一种图像处理方法及图像处理器

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取输入图像中每个像素点的亮度分量和色度分量，所述色度分量包括蓝色色度分量以及红色色度分量；
对所述输入图像的像素点的色度分量值进行统计，将出现最多的像素点对应的颜色确定为所述输入图像的背景色；
根据所述背景色将色度坐标系划分为前景区域、背景区域和未知区域；所述色度坐标系由水平的蓝色色度分量轴和竖直的红色色度分量轴构成，且所述蓝色色度分量轴和所述红色色度分量轴将所述色度坐标系分成四个象限，从所述蓝色色度分量轴和所述红色色度分量轴的正方向开始逆时针依次称为第一象限、第二象限、第三象限和第四象限；
确定所述输入图像中的每一个像素点属于所述前景区域、所述背景区域还是所述未知区域；
根据背景区域平均颜色值，确定属于所述未知区域的像素点是属于所述前景区域还是属于所述背景区域。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述色度坐标系由水平的蓝色色度分量轴和竖直的红色色度分量轴构成，
所述未知区域为，曲线L1、曲线L2、所述蓝色色度分量轴以及所述红色色度分量轴围成的闭合区域；其中，所述曲线L1由方程a·u+b·v+H＝0确定、所述曲线L2由方程c·u+d·v+L＝0确定，所述H的绝对值大于所述L的绝对值；其中，所述a、b、c、d、H、L为常数，所述u为像素点的蓝色色度分量值，所述v为像素点的红色色度分量值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
当所述背景色落在第一或第二象限时，将所述背景色所属象限内未知区域上面的区域定义为背景区域；将所述色度坐标系内除所述未知区域和所述背景区域以外的区域定义为前景区域；
当所述背景色落在第三或第四象限时，将所述背景色所属象限内未知区域下面的区域定义为背景区域；将所述色度坐标系内除所述未知区域和所述背景区域以外的区域定义为前景区域。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，
针对所述输入图像的一个像素点，判断所述像素点是否属于所述背景色所在的象限；
若所述像素点不属于所述背景色所在的象限，则确定所述像素点属于所述前景区域；
若所述像素点属于所述背景色所在的象限，则根据所述L1和所述L2，计算获得T1和T2，所述T1＝a·u+b·v,所述T2＝c·u+d·v；其中，所述u为所述像素点的蓝色色度分量值，所述v为所述像素点的红色色度分量值，所述a、b、c、d为常数。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，
当所述背景色在第一或第二象限时，判断所述T2是否小于所述-L；
若所述T2小于所述-L，则确定所述像素点属于所述前景区域，若所述T2不小于所述-L，则判断所述T1是否大于所述-H；
若所述T1大于所述-H，则确定所述像素点属于所述背景区域，所述T1不大于所述-H，确定所述像素点属于所述未知区域。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，
当所述背景色在第三或第四象限时，判断所述T2是否大于所述-L；
若所述T2大于所述-L，则确定所述像素点属于所述前景区域，若所述T2不大于所述-L，则判断所述T1是否小于所述-H；
若所述T1小于所述-H，则确定所述像素点属于所述背景区域；若所述T1不小于所述-H，则确定所述像素点属于所述未知区域。
7.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据背景区域平均颜色值，确定属于所述未知区域的像素点是属于所述前景区域还是属于所述背景区域，包括：
针对属于所述未知区域内每一个像素点，计算所述像素点与所述背景区域平均颜色值对应的像素点之间的欧式距离D，并在所述欧式距离D大于第一门限值，或所述欧式距离D小于所述第一门限值，且y-By的绝对值大于第二门限值时，确定所述像素点属于所述前景区域；若所述像素点不满足以上条件，则确定所述像素点属于所述背景区域；其中，所述欧式
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距离D＝(u-Bu) +(v-Bv) ，所述Bu、Bv和By分别为所述背景区域平均颜色值的蓝色色度分量值、红色色度分量值、亮度分量值,所述y为所述像素点的亮度分量值。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述背景区域平均颜色值为：
一个固定值，或者上一帧输入图像的背景区域平均颜色值，或者所述输入图像的背景区域平均颜色值。
9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
所述H为20，所述L为10；或者所述H＝α·Bu,所述L＝β·Bu，其中，所述Bu为上一帧图像的背景区域平均颜色值的蓝色色度分量值。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定所述输入图像中的每一个像素点属于所述前景区域、所述背景区域还是所述未知区域之后，所述方法还包括：
获得所述背景区域中的每一个像素点的亮度分量、蓝色色度分量和红色色度分量；
计算所述输入图像的背景区域平均颜色值，其中，所述背景区域平均颜色值包括Bu，Bv和By，所述Bu为所述背景区域中的所有像素点的蓝色色度分量的平均值；所述Bv为所述背景区域中的所有像素点的红色色度分量的平均值；所述By为所述背景区域中的所有像素点的亮度分量的平均值。
11.一种图像处理器，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取输入图像中每个像素点的亮度分量和色度分量，所述色度分量包括蓝色色度分量以及红色色度分量；
确定单元，用于对所述输入图像的像素点的色度分量值进行统计，将出现最多的像素点对应的颜色确定为所述输入图像的背景色；
划分单元，用于根据所述确定单元确定的所述背景色将色度坐标系划分为前景区域、背景区域和未知区域；所述色度坐标系由水平的蓝色色度分量轴和竖直的红色色度分量轴构成，且所述蓝色色度分量轴和所述红色色度分量轴将所述色度坐标系分成四个象限，从所述蓝色色度分量轴和所述红色色度分量轴的正方向开始逆时针依次称为第一象限、第二象限、第三象限和第四象限；
所述确定单元，用于确定所述输入图像中的每一个像素点属于所述前景区域、所述背景区域还是所述未知区域；
所述确定单元还用于，根据背景区域平均颜色值，确定属于所述未知区域的像素点是属于所述前景区域还是属于所述背景区域。
12.根据权利要求11所述的图像处理器，其特征在于，
所述色度坐标系由水平的蓝色色度分量轴和竖直的红色色度分量轴构成，
所述未知区域为，曲线L1、曲线L2、所述蓝色色度分量轴以及所述红色色度分量轴围成的闭合区域；其中，所述曲线L1由方程a·u+b·v+H＝0确定、所述曲线L2由方程c·u+d·v+L＝0确定，所述H的绝对值大于所述L的绝对值；其中，所述a、b、c、d、H、L为常数，所述u为像素点的蓝色色度分量值，所述v为像素点的红色色度分量值。
13.根据权利要求12所述的图像处理器，其特征在于，
所述划分单元还用于，在所述背景色落在第一或第二象限时，将所述背景色所属象限内未知区域上面的区域定义为背景区域；将所述色度坐标系内除所述未知区域和所述背景区域以外的区域定义为前景区域；
