特許 7090169 画像処理方法、装置及びコンピュータ記憶媒体

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2022-06-15

(45)【発行日】2022-06-23

(54)【発明の名称】画像処理方法、装置及びコンピュータ記憶媒体

(51)【国際特許分類】

   G06T 3/00 20060101AFI20220616BHJP

【ＦＩ】

G06T3/00 770

【請求項の数】 22

(21)【出願番号】P 2020544626

(86)(22)【出願日】2019-09-23

(65)【公表番号】

(43)【公表日】2021-06-17

(86)【国際出願番号】 CN2019107353

(87)【国際公開番号】W WO2020057667

(87)【国際公開日】2020-03-26

【審査請求日】2020-08-24

(31)【優先権主張番号】201811110229.5

(32)【優先日】2018-09-21

(33)【優先権主張国・地域又は機関】CN

(73)【特許権者】

【識別番号】516158932

【氏名又は名称】ベイジン センスタイム テクノロジー デベロップメント カンパニー， リミテッド

(74)【代理人】

【識別番号】110001427

【氏名又は名称】特許業務法人前田特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】リウ ウェンタオ

(72)【発明者】

【氏名】チエン チェン

(72)【発明者】

【氏名】チェン チェン

【審査官】合田 幸裕

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１２－０４３１５１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１０－０５６７２６（ＪＰ，Ａ）

【文献】中国特許出願公開第１０７８０８１３７（ＣＮ，Ａ）

【文献】中国特許出願公開第１０７５７８３８０（ＣＮ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１８／２０７３６５（ＷＯ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｔ ３／００

ＩＥＥＥ Ｘｐｌｏｒｅ

ＪＳＴＰｌｕｓ（ＪＤｒｅａｍＩＩＩ）

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

電子機器が実行する、画像処理方法であって、
第１画像を取得し、前記第１画像における目標対象を認識して前記目標対象の肢体領域の第１目標領域を取得し、前記第１目標領域に関連する前記目標対象の肢体領域の第２目標領域を取得するステップと、
前記第１目標領域の画像変形処理過程で、前記第２目標領域に対して画像変形処理を行って第２画像を生成するステップと、を含み、
前記画像処理方法は、
前記目標対象の第３目標領域を取得するステップであって、前記第３目標領域が、腕領域及び／又は手部領域を含むステップと、
前記第３目標領域と目標対象の肢体領域の縁部の間の第１距離を決定するステップと、を更に含み、
前記第１目標領域の画像変形処理過程で、前記第２目標領域に対して画像変形処理を行って第２画像を生成するステップは、
前記第１距離が所定条件を満たした場合に、前記第１目標領域の画像変形処理過程で前記第２目標領域と前記第３目標領域に対して画像変形処理を行って第２画像を生成するステップを含む、
画像処理方法。

【請求項2】

前記第１目標領域の画像変形処理過程で前記第２目標領域に対して画像変形処理を行うステップは、
前記第１目標領域に対して第１変形パラメータで画像変形処理を行っている過程で、前記第２目標領域に対して第２変形パラメータで画像変形処理を行うステップを含み、
前記第１変形パラメータの変形度合いが前記第２変形パラメータの変形度合いより高い請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記第２変形パラメータは、前記第２目標領域における画素点と前記第１目標領域との間の距離の変化に伴って変化する請求項２に記載の方法。

【請求項4】

前記第２目標領域における画素点と前記第１目標領域との間の距離が大きいほど、前記第２目標領域における画素点に対応する第２変形パラメータで表される変形度合いが低い請求項３に記載の方法。

【請求項5】

前記第２目標領域は、前記第１目標領域に隣接する肢体領域が存在する少なくとも１つの肢体領域を含む請求項１－４のいずれか一項に記載の方法。

【請求項6】

前記第１目標領域が肩部領域であり、前記第２目標領域が腰部領域及び／又は胸部領域であり、又は、
前記第１目標領域が腰部領域であり、前記第２目標領域が胸部領域及び／又は肩部領域である請求項１－５のいずれか一項に記載の方法。

【請求項7】

前記第１画像における目標対象を認識するステップは、前記第１画像における目標対象の肢体検出情報を認識するステップを含み、前記肢体検出情報は肢体キーポイント情報及び肢体輪郭点情報を含み、
前記第１目標領域に対して画像変形処理を行うステップは、前記第１目標領域に対応する肢体輪郭点情報に基づいて前記第１目標領域の輪郭線を決定するステップと、
前記第１目標領域に対応する輪郭点情報に基づいて第１目標領域の中線を決定するステップと、
前記第１目標領域を前記輪郭線から前記中線に向かう方向に圧縮処理するか、又は前記第１目標領域を前記中線から前記輪郭線に向かう方向に引き伸ばし処理するステップと、を含む請求項１－６のいずれか一項に記載の方法。

【請求項8】

前記第１目標領域に対して画像変形処理を行うステップの前に、前記第１画像に対して格子区画を行って複数の格子制御面を取得するステップを更に含み、
前記第１目標領域に対して画像変形処理を行うステップは、前記第１目標領域に対応する第１格子制御面に基づいて前記第１目標領域に対して画像変形処理を行うステップを含み、
前記第２目標領域に対して画像変形処理を行うステップは、前記第２目標領域に対応する第２格子制御面に基づいて前記第２目標領域に対して画像変形処理を行うステップを含む請求項１－７のいずれか一項に記載の方法。

【請求項9】

前記第１距離が所定条件を満たすか否かを判断するステップは、前記第１距離と前記第１目標領域の幅との比が所定閾値より小さいか否かを判断するステップと、
前記第１距離と前記第１目標領域の幅との比が所定閾値より小さい場合に、前記第１距離が所定条件を満たしたと決定するステップと、を含む請求項１に記載の方法。

【請求項10】

前記第３目標領域に対して画像変形処理を行うステップは、
前記第１目標領域と前記第２目標領域との間の位置関係に基づいて第３目標領域を、前記第１目標領域に対応する第１領域と前記第２目標領域に対応する第２領域に区画するステップと、
第１変形パラメータで前記第１領域に対して画像変形処理を行い、第２変形パラメータで前記第２領域に対して画像変形処理を行うステップと、を含む請求項９に記載の方法。

【請求項11】

第１画像を取得するように構成される取得ユニットと、
前記第１画像における目標対象を認識して前記目標対象の肢体領域の第１目標領域を取得し、前記第１目標領域に関連する前記目標対象の肢体領域の第２目標領域を取得するように構成される認識ユニットと、
前記第１目標領域の画像変形処理過程で、前記第２目標領域に対して画像変形処理を行って第２画像を生成するように構成される画像処理ユニットと、を含み、
前記認識ユニットは、更に、前記目標対象の第３目標領域を取得し、前記第３目標領域と目標対象の肢体領域の縁部の間の第１距離を決定するように構成され、前記第３目標領域が、腕領域及び／又は手部領域を含み、
前記画像処理ユニットは、更に、前記第１距離が所定条件を満たした場合に、前記第１目標領域の画像変形処理過程で前記第２目標領域と前記第３目標領域に対して画像変形処理を行って第２画像を生成するように構成される、
画像処理装置。

【請求項12】

前記画像処理ユニットは、前記第１目標領域に対して第１変形パラメータで画像変形処理を行っている過程で、前記第２目標領域に対して第２変形パラメータで画像変形処理を行うように構成され、前記第１変形パラメータの変形度合いが前記第２変形パラメータの変形度合いより高い請求項１１に記載の装置。

