图像模糊处理方法、装置、电子设备、存储介质与流程

本发明实施例涉及数字图像处理领域，特别涉及一种图像模糊处理方法、装置、电子设备、存储介质。

背景技术：

图像模糊是对图像中噪声等高频信号进行处理，使得图像中的高频信息减弱或扩散，图像模糊是图像处理中常用的技术。相关技术中，通常采用卷积模糊方法，即使用预先设计好的卷积核对邻域像素进行卷积运算，从而可以针对不同的卷积核大小得到不同光圈大小的模糊效果。

然而，发明人发现相关技术存在如下问题：相关技术中的卷积模糊方法为网格型的卷积核运算方法，网格型的采样法，采样次数多，例如：10x10的卷积核，即对应10x10像素的网格，需进行100次采样运算，而光圈形状大小和所使用卷积核大小成正比，图像分分辨率大小和卷积核大小成正比，卷积核越大计算速度越慢，因此，网格型的采样方法速度慢，相关技术无法在智能终端设备上完成实时处理。

技术实现要素：

本发明实施方式的目的在于提供一种图像模糊处理方法，根据设定的间隔采样步长，基于圆环采样，减少基于图像中单个像素的采样次数，缩短对图像进行光圈模糊的处理时间，使得在智能终端设备也能实时进行图像光圈模糊处理。

为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种图像模糊处理方法，包括以下步骤：获取待处理图像；遍历所述待处理图像中的像素，根据设定的间隔采样步长，对基于当前遍历到的像素的位置确定的采样区域进行圆环采样，确定各采样点的权重及颜色值；对所述各采样点的权重及颜色值进行卷积运算，得到所述当前遍历到的像素的光圈模糊处理结果。

本发明的实施方式还提供了一种图像模糊处理装置，包括：获取模块，用于获取待处理图像；遍历模块，用于遍历所述待处理图像中的像素；处理模块，用于根据设定的间隔采样步长，对基于当前遍历到的像素的位置确定的采样区域进行圆环采样，确定各采样点的权重及颜色值；运算模块，用于对所述各采样点的权重及颜色值进行卷积运算，得到所述当前遍历到的像素的光圈模糊处理结果。

本发明的实施方式还提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述图像模糊处理方法。

本发明的实施方式还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的图像模糊处理方法。

本发明实施方式相对于现有技术而言，获取处理图像，遍历待处理图像中的像素，根据设定的间隔采样步长，对基于当前遍历到的像素的位置确定的采样区域进行圆环采样，确定各采样点的权重及颜色值，对各采样点的权重及颜色值进行卷积运算，得到所述当前遍历到的像素的光圈模糊处理结果。相对于传统网格型的采样方法，本发明的实施例对当前遍历的像素根据设定的间隔采样步长，基于圆环采样，减少了该像素确定的采样区域的采样次数，缩短了单个像素模糊处理时间，从而缩短了对图像进行光圈模糊的处理时间，使得在智能终端设备也能实时进行图像光圈模糊处理。

另外，所述采样点的权重根据所述采样点的形状权重信息和所述采样点的颜色权重计算得到；所述采样点的形状权重信息通过以下方式获取得到：计算所述采样点在蒙版图像中的蒙版采样位置；根据所述蒙版采样位置对所述蒙版图像进行采样，得到所述采样点的形状权重信息；其中，所述蒙版图像根据所述光圈的形状设计得到。该实现中，蒙版图像是根据光圈的形状设计得到的，计算采样点在蒙版图像中的蒙版采样位置，根据蒙版采样位置对蒙版图像进行采样，得到采样点的形状权重信息，不再局限于单一的光圈形状，基于蒙版形状采样，可以生成任意的形状的光圈模糊效果。

另外，所述计算所述采样点在蒙版图像中的蒙版采样位置，包括：获取采样点相对于圆环中心采样坐标信息；根据所述相对于圆环中心采样坐标信息，计算所述采样点在蒙版图像中的蒙版采样位置。该实现中，根据圆环中心采样坐标信息获得蒙版采样位置，得到待处理图像的采样点与蒙版图像的映射关系，便于获得基于蒙版形状的光圈形状。

另外，所述采样点的颜色权重通过以下方式获取得到：根据所述采样点相对于圆环中心采样坐标信息和所述间隔采样步长，获取所述采样点的位置信息；基于所述位置信息对所述待处理图像进行采样得到所述采样点的原样颜色信息；根据所述原样颜色信息获取所述采样点的颜色权重。

