本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及圖像的虛化方法。

背景技術(shù)：

在圖像處理的過程中，虛化背景是一個(gè)經(jīng)常出現(xiàn)的手法，因其能迅速突出主體而被廣大攝影愛好者所熟知和使用。目前已經(jīng)提出一些數(shù)字圖像虛化處理方法，例如基于物體空間的景深渲染方法、基于圖像空間的景深渲染方法等，基于物體空間的方法其計(jì)算作用于三維場(chǎng)景表示，并且直接在渲染管線中計(jì)算景深效果?；趫D像空間的方法，也稱之為后處理方法，是作用圖像上，利用場(chǎng)景深度圖的信息對(duì)清晰場(chǎng)景圖像做模糊處理。

但是這些方法在處理圖像的時(shí)候存在操作繁瑣、計(jì)算量大、消耗內(nèi)存多、處理粗糙等問題，虛化效果也不是特別逼真。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為了解決上述問題，本發(fā)明提出了一種交互式圖像虛化方法及裝置，通過人機(jī)交互，用戶能夠?qū)D像虛化區(qū)域進(jìn)行選擇，達(dá)到良好的虛化效果。其具體方案如下：

一種交互式圖像虛化方法，其特征在于，包括以下步驟：

a、獲取雙目攝像機(jī)拍攝的第一圖像和第二圖像；

b、根據(jù)第一圖像和第二圖像獲取深度圖；

c、選取第一圖像中待虛化的背景區(qū)域；

d、根據(jù)所述深度圖獲取第一圖像中待虛化背景區(qū)域的深度，確定第一圖像中前景區(qū)域的最近深度和最遠(yuǎn)深度；

e、根據(jù)所述第一圖像中前景區(qū)域的最近深度和最遠(yuǎn)深度確定虛化系數(shù)；

f、根據(jù)虛化系數(shù)對(duì)第一圖像中的背景區(qū)域進(jìn)行虛化處理，同時(shí)對(duì)第一圖像中的前景區(qū)域進(jìn)行后處理。

可選地，在步驟b之后還包括：

b1、深度圖優(yōu)化。

可選地，在步驟a中，所述第一圖像由雙目攝像機(jī)的左攝像機(jī)采集獲取，所述第二圖像由雙目攝像機(jī)的右攝像機(jī)采集獲取。

可選地，在步驟b中，所述根據(jù)第一圖像和第二圖像獲取深度圖，其獲取深度圖的方法包括以下步驟：

b1、對(duì)第一圖像和第二圖像進(jìn)行分割，將第一圖像和第二圖像分成多塊；

b2、利用分塊之間的代價(jià)函數(shù)對(duì)第一圖像和第二圖像進(jìn)行分塊匹配；

b3、根據(jù)分塊匹配的結(jié)果進(jìn)行視差圖計(jì)算；

b4、由視差圖確定深度圖。

可選地，在步驟b2中，所述利用分塊之間的代價(jià)函數(shù)對(duì)第一圖像和第二圖像進(jìn)行分塊匹配，其分塊匹配方法包括以下步驟：

b21、根據(jù)聚合代價(jià)函數(shù)計(jì)算分塊區(qū)域聚合代價(jià)；

b22、根據(jù)分塊區(qū)域聚合代價(jià)計(jì)算分塊區(qū)域匹配代價(jià)；

b23、根據(jù)分塊區(qū)域匹配代價(jià)對(duì)第一圖像中的塊狀區(qū)域和第二圖像中的塊狀進(jìn)行分塊匹配。

可選地，在步驟d中，根據(jù)所述深度圖獲取第一圖像中待虛化背景區(qū)域的深度，確定第一圖像中前景區(qū)域的最近深度和最遠(yuǎn)深度，其前景區(qū)域深度的計(jì)算方法為：

前景最近深度：

前景最遠(yuǎn)深度：

其中，u為第一圖像中待虛化背景區(qū)域，其深度為zu，c為允許彌散圓直徑，f為相機(jī)焦距，m為相機(jī)內(nèi)參系數(shù)。

可選地，在步驟e中，根據(jù)所述第一圖像中前景區(qū)域的最近深度和最遠(yuǎn)深度確定虛化系數(shù)，其虛化系數(shù)的計(jì)算方法為：

其中，cp為虛化系數(shù)，zu為像平面到鏡面的距離，zp為點(diǎn)p在的聚焦點(diǎn)到到鏡面的距離，n為相機(jī)內(nèi)參。

可選地，在步驟f中，所述根據(jù)虛化系數(shù)對(duì)第一圖像中的背景區(qū)域進(jìn)行虛化處理，同時(shí)對(duì)第一圖像中的前景區(qū)域進(jìn)行后處理包括：