所述划分单元还用于，在所述背景色落在第三或第四象限时，将所述背景色所属象限内未知区域下面的区域定义为背景区域；将所述色度坐标系内除所述未知区域和所述背景区域以外的区域定义为前景区域。
14.根据权利要求12或13所述的图像处理器，其特征在于，所述确定单元还包括：计算子单元和判断子单元，
所述判断子单元用于，针对所述输入图像的一个像素点，判断所述像素点是否属于所述背景色所在的象限；
所述确定单元用于，在所述判断子单元判断所述像素点不属于所述背景色所在的象限时，确定所述像素点属于所述前景区域；
所述计算子单元用于，在所述判断子单元判断所述像素点不属于所述背景色所在的象限时，根据所述L1和所述L2，计算获得T1和T2，所述T1＝a·u+b·v,所述T2＝c·u+d·v；其中，所述u为所述像素点的蓝色色度分量值，所述v为所述像素点的红色色度分量值，所述a、b、c、d为常数。
15.根据权利要求14所述的图像处理器，其特征在于，
所述判断子单元用于，在所述背景色在第一或第二象限时，判断所述T2是否小于所述-L；
所述确定单元用于，在所述判断子单元判断所述T2小于所述-L之后，确定所述像素点属于所述前景区域；
所述判断子单元还用于，在判断所述T2不小于所述-L之后，判断所述T1是否大于所述-H；
所述确定单元用于，在所述判断子单元判断所述T1大于所述-H之后，确定所述像素点属于所述背景区域；
所述确定单元还用于，在所述判断子单元判断所述T1不大于所述-H之后，确定所述像素点属于所述未知区域。
16.根据权利要求14所述的图像处理器，其特征在于，
所述判断子单元用于，在所述背景色在第三或第四象限时，判断所述T2是否大于所述-L；
所述确定单元用于，在所述判断子单元判断所述T2大于所述-L之后，确定所述像素点属于所述前景区域；
所述判断子单元用于，在判断所述T2不大于所述-L之后，判断所述T1是否小于所述-H；
所述确定单元用于，在所述判断子单元判断所述T1小于所述-H之后，确定所述像素点属于所述背景区域；
所述确定单元还用于，在所述判断子单元判断所述T1不小于所述-H之后，确定所述像素点属于所述未知区域。
17.根据权利要求11-13任一项所述的图像处理器，其特征在于，所述确定单元还包括：
计算子单元和判断子单元，
所述计算子单元用于，针对属于所述未知区域内每一个像素点，计算所述像素点与所述背景区域平均颜色值对应的像素点之间的欧式距离D，所述欧式距离D＝(u-Bu)2+(v-Bv)2，所述Bu、Bv和By分别为所述背景区域平均颜色值的蓝色色度分量值、红色色度分量值、亮度分量值,所述y为所述像素点的亮度分量值；
所述判断子单元用于，判断所述欧式距离D是否大于第一门限值；
所述确定单元用于，在所述判断子单元判断所述欧式距离D大于第一门限值之后，确定所述像素点属于所述前景区域；
所述计算子单元用于，计算y-By的绝对值；
所述确定单元用于，在所述欧式距离D小于所述第一门限值，且所述y-By的绝对值大于第二门限值时，确定所述像素点属于所述前景区域；
所述确定单元用于，在所述欧式距离D不大于第一门限值，且所述像素点不满足：所述欧式距离D小于所述第一门限值，且所述y-By的绝对值大于第二门限值时，确定所述像素点属于所述背景区域。
18.根据权利要求11所述的图像处理器，其特征在于，所述背景区域平均颜色值为：
一个固定值，或者上一帧输入图像的背景区域平均颜色值，或者所述输入图像的背景区域平均颜色值。
19.根据权利要求12所述的图像处理器，其特征在于，所述背景区域平均颜色值为：
所述H为20，所述L为10；或者所述H＝α·Bu,所述L＝β·Bu，其中，所述Bu为上一帧图像的背景区域平均颜色值的蓝色色度分量值。
20.根据权利要求11所述的图像处理器，其特征在于，所述确定单元还包括：计算子单元，
所述获取单元还用于，在所述划分单元将所述色度坐标系划分为前景区域、背景区域和未知区域之后，获得所述背景区域中的每一个像素点的亮度分量、蓝色色度分量和红色色度分量；
所述计算子单元还用于，计算获得所述图像的背景区域平均颜色值，其中，所述背景区域平均颜色值包括Bu，Bv和By，所述Bu为所述背景区域中的所有像素点的蓝色色度分量的平均值；所述Bv为所述背景区域中的所有像素点的红色色度分量的平均值；所述By为所述背景区域中的所有像素点的亮度分量的平均值。

一种图像处理方法及图像处理器\n技术领域\n[0001] 本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像处理方法及图像处理器。\n背景技术\n[0002] 抠像技术是将画面中的某一种单色背景从画面中抠去。这样在室内拍摄的人物经抠像后与各种景物叠加在一起，形成神奇的艺术效果。因此抠像技术广泛应用于广告、影视制作以及远程视频会议等方面，可以达到更好的画面效果。\n[0003] 现有一种蓝屏（背景为蓝色）抠像方法，针对每一个像素点计算其掩码值α0，α0=1-α1(Bf-α2Gf)，其中0.5≤α2≤1.5，所述Bf为图像的蓝色色度分量，所述Gf为图像的绿色分量。\n计算获得α0，达到抠像的效果。\n[0004] 在使用这种方法抠像时，参数α1、α2需要经验丰富的人员进行的调整，多应用于后期制作。且光照变化也会对这种方法的抠像效果造成很大影响，不适合全自动实时抠像。\n发明内容\n[0005] 本发明的实施例提供一种图像处理方法及图像处理器，抠像效果受光照变化的影响较小，且算法简单，适用于图像的实时处理。\n[0006] 为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：\n[0007] 第一方面，公开了一种图像处理方法，包括：\n[0008] 获取输入图像中每个像素点的亮度分量和色度分量，所述色度分量包括蓝色色度分量以及红色色度分量；\n[0009] 对所述输入图像的像素点的色度分量值进行统计，将出现最多的像素点对应的颜色确定为所述输入图像的背景色；\n[0010] 根据所述背景色将所述色度坐标系划分为前景区域、背景区域和未知区域；\n[0011] 确定所述输入图像中的每一个像素点属于所述前景区域、所述背景区域还是所述未知区域；\n[0012] 根据背景区域平均颜色值，确定属于所述未知区域的像素点是属于所述前景区域还是属于所述背景区域。\n[0013] 结合第一方面，在第一种可能的实现方式中，所述色度坐标系由水平的蓝色色度分量轴和竖直的红色色度分量轴构成，\n[0014] 所述未知区域为，L1、L2、所述蓝色色度分量轴以及所述红色色度分量轴围成的闭合区域；其中，所述L1为：a·u+b·v+H=0、所述L2为：c·u+d·v+L=0，所述H的绝对值大于所述L的绝对值。\n[0015] 结合第一方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，[0016] 当所述背景色落在第一或第二象限时，将所述背景色所属象限内未知区域上面的区域定义为背景区域；将所述色度坐标系内除所述未知区域和所述背景区域以外的区域定义为前景区域；\n[0017] 当所述背景色落在第三或第四象限时，将所述背景色所属象限内未知区域下面的区域定义为背景区域；将所述色度坐标系内除所述未知区域和所述背景区域以外的区域定义为前景区域。