另外，所述采样点的颜色值根据当前圆环的加亮系数、所述采样点的原样颜色信息以及所述采样点的权重计算得到。

另外，所述获取采样点相对于圆环中心采样坐标信息，包括：获取当前待采样圆环的采样数；根据所述采样数对所述圆环按弧度等分，得到所述圆环上每个采样点对应的弧度值；根据所述采样点对应的弧度值和所述圆环的半径，获取所述采样点相对于圆环中心位置坐标。该实现中，以当前的遍历到的像素点为中心，使用弧度制表示采样点相对于圆环中心的距离，充分发挥了圆环采样的特点，基于圆环采样，利用弧度制更利于计算和处理数据。

另外，所述间隔采样步长根据所述待处理图像的宽高信息、标准图像的宽高信息以及所述光圈的半径动态确定。该实现中，考虑到了同样大小的光圈半径在不同分辨率图像上产生的光圈大小视觉比例不一致的问题，动态获取间隔采样步长，使得在不同分辨率上能在视觉上呈现同样视觉比例的光圈大小效果，还可以实现单个像素在不同分辨率上同样的计算开销。

附图说明

一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定。

图1是根据本发明第一实施例的图像模糊处理方法的流程图；

图2是根据本发明第二实施例的图像模糊处理方法的流程图；

图3是根据本发明第三实施例的图像模糊处理装置的结构示意图；

图4是根据本发明第四实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的各实施方式进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本发明各实施方式中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。以下各个实施例的划分是为了描述方便，不应对本发明的具体实现方式构成任何限定，各个实施例在不矛盾的前提下可以相互结合相互引用。

本发明第一实施例涉及一种图像模糊处理方法，本实施例的图像模糊处理方法，可以应用于平板电脑，智能手机等电子设备，但不以此为限。该方法包括：获取待处理图像；遍历所述待处理图像中的像素，根据设定的间隔采样步长，对基于当前遍历到的像素的位置确定的采样区域进行圆环采样，确定各采样点的权重及颜色值；对所述各采样点的权重及颜色值进行卷积运算，得到所述当前遍历到的像素的光圈模糊处理结果。根据设定的间隔采样步长，基于圆环采样，减少了基于待处理图像单个像素的采样次数，缩短了单个像素进行模糊处理的时间，从而缩短了对整个图像进行光圈模糊的处理时间，使得在智能终端设备也能实时进行图像光圈模糊处理。

本发明的第一实施方式涉及一种图像模糊处理方法，具体流程如图1所示。下面对本实施方式的图像模糊处理方法的实现细节进行具体的说明，以下内容仅为方便理解提供的实现细节，并非实施本方案的必须。

步骤101，获取待处理图像。

在一个例子中，智能手机接收用户输入的图像，根据用户的选择指定待处理图像i，得到待处理图像的宽高信息(w，h)，其中，w为待处理图像的宽，h为待处理图像的高，获取生成光圈大小半径r，获取对当前像素的邻域进行圆环采样的圆环数n，以及单个圆环的上的最大采样数c。

在一个例子中，智能手机接收用户输入的图像，根据用户的选择指定待处理图像i，并且获取光圈形状纹理。该光圈形状纹理可以为用户使用设计工具设计的，例如，photoshop，设计得到光圈形状纹理后将该形状纹理以单通道蒙版方式导出，以单通道蒙版导出后，其中亮度值非0的区域就表示光圈形状区域。

步骤102，遍历所述待处理图像中的像素，根据设定的间隔采样步长，对基于当前遍历到的像素的位置确定的采样区域进行圆环采样，确定各采样点的权重及颜色值。

在一个例子中，将当前像素位置(x0，y0)为中心，光圈大小r为半径所构成圆形区域作为当前像素邻域采样区域，记为ω，使用步骤101中圆环数n对该区域进行等分，得到以(x0，y0)为中心的n个圆环的集合，集合记为ring，其中，ring＝{ring1，ring2，...，ringn}，按照预设的间隔采样步长s，对圆环的采样点遍历得到各采样点的权重及颜色值，采样点的权重记为ws，颜色值即为cs。

