的圖像信息以一二維的離散函數(shù)f (X，y)來表示，則圖片的每個像素點的梯度即為該二維的離散函數(shù)f (x，y)在每個像素點上的導數(shù)，且該梯度為一向量信息，可以通過如下公式表示:
[0029]
【權利要求】
1.一種圖片處理方法，其特征在于，包括以下步驟: 接收待處理的圖片； 偵測到圖片處理指令后，對所述圖片按照特定的規(guī)則進行梯度計算，獲得每個像素點的梯度信息； 統(tǒng)計圖片的每個像素點在特定區(qū)域內且處于各預設方向上的像素點的梯度信息，并根據(jù)統(tǒng)計的各個梯度信息找出圖片的每個像素點對應的歸屬梯度方向； 根據(jù)對應的歸屬梯度方向及該歸屬梯度方向的梯度值，對每個像素點進行模糊處理。
2.根據(jù)權利要求1所述的圖片處理方法，其特征在于，所述偵測到圖片處理指令后，對所述圖片進行梯度計算，獲得每個像素點的梯度信息包括: 偵測到圖片處理指令后，根據(jù)預先設置的梯度算子，將梯度算子與圖片進行卷積計算，獲得圖片的每個像素點的向量信息。
3.根據(jù)權利要求1所述的圖片處理方法，其特征在于，所述統(tǒng)計圖片的每個像素點在特定區(qū)域內且處于各預設方向上的像素點的梯度信息，并根據(jù)統(tǒng)計的各個像素點的梯度信息找出圖片的每個像素點對應的歸屬梯度方向包括: 遍歷圖片的每個像素點，并將遍歷的當前像素點為中心像素點，預設邊長的方形作為特定區(qū)域，獲取該特定區(qū)域內且處于各預設方向上的像素點的梯度信息，計算獲得各個像素點的梯度值； 比較所獲得的各個像素點的梯度值，將中心像素點指向梯度值最大的像素點的方向作為該中心像素點的歸屬梯度方向，且該最大的梯度值作為該中心像素點的歸屬梯度方向的梯度值。
4.根據(jù)權利要求3所述的圖片處理方法，其特征在于，所述根據(jù)對應的歸屬梯度方向及該歸屬梯度方向的梯度值，對每個像素點進行模糊包括: 遍歷每個像素點，以遍歷的當前像素點為中心像素點，以所述特定區(qū)域為模糊區(qū)域，并根據(jù)所述中心像素點的歸屬梯度方向及該歸屬梯度方向的梯度值，對該中心像素點進行高斯模糊處理。
5.根據(jù)權利要求1-4任一項所述的圖片處理方法，其特征在于，所述獲得每個像素點的梯度信息之后還包括: 計算每個像素點的梯度值，并篩選出梯度值大于或等于預設閾值的像素點。
6.一種圖片處理裝置，其特征在于，包括: 圖片梯度計算模塊，用于接收待處理的圖片，并在偵測到圖片處理指令后，對所述圖片按照特定的規(guī)則進行梯度計算，獲得每個像素點的梯度信息； 歸屬梯度方向判斷模塊，用于統(tǒng)計圖片的每個像素點在特定區(qū)域內且處于各預設方向上的像素點的梯度信息，并根據(jù)統(tǒng)計的各個梯度信息找出圖片的每個像素點對應的歸屬梯度方向； 模糊處理模塊，用于根據(jù)對應的歸屬梯度方向及該歸屬梯度方向的梯度值，對每個像素點進行模糊處理。
7.根據(jù)權利要求6所述的圖片處理裝置，其特征在于，所述圖片梯度計算模塊用于:偵測到圖片處理指令后，根據(jù)預先設置的梯度算子，將梯度算子與圖片進行卷積計算，獲得圖片的每個像素點的向量信息。
8.根據(jù)權利要求6所述圖片處理裝置，其特征在于，所述歸屬梯度計算模塊用于: 遍歷圖片的每個像素點，并將遍歷的當前像素點為中心像素點，預設邊長的方形作為特定區(qū)域，獲取該特定區(qū)域內且處于各預設方向上的像素點的梯度信息，計算獲得各個像素點的梯度值； 比較所獲得的各個像素點的梯度值，將中心像素點指向梯度值最大的像素點的方向作為該中心像素點的歸屬梯度方向，且該最大的梯度值作為該中心像素點的歸屬梯度方向的梯度值。
9.根據(jù)權利要求8所述圖片處理裝置，其特征在于，所述模塊處理模塊用于: 遍歷每個像素點，以遍歷的當前像素點為中心像素點，以所述特定區(qū)域為模糊區(qū)域，并根據(jù)所述中心像素點的歸屬梯度方向及該歸屬梯度方向的梯度值，對該中心像素點進行高斯模糊處理。
10.根據(jù)權利要求6-9任一項所述的圖片處理裝置，其特征在于，還包括: 像素點篩選模塊，用于在獲得每個像素點的梯度信息后，計算每個像素點的梯度值，并篩選出梯度值 大于或等于預設閾值的像素點。
【文檔編號】G06T11/00GK103914861SQ201310006129
【公開日】2014年7月9日 申請日期:2013年1月8日 優(yōu)先權日:2013年1月8日
【發(fā)明者】郭凱, 陳皓 申請人:騰訊科技（武漢）有限公司