\n[0018] 结合第一方面或第一方面的第一、第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，针对所述输入图像的一个像素点，判断所述像素点是否属于所述背景色所在的象限；\n[0019] 若所述像素点不属于所述背景色所在的象限，则确定所述像素点属于所述前景区域；\n[0020] 若所述像素点属于所述背景色所在的象限，则根据所述L1和所述L2，计算获得T1和T2，所述T1=a·u+b·v,所述T2=c·u+d·v;其中，所述u为所述像素点的蓝色色度分量值，所述v为所述像素点的红色色度分量值。\n[0021] 结合第一方面的第三种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，[0022] 当所述背景色在第一或第二象限时，判断所述T2是否小于所述-L；\n[0023] 若所述T2小于所述-L，则确定所述像素点属于所述前景区域，若所述T2不小于所述-L，则判断所述T1是否大于所述-H;\n[0024] 若所述T1大于所述-H，则确定所述像素点属于所述背景区域，所述T1不大于所述-H，确定所述像素点属于所述未知区域。\n[0025] 结合第一方面的第三种可能的实现方式，在第五种可能的实现方式中，[0026] 当所述背景色在第三或第四象限时，判断所述T2是否大于所述-L；\n[0027] 若所述T2大于所述-L，则确定所述像素点属于所述前景区域，若所述T2不大于所述-L，则判断所述T1是否小于所述-H;\n[0028] 若所述T1小于所述-H，则确定所述像素点属于所述背景区域；若所述T1不小于所述-H，则确定所述像素点属于所述未知区域。\n[0029] 结合第一方面或第一方面的第一至第五种可能的实现方式中的任一种，在第六种可能的实现方式中，所述根据背景区域平均颜色值，确定属于所述未知区域的像素点是属于所述前景区域还是属于所述背景区域，包括：\n[0030] 针对属于所述未知区域内每一个像素点，计算所述像素点与所述背景区域平均颜色值对应的像素点之间的欧式距离D，并在所述欧式距离D大于第一门限值，或所述欧式距离D小于所述第一门限值，且y-By的绝对值大于第二门限值时，确定所述像素点属于所述前景区域；若所述像素点不满足以上条件，则确定所述像素点属于所述背景区域；其中，所述欧式距离D=(u-Bu)2+(v-Bv)2，所述Bu、Bv和By分别为所述背景区域平均颜色值的蓝色色度分量值、红色色度分量值、亮度分量值,所述y为所述像素点的亮度分量值。\n[0031] 结合第一方面，在第七种可能的实现方式中，所述背景区域平均颜色值为：\n[0032] 一个固定值，或者上一帧输入图像的背景区域平均颜色值，或者所述输入图像的背景区域平均颜色值。\n[0033] 结合第一方面或第一方面的第一至第七种可能的实现方式中的任一种，在第八种可能的实现方式中，\n[0034] 所述H为20，所述L为10；或者所述H=α·Bu,所述L=β·Bu，其中，所述Bu为上一帧图像的背景区域平均颜色值的蓝色色度分量值。\n[0035] 结合第一方面，在第九种可能的实现方式中，在所述确定所述输入图像中的每一个像素点属于所述前景区域、所述背景区域还是所述未知区域之后，所述方法还包括：\n[0036] 获得所述背景区域中的每一个像素点的亮度分量、蓝色色度分量和红色色度分量；\n[0037] 计算所述输入图像的背景区域平均颜色值，其中，所述背景区域平均颜色值包括Bu，Bv和By，所述Bu为所述背景区域中的所有像素点的蓝色色度分量的平均值；所述Bv为所述背景区域中的所有像素点的红色色度分量的平均值；所述By为所述背景区域中的所有像素点的亮度分量的平均值。\n[0038] 第二方面，公开了一种图像处理器，包括：\n[0039] 获取单元，用于获取输入图像中每个像素点的亮度分量和色度分量，所述色度分量包括蓝色色度分量以及红色色度分量；\n[0040] 确定单元，用于对所述输入图像的像素点的色度分量值进行统计，将出现最多的像素点对应的颜色确定为所述输入图像的背景色；\n[0041] 划分单元，用于根据所述确定单元确定的所述背景色将所述色度坐标系划分为前景区域、背景区域和未知区域；\n[0042] 所述确定单元，用于确定所述输入图像中的每一个像素点属于所述前景区域、所述背景区域还是所述未知区域；\n[0043] 所述确定单元还用于，根据背景区域平均颜色值，确定属于所述未知区域的像素点是属于所述前景区域还是属于所述背景区域。\n[0044] 结合第二方面，在第一种可能的实现方式中，所述色度坐标系由水平的蓝色色度分量轴和竖直的红色色度分量轴构成，\n[0045] 所述未知区域为，L1、L2、所述蓝色色度分量轴以及所述红色色度分量轴围成的闭合区域；其中，所述L1为：a·u+b·v+H=0、所述L2为：c·u+d·v+L=0，所述H的绝对值大于所述L的绝对值。\n[0046] 结合第二方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，[0047] 所述划分单元还用于，在所述背景色落在第一或第二象限时，将所述背景色所属象限内未知区域上面的区域定义为背景区域；将所述色度坐标系内除所述未知区域和所述背景区域以外的区域定义为前景区域；\n[0048] 所述划分单元还用于，在所述背景色落在第三或第四象限时，将所述背景色所属象限内未知区域下面的区域定义为背景区域；将所述色度坐标系内除所述未知区域和所述背景区域以外的区域定义为前景区域。\n[0049] 结合第二方面或第二方面的第一、第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，所述确定单元还包括：计算子单元和判断子单元，\n[0050] 所述判断子单元用于，针对所述输入图像的一个像素点，判断所述像素点是否属于所述背景色所在的象限；\n[0051] 所述确定单元用于，在所述判断子单元判断所述像素点不属于所述背景色所在的象限时，确定所述像素点属于所述前景区域；\n[0052] 所述计算子单元用于，在所述判断子单元判断所述像素点不属于所述背景色所在的象限时，计算获得T1和T2，所述T1=a·u+b·v,所述T2=c·u+d·v;其中，所述u为所述像素点的蓝色色度分量值，所述v为所述像素点的红色色度分量值。\n[0053] 结合第二方面的第三种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，[0054] 所述判断子单元用于，在所述背景色在第一或第二象限时，判断所述T2是否小于所述-L；\n[0055] 所述确定单元用于，在所述判断子单元判断所述T2小于所述-L之后，确定所述像素点属于所述前景区域；\n[0056] 所述判断子单元用于，在判断所述T2不小于所述-L之后，判断所述T1是否大于所述-H;\n[0057] 所述确定单元用于，在所述判断子单元判断所述T1大于所述-H之后，确定所述像素点属于所述背景区域；\n[0058] 所述确定单元还用于，在所述判断子单元判断所述T1不大于所述-H之后，确定所述像素点属于所述未知区域。\n[0059] 结合第二方面的第三种可能的实现方式，在第五种可能的实现方式中，[0060] 所述判断子单元用于，在所述背景色在第三或第四象限时，判断所述T2是否大于所述-L；\n[0061] 所述确定单元用于，在所述判断子单元判断所述T2大于所述-L之后，确定所述像素点属于所述前景区域；\n[0062] 所述判断子单元用于，在判断所述T2不大于所述-L之后，判断所述T1是否小于所述-H;\n[0063] 所述确定单元用于，在所述判断子单元判断所述T1小于所述-H之后，确定所述像素点属于所述背景区域；\n[0064] 所述确定单元还用于，在所述判断子单元判断所述T1不小于所述-H之后，确定所述像素点属于所述未知区域。