利用高斯模型和虛化系數(shù)對(duì)第一圖像中的背景區(qū)域進(jìn)行虛化處理；

利用直方圖算法對(duì)第一圖像中的前景區(qū)域進(jìn)行對(duì)比度均衡化處理，同時(shí)利用retinex算法對(duì)前景區(qū)域進(jìn)行增強(qiáng)。

本發(fā)明還提供了一種交互式圖像虛化裝置，包括：

圖像獲取模塊，用于獲取雙目攝像機(jī)拍攝的第一圖像和第二圖像；

深度圖獲取模塊，用于根據(jù)第一圖像和第二圖像獲取深度圖；

虛化區(qū)域確定模塊，用于人機(jī)交互，用戶根據(jù)需要選擇待虛化的第一圖像中的背景區(qū)域；

前景區(qū)域深度確定模塊，用于根據(jù)所述深度圖獲取第一圖像中待虛化背景區(qū)域的深度，并確定第一圖像中前景區(qū)域的最近深度和最遠(yuǎn)深度；

虛化系數(shù)確定模塊，用于根據(jù)所述第一圖像中前景區(qū)域的最近深度和最遠(yuǎn)深度確定虛化系數(shù)；

虛化處理模塊，用于根據(jù)虛化系數(shù)對(duì)第一圖像中的背景區(qū)域進(jìn)行虛化處理，同時(shí)對(duì)第一圖像中的前景區(qū)域進(jìn)行后處理。

可選地，還包括深度圖優(yōu)化模塊，用于對(duì)獲取的深度圖進(jìn)行優(yōu)化。

本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)如下：

1、采用人機(jī)交互的方式，用戶可以對(duì)待虛化區(qū)域進(jìn)行選擇，增加用戶的體驗(yàn)感；

2、利用圖像的景深信息確定虛化參數(shù)，由于每個(gè)點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的景深不一樣，虛化系數(shù)是由景深計(jì)算得出的，因此每個(gè)點(diǎn)的虛化強(qiáng)度不一樣，從而進(jìn)一步提高虛化精度，且計(jì)算量小，速度快。

3、圖像虛化以后，對(duì)前景區(qū)域進(jìn)行對(duì)比度均衡、增強(qiáng)等處理，使得虛化后的輸出圖像更加美觀。

附圖說明

為了更清楚的說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單的介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明所提供的一種交互式圖像虛化方法的一種具體實(shí)施方式的實(shí)施流程圖。

圖2為本發(fā)明所提供的一種交互式圖像虛化裝置的一種具體實(shí)施方式的實(shí)施流程圖。

具體實(shí)施方式

為了使本技術(shù)領(lǐng)域的人員更好地理解本發(fā)明方案，下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說明。顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

本發(fā)明所提供的一種交互式圖像虛化方法的一種具體實(shí)施方式的流程圖，如圖1所示，該方法包括：

步驟s101：獲取雙目攝像機(jī)拍攝的第一圖像和第二圖像；

本申請(qǐng)利用雙目攝像機(jī)拍攝第一圖像和第二圖像，其中，第一圖像由雙目攝像機(jī)的左攝像機(jī)采集獲取，所述第二圖像由雙目攝像機(jī)的右攝像機(jī)采集獲取。但并不限定這一種圖像采集方法，即也可以定義為第一圖像由雙目攝像機(jī)的右攝像機(jī)采集獲取，所述第二圖像由雙目攝像機(jī)的左攝像機(jī)采集獲取。

步驟s102：根據(jù)第一圖像和第二圖像獲取深度圖；

本申請(qǐng)對(duì)于獲取深度圖的方法不做限制，因?yàn)榛陔p目視覺生成深度圖的方法有很多，例如基于稠密立體匹配的深度圖獲取方法和基于稀疏匹配的深度圖獲取方法。

步驟s103：選取第一圖像中待虛化的背景區(qū)域；

本申請(qǐng)?bào)w現(xiàn)一種交互式虛化方法，即用戶可以參與其中，用戶可以根據(jù)需要對(duì)虛化的區(qū)域進(jìn)行選擇，實(shí)現(xiàn)交互功能。

