本公开是关于一种图像处理方法及装置，其中，图像处理方法包括：获取输入图像的边缘图像；对边缘图像进行扩散处理，得到边缘扩散图像；对边缘扩散图像进行特征流滤波处理，得到第一图像；对输入图像或输入图像的灰度图像进行拉伸处理，得到第二图像；根据输入的纹理图像、第一图像和第二图像进行融合处理，得到目标图像。本公开实施例，通过对获得的边缘图像进行扩散处理，得到边缘扩散图像，对边缘扩散图像进行特征流滤波处理，得到第一图像，并对输入图像或输入图像的灰度图像进行拉伸处理，得到第二图像，然后根据输入的纹理图像、第一图像和第二图像进行融合处理，使得生成的目标图像具有良好的非真实效果。
【技术实现步骤摘要】
本公开涉及图像处理
，尤其涉及一种图像处理方法及装置。
技术介绍
近年来，随着图像处理技术的快速发展，对于视频、图像、三维模型的非真实感处 理变得越来越热门。非真实感处理指的是利用计算机生成不具有照片般真实感，而具有手 绘风格的图形的技术。非真实感绘制的目标不在于图形的真实性，而主要在于表现图形的 艺术特质、模拟艺术作品或作为真实感图形的有效补充。 如何利用非真实处理技术对图像进行处理，使得处理后的图像具有好的特效是目 前急需解决的一个技术问题。
技术实现思路
为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种图像处理方法及装置。 根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像处理方法，包括： 获取输入图像的边缘图像； 对所述边缘图像进行扩散处理，得到边缘扩散图像； 对所述边缘扩散图像进行特征流滤波处理，得到第一图像； 对所述输入图像或所述输入图像的灰度图像进行拉伸处理，得到第二图像； 根据输入的纹理图像、所述第一图像和所述第二图像进行融合处理，得到目标图 像。 在一实施例中，所述获取输入图像的边缘图像，包括： 若所述输入图像为彩色图像，则将输入的彩色图像转换为灰度图像，并提取所述 灰度图像的边缘图像； 若所述输入图像为灰度图像，则直接提取所述灰度图像的边缘图像。 在一实施例中，所述对所述边缘图像进行扩散处理，得到边缘扩散图像，包括： 对所述边缘图像进行扩散处理，得到边缘响应图像； 对所述边缘响应图像进行扩散处理，得到所述边缘扩散图像。 在一实施例中，所述对所述边缘扩散图像进行特征流滤波处理，包括： 计算所述输入图像的边缘切线方向，并按照所述边缘切线方向对所述边缘扩散图 像进行线性卷积。 在一实施例中，所述对所述输入图像或所述输入图像的灰度图像进行拉伸处理， 得到第二图像，包括： 获得图像与直方图曲线的对应关系；根据所述输入图像或所述输入图像的灰度图像查询所述对应关系，获得目标直方 图曲线；获得所述输入图像的直方图分布，根据所述目标直方图曲线调整所述输入图像的 直方图分布，以生成所述第二图像。在一实施例中，所述根据输入的纹理图像、所述第一图像和所述第二图像进行融 合处理，得到目标图像，包括：根据所述纹理图像和所述第二图像进行纹理融合，得到第三图像；根据所述第一图像和所述第三图像进行边缘轮廓融合处理，得到所述目标图像。 在一实施例中，所述方法还包括：将红绿蓝RGB颜色空间转换为亮度色彩LAB颜色空间，并将所述目标图像表示为所 述LAB颜色空间的亮度；将所述LAB颜色空间转换到所述RGB颜色空间，以得到所述目标图像的彩色图像。 根据本公开实施例的第二方面，提供一种图像处理装置，包括： 获取模块，被配置为获取输入图像的边缘图像； 扩散处理模块，被配置为对所述获取模块获得的所述边缘图像进行扩散处理，得 到边缘扩散图像； 滤波处理模块，被配置为对所述扩散处理模块得到的所述边缘扩散图像进行特征 流滤波处理，得到第一图像； 拉伸处理模块，被配置为对所述输入图像或所述输入图像的灰度图像进行拉伸处 理，得到第二图像；融合处理模块，被配置为根据输入的纹理图像、所述滤波处理模块得到的所述第 一图像和所述拉伸处理模块得到的所述第二图像进行融合处理，得到目标图像。在一实施例中，所述获取模块包括： 转换提取子模块，被配置为若所述输入图像为彩色图像，则将输入的彩色图像转 换为灰度图像，并提取所述灰度图像的边缘图像； 提取子模块，被配置为若所述输入图像为灰度图像，则直接提取所述灰度图像的 边缘图像。在一实施例中，所述扩散处理模块包括：第一扩散处理子模块，被配置为对所述边缘图像进行扩散处理，得到边缘响应图 像；第二扩散处理子模块，被配置为对所述第一扩散处理子模块得到的所述边缘响应 图像进行扩散处理，得到所述边缘扩散图像。