\n[0065] 结合第二方面或第一方面的第一至第五种可能的实现方式中的任一种，在第六种可能的实现方式中，所述计算子单元用于，针对属于所述未知区域内每一个像素点，计算所述像素点与所述背景区域平均颜色值对应的像素点之间的欧式距离D，所述欧式距离D=(u-Bu)2+(v-Bv)2，所述Bu、Bv和By分别为所述背景区域平均颜色值的蓝色色度分量值、红色色度分量值、亮度分量值,所述y为所述像素点的亮度分量值；\n[0066] 所述判断子单元用于，判断所述欧式距离D是否大于第一门限值；\n[0067] 所述确定单元用于，在所述判断子单元判断所述欧式距离D大于第一门限值之后，确定所述像素点属于所述前景区域；\n[0068] 所述计算子单元用于，计算y-By的绝对值；\n[0069] 所述确定单元用于，在所述欧式距离D小于所述第一门限值，且所述y-By的绝对值大于第二门限值时，确定所述像素点属于所述前景区域；\n[0070] 所述确定单元用于，在所述欧式距离D不大于第一门限值，且所述像素点不满足：\n所述欧式距离D小于所述第一门限值，且所述y-By的绝对值大于第二门限值时，确定所述像素点属于所述背景区域。\n[0071] 结合第二方面，在第七种可能的实现方式中，所述背景区域平均颜色值为：\n[0072] 一个固定值，或者上一帧输入图像的背景区域平均颜色值，或者所述输入图像的背景区域平均颜色值。\n[0073] 结合第二方面或第一方面的第一至第七种可能的实现方式中的任一种，在第八种可能的实现方式中，所述H为20，所述L为10；或者所述H=α·Bu,所述L=β·Bu，其中，所述Bu为上一帧图像的背景区域平均颜色值的蓝色色度分量值。\n[0074] 结合第二方面，在第九种可能的实现方式中，所述获取单元还用于，在所述划分单元将所述色度坐标系划分为前景区域、背景区域和未知区域之后，获得所述背景区域中的每一个像素点的亮度分量、蓝色色度分量和红色色度分量；\n[0075] 所述计算子单元还用于，计算获得所述图像的背景区域平均颜色值，其中，所述背景区域平均颜色值包括Bu，Bv和By，所述Bu为所述背景区域中的所有像素点的蓝色色度分量的平均值；所述Bv为所述背景区域中的所有像素点的红色色度分量的平均值；所述By为所述背景区域中的所有像素点的亮度分量的平均值。\n[0076] 本发明提供的图像处理方法及图像处理器，通过在色度坐标系上构造曲线，将所述色度坐标系划分为前景区域、背景区域和未知区域，逐一判断各像素点属于前景区域、背景区域还是未知区域，再确定所述未知区域内的像素点属于所述前景区域还是所述背景区域。与现有技术中需要调节参数且抠像效果极易受光照变的影响相比，本发明提供的图像处理方法及图像处理器，抠像效果受光照变化的影响较小，且算法简单，适用于图像的实时处理。\n附图说明\n[0077] 图1为本发明实施例提供的一种图像处理方法流程示意图；\n[0078] 图2为本发明实施例提供的一种图像处理方法流程示意图；\n[0079] 图3为本发明实施例提供的一种区域划分示意图；\n[0080] 图4为本发明实施例提供的一种图像处理方法流程示意图；\n[0081] 图5为本发明实施例提供的一种区域划分示意图；\n[0082] 图6为本发明实施例提供的一种图像处理方法流程示意图；\n[0083] 图7为本发明实施例提供的图像处理器的结构框图；\n[0084] 图8为本发明实施例提供的图像处理器的结构框图。\n具体实施方式\n[0085] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。\n[0086] 本发明提供了一种图像处理方法，如图1所示，所述方法包括：\n[0087] 101、获取输入图像中每个像素点的亮度分量和色度分量，色度分量包括蓝色色度分量以及红色色度分量。\n[0088] 其中，其中，蓝色色度分量和红色色度分量为像素点的两个色度分量。在处理视频图像时，首先要截取以一帧图像，进而就可以获取这帧图像中每个像素点的亮度分量和色度分量。实际上，8bit色度分量的范围是[-128,127]。考虑到用1个无符号字节表示其范围，且128为一个直流分量，故将U、红色色度分量的范围转换为[0,255]。\n[0089] 102、对输入图像的像素点的色度分量值进行统计，将出现最多的像素点对应的颜色确定为输入图像的背景色。\n[0090] 这里，统计输入图像中所有像素点的色度分量值，将出现次数最多的像素点对应的颜色作为背景色，以便根据背景色处理后续的输入图像。可选地，背景色也可以为用户指定的颜色。\n[0091] 通常，背景色是一种单色。紫色（或洋红色）在色度坐标系的第一象限，红色在第二象限，绿色在第三象限，蓝色在第四象限。\n[0092] 103、根据背景色将色度坐标系划分为前景区域、背景区域和未知区域。\n[0093] 色度坐标系由水平的蓝色色度分量轴和竖直的红色色度分量轴构成，且蓝色色度分量轴和红色色度分量轴将色度坐标系分成四个象限，从蓝色色度分量轴和红色色度分量轴的正方向开始逆时针依次称为第一象限、第二象限、第三象限和第四象限。\n[0094] 未知区域为L1、L2、蓝色色度分量轴以及红色色度分量轴围成的闭合区域；其中，L1：a·u+b·v+H=0、L2：c·u+d·v+L=0，H的绝对值大于L的绝对值。其中，H、L可以是固定值，或者H=α·Bu,L=β·Bu，其中，Bu为上一帧图像的背景区域平均颜色值的蓝色色度分量值。通常，α=0.2，β=0.1。这样，当背景色为紫色（或洋红色）或者红色，L1在L2之上，当背景色为绿色或蓝色，L2在L1之上。当背景色在第一或第三象限时a·b>0且c·d>0，当背景色在第二或第四象限时a·b<0且c·d<0。\n[0095] 需要说明的是，未知区域在背景色所在的象限。前景区域和背景区域的确定要依据背景色来定。当背景色落在第一或第二象限时，将背景色所属象限内未知区域上面的区域定义为背景区域；将色度坐标系中除背景区域和未知区域外的区域定义为前景区域。当背景色落在第三或第四象限时，将背景色所属象限内未知区域下面的区域定义为背景区域；将色度坐标系内除背景区域和未知区域外的区域定义为前景区域。\n[0096] 示例的，当进行蓝屏抠像（即输入图像的背景色为蓝色）时，背景区域为第四象限中未知区域下面的区域，当进行绿屏抠像（即输入图像的背景色为绿色）时，背景区域为第三象限中未知区域下面的区域。当进行紫屏或红屏抠像（即输入图像的背景色为紫色或红色）时，背景区域为第一或第二象限中未知区域上面的区域。\n[0097] 104、确定输入图像中的每一个像素点属于前景区域、背景区域还是未知区域。\n[0098] 处理一帧图像时，需要对各个像素点逐个进行判断，以便将所有像素点划分到前景区域、背景区域以及未知区域。在抠像时，遍历各像素点进行判断，需要结合上述L1和L2，通过计算判断各像素点与L1和L2之间的位置关系，进而判断像素点属于前景区域、背景区域或未知区域。\n[0099] 当背景色在第一或第二象限（即背景色为紫色或红色）时，可以采用相同的算法来确定输入图像中的每一个像素点属于前景区域、背景区域还是未知区域。这是因为当背景色在第一或第二象限，L1均在L2之上，即未知区域的上边界均为曲线L1，下边界均为曲线L2，因此在利用像素点与未知区域的边界之间的位置关系确定像素点是否属于未知区域时，对于背景色为紫色和红色的两种情况，可以采用相同的算法。\n[0100] 确定输入图像中的每一个像素点属于哪个区域的流程包括：针对输入图像的一个像素点，判断像素点是否属于背景色所在的象限。