步驟s104：根據(jù)所述深度圖獲取第一圖像中待虛化背景區(qū)域的深度，確定第一圖像中前景區(qū)域的最近深度和最遠(yuǎn)深度；

步驟s105：根據(jù)所述第一圖像中前景區(qū)域的最近深度和最遠(yuǎn)深度確定虛化系數(shù)；

步驟s106：根據(jù)虛化系數(shù)對(duì)第一圖像中的背景區(qū)域進(jìn)行虛化處理，同時(shí)對(duì)第一圖像中的前景區(qū)域進(jìn)行后處理。

可見，本發(fā)明實(shí)施例1利用雙攝像頭進(jìn)行圖像拍攝，從獲得的第一圖像和第二圖像中獲取深度信息，用戶對(duì)虛化區(qū)域進(jìn)行選擇，再通過前景區(qū)域的深度確定虛化系數(shù)，利用虛化系數(shù)對(duì)背景區(qū)域進(jìn)行虛化處理，同時(shí)對(duì)前景區(qū)域也進(jìn)行了后處理。也即，本發(fā)明實(shí)施例在對(duì)圖像進(jìn)行虛化的過程中，用戶參與其中，實(shí)現(xiàn)了交互功能，增強(qiáng)了用戶的體驗(yàn)感；通過利用圖像的前景深度信息確定虛化參數(shù)，進(jìn)一步提高虛化精度，計(jì)算量小，速度快；圖像虛化以后，對(duì)前景區(qū)域進(jìn)行對(duì)比度均衡、增強(qiáng)等處理，使得虛化后的輸出圖像更加美觀。

本發(fā)明實(shí)施例2公開了另一種具體的交互式圖像虛化方法，包括如下步驟：

步驟s201：獲取雙目攝像機(jī)拍攝的第一圖像和第二圖像，其中，第一圖像由雙目攝像機(jī)的左攝像機(jī)采集獲取，所述第二圖像由雙目攝像機(jī)的右攝像機(jī)采集獲??；

步驟s202：根據(jù)第一圖像和第二圖像獲取深度圖；

這里采用基于分塊原理的深度圖獲取，包括以下步驟：

s2011：對(duì)第一圖像和第二圖像進(jìn)行分割，將第一圖像和第二圖像分成多塊；

s2012：利用分塊之間的代價(jià)函數(shù)對(duì)第一圖像和第二圖像進(jìn)行分塊匹配；

具體方法如下：

s20121：根據(jù)聚合代價(jià)函數(shù)計(jì)算分塊區(qū)域聚合代價(jià)；

s20122：根據(jù)分塊區(qū)域聚合代價(jià)計(jì)算分塊區(qū)域匹配代價(jià)；

s20123：根據(jù)分塊區(qū)域匹配代價(jià)對(duì)第一圖像中的塊狀區(qū)域和第二圖像中的塊狀進(jìn)行分塊匹配。

s2013：根據(jù)分塊匹配的結(jié)果進(jìn)行視差圖計(jì)算；

s1014：由視差圖確定深度圖。

步驟s203：深度圖優(yōu)化；

獲取深度圖之后，還可以對(duì)深度圖進(jìn)行優(yōu)化，從而提高深度圖的深度信息的準(zhǔn)確性。

步驟s204和步驟s207與上一實(shí)施例中步驟s103和步驟s106一致，在此不再贅述；

步驟s205：根據(jù)所述深度圖獲取第一圖像中待虛化背景區(qū)域的深度，確定第一圖像中前景區(qū)域的最近深度和最遠(yuǎn)深度，其中，第一圖像中前景區(qū)域的最近深度和最遠(yuǎn)深度采用以下計(jì)算方法：

前景最近深度：

前景最遠(yuǎn)深度：

其中，u為第一圖像中待虛化背景區(qū)域，其深度為zu，zu從步驟s102中得到的深度圖中獲取，c為允許彌散圓直徑，f為相機(jī)焦距，m為相機(jī)內(nèi)參系數(shù)。