在一个例子中，为了方便后续对各采样点的权值及颜色值的计算，获取采样点相对于圆环中心采样坐标信息，包括：获取当前待采样圆环的采样数；根据所述采样数对所述圆环按弧度等分，得到所述圆环上每个采样点对应的弧度值；根据所述采样点对应的弧度值和所述圆环的半径，获取所述采样点相对于圆环中心位置坐标。例如，根据输入的光圈半径r计算当前的圆环半径ri，i为从圆心到最外层依次往外计数的圆环环数，最靠近圆心的圆环i为1，其中，圆环半径ri＝i*r/n，i∈[1，n]。根据输入的单个圆环的上的最大采样数计算当前圆环的采样数ci，有：ci＝i*c/n。根据采样数对该圆环按照弧度等分，该圆环上每个采样点对应的弧度值，记为θ，有：θ＝{0，2π/ci，2*2π/ci，...，2π}。当前圆环第j(j∈[1，ci])个采样点在圆环上所处的弧度为θj，其中，θj＝(j-1)*2π/ci，基于该弧度值可以得到该采样点相对于圆环中心位置坐标，记为(cx，cy)，有：cx＝cos(θj)*ri，cy＝sin(θj)*ri。在本实施例中，均以弧度制的形式表示，更加贴合圆环采样的特点，便于对圆环采样采样点的位置等信息进行表示，有利于对数据计算和处理，但是在实际应用过程中，也可使用其他形式表示，此处不过多赘述。

在一个例子中，所述采样点的权重根据所述采样点的形状权重信息和所述采样点的颜色权重计算得到；所述采样点的形状权重信息通过以下方式获取得到：计算所述采样点在蒙版图像中的蒙版采样位置；根据所述蒙版采样位置对所述蒙版图像进行采样，得到所述采样点的形状权重信息；其中，所述蒙版图像根据所述光圈的形状设计得到。例如，采样点的形状权重信息，记为wshape，采样点的颜色权重信息，记为wcolor，根据颜色权重和形状权重得到当前采样点的权重信息ws，权重信息ws＝wcolor*wshape。蒙版图像是根据光圈的形状设计得到的，比如说，可以根据photoshop得到。本实施例将光圈形状素材化，在对图像模糊化处理中，考虑蒙版图像，计算采样点在蒙版图像中的蒙版采样位置，根据蒙版采样位置对蒙版图像进行采样，得到采样点的形状权重信息wshape。相较于相关技术中单卷积方法，只能生成方形或圆形这种简单形状光圈，像菱形、心形、五角星等其他特殊形状无法生成，本实施例可以实现基于预先设计的蒙版形状采样，生成任意的形状的光圈模糊效果。

在一个例子中，根据相对于圆环中心采样坐标信息，计算所述采样点在蒙版图像中的蒙版采样位置。例如，采样点在蒙版图像中的蒙版采样位置为(cx1，cy1)，有：基于该蒙版采样位置完成对蒙版图像采样，得到该采样点的形状权重信息wshape。

在一个例子中，采样点的颜色权重通过以下方式获取得到：根据所述采样点相对于圆环中心采样坐标信息和所述间隔采样步长，获取所述采样点的位置信息；基于所述位置信息对所述待处理图像进行采样得到所述采样点的原样颜色信息；根据所述原样颜色信息获取所述采样点的颜色权重。例如，根据设定的采样步长s得到当前采样点的位置信息ps，有：ps＝(x0+cx*s，y0+cy*s)。使用该位置对待处理图进行采样得到原样颜色信息，记为(r，g，b)，其中，r为红色值，g为绿色值，b为蓝色值。根据原样颜色信息计算该采样点的颜色权重信息wcolor，例如，在一个例子中，所述采样点的颜色值根据当前圆环的加亮系数、所述采样点的原样颜色信息以及所述采样点的权重计算得到。例如，根据当前圆环的加亮系数及采样点原样采样信息计算当前采样点的颜色信息cs，有：cs＝(r，g，b)*ws*l。其中，l是根据光圈半径计算得到的当前圆环上颜色信息的加亮系数，可以由l＝0.2+0.8*i/n计算得到。

步骤103，对所述各采样点的权重及颜色值进行卷积运算，得到所述当前遍历到的像素的光圈模糊处理结果。

在一个例子中，使用卷积算法对n个圆环的所有采样点的颜色值核权重进行卷积运算得到当前遍历到的像素的光圈模糊处理结果(r，g，b)blur，(r，g，b)blur＝∑ws*cs/∑ws。

当遍历完待处理图像所有像素位置时，每个像素位置都进行步骤101至103的操作，得到待处理图像中每个像素的光圈模糊处理结果，便完成了带形状的光圈模糊的处理过程。

值得一提的是，本实施例提到了蒙版图像根据所述光圈的形状设计得到，将光圈形状素材化，结合蒙版图像和待处理图像完成带形状的光圈模糊处理过程，可以实现任意光圈模糊形状的生成，但是，本实施例的方法也可以不将光圈素材化应用于简单形状光圈，基于待处理图像，对每个像素确定的采样区域进行设定的间隔圆环采样，确定各采样点的权重及颜色值进行卷积运算，得到所述当前遍历到的像素的光圈模糊处理结果，实现光圈模糊处理过程，让光圈模糊处理可以在智能终端实现。