【請求項13】

前記第２変形パラメータは、前記第２目標領域における画素点と前記第１目標領域との間の距離の変化に伴って変化する請求項１２に記載の装置。

【請求項14】

前記第２目標領域における画素点と前記第１目標領域との間の距離が大きいほど、前記第２目標領域における画素点に対応する第２変形パラメータで表される変形度合いが低い請求項１３に記載の装置。

【請求項15】

前記第２目標領域は、前記第１目標領域に隣接する肢体領域が存在する少なくとも１つの肢体領域を含む請求項１１－１４のいずれか一項に記載の装置。

【請求項16】

前記第１目標領域が肩部領域であり、前記第２目標領域が腰部領域及び／又は胸部領域であり、又は、
前記第１目標領域が腰部領域であり、前記第２目標領域が胸部領域及び／又は肩部領域である請求項１１－１５のいずれか一項に記載の装置。

【請求項17】

前記認識ユニットは、前記第１画像における目標対象の肢体検出情報を認識するように構成され、前記肢体検出情報は肢体キーポイント情報及び肢体輪郭点情報を含み、
前記画像処理ユニットは、前記第１目標領域に対応する肢体輪郭点情報に基づいて前記第１目標領域の輪郭線を決定し、前記第１目標領域に対応する輪郭点情報に基づいて第１目標領域の中線を決定し、前記第１目標領域を前記輪郭線から前記中線に向かう方向に圧縮処理するか、又は前記第１目標領域を前記中線から前記輪郭線に向かう方向に引き伸ばし処理するように構成される請求項１１－１６のいずれか一項に記載の装置。

【請求項18】

前記画像処理ユニットは、前記第１画像に対して格子区画を行って複数の格子制御面を取得するように構成され、更に前記第１目標領域に対応する第１格子制御面に基づいて前記第１目標領域に対して画像変形処理を行うように構成され、更に前記第２目標領域に対応する第２格子制御面に基づいて前記第２目標領域に対して画像変形処理を行うように構成される請求項１１－１７のいずれか一項に記載の装置。

【請求項19】

前記画像処理ユニットは、前記第１距離と前記第１目標領域の幅との比が所定閾値より小さいか否かを判断し、前記第１距離と前記第１目標領域の幅との比が所定閾値より小さい場合に、前記第１距離が所定条件を満たしたと決定するように構成される請求項１１に記載の装置。

【請求項20】

前記画像処理ユニットは、前記第１目標領域と前記第２目標領域との間の位置関係に基づいて第３目標領域を、前記第１目標領域に対応する第１領域と前記第２目標領域に対応する第２領域に区画し、第１変形パラメータで前記第１領域に対して画像変形処理を行い、第２変形パラメータで前記第２領域に対して画像変形処理を行うように構成される請求項１９に記載の装置。

【請求項21】

コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読取可能記憶媒体であって、前記プログラムがプロセッサにより実行される時に請求項１－１０のいずれか一項に記載の方法のステップを実現するコンピュータ読取可能記憶媒体。

【請求項22】

メモリと、プロセッサと、メモリに記憶されている、プロセッサ上で作動可能なコンピュータプログラムと、を含み、前記プロセッサが前記プログラムを実行する時に請求項１－１０のいずれか一項に記載の方法のステップを実現する画像処理装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

（関連出願の相互参照）
本願は、出願番号が２０１８１１１１０２２９．５であり、出願日が２０１８年９月２１日である中国特許出願に基づいて提出され、且つ該中国特許出願の優先権を主張し、該中国特許出願の全ての内容が参照によって本願に組み込まれる。

【0002】

本願は、画像処理技術に関し、具体的には、画像処理方法、装置及びコンピュータ記憶媒体に関する。

【背景技術】

【0003】

インターネット技術の急速な発展に伴い、様々な画像処理ツールが登場しており、例えば、画像における目標人物に対して、「脚部リシェイプ」、「腕リシェイプ」、「腰部リシェイプ」、「肩部リシェイプ」等の「ボディリシェイプ」によって局所的に太くしたり痩せさせたりして人物の体つきをより完璧にする変形操作を、実行可能である。しかしながら、このような局所的な変形処理は目標人物の局所領域に対して行われ、この局所変形処理を行った後目標人物に全体的に違和感が生じることが多い。

【発明の概要】

【0004】

本願の実施例は画像処理方法、装置及びコンピュータ記憶媒体を提供する。

【0005】

本願の実施例の技術的解決手段は以下のように実現される。

【0006】

本願の実施例は、第１画像を取得し、前記第１画像における目標対象を認識して前記目標対象の第１目標領域を取得し、前記第１目標領域に関連する第２目標領域を取得するステップと、前記第１目標領域の画像変形処理過程で、前記第２目標領域に対して画像変形処理を行って第２画像を生成するステップと、を含む画像処理方法を提供する。

【0007】

本願のいくつかの選択可能な実施例では、前記第１目標領域の画像変形処理過程で前記第２目標領域に対して画像変形処理を行う前記ステップは、前記第１目標領域に対して第１変形パラメータで画像変形処理を行っている過程で、前記第２目標領域に対して第２変形パラメータで画像変形処理を行うステップを含み、前記第１変形パラメータの変形度合いが前記第２変形パラメータの変形度合いより高い。

【0008】

本願のいくつかの選択可能な実施例では、前記第２変形パラメータは、前記第２目標領域における画素点と前記第１目標領域との間の距離の変化に伴って変化する。

【0009】

本願のいくつかの選択可能な実施例では、前記第２目標領域における画素点と前記第１目標領域との間の距離が大きいほど、前記第２目標領域における画素点に対応する第２変形パラメータで表される変形度合いが低い。

【0010】

本願のいくつかの選択可能な実施例では、前記第２目標領域は、前記第１目標領域に隣接する肢体領域が存在する少なくとも１つの肢体領域を含む。

【0011】

本願のいくつかの選択可能な実施例では、前記第１目標領域が肩部領域であり、前記第２目標領域が腰部領域及び／又は胸部領域であり、又は、前記第１目標領域が腰部領域であり、前記第２目標領域が胸部領域及び／又は肩部領域である。

【0012】

本願のいくつかの選択可能な実施例では、前記第１画像における目標対象を認識する前記ステップは、前記第１画像における目標対象の肢体検出情報を認識するステップを含み、前記肢体検出情報は肢体キーポイント情報及び／又は肢体輪郭点情報を含み、前記第１目標領域に対して画像変形処理を行うステップは、前記第１目標領域に対応する肢体輪郭点情報に基づいて前記第１目標領域の輪郭線を決定するステップと、前記第１目標領域に対応する輪郭点情報に基づいて第１目標領域の中線を決定するステップと、前記第１目標領域を前記輪郭線から前記中線に向かう方向に圧縮処理するか、又は前記第１目標領域を前記中線から前記輪郭線に向かう方向に引き伸ばし処理するステップと、を含む。

【0013】

本願のいくつかの選択可能な実施例では、前記第１目標領域に対して画像変形処理を行うステップの前に、前記方法は、前記第１画像に対して格子区画を行って複数の格子制御面を取得するステップを更に含み、前記第１目標領域に対して画像変形処理を行うステップは、前記第１目標領域に対応する第１格子制御面に基づいて前記第１目標領域に対して画像変形処理を行うステップを含み、前記第２目標領域に対して画像変形処理を行うステップは、前記第２目標領域に対応する第２格子制御面に基づいて前記第２目標領域に対して画像変形処理を行うステップを含む。