步驟s206：根據(jù)所述第一圖像中前景區(qū)域的最近深度和最遠(yuǎn)深度確定虛化系數(shù)，其中，虛化系數(shù)的計(jì)算方法為：

其中，cp為虛化系數(shù)，zu為像平面到鏡面的距離，zp為點(diǎn)p在的聚焦點(diǎn)到到鏡面的距離，n為相機(jī)內(nèi)參。

可見，本發(fā)明實(shí)施例2在實(shí)施例1的基礎(chǔ)上進(jìn)一步公開了一種通過圖像分割原理獲取深度圖的方法，同時(shí)對(duì)深度圖進(jìn)行優(yōu)化，最終獲取到邊緣輪廓清晰且與原圖匹配度高的深度圖，進(jìn)一步提高虛化精度。

本發(fā)明實(shí)施例3公開了另一種具體的交互式圖像虛化方法，包括如下步驟：

步驟s301：獲取雙目攝像機(jī)拍攝的第一圖像和第二圖像，其中，第一圖像由雙目攝像機(jī)的右攝像機(jī)采集獲取，所述第二圖像由雙目攝像機(jī)的左攝像機(jī)采集獲??；

步驟s302：根據(jù)第一圖像和第二圖像獲取深度圖；

這里利用分塊之間的代價(jià)函數(shù)對(duì)第一圖像和第二圖像進(jìn)行分塊匹配，其分塊匹配方法包括以下步驟：

步驟s3021：利用簡(jiǎn)單的線性迭代聚類算法對(duì)第一圖像和第二圖像進(jìn)行分割，將第一圖像和第二圖像分成多塊；

步驟s3022：利用分塊之間的代價(jià)函數(shù)對(duì)第一圖像和第二圖像進(jìn)行分塊匹配，具體步驟為：

步驟s30221：計(jì)算分塊區(qū)域聚合代價(jià)cd(s)：

其中，s為圖像分割的區(qū)域，p為區(qū)域內(nèi)s一點(diǎn)，pd∈u(p,d)，即pd為p領(lǐng)域內(nèi)一點(diǎn)，β∈[0,1]。ei(p,pd)和eg(p,pd)的值為：

ei(p,pd)＝min(|il(p)-ir(pd)|,ti)

eg(p,pd)＝min(|il′(p)-ir′(pd)|,tg)

其中，il(p)、ir(pd)分別為第一圖像點(diǎn)p的像素值和第二圖像點(diǎn)pd的像素值，il′(p)、ir′(pd)分別為il(p)、ir(pd)的水平梯度，ti,tg為常數(shù)；

步驟s30222：計(jì)算分塊區(qū)域匹配代價(jià)函數(shù)c(si,r,sj,l)：

其中，分別為第二圖像中的塊狀區(qū)域si,r的邊緣像素密度函數(shù)和第一圖像中的塊狀區(qū)域sj,l的邊緣像素密度函數(shù)，區(qū)域邊緣像素密度函數(shù)計(jì)算方式為：

其中，s,t為圖像中同一條邊緣的節(jié)點(diǎn)，n為塊s的邊緣點(diǎn)數(shù)量，is、it分別為點(diǎn)s和點(diǎn)t的像素值。

步驟s30223：分塊匹配：對(duì)于第二圖像中的塊狀區(qū)域si,r，如果最小區(qū)域匹配代價(jià)函數(shù)值則該塊在第一圖像中匹配的塊為sk,l，m為分塊數(shù)量。

步驟s3023：根據(jù)分塊匹配的結(jié)果計(jì)算視差圖dorigin，計(jì)算方法為：

dorigin＝|xl-xr|

其中，xl,xr為第一圖像和第二圖像的對(duì)應(yīng)匹配塊的橫坐標(biāo)總和，即

其中，l,r分別為第一、第二圖像的對(duì)應(yīng)匹配塊內(nèi)的像素點(diǎn)數(shù)量，xi,l、xi,r為第一、第二圖像中像素點(diǎn)的橫坐標(biāo)。

步驟s3024：由視差圖dorigin確定深度圖d：

其中，wp,j＝|ip-ij|，ip、ij分別為點(diǎn)p和點(diǎn)j的像素值，j為p鄰域內(nèi)的點(diǎn)。

步驟s303：在獲取深度圖之后，可以深度圖進(jìn)行優(yōu)化，獲得更加準(zhǔn)確的而深度信息，其優(yōu)化方法具體步驟為：

步驟s3031：對(duì)參考圖像進(jìn)行域變換：作為算法的第一步，首先對(duì)參考圖像進(jìn)行一維等距變換：

其中，ω為原始圖像域，x為原始域ω中的點(diǎn)，為變換域，u為變換域ωw中的點(diǎn)，c為圖像圖層維度，ik為圖像i第k維的亮度信息，σs和σr是濾波因子。相比與處理二維圖像的雙邊濾波，一維數(shù)據(jù)的濾波速度更快、所需資源更少，而等距變換保證了一維濾波的有效性。另外，可以看出ct(u)是遞增函數(shù)。