本实施例中，获取处理图像，遍历待处理图像中的像素，根据设定的间隔采样步长，对基于当前遍历到的像素的位置确定的采样区域进行圆环采样，确定各采样点的权重及颜色值，对各采样点的权重及颜色值进行卷积运算，得到所述当前遍历到的像素的光圈模糊处理结果。根据设定的间隔采样步长，基于圆环采样，减少了基于单个像素的采样次数，缩短了单个像素模糊处理时间，从而缩短了对图像进行光圈模糊的处理时间，使得在智能终端设备也能实时进行图像光圈模糊处理。

本发明的第二实施方式涉及一种图像模糊处理方法。第二实施方式与第一实施方式大致相同，主要区别之处在于：在本发明第二实施方式中，所述间隔采样步长根据所述待处理图像的宽高信息、标准图像的宽高信息以及所述光圈的半径动态确定。

本发明的第二实施方式涉及一种图像模糊处理方法，具体流程如图2所示：

步骤201，获取待处理图像。

在一个例子中，智能手机接收用户输入的图像，根据用户的选择指定待处理图像i，得到处理图像的宽高信息(w，h)，其中，w为待处理图像的宽，h为待处理图像的高，获取生成光圈大小半径r，获取对当前像素的邻域进行圆环采样的圆环数n，以及单个圆环的上的最大采样数c。

在一个例子中，智能手机接收用户输入的图像，根据用户的选择指定待处理图像i，并且获取光圈形状纹理。该光圈形状纹理可以为用户使用设计工具设计的，例如，photoshop，将该形状纹理以单通道蒙版方式导出，以单通道蒙版导出后，其中亮度值非0的区域就表示光圈形状区域。

步骤202，设定间隔采样步长。其中，所述间隔采样步长根据所述待处理图像的宽高信息、标准图像的宽高信息以及所述光圈的半径动态确定。

在一个例子中，间隔采样步长s＝max(w，h)/max(wstd，hstd)*r，其中(wstd，hstd)中wstd为光圈大小参照的标准图像的宽，hstd为光圈大小参照的标准图像的高，r为光圈半径，w为待处理图像的宽，h为待处理图像的高。由于同样大小的光圈半径在不同分辨率图像上产生的光圈大小视觉比例不一致，例如在大图上看到的光圈更小，而且高分辨率图像上单个像素处具有更高计算开销，例如，高分辨率图像单个像素需要更多的邻域采样计算等问题。使用间隔采样技术，并计算得到待处理图像的间隔采样步长s。通过间隔采样可得到不同分辨率下同样视觉比例的光圈大小效果，另外，根据待处理图像的宽高信息、标准图像的宽高信息以及所述光圈的半径动态确定间隔采样步长，可以实现单个像素在不同分辨率上具有同样的计算开销。

步骤203，遍历所述待处理图像中的像素，根据设定的间隔采样步长，对基于当前遍历到的像素的位置确定的采样区域进行圆环采样，确定各采样点的权重及颜色值。具体的说，此处设定的间隔采样步长为步骤202根据所述待处理图像的宽高信息、标准图像的宽高信息以及所述光圈的半径动态确定的间隔采样步长。其余步骤与本发明第一实施例的步骤102大致相同，此处不再赘述。

步骤204，对所述各采样点的权重及颜色值进行卷积运算，得到所述当前遍历到的像素的光圈模糊处理结果。

在一个例子中，使用卷积算法对n个圆环的所有采样点的颜色值核权重进行卷积运算得到当前遍历到的像素的光圈模糊处理结果(r，g，b)blur，(r，g，b)blur＝∑ws*cs/∑ws。