【0014】

本願のいくつかの選択可能な実施例では、前記方法は、前記目標対象の第３目標領域を取得するステップであって、前記第３目標領域が、腕領域及び／又は手部領域を含むステップと、前記第３目標領域と目標対象の肢体領域の縁部の間の第１距離を決定するステップと、前記第１距離が所定条件を満たすか否かを判断するステップと、を更に含み、前記第１目標領域の画像変形処理過程で、前記第２目標領域に対して画像変形処理を行って第２画像を生成する前記ステップは、前記第１距離が所定条件を満たした場合に、前記第１目標領域の画像変形処理過程で前記第２目標領域と前記第３目標領域に対して画像変形処理を行って第２画像を生成するステップを含む。

【0015】

本願のいくつかの選択可能な実施例では、前記第１距離が所定条件を満たすか否かを判断する前記ステップは、前記第１距離と前記第１目標領域の幅との比が所定閾値より小さいか否かを判断するステップと、前記第１距離と前記第１目標領域の幅との比が所定閾値より小さい場合に、前記第１距離が所定条件を満たしたと決定するステップと、を含む。

【0016】

本願のいくつかの選択可能な実施例では、前記第３目標領域に対して画像変形処理を行うステップは、前記第１目標領域と前記第２目標領域との間の位置関係に基づいて第３目標領域を、前記第１目標領域に対応する第１領域と前記第２目標領域に対応する第２領域に区画するステップと、第１変形パラメータで前記第１領域に対して画像変形処理を行い、第２変形パラメータで前記第２領域に対して画像変形処理を行うステップと、を含む。

【0017】

本願の実施例は、第１画像を取得するように構成される取得ユニットと、前記第１画像における目標対象を認識して前記目標対象の第１目標領域を取得し、前記第１目標領域に関連する第２目標領域を取得するように構成される認識ユニットと、前記第１目標領域の画像変形処理過程で、前記第２目標領域に対して画像変形処理を行って第２画像を生成するように構成される画像処理ユニットと、を含む画像処理装置を更に提供する。

【0018】

本願のいくつかの選択可能な実施例では、前記画像処理ユニットは、前記第１目標領域に対して第１変形パラメータで画像変形処理を行っている過程で、前記第２目標領域に対して第２変形パラメータで画像変形処理を行うように構成され、前記第１変形パラメータの変形度合いが前記第２変形パラメータの変形度合いより高い。

【0019】

本願のいくつかの選択可能な実施例では、前記第２変形パラメータは、前記第２目標領域における画素点と前記第１目標領域との間の距離の変化に伴って変化する。

【0020】

本願のいくつかの選択可能な実施例では、前記第２目標領域における画素点と前記第１目標領域との間の距離が大きいほど、前記第２目標領域における画素点に対応する第２変形パラメータで表される変形度合いが低い。

【0021】

本願のいくつかの選択可能な実施例では、前記第２目標領域は、前記第１目標領域に隣接する肢体領域が存在する少なくとも１つの肢体領域を含む。

【0022】

本願のいくつかの選択可能な実施例では、前記第１目標領域が肩部領域であり、前記第２目標領域が腰部領域及び／又は胸部領域であり、又は、前記第１目標領域が腰部領域であり、前記第２目標領域が胸部領域及び／又は肩部領域である。

【0023】

本願のいくつかの選択可能な実施例では、前記認識ユニットは、前記第１画像における目標対象の肢体検出情報を認識するように構成され、前記肢体検出情報は肢体キーポイント情報及び／又は肢体輪郭点情報を含み、前記画像処理ユニットは、前記第１目標領域に対応する肢体輪郭点情報に基づいて前記第１目標領域の輪郭線を決定し、前記第１目標領域に対応する輪郭点情報に基づいて第１目標領域の中線を決定し、前記第１目標領域を前記輪郭線から前記中線に向かう方向に圧縮処理するか、又は前記第１目標領域を前記中線から前記輪郭線に向かう方向に引き伸ばし処理するように構成される。

【0024】

本願のいくつかの選択可能な実施例では、前記画像処理ユニットは、前記第１画像に対して格子区画を行って複数の格子制御面を取得するように構成され、更に前記第１目標領域に対応する第１格子制御面に基づいて前記第１目標領域に対して画像変形処理を行うように構成され、更に前記第２目標領域に対応する第２格子制御面に基づいて前記第２目標領域に対して画像変形処理を行うように構成される。

【0025】

本願のいくつかの選択可能な実施例では、前記認識ユニットは、更に前記目標対象の第３目標領域を取得し、前記第３目標領域と目標対象の肢体領域の縁部の間の第１距離を決定するように構成され、前記第３目標領域が、腕領域及び／又は手部領域を含み、前記画像処理ユニットは、更に前記第１距離が所定条件を満たすか否かを判断し、前記第１距離が所定条件を満たした場合に、前記第１目標領域の画像変形処理過程で前記第２目標領域と前記第３目標領域に対して画像変形処理を行って第２画像を生成するように構成される。

【0026】

本願のいくつかの選択可能な実施例では、前記画像処理ユニットは、前記第１距離と前記第１目標領域の幅との比が所定閾値より小さいか否かを判断し、前記第１距離と前記第１目標領域の幅との比が所定閾値より小さい場合に、前記第１距離が所定条件を満たしたと決定するように構成される。

【0027】

本願のいくつかの選択可能な実施例では、前記画像処理ユニットは、前記第１目標領域と前記第２目標領域との間の位置関係に基づいて第３目標領域を、前記第１目標領域に対応する第１領域と前記第２目標領域に対応する第２領域に区画し、第１変形パラメータで前記第１領域に対して画像変形処理を行い、第２変形パラメータで前記第２領域に対して画像変形処理を行うように構成される。

【0028】

本願の実施例は、コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読取可能記憶媒体であって、このプログラムがプロセッサにより実行される時に本願の実施例の前記方法のステップを実現するコンピュータ読取可能記憶媒体を更に提供する。

【0029】

本願の実施例は、メモリと、プロセッサと、メモリに記憶されている、プロセッサ上で作動可能なコンピュータプログラムと、を含み、前記プロセッサが前記プログラムを実行する時に本願の実施例の前記方法のステップを実現する画像処理装置を更に提供する。

【0030】

本願の実施例で提供される画像処理方法、装置及びコンピュータ記憶媒体によれば、前記方法は、第１画像を取得し、前記第１画像における目標対象を認識して前記目標対象の第１目標領域を取得し、前記第１目標領域に関連する第２目標領域を取得するステップと、前記第１目標領域の画像変形処理過程で、前記第２目標領域に対して画像変形処理を行って第２画像を生成するステップと、を含む。本願の実施例の技術的解決手段を採用すれば、ある局所領域（第１目標領域）の画像変形処理過程でこの局所領域に関連する他の領域（第２目標領域）に対して画像変形処理を行うことで、この局所領域のみに対して画像変形処理を行って比例のバランスが崩れることを回避し、画像変形処理の効果が大幅に向上し、ユーザの操作体験が改善される。