需要說明的是，這里的參考圖像指代雙目左攝像頭所獲取的第一圖像和第二圖像中的一張，兩者中選取一張作為參考圖像。

步驟s3032：通過設(shè)置適宜的閾值，提取參考圖像中的邊緣信息。結(jié)合空間差與色彩差之和小于閾值的屬于同一區(qū)域，處于閾值附近的點(diǎn)即為圖像的邊緣信息。對(duì)于二維圖像，交替進(jìn)行橫向與縱向的一維掃描，即可得到完整的圖像邊緣信息。具體如下:

步驟s30321：提取橫向的邊緣信息并對(duì)深度圖濾波：

定義邊緣閾值λ：對(duì)于點(diǎn)u處的函數(shù)值，認(rèn)為在包含值區(qū)域[ct(u)-λ,ct(u)+λ]并連續(xù)的點(diǎn)屬于同一區(qū)域。如果存在點(diǎn)p和點(diǎn)q使得以下不等式成立：

則認(rèn)為點(diǎn)p和點(diǎn)q是該區(qū)域的邊界點(diǎn)。對(duì)于深度圖中對(duì)應(yīng)的點(diǎn)pd和點(diǎn)qd之間的像素點(diǎn)進(jìn)行均值處理：

重復(fù)此過程，直到所有橫向像素處理完畢。

其中，點(diǎn)p和點(diǎn)q是在深度圖中對(duì)應(yīng)的點(diǎn)pd和點(diǎn)qd由下轉(zhuǎn)換關(guān)系計(jì)算得到：

其中，(x,y)為深度圖中的點(diǎn)的坐標(biāo)，(x,y)為原圖像中的點(diǎn)的坐標(biāo)，k為相機(jī)內(nèi)參矩陣，由相機(jī)標(biāo)定得到。

步驟s30232：提取縱向邊緣信息并對(duì)深度圖進(jìn)行濾波。與步驟s30321方法類似，將輸入圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)置處理，可以使用相同的函數(shù)得到圖像的縱向邊緣信息，并對(duì)深度圖進(jìn)行相應(yīng)的濾波。

步驟s30233：更新閾值，重復(fù)進(jìn)行橫向?yàn)V波和縱向?yàn)V波，直到達(dá)到停止條件，輸出優(yōu)化后的深度圖dout。由此得到的深度圖會(huì)更加平滑、更加自然。

通過采用以上方案，能夠得到與源圖像對(duì)應(yīng)的深度圖，該深度圖輪廓清晰且能夠與源圖像高度匹配。

步驟s304：用戶根據(jù)需要選取第一圖像中待虛化的背景區(qū)域；

步驟s305：根據(jù)所選的需要虛化區(qū)域，確定出所述第一圖像中前景區(qū)域的深度，這里前景區(qū)域的深度的獲取方法與實(shí)施例2一致，不再贅述；

步驟s306：根據(jù)前景區(qū)域的最近深度和最遠(yuǎn)深度，確定虛化系數(shù)cp，這里計(jì)算方法與實(shí)施例2一致，不再贅述；

步驟s307：對(duì)第一圖像中的背景區(qū)域進(jìn)行虛化處理，對(duì)前景區(qū)域進(jìn)行后處理。這里利用高斯模型對(duì)背景進(jìn)行虛化，然后對(duì)前景圖像進(jìn)行對(duì)比度均衡化、增強(qiáng)等后處理。具體如下:

步驟s3071：以第一圖像i^r(p)為基礎(chǔ)，利用高斯模型對(duì)背景進(jìn)行虛化：

其中，i(p)為點(diǎn)p虛化后的像素值，g(p)為高斯函數(shù)：

其中，(u,v)為點(diǎn)p鄰域內(nèi)一點(diǎn)的坐標(biāo)，δ(dout(p+(u,v))為一個(gè)脈沖函數(shù)：

高斯方差計(jì)算如下：

其中，cp為虛化系數(shù)，ps為圖像像元尺寸。

步驟s3072：本實(shí)施例利用直方圖算法對(duì)前景進(jìn)行對(duì)比度均衡化處理，同時(shí)，利用retinex算法對(duì)前景圖像進(jìn)行增強(qiáng)。