当遍历待处理图像所有的像素位置时，每个像素位置都进行步骤201至204的操作，得到待处理图像中每个像素的光圈模糊处理结果，便完成了带形状的光圈模糊的处理过程。

本实施例遍历所述待处理图像中的像素，根据设定的间隔采样步长，对基于当前遍历到的像素的位置确定的采样区域进行圆环采样，确定各采样点的权重及颜色值，其中，所述间隔采样步长根据所述待处理图像的宽高信息、标准图像的宽高信息以及所述光圈的半径动态确定；对所述各采样点的权重及颜色值进行卷积运算，得到所述当前遍历到的像素的光圈模糊处理结果。根据设定的间隔采样步长，基于圆环采样，减少了基于单个像素的采样次数，缩短了单个像素模糊处理时间，从而缩短了对图像进行光圈模糊的处理时间，使得在智能终端设备也能实时进行图像光圈模糊处理，另外，根据待处理图像的宽高信息、标准图像的宽高信息以及光圈的半径动态确定间隔采样步长，可得到不同分辨率下同样视觉比例的光圈大小效果，单个像素在不同分辨率上也具有同样的计算开销。

上面各种方法的步骤划分，只是为了描述清楚，实现时可以合并为一个步骤或者对某些步骤进行拆分，分解为多个步骤，只要包括相同的逻辑关系，都在本专利的保护范围内；对算法中或者流程中添加无关紧要的修改或者引入无关紧要的设计，但不改变其算法和流程的核心设计都在该专利的保护范围内。

本发明第三实施方式涉及一种图像模糊处理装置，如图3所示，包括：

获取模块301，用于获取待处理图像；

遍历模块302，用于遍历所述待处理图像中的像素；

处理模块303，用于根据设定的间隔采样步长，对基于当前遍历到的像素的位置确定的采样区域进行圆环采样，确定各采样点的权重及颜色值；

运算模块304，用于对所述各采样点的权重及颜色值进行卷积运算，得到所述当前遍历到的像素的光圈模糊处理结果。

在一个例子中，获取模块302进一步用于根据所述采样点的形状权重信息和所述采样点的颜色权重计算得到所述采样点的权重；所述采样点的形状权重信息通过以下方式获取得到：计算所述采样点在蒙版图像中的蒙版采样位置；根据所述蒙版采样位置对所述蒙版图像进行采样，得到所述采样点的形状权重信息；其中，所述蒙版图像根据所述光圈的形状设计得到。

在一个例子中，获取模块302进一步用于获取采样点相对于圆环中心采样坐标信息；根据所述相对于圆环中心采样坐标信息，计算所述采样点在蒙版图像中的蒙版采样位置。

在一个例子中，获取模块302进一步用于根据所述采样点相对于圆环中心采样坐标信息和所述间隔采样步长，获取所述采样点的位置信息；基于所述位置信息对所述待处理图像进行采样得到所述采样点的原样颜色信息；根据所述原样颜色信息获取所述采样点的颜色权重。

在一个例子中，获取模块302进一步用于根据当前圆环的加亮系数、所述采样点的原样颜色信息以及所述采样点的权重计算得到所述采样点的颜色值。

在一个例子中，获取模块302进一步用于获取当前待采样圆环的采样数；根据所述采样数对所述圆环按弧度等分，得到所述圆环上每个采样点对应的弧度值；根据所述采样点对应的弧度值和所述圆环的半径，获取所述采样点相对于圆环中心位置坐标。

在一个例子中，获取模块302进一步用于根据所述待处理图像的宽高信息、标准图像的宽高信息以及所述光圈的半径动态确定所述间隔采样步长。

不难发现，本实施方式为与第一实施方式相对应的系统实施例，本实施方式可与第一实施方式互相配合实施。第一实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第一实施方式中。

值得一提的是，本实施方式中所涉及到的各模块均为逻辑模块，在实际应用中，一个逻辑单元可以是一个物理单元，也可以是一个物理单元的一部分，还可以以多个物理单元的组合实现。此外，为了突出本发明的创新部分，本实施方式中并没有将与解决本发明所提出的技术问题关系不太密切的单元引入，但这并不表明本实施方式中不存在其它的单元。

本发明第五实施方式涉及一种电子设备，如图4所示，包括至少一个处理器401；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器402；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上述的图像模糊处理方法。

其中，存储器和处理器采用总线方式连接，总线可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线将一个或多个处理器和存储器的各种电路连接在一起。总线还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路连接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口在总线和收发机之间提供接口。收发机可以是一个元件，也可以是多个元件，比如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。经处理器处理的数据通过天线在无线介质上进行传输，进一步，天线还接收数据并将数据传送给处理器。

处理器负责管理总线和通常的处理，还可以提供各种功能，包括定时，外围接口，电压调节、电源管理以及其他控制功能。而存储器可以被用于存储处理器在执行操作时所使用的数据。

本发明第六实施方式涉及一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序。计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例。

即，本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施方式是实现本发明的具体实施例，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本发明的精神和范围。