【図面の簡単な説明】

【0031】

【図1】本願の実施例の画像処理方法のフローチャート１である。

【図2】本願の実施例の画像処理方法のフローチャート２である。

【図3】本願の実施例の画像処理装置の構成の構造模式図である。

【図4】本願の実施例の画像処理装置のハードウェア構成の構造模式図である。

【発明を実施するための形態】

【0032】

以下、図面及び具体的な実施例を参照しながら本願を更に詳細に説明する。

【0033】

本願の実施例は画像処理方法を提供する。図１は本願の実施例の画像処理方法のフローチャートであり、図１に示すように、方法は、
第１画像を取得し、第１画像における目標対象を認識して目標対象の第１目標領域を取得し、第１目標領域に関連する第２目標領域を取得するステップ１０１と、
第１目標領域の画像変形処理過程で第２目標領域に対して画像変形処理を行って第２画像を生成するステップ１０２と、を含む。

【0034】

本実施例の画像処理方法は第１画像における目標対象を認識し、目標対象は、被処理対象として、画像における真実な人物であってもよく、他の実施形態では、アニメキャラクター等の仮想人物であってもよい。勿論、目標対象は他の種類の対象であってもよく、本願の実施例で限定されない。

【0035】

いくつかの実施例では、画像認識アルゴリズムによって第１画像における目標対象を認識し、目標対象に対応する肢体領域は、頭部領域、肩部領域、胸部領域、腰部領域、腕領域、手部領域、臀部領域、脚部領域及び足部領域等の中の少なくとも１種を含む。

【0036】

いくつかの実施例では、第１目標領域は、例えば、肩部領域又は腰部領域等、上記肢体領域のうちの任意の肢体領域であってもよく、第２目標領域は第１目標領域に関連する領域である。一例として、第１目標領域と第２目標領域との間の関連性は、第１目標領域と第２目標領域の位置関係が特定条件を満たすことである。例えば、第１目標領域と第２目標領域の位置関係は、第１目標領域と第２目標領域が隣接するという特定条件を満たしてもよい。更に例えば、第１目標領域と第２目標領域の位置関係は、第１目標領域と第２目標領域との間の距離が所定閾値より小さいという所定条件を満たしてもよく、ここで、第１目標領域と第２目標領域との間の距離が画素距離であり、上記所定閾値が第１画像における目標対象の画素サイズに関連し、一例として、上記所定閾値が第１目標領域の幅又は長さの画素サイズに関連するものであってよい。

【0037】

いくつかの実施形態では、第２目標領域が第１目標領域と接触し、ここで、第２目標領域は、第１目標領域に隣接する肢体領域が存在する少なくとも１つの肢体領域を含む。一例として、第１目標領域が肩部領域であり、第２目標領域が腰部領域と胸部領域であってもよく、又は、第１目標領域が腰部領域であり、第２目標領域が胸部領域と肩部領域であってもよく、又は第２目標領域が更に臀部領域と脚部領域であってもよい。一例として、目標対象（即ち、目標人物）の胴体部分を構成する肢体領域は、肩部領域、胸部領域及び腰部領域を含んでよく、肩部領域を第１目標領域とする時に、胸部領域と腰部領域を第２目標領域としてよく、又は、腰部領域を第１目標領域とする時に、胸部領域と肩部領域を第２目標領域としてよい。

【0038】

いくつかの実施形態では、第２目標領域と第１目標領域が隣接しなくてもよい。一例として、第１目標領域が肩部領域であり、第２目標領域が腰部領域であってもよく、又は、第１目標領域が腰部領域であり、第２目標領域が肩部領域又は脚部領域等である。

【0039】

いくつかの実施形態では、第１目標領域の画像変形処理過程で第２目標領域に対して画像変形処理を行うステップは、第１目標領域に対して第１変形パラメータで画像変形処理を行っている過程で、第２目標領域に対して第２変形パラメータで画像変形処理を行うステップを含み、ここで、第１変形パラメータの変形度合いが第２変形パラメータの変形度合いより高い。ここで、第２変形パラメータは、第２目標領域における画素点と第１目標領域との間の距離の変化に伴って変化する。

【0040】

いくつかの実施例では、第１目標領域と第２目標領域に対する画像変形処理は、画像圧縮処理又は画像引き伸ばし処理を含んでよく、ここで、画像圧縮処理は、第１目標領域の両側縁部から中線に向かう方向の圧縮処理、第２目標領域の両側縁部から中線に向かう方向の圧縮処理であり、第１目標領域に対応する圧縮度合いが第２目標領域に対応する圧縮度合いより高く、画像引き伸ばし処理は、第１目標領域の中線から両側縁部に向かう方向の引き伸ばし処理、第２目標領域の中線から両側縁部に向かう方向の引き伸ばし処理であり、第１目標領域に対応する引き伸ばす度合いが第２目標領域に対応する引き伸ばす度合いより高い。画像圧縮処理が「痩せる」処理であり、画像引き伸ばし処理が「太くする」処理であることが理解可能である。

【0041】

いくつかの実施例では、第１目標領域に対して画像変形処理を行っている過程で、第１目標領域に対して画像変形処理を行い、例えば肩部領域又は腰部領域に対して画像変形処理を行うと共に、第１目標領域に関連する第２目標領域に対して画像変形処理を行い、それによって、目標人物の局所領域（即ち、第１目標領域）の画像変形処理過程で、この局所領域に関連する他の領域（即ち、第２目標領域）にも対応的に画像変形処理を行うことで、この局所領域のみに対して画像変形処理を行って比例のバランスが崩れることが回避される。

【0042】

いくつかの実施例では、第２目標領域の変形度合いが第１目標領域の変形パラメータより低く、第１目標領域が肩部領域であり、第２目標領域が胸部領域と腰部領域であることを例とすると、第１目標領域の第１変形パラメータで表される変形度合いを例えば１００％とすれば、腰部領域の第２変形パラメータで表される変形度合いが５０％等であってよい。ここで、第１変形パラメータ及び第２変形パラメータの最小値を事前に設定しても良い。

【0043】

ここで、第２目標領域における異なる位置の第２変形パラメータで表される変形度合いは、この位置と第１目標領域との間の距離に関連する。ここで、この位置と第１目標領域との間の距離は、この位置と第１目標領域の縁部の間の距離であってよい。再度第１目標領域が肩部領域であり、第２目標領域が胸部領域と腰部領域であることを例とすると、第１目標領域（即ち、肩部領域）に対応する第１変形パラメータを例えば１００％とし、第２目標領域における肩部領域から最も遠い腰部領域中の腰線位置に対応する第２変形パラメータを例えば５０％とすれば、第２目標領域における腰線位置と第１目標領域の縁部の間の中央位置に対応する第２変形パラメータが例えば７５％等であってよく、そのようにして必要に応じて様々な所望の体つき、例えば逆三角形の体つき又は他の特別な体つき等を実現できる。

【0044】

更に例えば、第１目標領域が肩部領域であり、第２目標領域が腕領域であることを例とすると、腕領域の各点から肩部領域までの距離が線形漸増している場合に、即ち腕領域と肩部領域の連結部分が肩部領域までの距離の最も短いところであり、腕領域と手部領域の連結部分が肩部領域までの距離の最も遠いところであり、この場合に、第１目標領域（即ち、肩部領域）から第２目標領域内の肩部領域へ最も遠い縁部までのところにおいて、各画素点に対応する変形パラメータが漸減する。一例として、第１目標領域（即ち、肩部領域）に対応する第１変形パラメータを例えば１００％とし、第２目標領域における肩部領域まで最も遠い腕縁部に対応する第２変形パラメータを例えば０％とすれば、第２目標領域における腕の中央位置に対応する第２変形パラメータが例えば５０％等であってよく、そのようにして、目標領域の肩部領域の変形処理過程で肩部領域に関連する腕領域を適応的に変形処理することによって、肩部を広過ぎ厚過ぎるように調整したが、腕が細過ぎるようになること、又は肩部を狭過ぎるように調整したが、腕が粗過ぎるようになることを回避し、それによって目標対象の局所調整を可能にしながら、目標対象の全体的な比例のバランスも取れる。