若像素点不属于背景色所在的象限，则确定像素点属于前景区域；若像素点属于背景色所在的象限，则根据L1和L2，计算获得T1和T2，T1=a·u+b·v,T2=c·u+d·v;其中，u为像素点的蓝色色度分量值，v为像素点的红色色度分量值。\n[0101] 判断T2是否小于-L。若T2小于-L，则确定像素点属于前景区域。若T2不小于-L，则判断T1是否大于-H。\n[0102] 若T1大于-H，则确定像素点属于背景区域。若T1不大于-H，确定像素点属于未知区域。\n[0103] 同理，当背景色在第三或第四象限（即背景色为绿色或蓝色）时，可以采用相同的算法来确定输入图像中的每一个像素点属于前景区域、背景区域还是未知区域。这是因为当背景色在第一或第二象限，构造的曲线L2均在L1之上，即未知区域的上边界均为曲线L2，下边界为曲线L1，因此在利用像素点与未知区域的边界之间的位置关系确定像素点是否属于未知区域时，对于背景色为绿色和蓝色的两种情况，可以采用相同的算法。\n[0104] 确定输入图像中的每一个像素点属于哪个区域的流程包括：针对输入图像的一个像素点，判断像素点是否属于背景色所在的象限。\n[0105] 若像素点不属于背景色所在的象限，则确定像素点属于前景区域；若像素点属于背景色所在的象限，则根据L1和L2，计算获得T1和T2，T1=a·u+b·v,T2=c·u+d·v;其中，u为像素点的蓝色色度分量值，v为像素点的红色色度分量值。\n[0106] 判断T2是否大于-L；若T2大于-L，则确定像素点属于前景区域。若T2不大于-L，则判断T1是否小于-H。\n[0107] 若T1小于-H，则确定像素点属于背景区域；若T1不小于-H，则确定像素点属于未知区域。\n[0108] 这样，就可以确定输入图像中的所有像素点属于前景区域、背景区域还是未知区域。\n[0109] 105、根据背景区域平均颜色值，确定属于未知区域的像素点是属于前景区域还是属于背景区域。\n[0110] 在步骤104之后，就把输入图像中的每一像素点划分到一个区域内（前景区域或背景区域或未知区域）。对于前景区域和背景区域的像素点不需要再进行判断，对于未知区域内的像素点需要进行判断，以确定未知区域的像素点属于前景区域还是背景区域。\n[0111] 这里，背景区域平均颜色值为一个固定值，或者为上一帧输入图像的背景区域平均颜色值，或者为输入图像的背景区域平均颜色值。其中上一帧输入图像的背景区域平均颜色值是在确定了上一帧输入图像的未知区域的像素点是前景像素点还是背景像素点之后，统计所有背景像素点后获得的。输入图像的背景区域平均颜色值是在处理输入图像时，将色度坐标系划分为前景区域、背景区域和未知区域之后，对背景区域的像素点进行统计获得的。\n[0112] 示例地，本帧输入图像的背景区域平均颜色值的计算方法为：获得背景区域中的每一个像素点的亮度分量、蓝色色度分量和红色色度分量；计算获得图像的背景区域平均颜色值，其中，背景区域平均颜色值包括Bu，Bv和By，Bu为背景区域中的每一个像素点的蓝色色度分量相加除以像素点总数量；Bv为背景区域中的每一个像素点的红色色度分量相加除以像素点总数量；By为背景区域中的每一个像素点的亮度分量相加除以像素点总数量。\n[0113] 上一帧输入图像的背景区域平均颜色值的计算方法与输入图像的背景区域平均颜色值的计算方法相同，在此不做赘述。\n[0114] 在确定背景区域平均颜色值之后，就可以根据背景区域平均颜色值分析未知区域中的每一个像素点属于前景区域还是背景区域。这里，前景区域的像素点属于前景，背景区域的像素点属于背景。这样就可以将输入图像内的像素点分成了前景像素点和背景像素点，达到抠像的效果。\n[0115] 本发明提供的图像处理方法，通过在色度坐标系上构造曲线，将色度坐标系划分为前景区域、背景区域和未知区域，逐一判断各像素点属于前景区域、背景区域还是未知区域，再确定未知区域内的像素点属于前景区域还是背景区域。与现有技术中需要调节参数且抠像效果极易受光照变的影响相比，本发明提供的图像处理方法，抠像效果受光照变化的影响较小，且算法简单，适用于图像的实时处理。\n[0116] 本发明提供一种抠像方法，如图2所示，所述方法包括：\n[0117] 201、获取输入图像中每个像素点的亮度分量和色度分量，并确定输入图像的背景色为绿色。\n[0118] 其中，蓝色色度分量和红色色度分量为像素点的两个色度分量。图像是由很多个像素点组成了，对于每一个像素点，用亮度分量表示它的亮度，用蓝色色度分量、红色色度分量来表示它的色度。在处理视频图像时，截取一帧图像，经过分析处理就可以获得这帧图像中每一个像素点的亮度分量和色度分量。实际上，8bit色度分量的范围是[-128,127]。考虑到用1个无符号字节表示其范围，且128为一个直流分量，故将色度分量的范围转换为[0,\n255]。这里，统计第一帧输入图像中所有像素点的色度分量值，将出现次数最多的像素点对应的颜色作为背景色，以便根据背景色处理后续的输入图像。或者，将用户指定的背景色作为背景色。\n[0119] 202、根据背景色将色度坐标系划分为前景区域、背景区域和未知区域。\n[0120] 其中，色度坐标系是由水平方向的蓝色色度分量轴和竖直方向的红色色度分量轴构成，并且将色度坐标系分成了四个象限，从蓝色色度分量轴和红色色度分量轴的正方向开始逆时针依次称为第一象限、第二象限、第三象限和第四象限。\n[0121] 在对背景为绿色的图像进行抠像处理，背景色落在第三象限，因此未知区域在第三象限。将L1、L2、U轴以及V轴围成的闭合区域定义为未知区域；其中，L1：a·u+b·v+H=0、L2：c·u+d·v+L=0，a·b>0且c·d>0。将第三象限中未知区域下面的区域定义为背景区域；\n将色度坐标系中除未知区域和背景区域以外的区域定义为前景区域。\n[0122] 其中，H为20，L为10；或者H=α·Bu,L=β·Bu，其中，Bu为上一帧图像的背景区域平均颜色值的蓝色色度分量值。对于第一帧输入图像，其背景区域平均颜色值Bu，Bv和By为一个经验值，一般情况下Bu=112，Bv=112，By=102。一般，α为0.2，β为0.1。\n[0123] 如图3所示，图中阴影部分四边形ABCD为未知区域，曲线L1为：u+v+H=0、L2为：u+v+L=0，即a=b=c=d=1。这时，第三象限中除去阴影部分和三角形OBC之外的剩余部分为背景区域，第一、二、四象限和第三象限中的三角形OBC都是前景区域。\n[0124] 203、针对输入图像的一个像素点，判断像素点的蓝色色度分量和红色色度分量是否均小于0。\n[0125] 在确定输入图像中的每一个像素点属于前景区域、背景区域还是未知区域时，由于绿色在色度坐标系的第三象限，因此一个像素点的蓝色色度分量、红色色度分量值落在了色度坐标系的第三象限之外，那么该像素点一定属于前景区域。这样只需要对第三象限内的像素点进行判断，以确定每一个像素点属于前景区域、背景区域，还是未知区域。判断一个像素点是否在第三象限，即要判断像素点像素点的蓝色色度分量和红色色度分量是否均小于0。若是，则进行步骤204；若不是，则确定像素点属于前景区域。\n[0126] 204、根据L1和L2，计算获得T1和T2。\n[0127] 其中，T1=a·u+b·v,T2=c·u+d·v。u为像素点的蓝色色度分量值，v为像素点的红色色度分量值。对应本实施中的曲线，T1=T2=u+v。\n[0128] 205、判断T2是否大于-L。\n[0129] 若大于，则确定像素点属于前景区域；否则，则进行步骤206。\n[0130] 206、判断T1是否小于-H。\n[0131] 若小于，则确定像素点属于背景区域；否则，确定像素点属于未知区域。