在一实施例中，所述滤波处理模块，被配置为：计算所述输入图像的边缘切线方向，并按照所述边缘切线方向对所述边缘扩散图 像进行线性卷积。在一实施例中，所述拉伸处理模块包括：第一获得子模块，被配置为获得图像与直方图曲线的对应关系； 第二获得子模块，被配置为根据所述输入图像或所述输入图像的灰度图像查询所 述第一获得子模块获得的所述对应关系，获得目标直方图曲线； 调整子模块，被配置为获得所述输入图像的直方图分布，根据所述第二获得子模 块获得的所述目标直方图曲线调整所述输入图像的直方图分布，以生成所述第二图像。 在一实施例中，所述融合处理模块包括： 纹理融合子模块，被配置为对所述第二图像进行纹理融合，得到第三图像； 边缘轮廓融合子模块，被配置为根据所述第一图像和所述纹理融合子模块得到的 所述第三图像进行边缘轮廓融合处理，得到所述目标图像。 在一实施例中，所述装置还包括： 转换表示模块，被配置为将红绿蓝RGB颜色空间转换为亮度色彩LAB颜色空间，并 将所述目标图像表示为所述LAB颜色空间的亮度；转换得到模块，被配置为将所述LAB颜色空间转换到所述RGB颜色空间，以得到所 述目标图像的彩色图像。根据本公开实施例的第三方面，提供一种图像处理装置，包括： 处理器； 用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，处理器被配置为：获取输入图像的边缘图像；对所述边缘图像进行扩散处理，得到边缘扩散图像；对所述边缘扩散图像进行特征流滤波处理，得到第一图像； 对所述输入图像或所述输入图像的灰度图像进行拉伸处理，得到第二图像； 根据输入的纹理图像、所述第一图像和所述第二图像进行融合处理，得到目标图 像。 本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:通过对获得的边缘图像 进行扩散处理，得到边缘扩散图像，对边缘扩散图像进行特征流滤波处理，得到第一图像， 并对输入图像或输入图像的灰度图像进行拉伸处理，得到第二图像，然后根据输入的纹理 图像、第一图像和第二图像进行融合处理，得到目标图像，使得生成的目标图像具有良好的 非真实效果。 应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不 能限制本公开。【附图说明】此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本专利技术的实施 例，并与说明书一起用于解释本专利技术的原理。图1是根据一示例性实施例示出的一种图像处理方法的流程图。 图2是根据一示例性实施例示出的一种获得边缘扩散图像的流程图。 图3是根据一示例性实施例示出的一种获得第二图像的流程图。 图4是根据一示例性实施例示出的一种获得目标图像的流程图。图5是根据一示例性实施例示出的另一种图像处理方法的流程图。图6是根据一示例性实施例示出的一种图像处理装置的框图。 图7是根据一示例性实施例示出的另一种图像处理装置的框图。 图8是根据一示例性实施例示出的另一种图像处理装置的框图。 图9是根据一示例性实施例示出的另一种图像处理装置的框图。 图10是根据一示例性实施例示出的另一种图像处理装置的框图。 图11是根据一示例性实施例示出的另一种图像处理装置的框图。 图12是根据一示例性实施例示出的一种适用于图像处理装置的框图。【具体实施方式】 这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及 附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例 中所描述的实施方式并不代表与本专利技术相一致的所有本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取输入图像的边缘图像；对所述边缘图像进行扩散处理，得到边缘扩散图像；对所述边缘扩散图像进行特征流滤波处理，得到第一图像；对所述输入图像或所述输入图像的灰度图像进行拉伸处理，得到第二图像；根据输入的纹理图像、所述第一图像和所述第二图像进行融合处理，得到目标图像。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：侯文迪，陈志军，王百超，
申请(专利权)人：小米科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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