【0045】

いくつかの実施例では、第２目標領域における画素点と第１目標領域との間の距離が大きいほど、第２目標領域における画素点に対応する第２変形パラメータで表される変形度合いが低い。一例として、再度第１目標領域が肩部領域であり、第２目標領域が胸部領域と腰部領域であることを例とすると、腰部領域は胸部領域に比べて肩部領域までの距離が遠く、そのように腰部領域の変形度合いが胸部領域の変形度合いより低く、更に、腰部領域の、胸部領域から離れる画素点の変形度合いが、胸部領域に近い画素点の変形度合いより低く、胸部領域の、肩部領域から離れた画素点の変形度合いが、肩部領域に近い画素点の変形度合いより低い。実際に応用するに際して、胸部領域と腰部領域における各画素点と肩部領域の一側の輪郭線との間の画素距離をそれぞれ決定し、画素距離に基づいて各画素点に対応する変形パラメータをそれぞれ決定するようにしてよく、ここで、変形パラメータに対応する変形度合いは画素距離が増大するに伴って低下する。

【0046】

いくつかの実施例では、画像変形アルゴリズムによって第１目標領域と第２目標領域に対して画像変形処理を行う。

【0047】

いくつかの実施形態では、第１画像における目標対象の肢体検出情報を認識し、肢体検出情報は肢体キーポイント情報及び／又は肢体輪郭点情報を含み、肢体キーポイント情報は肢体キーポイントの座標情報を含み、肢体輪郭点情報は肢体輪郭点の座標情報を含む。

【0048】

具体的には、肢体検出情報は肢体キーポイント情報及び／又は肢体輪郭点情報を含み、肢体キーポイント情報は肢体キーポイントの座標情報を含み、肢体輪郭点情報は肢体輪郭点の座標情報を含む。ここで、肢体輪郭点は目標対象の肢体領域の肢体輪郭を表し、即ち、肢体輪郭点の座標情報によって目標対象の肢体輪郭縁部を形成することが可能である。ここで、肢体輪郭点は、腕輪郭点、手部輪郭点、肩部輪郭点、脚部輪郭点、足部輪郭点、腰部輪郭点、頭部輪郭点、臀部輪郭点、胸部輪郭点の中の少なくとも１種を含む。ここで、肢体キーポイントは目標対象の骨格を表すキーポイントであり、即ち、肢体キーポイントの座標情報によって肢体キーポイントを連結すれば、目標対象の主要骨格を形成可能である。ここで、肢体キーポイントは、腕キーポイント、手部キーポイント、肩部キーポイント、脚部キーポイント、足部キーポイント、腰部キーポイント、頭部キーポイント、臀部キーポイント、胸部キーポイントの中の少なくとも１種を含む。

【0049】

そのように、いくつかの実施形態では、第１目標領域に対して画像変形処理を行うステップは、第１目標領域に対応する肢体輪郭点情報に基づいて第１目標領域の輪郭線を決定するステップと、第１目標領域に対応する肢体輪郭点情報に基づいて第１目標領域の中線を決定するステップと、第１目標領域を輪郭線から中線に向かう方向に圧縮処理するか、又は第１目標領域を中線から輪郭線に向かう方向に引き伸ばし処理するステップと、を含む。それに対応するように、第２目標領域に対して画像変形処理を行うステップは、第２目標領域に対応する肢体輪郭点情報に基づいて第２目標領域の輪郭線を決定するステップと、第２目標領域に対応する輪郭点情報に基づいて第２目標領域の中線を決定するステップと、第２目標領域を輪郭線から中線に向かう方向に圧縮処理するか、又は第２目標領域を中線から輪郭線に向かう方向に引き伸ばし処理するステップと、を含む。

【0050】

いくつかの実施形態では、第１画像に対して格子区画を行って複数の格子制御面を取得し、第１目標領域に対応する第１格子制御面に基づいて第１目標領域に対して画像変形処理を行い、第２目標領域に対応する第２格子制御面に基づいて第２目標領域に対して画像変形処理を行う。

【0051】

いくつかの実施形態では、第１画像をＮ＊Ｍ個の格子制御面に平均的に区画し、ＮとＭが共にも正整数であり、ＮとＭが同じなものであってもよいし、異なったものであってもよい。例えば、第１画像における目標対象を中心として目標対象の所在する矩形領域に対して格子区画を行ってから、この矩形領域の格子区画粒度に基づいて矩形領域以外の背景領域に対して格子区画を行う。一実施例では、格子制御面の数量が、第１画像における目標対象に対応する肢体領域の第１画像での比例に関係する。例えば、１つの格子制御面が目標対象の一部の肢体領域に対応してよく、例えば１つの格子制御面が目標対象の脚部に対応し、又は１つの格子制御面が目標対象の胸部と腰部に対応し、それによって目標対象の局所変形に寄与する。

【0052】

いくつかの実施例では、格子制御面が初期状態で矩形となり、格子制御面に更に複数の仮想制御点（又は制御線）を有し、制御点（又は制御線）を移動させることで格子制御面を構成する各制御線の曲率を変更し、それによって格子制御面の変形処理を実現し、以上から理解できるように、変形処理後の格子制御面が曲面になる。

【0053】

例えば、格子制御面は具体的にはｃａｔｍｕｌｌ ｒｏｍスプライン曲線で形成されるｃａｔｍｕｌｌ ｒｏｍ曲面であってよい。ｃａｔｍｕｌｌ ｒｏｍスプライン曲線は複数の制御点を有してよく、以上から理解できるように、ｃａｔｍｕｌｌ ｒｏｍ曲面は複数のｃａｔｍｕｌｌ ｒｏｍスプライン曲線で形成されてよい。任意のｃａｔｍｕｌｌ ｒｏｍスプライン曲線に対応する複数の制御点のうちの少なくとも一部の制御点を移動させることで、ｃａｔｍｕｌｌ ｒｏｍスプライン曲線の変形処理を実現し、以上から理解できるように、複数本のｃａｔｍｕｌｌ ｒｏｍスプライン曲線の制御点を移動させることで、複数本のｃａｔｍｕｌｌ ｒｏｍスプライン曲線で形成されたｃａｔｍｕｌｌ ｒｏｍ曲面に対応する肢体領域の局所変形処理が実現される。ここで、制御点がｃａｔｍｕｌｌ ｒｏｍ曲面を形成したｃａｔｍｕｌｌ ｒｏｍ曲線に存在するので、制御点を移動させることで制御点のｃａｔｍｕｌｌ ｒｏｍ曲線での所在位置の曲率及び／又は位置を変更し、以上から理解できるように、制御点を移動させることで対応するｃａｔｍｕｌｌ ｒｏｍ曲線におけるある点又はこの点の近傍の曲線の曲率及び／又は位置を変更でき、それによってｃａｔｍｕｌｌ ｒｏｍ曲面おける局所領域の変形処理を実現でき、局所変形をより精確にし、画像処理の効果を高くすることができる。