\n[0132] 207、获得背景区域中的每一个像素点的亮度分量、蓝色色度分量和红色色度分量，计算输入图像的背景区域平均颜色值。\n[0133] 背景区域平均颜色值包括Bu，Bv和By，Bu为背景区域中的每一个像素点的蓝色色度分量相加除以像素点总数量；Bv为背景区域中的每一个像素点的红色色度分量相加除以像素点总数量；By为背景区域中的每一个像素点的亮度分量相加除以像素点总数量。\n[0134] 208、根据背景区域平均颜色值，确定属于未知区域内的像素点是属于前景区域还是属于背景区域。\n[0135] 针对未知区域内每一个像素点，计算像素点与背景色对应的像素点之间的欧式距离D。在像素点的欧式距离D大于第一门限值时，或像素点的欧式距离D小于第一门限值，且y-By的绝对值大于第二门限值时，确定像素点属于前景区域；若像素点不满足上述条件，确定像素点属于背景区域。其中，像素点的欧式距离D=(u-Bu)2+(v-Bv)2，Bu、Bv和By分别为预设的背景区域颜色值的蓝色色度分量值、红色色度分量值、亮度分量值,y为像素点的亮度分量值。\n[0136] 背景区域平均颜色值包括：一个固定值，或者上一帧输入图像的背景区域平均颜色值，或者输入图像的背景区域平均颜色值。这个经验值可以是Bu=112，Bv=112，By=102。通常，第一门限值为Thr=200。第二门限值ThY=20。\n[0137] 209、对所有属于背景区域的像素点进行统计，获得下一帧图像的背景区域平均颜色值。\n[0138] 这里，对步骤206和步骤208中确定的属于背景区域的像素点都要进行统计。对步骤206和步骤208中确定的属于背景区域的像素点进行以下步骤：\n[0139] 获得每一个属于背景区域的像素点的亮度分量、蓝色色度分量和红色色度分量；\n[0140] 将所有属于背景区域的像素点的蓝色色度分量的平均值、红色色度分量的平均值以及亮度分量的平均值，作为下一帧输入图像的背景区域平均颜色值，以便利用下一输入帧图像的背景区域平均颜色值处理下一帧输入图像。在处理下一帧输入图像时，背景区域平均颜色值就可以为这里获得的背景区域平均颜色值，这样就可以获得更好的处理效果。\n[0141] 这样，就将所有的像素点划分到了前景区域和背景区域两个区域，就可以相应获得一个二值掩码图。示例的，前景用255表示，背景用0表示，就可以获得一个有255、0两个值的二值掩码图。\n[0142] 本发明提供的图像处理方法，通过在色度坐标系上构造曲线，将色度坐标系划分为前景区域、背景区域和未知区域，逐一判断各像素点属于前景区域、背景区域还是未知区域，再确定未知区域内的像素点属于前景区域还是背景区域。与现有技术中需要调节参数且抠像效果极易受光照变的影响相比，本发明提供的图像处理方法，抠像效果受光照变化的影响较小，且算法简单，适用于图像的实时处理。\n[0143] 本发明实施例还提供了一种抠像方法，如图4所示，方法包括：\n[0144] 401、获取输入图像中每个像素点的亮度分量和色度分量，并确定输入图像的背景色为蓝色。\n[0145] 这里，统计输入图像中所有像素点的色度分量值，将出现次数最多的像素点对应的颜色作为背景色，以便根据背景色处理该输入图像。或者，将用户指定的背景色作为背景色。\n[0146] 402、根据背景色将色度坐标系划分为前景区域、背景区域和未知区域。\n[0147] 在对背景为蓝色的图像进行抠像处理，将第四象限中L1、L2、蓝色色度分量轴以及红色色度分量轴围成的闭合区域定义为未知区域。其中，曲线L1为：a·u+b·v+H=0、L2为：\nc·u+d·v+L=0，a·b<0且c·d<0。将第四象限中未知区域下面的区域定义为背景区域；将色度坐标系中除背景区域和未知区域以外的区域定义为前景区域。\n[0148] 其中，H为20，所述L为10；或者所述H=α·Bu,所述L=β·Bu，Bu为上一帧图像的背景区域平均颜色值的蓝色色度分量值。对于第一帧输入图像，其背景区域平均颜色值Bu，Bv和By为一个经验值，一般情况下Bu=112，Bv=112，By=102。一般，α为0.2，β为0.1。\n[0149] 如图5所示，图中阴影部分四边形EFGH为未知区域，曲线L1为：u-v+H=0、L2：u-v+L=\n0，即a=c=1,b=d=-1。这时，第四象限中除去阴影部分和三角形OEH之外的剩余部分为背景区域，第一、二、三象限和第四象限中的三角形OEH都是前景区域。\n[0150] 403、针对输入图像的一个像素点，判断该像素点是否满足：蓝色色度分量大于0且红色色度分量小于0。\n[0151] 在确定输入图像中的每一个像素点属于前景区域、背景区域还是未知区域时，由于蓝色在色度坐标系的第四象限，因此一个像素点的蓝色色度分量值、红色色度分量值落在了色度坐标系的第四象限之外，那么该像素点一定属于前景区域。这样只需要对第四象限内的像素点进行判断，以确定每一个像素点属于前景区域、背景区域，还是未知区域。判断一个像素点是否在第四象限，即要判断像素点是否满足：蓝色色度分量大于0且红色色度分量小于0。若是，则进行步骤404；若不是，则确定该像素点属于前景区域。\n[0152] 404、根据L1和L2，计算获得T1和T2。\n[0153] 其中，T1=a·u+b·v,T2=c·u+d·v;u为像素点的蓝色色度分量值，v为像素点的红色色度分量值。对应本实施例构造的曲线，T1=T2=u-v。\n[0154] 405、判断T2是否大于-L。\n[0155] 若大于，则确定该像素点属于前景区域；否则，则进行步骤406。\n[0156] 406、判断T1是否小于-H。\n[0157] 若小于，则确定该像素点属于背景区域；否则，确定像素点属于未知区域。\n[0158] 407、获得背景区域中的每一个像素点的亮度分量、蓝色色度分量和红色色度分量，计算获得输入图像的背景区域平均颜色值。\n[0159] 背景区域平均颜色值包括Bu，Bv和By，Bu为背景区域中的每一个像素点的蓝色色度分量相加除以像素点总数量；Bv为背景区域中的每一个像素点的红色色度分量相加除以像素点总数量；By为背景区域中的每一个像素点的亮度分量相加除以像素点总数量。\n[0160] 408、根据背景区域平均颜色值，确定属于未知区域的像素点是属于前景区域还是属于背景区域。\n[0161] 针对未知区域内每一个像素点，计算该像素点的欧式距离D。在像素点的欧式距离D大于第一门限值时，或该像素点的欧式距离D小于第一门限值，且y-By的绝对值大于第二门限值时，确定像素点属于前景区域；若该像素点不满足以上条件，确定像素点属于背景区域。其中，像素点的欧式距离D=(u-Bu)2+(v-Bv)2，Bu、Bv和By分别为预设的背景区域颜色值的蓝色色度分量值、红色色度分量值、亮度分量值,y为像素点的亮度分量值。\n[0162] 背景区域平均颜色值包括：一个固定值，或者上一帧图像的背景区域平均颜色值，或者输入图像的背景区域平均颜色值。这个经验值可以是Bu=112，Bv=112，By=102。通常，第一门限值为Thr=400。第二门限值ThY=40。\n[0163] 409、对所有属于背景区域的像素点进行统计，获得下一帧图像的背景区域平均颜色值。\n[0164] 这里，对步骤406和步骤408中确定的属于背景区域的像素点都要进行统计。对步骤406和步骤408中确定的属于背景区域的像素点进行以下步骤：\n[0165] 获得每一个属于背景区域的像素点的亮度分量、蓝色色度分量和红色色度分量。