步驟s3073：輸出處理后的圖像。

可見，本發(fā)明實(shí)施例3在實(shí)施例2的基礎(chǔ)上進(jìn)一步詳細(xì)公開了在圖像虛化過程中，深度圖獲取及優(yōu)化的方法，以及一種具體利用虛化系數(shù)結(jié)合高斯模型進(jìn)行背景圖像虛化處理的方法，同時(shí)利用具體的算法對(duì)前景圖像進(jìn)行對(duì)比度均衡化處理、增強(qiáng)，使得虛化后的輸出圖像更加美觀。

基于上述一種交互式圖像虛化方法，本發(fā)明實(shí)施例4還公開了一種交互式圖像虛化裝置，參見圖2所示，包括以下組成部分：

圖像獲取模塊100，用于獲取雙目攝像機(jī)拍攝的第一圖像和第二圖像；

深度圖獲取模塊200，用于根據(jù)第一圖像和第二圖像獲取深度圖；

虛化區(qū)域確定模塊300，用于人機(jī)交互，用戶根據(jù)需要選擇待虛化的圖像區(qū)域；

前景區(qū)域深度確定模塊400，用于確定圖像前景區(qū)域的最近深度和最遠(yuǎn)深度；

虛化系數(shù)確定模塊500，用于根據(jù)所述圖像前景區(qū)域的最近深度和最遠(yuǎn)深度確定虛化系數(shù)；

虛化處理模塊600，用于根據(jù)虛化系數(shù)對(duì)圖像中的背景區(qū)域進(jìn)行虛化處理，同時(shí)對(duì)圖像中的前景區(qū)域進(jìn)行后處理。

進(jìn)一步地，還可以包括：

深度圖優(yōu)化模塊700，用于對(duì)獲取的深度圖進(jìn)行優(yōu)化。

本實(shí)施例的交互式圖像虛化裝置用于實(shí)現(xiàn)前述的交互式圖像虛化方法，因此交互式圖像虛化裝置中的具體實(shí)施方式可見前文中的交互式圖像虛化方法的實(shí)施例部分，例如，圖像獲取模塊100，深度圖獲取模塊200，虛化區(qū)域確定模塊400，前景區(qū)域深度確定模塊500，虛化系數(shù)確定模塊600，虛化處理模塊700分別用于實(shí)現(xiàn)上述交互式圖像虛化方法中步驟s101，s102，s103，s104，s105，s106，深度圖優(yōu)化模塊700對(duì)應(yīng)實(shí)施例2中的步驟s203，所以，其具體實(shí)施方式可以參照相應(yīng)的各個(gè)部分實(shí)施例的描述，在此不再贅述。

本說明書中各個(gè)實(shí)施例采用遞進(jìn)的方式描述，每個(gè)實(shí)施例重點(diǎn)說明的都是與其它實(shí)施例的不同之處，各個(gè)實(shí)施例之間相同或相似部分互相參見即可。對(duì)于實(shí)施例公開的系統(tǒng)而言，由于其與實(shí)施例公開的方法相對(duì)應(yīng)，所以描述的比較簡(jiǎn)單，相關(guān)之處參見方法部分說明即可。

最后，還需要說明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關(guān)系術(shù)語僅僅用來將一個(gè)實(shí)體或者操作與另一個(gè)實(shí)體或操作區(qū)分開來，而不一定要求或者暗示這些實(shí)體或操作之間存在任何這種實(shí)際的關(guān)系或者順序。而且，術(shù)語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設(shè)備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設(shè)備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個(gè)……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。

以上對(duì)本發(fā)明所提供的一種交互式圖像虛化方法及裝置進(jìn)行了詳細(xì)介紹。本文中應(yīng)用了具體個(gè)例對(duì)本發(fā)明的原理及實(shí)施方式進(jìn)行了闡述，以上實(shí)施例的說明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想。應(yīng)當(dāng)指出，對(duì)于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以對(duì)本發(fā)明進(jìn)行若干改進(jìn)和修飾，這些改進(jìn)和修飾也落入本發(fā)明權(quán)利要求的保護(hù)范圍內(nèi)。