【0054】

そのように本願の実施例では第１目標領域と第２目標領域のそれぞれの所在する格子制御面によって、第１目標領域と第２目標領域に対して画像変形処理を行ってよい。

【0055】

本願の実施例の技術的解決手段を採用すれば、ある局所領域（第１目標領域）の画像変形処理過程で、この局所領域に関連する他の領域（第２目標領域）に対して画像変形処理を行うことで、この局所領域のみに対して画像変形処理を行って比例のバランスが崩れることを回避し、画像変形処理の効果が大幅に向上し、ユーザの操作体験が改善される。

【0056】

前記実施例によれば、本願の実施例は画像処理方法を更に提供する。図２は本願の実施例の画像処理方法のフローチャート２であり、図２に示すように、方法は、
第１画像を取得し、第１画像における目標対象を認識して目標対象の第１目標領域を取得し、第１目標領域に関連する第２目標領域を取得し、目標対象の第３目標領域を取得するステップ２０１であって、第３目標領域が、腕領域及び／又は手部領域を含むステップ２０１と、
第３目標領域と目標対象の肢体領域の縁部の間の第１距離を決定するステップ２０２と、
第１距離が所定条件を満たすか否かを判断するステップ２０３と、
第１距離が所定条件を満たした場合に、第１目標領域の画像変形処理過程で第２目標領域と第３目標領域に対して画像変形処理を行って第２画像を生成するステップ２０４と、を含む。

【0057】

いくつかの実施例では、目標対象の第３目標領域の取得方式については前記実施例における第１目標領域又は第２目標領域の取得方式を参照してよく、ここで詳細な説明を省略する。

【0058】

いくつかの実施例では、第３目標領域と目標対象の肢体領域の縁部との間の距離によっては画像変形処理方式を決定する。ここで、目標対象の肢体領域は目標対象の任意の肢体領域であり、即ち、肢体領域は第１目標領域又は第２目標領域であるように限定されなく、他の任意の肢体領域であってもよい。

【0059】

いくつかの実施形態では、第１距離が所定条件を満たすか否かを判断するステップは、第１距離と第１目標領域の幅との比が所定閾値より小さいか否かを判断するステップと、第１距離と第１目標領域の幅との比が所定閾値より小さい場合に、第１距離が所定条件を満たしたと決定するステップと、を含む。

【0060】

本実施例では、第３目標領域と目標対象の肢体領域の縁部との間の距離は、第３目標領域の肢体領域に近い縁部から肢体領域の縁部までの平均距離であってよい。第３目標領域が腕領域であることを例とすると、第３目標領域と目標対象の肢体領域の縁部との間の距離は、腕領域の内側縁部と肢体領域の縁部の平均距離であってよい。実際に応用するに際して、腕の内側縁部の輪郭点と肢体領域の縁部の距離の平均値を計算することで実現可能である。ここで、上記距離は具体的には、画素点間の距離であってよく、画素点間に存在する画素点の数量で表してよく、それに対応するように、第１目標領域の幅も画素数量で表しても良い。

【0061】

更に、第１距離と第１目標領域の幅を比較し、即ち、本実施例では、第１目標領域の幅を参照基準として、第３目標領域と目標対象の肢体領域の縁部との間の距離が近いかそれとも遠いかを決定する。実際に応用するに際して、所定閾値を事前に設定してよく、即ち、第１距離と第１目標領域の幅との比が所定閾値より小さい場合に、第３目標領域が肢体領域の縁部に近いことを示し、それに対応するように、第１距離と第１目標領域の幅との比が所定閾値以上である場合に、第３目標領域が肢体領域の縁部まで遠いことを示す。

【0062】

関連技術において、一定の所定閾値を２つの物体の距離の遠近を評価する基礎とすることが多く、例えば、所定の画素閾値を、第３目標領域と目標対象の肢体領域の縁部との間の距離が所定条件を満たすか否かを判断する基準とし、しかしながら、このような方式によれば以下のようなことが発生する可能性がある。画像１において、第３目標領域と目標対象の肢体領域の縁部との間の距離が所定の画素閾値を超えており、その場合、第１目標領域の画像変形処理過程で、この第３目標領域を処理することがない。画像２において、この画像２における目標対象のサイズが画像１と同じであるが、画像２のサイズが画像１より大きく、即ち目標対象が画像２に占める割合が小さくなり、この場合、第３目標領域と目標対象の肢体領域の縁部との間の距離が所定の画素閾値を超えないことが発生する可能性が高く、そのため、画像２の第１目標領域の画像変形処理過程で第３目標領域に対して適応的な画像変形処理を行うことになる。そのため、このような方法は画像サイズが様々であり又は目標対象の画像に占める割合が様々である場合に適合しない。本実施形態において、第１目標領域の幅を、第３目標領域と目標対象の肢体領域の縁部との間の距離を決定する基準とし、例えば第１目標領域が肩部領域であり、第３目標領域が腕領域である場合に、肩部領域の幅を基準として腕領域と肢体領域の縁部の間の距離と肩部の幅の比例を決定し、この比例に基づいて第３目標領域を共に画像変形処理するか否かを判断し、それによって異なる画像サイズ及び画像における異なる目標対象の画素サイズに適応できる。

【0063】

本実施例では、第１距離と第１目標領域の幅との比が所定閾値より小さい場合に、即ち第３目標領域が目標対象の肢体領域の縁部に近い時に、第１目標領域の画像変形処理過程で第２目標領域と第３目標領域に対して画像変形処理を行う。それに対応するように、第１距離と第１目標領域の幅との比が所定閾値より小さくない場合に、即ち第３目標領域が目標対象の肢体領域の縁部まで遠い時に、第１目標領域の画像変形処理過程で第２目標領域に対して画像変形処理を行うが、第３目標領域に対して画像変形処理を行わない。

【0064】

一例において、依然として第１目標領域が肩部領域であり、第２目標領域が胸部領域と腰部領域であり、第３目標領域が腕領域及び手部領域であることを例とすると、腕領域及び手部領域の内側縁部から胴体領域（胸部領域と腰部領域を含む）の縁部までの平均距離（即ち、第１距離）を決定し、この平均距離と肩部領域の幅との比例が所定閾値より小さい場合に、腕領域及び手部領域が胴体領域に近いことを示し、肩部領域の画像変形処理過程で、胸部領域と腰部領域に対して画像変形処理を行うことに加えて、腕領域及び手部領域に対しても画像変形処理を行う。

【0065】

ここで、第１目標領域と第２目標領域の画像変形処理過程については前記実施例の説明を参照してよく、ここで詳細な説明を省略する。

【0066】

第３目標領域の画像変形処理において、いくつかの実施形態では、第１目標領域と第２目標領域との間の位置関係に基づいて第３目標領域を、第１目標領域に対応する第１領域と第２目標領域に対応する第２領域に区画し、第１変形パラメータで第１領域に対して画像変形処理を行い、第２変形パラメータで第２領域に対して画像変形処理を行う。

【0067】

いくつかの実施形態では、第３目標領域に対する画像変形処理は第１目標領域と第２目標領域に適応させる画像変形処理であり、即ち第３目標領域（例えば、腕領域と手部領域）の幅に対して変形処理を行わず、第１目標領域と第２目標領域の画像変形処理の過程で第３目標領域と目標対象の肢体領域との間の距離を調整して、第３目標領域と目標対象の肢体領域との間の距離を遠くし、それによって第１目標領域と第２目標領域の画像変形処理が完了した後、第３目標領域と目標対象の肢体領域との間の距離が遠いので、第３目標領域に変形処理を行わなくても画像の全体的な変形効果がおかしいことがない。