\n将所有属于背景区域的像素点的蓝色色度分量的平均值、红色色度分量的平均值以及亮度分量的平均值，作为下一帧图像的背景区域平均颜色值，以便利用下一帧图像的背景区域平均颜色值处理下一帧图像。\n[0166] 本发明提供的图像处理方法，通过在色度坐标系上构造曲线，将色度坐标系划分为前景区域、背景区域和未知区域，逐一判断各像素点属于前景区域、背景区域还是未知区域，再确定未知区域内的像素点属于前景区域还是背景区域。与现有技术中需要调节参数且抠像效果极易受光照变的影响相比，本发明提供的图像处理方法，抠像效果受光照变化的影响较小，且算法简单，适用于图像的实时处理。\n[0167] 本发明实施例还提供了一种抠像方法，如图6所示，所述方法包括：\n[0168] 601、获取输入图像中每个像素点的亮度分量和色度分量，并确定输入图像的背景色。\n[0169] 这里，确定输入图像的背景色为紫色（或者洋红色），或者，确定背景色为红色。其中，紫色(或洋红色)在第一象限，红色在第二象限。\n[0170] 602、根据背景色将色度坐标系划分为前景区域、背景区域和未知区域。\n[0171] 在对背景为紫色的图像进行抠像处理，将未知区域定义在第一象限，在对背景为红色的图像进行抠像处理，将未知区域定义在第二象限。未知区域为，L1、L2、蓝色色度分量轴以及红色色度分量轴围成的闭合区域；其中，L1为：a·u+b·v+H=0、L2为：c·u+d·v+L=\n0，H的绝对值大于L的绝对值。\n[0172] 若背景色为紫色，则将第一象限中未知区域下面的区域定义为背景区域；将色度坐标系中除背景区域和未知区域外的区域定义为前景区域。若背景色为红色，则将第二象限中未知区域下面的区域定义为背景区域。将色度坐标系中除未知区域和背景区域外的区域定义为前景区域。\n[0173] 603、针对输入图像的一个像素点，判断该像素点是否属于背景色所在的象限。\n[0174] 若背景色为紫色（或洋红色），则判断像素点是否满足：蓝色色度分量和红色色度分量均分量大于0；若背景色为红色，则判断像素点是否满足：蓝色色度分量小于0且红色色度分量大于0。\n[0175] 若是，则进行步骤604；若不是，则确定像素点属于前景区域。\n[0176] 604、则根据L1和L2，计算获得T1和T2。\n[0177] 其中，T1=a·u+b·v,T2=c·u+d·v;u为像素点的蓝色色度分量值，v为像素点的红色色度分量值。\n[0178] 605、判断T2是否小于-L。\n[0179] 若小于，则确定该像素点属于前景区域；否则，则进行步骤606。\n[0180] 606、判断T1是否大于-H。\n[0181] 若大于，则确定该像素点属于背景区域；否则，确定该像素点属于未知区域。\n[0182] 607、获得背景区域中的每一个像素点的亮度分量、蓝色色度分量和红色色度分量，计算获得输入图像的背景区域平均颜色值。\n[0183] 608、根据背景区域平均颜色值，确定属于未知区域的像素点是属于前景区域还是属于背景区域。\n[0184] 针对未知区域内每一个像素点，计算像素点的欧式距离D。在像素点的欧式距离D大于第一门限值时，确定像素点属于前景区域；在像素点的欧式距离D小于第一门限值，且y-By的绝对值大于第二门限值时，确定像素点属于前景区域；否则，确定像素点属于背景区域。其中，像素点的欧式距离D=(u-Bu)2+(v-Bv)2，Bu、Bv和By分别为背景区域平均颜色值的蓝色色度分量值、红色色度分量值、亮度分量值,y为像素点的亮度分量值。\n[0185] 609、对属于背景区域的像素点进行统计，获得下一帧图像的背景区域平均颜色值。\n[0186] 这里，对步骤606和步骤608中确定的属于背景区域的像素点进行统计获得下一帧图像的背景区域平均颜色值与上述实施例中的方法相同，在此不做赘述。\n[0187] 本发明提供的图像处理方法，通过在色度坐标系上构造曲线，将色度坐标系划分为前景区域、背景区域和未知区域，逐一判断各像素点属于前景区域、背景区域还是未知区域，再确定未知区域内的像素点属于前景区域还是背景区域。与现有技术中需要调节参数且抠像效果极易受光照变的影响相比，本发明提供的图像处理方法，抠像效果受光照变化的影响较小，且算法简单，适用于图像的实时处理。\n[0188] 本发明实施例提供了一种图像处理器，如图7所示，所述图像处理器包括：获取单元701、确定单元702和划分单元703。\n[0189] 获取单元701，用于获取输入图像中每个像素点的亮度分量和色度分量，色度分量包括蓝色色度分量以及红色色度分量。\n[0190] 确定单元702，用于对输入图像的像素点的色度分量值进行统计，将出现最多的像素点对应的颜色确定为输入图像的背景色。\n[0191] 划分单元703，用于根据确定单元702确定的背景色将色度坐标系划分为前景区域、背景区域和未知区域。\n[0192] 确定单元702，用于确定输入图像中的每一个像素点属于前景区域、背景区域还是未知区域。\n[0193] 确定单元702还用于，根据背景区域平均颜色值，确定属于未知区域的像素点是属于前景区域还是属于背景区域。\n[0194] 色度坐标系由水平的蓝色色度分量轴和竖直的红色色度分量轴构成，未知区域为，L1、L2、蓝色色度分量轴以及红色色度分量轴围成的闭合区域；其中，L1为：a·u+b·v+H=0、L2为：c·u+d·v+L=0，H的绝对值大于L的绝对值。\n[0195] 划分单元703还用于，在背景色落在第一或第二象限时，将背景色所属象限内未知区域上面的区域定义为背景区域；将色度坐标系内除未知区域和背景区域以外的区域定义为前景区域。划分单元703还用于，在背景色落在第三或第四象限时，将背景色所属象限内未知区域下面的区域定义为背景区域；将色度坐标系内除未知区域和背景区域以外的区域定义为前景区域。\n[0196] 确定单元702还包括：计算子单元和判断子单元，\n[0197] 判断子单元用于，针对输入图像的一个像素点，判断像素点是否属于背景色所在的象限。\n[0198] 确定单元702用于，在判断子单元判断像素点不属于背景色所在的象限时，确定像素点属于前景区域；\n[0199] 计算子单元用于，在判断子单元判断像素点属于背景色所在的象限时，根据L1和L2，计算获得T1和T2，T1=a·u+b·v,T2=c·u+d·v;其中，u为像素点的蓝色色度分量值，v为像素点的红色色度分量值，当背景色在第一象限时a·b>0且c·d>0，当背景色在第二象限时a·b<0且c·d<0。\n[0200] 判断子单元用于，在背景色在第一或第二象限时，判断T2是否小于-L。确定单元\n702用于，在判断子单元判断T2小于-L之后，确定像素点属于前景区域。判断子单元用于，在判断T2不小于-L之后，判断T1是否大于-H。确定单元702用于，在判断子单元判断T1大-H之后，确定像素点属于背景区域。确定单元702还用于，判断子单元判断T1不大于-H之后，确定像素点属于未知区域。\n[0201] 判断子单元用于，在背景色在第三或第四象限时，判断T2是否大于-L。确定单元\n702用于，在判断子单元判断T2大于-L之后，确定像素点属于前景区域。判断子单元用于，在判断T2不大于-L之后，判断T1是否小于-H。确定单元702用于，在判断子单元判断T1小于-H之后，确定像素点属于背景区域。确定单元702还用于，在判断子单元判断T1不小于-H之后，确定像素点属于未知区域。\n[0202] 计算子单元用于，针对未知区域内每一个像素点，计算像素点与背景区域平均颜色值对应的像素点之间的欧式距离D，欧式距离D=(u-Bu)2+(v-Bv)2，Bu、Bv和By分别为背景区域平均颜色值的蓝色色度分量值、红色色度分量值、亮度分量值,y为像素点的亮度分量值。