[發(fā)明專利]一種用于控制圖像合成中的補塊使用的方法和系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710257836.3
• 申請日: 2017-04-19
• 公開（公告）號: CN107492143B
• 公開（公告）日: 2021-12-03
• 發(fā)明（設(shè)計）人: J·費舍;O·賈里斯卡;M·盧卡克;E·舍施特曼;P·J·阿森特;呂婧琬;D·塞克拉
• 申請（專利權(quán)）人: 奧多比公司;布拉格捷克理工大學(xué)
• 主分類號: G06T15/80
• 分類號: G06T15/80;G06T15/02;G06T19/20
• 代理公司: 北京市金杜律師事務(wù)所 11256
• 代理人: 酆迅

1.一種在數(shù)字介質(zhì)環(huán)境中、基于與源圖像和目標(biāo)圖像之間的潛在的從源到目標(biāo)的補塊分配相關(guān)聯(lián)的匹配誤差來控制圖像合成中的補塊使用的方法，包括：

使用擬合到所述匹配誤差的分類集合的曲線來確定誤差預(yù)算，所述誤差預(yù)算用于從所述潛在的從源到目標(biāo)的補塊分配中標(biāo)識可行的補塊分配；

使用所述誤差預(yù)算和一致補塊使用執(zhí)行，將來自所述源圖像的源補塊分配到所述目標(biāo)圖像中的目標(biāo)補塊；

基于所述誤差預(yù)算，將所述源補塊中的至少一個分配到所述目標(biāo)圖像中的至少一個附加目標(biāo)補塊；以及

基于被分配到所述目標(biāo)補塊的所述源補塊來合成圖像。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中針對每個源補塊檢索最佳匹配的目標(biāo)補塊。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中所述曲線包括雙曲線，并且所述方法還包括估計所述雙曲線上的拐點的位置，所述拐點表示用于從所述潛在的從源到目標(biāo)的補塊分配中標(biāo)識可行的補塊分配的值。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中基于具有低于所述拐點的值的所述匹配誤差的子集的積分來確定所述誤差預(yù)算。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中合成的所述圖像包括來自所述目標(biāo)圖像的場景，所述場景根據(jù)所述源圖像中的照明效果的風(fēng)格化而被風(fēng)格化。

6.一種用于基于源圖像和目標(biāo)圖像之間的潛在的從源到目標(biāo)的補塊分配的匹配誤差來控制圖像合成中的補塊使用的方法，所述方法包括：

基于擬合到所述匹配誤差的分類集合的曲線來確定誤差預(yù)算；

基于所述誤差預(yù)算和一致補塊使用執(zhí)行，對將來自所述源圖像的源補塊分配到所述目標(biāo)圖像中的目標(biāo)補塊執(zhí)行多次迭代，在初始迭代中分配的所述源補塊中的至少一個在后續(xù)迭代中被重新使用，以覆蓋所述目標(biāo)圖像中的未分配位置；以及

基于分配的所述源補塊來合成圖像，所述圖像具有來自所述目標(biāo)圖像的場景的風(fēng)格化外觀，所述風(fēng)格化外觀包括來自所述源圖像的藝術(shù)風(fēng)格化。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其中：

所述目標(biāo)圖像包括具有至少一個風(fēng)格通道和多個光路表達(dá)通道的多通道圖像；并且

所述圖像被合成為所述目標(biāo)圖像的所述風(fēng)格通道。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，還包括：

估計擬合的所述曲線上的拐點的位置；以及

將所述誤差預(yù)算設(shè)置為所述匹配誤差的子集的積分，所述匹配誤差包括具有低于所述拐點的值的誤差，其中分配源補塊包括分配所述源補塊的最大可能子集，其中相應(yīng)的匹配誤差的和小于所述誤差預(yù)算的值。

9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其中針對來自所述源圖像的每個源補塊檢索來自所述目標(biāo)圖像的最佳匹配目標(biāo)補塊。

10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其中所述源圖像包括與來自所述目標(biāo)圖像的整個場景相比的部分場景的藝術(shù)風(fēng)格化，并且合成的所述圖像包括來自所述目標(biāo)圖像的所述整個場景的風(fēng)格化外觀。

11.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其中使用所述源補塊的第一子集來執(zhí)行分配操作的后續(xù)迭代，所述源補塊的所述第一子集的尺寸小于在所述分配操作的初始迭代中使用的所述源補塊的第二子集的尺寸，其中所述分配操作是將來自所述源圖像的源補塊分配到所述目標(biāo)圖像中的目標(biāo)補塊。

12.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其中所述誤差預(yù)算是所述匹配誤差的子集的積分，所述匹配誤差包括具有低于所述曲線上的拐點的值的誤差。