【0068】

いくつかの実施形態では、第１距離が所定条件を満たさない場合に、即ち第３目標領域と目標対象の肢体領域の縁部との間の距離と第１目標領域の幅との比例が所定閾値以上である時に、第３目標領域を考慮せず、第１目標領域の画像変形処理過程で第２目標領域のみに対して画像変形処理を行う。

【0069】

本願の実施例の技術的解決手段を採用すれば、第１態様において、ある局所領域（第１目標領域）の画像変形処理過程でこの局所領域に関連する他の領域（第２目標領域）に対して画像変形処理を行うことで、この局所領域のみに対して画像変形処理を行って比例のバランスが崩れることを回避し、ここで、他の領域（例えば第２目標領域）に対応する変形パラメータはこの他の領域における画素点とこの局所領域（例えば第１目標領域）との間の距離によって変化し、例えば、距離が大きいほど、対応する変形パラメータで表される変形度合いが低く、即ち変形が小さく、それによって、必要に応じて様々な所望の変形効果を実現でき、一方、本願は主に局所領域を変形処理するものであり、関連する他の領域を異なる変形パラメータで変形処理することで、目標対象の全体的な比例のバランスが取れるという効果を達成できる。

【0070】

第２態様において、第３目標領域と肢体領域の縁部の間の距離を検出し、第３目標領域と肢体領域の縁部の間の距離が近い時に、第１目標領域の画像変形処理の過程で第２目標領域と第３目標領域に対して画像変形処理を行って、画像変形処理の効果が大幅に向上し、ユーザの操作体験が改善され、ここで、第３目標領域と肢体領域の縁部の間の距離（即ち、第１距離）は第１目標領域の幅を基準とし、即ち第１距離と第１目標領域の幅との比が所定閾値より小さいか否かを判断し、第１距離と第１目標領域の幅との比が所定閾値より小さければ、第３目標領域が肢体領域に近いことを示し、第１距離と第１目標領域の幅との比が特定距離より大きければ、第３目標領域が肢体領域まで遠いことを示し、それによって、各種画像サイズ又は同じ画像サイズでありながら目標対象の占める比例が異なる場合に適応可能であり、即ち本願の実施例は様々な場合の画像変形処理に適用できる。

【0071】

本願の実施例は画像処理装置を更に提供し、図３は本願の実施例の画像処理装置の構成の構造模式図であり、図３に示すように、装置は、
第１画像を取得するように構成される取得ユニット３１と、
第１画像における目標対象を認識して目標対象の第１目標領域を取得し、第１目標領域に関連する第２目標領域を取得するように構成される認識ユニット３２と、
第１目標領域の画像変形処理過程で第２目標領域に対して画像変形処理を行って第２画像を生成するように構成される画像処理ユニット３３と、を含む。

【0072】

本願のいくつかの選択可能な実施例では、画像処理ユニット３３は、第１目標領域に対して第１変形パラメータで画像変形処理を行っている過程で、第２目標領域に対して第２変形パラメータで画像変形処理を行うように構成され、第１変形パラメータの変形度合いが第２変形パラメータの変形度合いより高い。

【0073】

いくつかの実施例では、第２変形パラメータは、第２目標領域における画素点と第１目標領域との間の距離の変化に伴って変化する。

【0074】

ここで、第２目標領域における画素点と第１目標領域との間の距離が大きいほど、第２目標領域における画素点に対応する第２変形パラメータで表される変形度合いが低い。

【0075】

いくつかの実施例では、第２目標領域は、第１目標領域に隣接する肢体領域が存在する少なくとも１つの肢体領域を含む。

【0076】

一例として、第１目標領域が肩部領域であり、第２目標領域が腰部領域及び／又は胸部領域であり、又は、第１目標領域が腰部領域であり、第２目標領域が胸部領域及び／又は肩部領域である。

【0077】

本願のいくつかの選択可能な実施例では、認識ユニット３２は、第１画像における目標対象の肢体検出情報を認識するように構成され、肢体検出情報は、肢体キーポイント情報及び／又は肢体輪郭点情報を含み、
画像処理ユニット３３は、第１目標領域に対応する肢体輪郭点情報に基づいて第１目標領域の輪郭線を決定し、第１目標領域に対応する輪郭点情報に基づいて第１目標領域の中線を決定し、第１目標領域を輪郭線から中線に向かう方向に圧縮処理するか、又は第１目標領域を中線から輪郭線に向かう方向に引き伸ばし処理するように構成される。

【0078】

本願のいくつかの選択可能な実施例では、画像処理ユニット３３は、第１画像に対して格子区画を行って複数の格子制御面を取得するように構成され、更に第１目標領域に対応する第１格子制御面に基づいて第１目標領域に対して画像変形処理を行うように構成され、更に第２目標領域に対応する第２格子制御面に基づいて第２目標領域に対して画像変形処理を行うように構成される。

【0079】

本願のいくつかの選択可能な実施例では、認識ユニット３２は、更に目標対象の第３目標領域を取得し、第３目標領域と目標対象の肢体領域の縁部の間の第１距離を決定するように構成され、前記第３目標領域が、腕領域及び／又は手部領域を含み、
画像処理ユニット３３は、更に第１距離が所定条件を満たすか否かを判断し、第１距離が所定条件を満たした場合に、第１目標領域の画像変形処理過程で第２目標領域と第３目標領域に対して画像変形処理を行って第２画像を生成するように構成される。

【0080】

ここで、画像処理ユニット３３は、第１距離と第１目標領域の幅との比が所定閾値より小さいか否かを判断し、第１距離と第１目標領域の幅との比が所定閾値より小さい場合に、第１距離が所定条件を満たしたと決定するように構成される。

【0081】

本願のいくつかの選択可能な実施例では、画像処理ユニット３３は、第１目標領域と第２目標領域との間の位置関係に基づいて第３目標領域を、第１目標領域に対応する第１領域と第２目標領域に対応する第２領域に区画し、第１変形パラメータで第１領域に対して画像変形処理を行い、第２変形パラメータで第２領域に対して画像変形処理を行うように構成される。

【0082】

本願の実施例では、装置における取得ユニット３１、認識ユニット３２及び画像処理ユニット３３は、実際に応用するに際して、いずれも中央処理装置（ＣＰＵ、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ、Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マイクロコントローラーユニット（ＭＣＵ、Ｍｉｃｒｏｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ｕｎｉｔ）又はフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ、Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）によって実現可能である。

【0083】

本願の実施例は画像処理装置を更に提供し、図４は本願の実施例の画像処理装置のハードウェア構成の構造模式図であり、図４に示すように、画像処理装置は、メモリ４２と、プロセッサ４１と、メモリ４２に記憶されている、プロセッサ４１上で作動可能なコンピュータプログラムと、を含み、プロセッサ４１がプログラムを実行する時に本願の実施例の前記のいずれか一項の画像処理方法を実現する。

【0084】

画像処理装置における各コンポーネントがバスシステム４３によって接続されてよいことが理解可能である。バスシステム４３がこれらのコンポーネントの間の接続通信を実現するためのものであることが理解可能である。バスシステム４３はデータバスに加えて、更に電源バス、制御バス及び状態信号バスを含む。ただし、説明を明瞭にするために、図４において各種のバスがすべてバスシステム４３とされている。