\n[0203] 判断子单元用于，判断欧式距离D是否大于第一门限值。确定单元702用于，在判断子单元判断欧式距离D大于第一门限值之后，确定像素点属于前景区域。\n[0204] 计算子单元用于，计算y-By的绝对值。确定单元702用于，在欧式距离D小于第一门限值，且y-By的绝对值大于第二门限值时，确定像素点属于前景区域。确定单元702用于，在欧式距离D不大于第一门限值，且像素点不满足：欧式距离D小于第一门限值，且y-By的绝对值大于第二门限值时，确定像素点属于背景区域。\n[0205] 需要说明的是，背景区域平均颜色值为：H为20，L为10；或者H=α·Bu,L=β·Bu，其中，Bu为上一帧图像的背景区域平均颜色值的蓝色色度分量值。H为20L为10；或H=Bu*0.2,L=Bu*0.1，其中，Bu为上一帧图像的平均背景颜色值的蓝色色度分量值。\n[0206] 获取单元701还用于，在划分单元703以曲线为边界将色度坐标系划分为前景区域、背景区域和未知区域之后，获得背景区域中的每一个像素点的亮度分量、蓝色色度分量和红色色度分量。\n[0207] 计算子单元还用于，计算获得图像的背景区域平均颜色值，其中，背景区域平均颜色值包括Bu，Bv和By，Bu为背景区域中的所有像素点的蓝色色度分量的平均值；Bv为背景区域中的所有像素点的红色色度分量的平均值；By为背景区域中的所有像素点的亮度分量的平均值。\n[0208] 本发明提供的图像处理器，通过在色度坐标系上构造曲线，将所述色度坐标系划分为前景区域、背景区域和未知区域，逐一判断各像素点属于前景区域、背景区域还是未知区域，再确定所述未知区域内的像素点属于所述前景区域还是所述背景区域。与现有技术中需要调节参数且抠像效果极易受光照变的影响相比，本发明提供的图像处理器，抠像效果受光照变化的影响较小，且算法简单，适用于图像的实时处理。\n[0209] 本发明实施例还提供了一种图像处理器，在硬件实现上，图7中所示的获取单元、划分单元以及确定单元，上述实施例中所述的计算子单元和判断子单元可以以硬件形式或软件形式内嵌于基站的处理器中。该处理器可以为中央处理单元（CPU），也可以单片机。\n[0210] 如图8所示，所述图像处理器包括：处理器701、与处理器801连接的存储器802。其中，存储器802中存储一组程序代码，且处理器701用于调用存储器802中存储的程序代码，用于执行以下操作：\n[0211] 处理器801用于，获取输入图像中每个像素点的亮度分量和色度分量，色度分量包括蓝色色度分量以及红色色度分量；处理器801用于对输入图像的像素点的色度分量值进行统计，将出现最多的像素点对应的颜色确定为输入图像的背景色；处理器801用于，根据背景色将色度坐标系划分为前景区域、背景区域和未知区域。\n[0212] 处理器801，用于确定输入图像中的每一个像素点属于前景区域、背景区域还是未知区域。\n[0213] 处理器801还用于，根据背景区域平均颜色值，确定属于未知区域的像素点是属于前景区域还是属于背景区域。\n[0214] 色度坐标系由水平的蓝色色度分量轴和竖直的红色色度分量轴构成，未知区域为，L1、L2、蓝色色度分量轴以及红色色度分量轴围成的闭合区域；其中，L1为：a·u+b·v+H=0、L2为：c·u+d·v+L=0，H的绝对值大于L的绝对值。\n[0215] 所处理器801还用于，在背景色在第一或第二象限时，在背景色落在第一或第二象限时，将背景色所属象限内未知区域上面的区域定义为背景区域；将色度坐标系内除未知区域和背景区域以外的区域定义为前景区域。处理器801还用于，在背景色落在第三或第四象限时，将背景色所属象限内未知区域下面的区域定义为背景区域；将色度坐标系内除未知区域和背景区域以外的区域定义为前景区域。\n[0216] 处理器801用于，针对输入图像的一个像素点，判断像素点是否属于背景色所在的象限。在判断像素点不属于背景色所在的象限时，确定像素点属于前景区域；处理器801用于，在判断像素点属于背景色所在的象限时，根据L1和L2，计算获得T1和T2，T1=a·u+b·v,T2=c·u+d·v;其中，u为像素点的蓝色色度分量值，v为像素点的红色色度分量值，当背景色在第一象限时a·b>0且c·d>0，当背景色在第二象限时a·b<0且c·d<0。\n[0217] 处理器801用于，在背景色在第一或第二象限时，判断T2是否小于-L。在判断T2小于-L之后，确定像素点属于前景区域。处理器801用于，在判断T2不小于-L之后，判T1是否大于-H。处理器801用于，在判断T1大于-H之后，确定像素点属于背景区域。处理器801还用于，在判断T1不大于-H之后，确定像素点属于未知区域。\n[0218] 处理器801用于，在背景色在第三或第四象限时，判断T2是否大于-L。在判断T2大于-L之后，确定像素点属于前景区域。处理器801用于，在判T2不大于-L之后，判T1是否小于-H。处理器801用于，在判断T1小于-H之后，确定像素点属于背景区域处理器801还用于，在判断T1不小于-H之后，确定像素点属于未知区域。\n[0219] 处理器801用于，针对未知区域内每一个像素点，计算像素点与背景区域平均颜色值对应的像素点之间的欧式距离D，欧式距离D=(u-Bu)2+(v-Bv)2，Bu、Bv和By分别为背景区域平均颜色值的蓝色色度分量值、红色色度分量值、亮度分量值,y为像素点的亮度分量值。处理器801用于，判断欧式距离D是否大于第一门限值。在判断欧式距离D大于第一门限值之后，确定像素点属于前景区域。\n[0220] 所述处理器801用于，计算y-By的绝对值处理器801用于，在欧式距离D小于第一门限值，且y-By的绝对值大于第二门限值时，确定像素点属于前景区域。处理器801用于，在欧式距离D不大于第一门限值，且像素点不满足：欧式距离D小于第一门限值，且y-By的绝对值大于第二门限值时，确像素点属于背景区域。\n[0221] 需要说明的是，背景区域平均颜色值为：一个固定值，或者上一帧输入图像的背景区域平均颜色值，或者输入图像的背景区域平均颜色值。\n[0222] 另外，H为20，L为10；或者H=α·Bu,L=β·Bu，其中，Bu为上一帧图像的背景区域平均颜色值的蓝色色度分量值。H为20，L为10；或者H=Bu*0.2,L=Bu*0.1，其中，Bu为上一帧图像的平均背景颜色值的蓝色色度分量值。\n[0223] 处理器801还用于，在将色度坐标系划分为前景区域、背景区域和未知区域之后，获得背景区域中的每一个像素点的亮度分量、蓝色色度分量和红色色度分量。计算获得图像的背景区域平均颜色值，其中，背景区域平均颜色值包括Bu，Bv和By，Bu为背景区域中的所有像素点的蓝色色度分量的平均值；Bv为背景区域中的所有像素点的红色色度分量的平均值；By为背景区域中的所有像素点的亮度分量的平均值。\n[0224] 本发明提供的图像处理器，通过在色度坐标系上构造曲线，将所述色度坐标系划分为前景区域、背景区域和未知区域，逐一判断各像素点属于前景区域、背景区域还是未知区域，再确定所述未知区域内的像素点属于所述前景区域还是所述背景区域。与现有技术中需要调节参数且抠像效果极易受光照变的影响相比，本发明提供的图像处理器，抠像效果受光照变化的影响较小，且算法简单，适用于图像的实时处理。\n[0225] 本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。\n[0226] 以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。