【0085】

メモリ４２は揮発性メモリ又は不揮発性メモリであってもよく、揮発性及び不揮発性メモリの両方を含んでもよいことが理解可能である。ここで、不揮発性メモリは、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ、Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、プログラマブル読み出し専用メモリ（ＰＲＯＭ、Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ、Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、電気的消去可能なプログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ、Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気ランダムアクセスメモリ（ＦＲＡＭ、ｆｅｒｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ（Ｆｌａｓｈ Ｍｅｍｏｒｙ）、磁性面メモリ、光ディスク又はシーディーロム（ＣＤ－ＲＯＭ、Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）であってよく、磁性面メモリは磁気ディスクメモリ又は磁気テープメモリであってよい。揮発性メモリはランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ、Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）であってよく、外部キャッシュとして用いられる。例示的なものであり限定する意図がない説明によれば、例えば、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ、Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、同期スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＳＲＡＭ、Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ、Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、同期ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＳＤＲＡＭ、Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ダブルデータレート同期ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＤＲＳＤＲＡＭ、Ｄｏｕｂｌｅ Ｄａｔａ Ｒａｔｅ Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、強化型同期ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＥＳＤＲＡＭ、Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、同期接続ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＳＬＤＲＡＭ、ＳｙｎｃＬｉｎｋ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ダイレクトラムバスランダムアクセスメモリ（ＤＲＲＡＭ、Ｄｉｒｅｃｔ Ｒａｍｂｕｓ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）のような多くの形のＲＡＭが使用可能である。本願の実施例に記載のメモリ４２は、これらのメモリ及び他のいかなる適切なメモリを含むが、それらに限定されない。

【0086】

上記の本願の実施例で開示された方法は、プロセッサ４１に用いることができ、又はプロセッサ４１によって実現することができる。プロセッサ４１は信号処理能力を有する集積回路チップであってよい。実施過程では、上記方法の各ステップはプロセッサ４１のハードウェアの集積論理回路又はソフトウェア形態のコマンドによって完成可能である。上記プロセッサ４１は共通プロセッサ、ＤＳＰまたは他のプログラマブル論理デバイス、離散ゲートまたはトランジスタ論理デバイス、離散ハードウェアコンポーネント等であってもよい。プロセッサ４１は、本願の実施例で開示された各方法、ステップ及び論理ブロック図を実現又は実行することができる。共通プロセッサは、マイクロプロセッサ又はいかなる一般のプロセッサ等であってもよい。本願の実施例で開示された方法のステップによれば、ハードウェア復号プロセッサにより実行、完成し、又は復号プロセッサ中のハードウェア及びソフトウェアモジュールの組合により実行、完成するように直接体現することができる。ソフトウェアモジュールは記憶媒体にあってもよく、該記憶媒体はメモリ４２に位置し、プロセッサ４１はメモリ４２中の情報を読み取り、そのハードウェアと組み合わせて上記方法のステップを完成する。

【0087】

上記実施例で提供された画像処理装置によって画像処理を行う時に、上述したように分割した各プログラムモジュールを例にして説明したが、実用において、必要に応じて上記処理を異なるプログラムモジュールによって完了するように割り当ててもよく、即ち装置の内部構造を異なるプログラムモジュールに分割して上述した全てまたは一部の処理を完了するようにしてもよいことを説明する必要がある。なお、上記実施例で提供された画像処理装置及び画像処理方法の実施例が同じ構想によるものであり、その具体的な実施過程の詳細については方法の実施例を参照し、ここで重複説明を省略する。

【0088】

例示的な実施例では、本願の実施例はさらにコンピュータ読み取り可能な記憶媒体、例えば、画像処理装置内のプロセッサ４１によって実行して、前記方法の前記ステップを完了することができるコンピュータプログラムを含むメモリ４２を提供する。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体はＦＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、Ｆｌａｓｈ Ｍｅｍｏｒｙ、磁性面記憶装置、光ディスク、またはＣＤ－ＲＯＭなどのメモリであってもよく、また上記メモリの一つまたは任意の組み合わせを含む様々な機器、例えば携帯電話、コンピュータ、タブレットデバイス、携帯情報端末などであってもよい。

【0089】

本願の実施例は、コンピュータコマンドが記憶されているコンピュータ読取可能記憶媒体であって、このコマンドがプロセッサにより実行される時に本願の実施例の前記のいずれか一項に記載の画像処理方法を実現するコンピュータ読取可能記憶媒体を更に提供する。

【0090】

なお、本願が提供するいくつかの実施例では、開示した機器および方法は、他の形態で実現することができることを理解すべきである。以上に記載の機器の実施例は例示的なものに過ぎず、例えば、前記ユニットの分割は、論理機能の分割に過ぎず、実際に実現する場合に別の形態で分割してもよく、例えば、複数のユニットまたはコンポーネントは組み合わせてもよいし、または別のシステムに統合してもよいし、または一部の特徴を省略もしくは実行しなくてもよい。また、図示または説明した各構成要素の結合、または直接結合、または通信接続は、いくつかのインタフェース、機器またはユニットを介した間接結合または通信接続であり得、電気的、機械的または他の形態であり得る。

【0091】

別々の部材として前述したユニットは物理的に分離されてもされなくてもよく、ユニットとして示された部材は物理的ユニットであってもなくてもよく、一箇所にあっても複数のネットワークユニットに分散してもよく、本実施例の解決手段の目的を達成するには、実際の必要に応じて一部または全てのユニットを選択することができる。

【0092】

また、本願の各実施例における各機能ユニットは全て一つの処理ユニットに統合されてもよいし、一つのユニットとして別々に使用されてもよいし、二つ以上で一つのユニットに統合されてもよく、上記統合されたユニットはハードウェアの形で、またはハードウェアとソフトウェアを組み合わせた機能ユニットの形で実現され得る。

【0093】

当業者であれば、上記各方法の実施例を実現する全てまたは一部のステップはプログラムによって関連ハードウェアに命令を出すことにより完了できることを理解でき、前記プログラムは、携帯型記憶装置、ＲＯＭ、ＲＡＭ、磁気ディスクまたは光ディスクなどのプログラムコードを記憶可能である様々な媒体を含むコンピュータ読み取り可能記憶媒体に記憶可能であり、該プログラムは実行される時に、上記各方法の実施例を含むステップを実行する。

【0094】

あるいは、本願の上記統合されたユニットはソフトウェア機能モジュールの形で実現されかつ独立した製品として販売または使用される場合、コンピュータ読み取り可能記憶媒体に記憶されてもよい。このような見解をもとに、本願の実施例の技術的解決手段は実質的にまたは従来技術に寄与する部分がソフトウェア製品の形で実施することができ、該コンピュータソフトウェア製品は記憶媒体に記憶され、コンピュータ機器（パーソナルコンピュータ、サーバ、またはネットワーク機器などであってもよい）に本願の各実施例の前記方法の全てまたは一部を実行させる複数の命令を含む。前記記憶媒体は、携帯型記憶装置、ＲＯＭ、ＲＡＭ、磁気ディスクまたは光ディスクなどのプログラムコードを記憶可能である様々な媒体を含む。

【0095】

以上で説明したのは本願の具体的な実施形態に過ぎず、本願の保護範囲がそれに限定されるものでなく、本願に記載された技術範囲内に当業者に容易に想到される変化又は取り替えは、全て本願の保護範囲に含まれる。従って、本願の保護範囲は請求項の保護範囲に準ずるべきである。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】