OpenCV实现图像背景虚化效果原理详解

0 写在前面

相信用过相机的同学都知道虚化特效，这是一种使焦点聚集在拍摄主题上，让背景变得朦胧的效果，例如本文最后实现的背景虚化效果

相机虚化特效背后的原理是什么？和计算机视觉有什么关系？本文带你研究这些问题。

1 小孔成像

小学我们就知道，没有光就不存在图像，为了产生图像，场景必须有一个或多个、直接或间接的光源。

如图所示，光照主要分为三类：

散射
直接光照
漫反射

在获得光源后，将产生从物体到检测平面的光线。

由于从物体上某点A出发存在无数条四散的光线到达检测平面，因此可以认为A的成像点A’均匀地分布在成像平面上，同理其他点亦然。所以这种情况下，检测平面上是无数张物体图像的混叠，导致成像模糊甚至无法成像。

面对一张白纸上看不到你的脸，不是因为白纸上没有来自于你的光线，而是因为来自于你不同部分的光线在白纸上产生了重叠，不信你试试？

那如何在白纸上成像？

其实非常简单，采用小学就尝试过的小孔成像

本质上小孔相当于一个滤光器，仅保留从物点发出的少数光线，此时应能获得清晰的图像。

2 光学成像

小孔成像的缺陷是成像光线较少，亮度低。为了既能获得较多光线，又不让像点四散在检测面上造成影像重叠，引入具有聚光性的透镜。透镜成像与小孔成像的本质都是避免因像点四散导致的无法成像，前者利用聚光，后者则利用滤光。

现代相机在应用上通常使用透镜成像，但不管是透镜成像还是小孔成像，都是计算机视觉研究的基本模型和假设，例如透视几何、相机内参矩阵、畸变修正等等，因此本节对于建立机器视觉的研究思维很有帮助。

3 虚化效果

介绍完前面的基础知识，终于开始图像虚化特效的原理啦！

理想透镜应保证光线聚焦于一点——焦点，这个点不会产生任何成像混叠，图像最清晰。在焦点前后光线开始四散，形成不同程度的成像重叠区域，称为弥散圆，对于人眼而言，在一定范围内影象产生的模糊是不能辨认的，不能辨认的弥散圆范围称为容许弥散圆

当对被摄主体平面调焦时，因为容许弥散圆的存在，在一定离焦范围内，成像仍然清晰，这个范围称为焦深。调整成像面和镜头距离，使成像面处于焦深内，物体可以清晰成像的过程，称为对焦。

类似地，对被摄物体而言，位于调焦物平面前后的能相对清晰成像的景物间纵深距离称为景深。图像虚化效果就和这个景深有关系！

景深越小，被摄物体前后能清晰成像的范围越小，也就相应地出现朦胧虚化的效果
景深越大，被摄物体前后能清晰成像的范围越大，也就没有虚化效果

如何调节景深？记住一句话：光圈越大景深越小，所以拿手机拍照的时候，大光圈也就代表了虚化效果！

所以下次有机会给女生拍照的话，请先确认

“请问你喜欢小景深还是大景深？”

4 代码实战

相机背景虚化特效在图像处理中可以采用引导滤波器实现，源码如下。

//引导滤波器
Mat guidedFilter(Mat& srcMat, Mat& guidedMat, int radius, double eps)
{
    srcMat.convertTo(srcMat, CV_64FC1);
    guidedMat.convertTo(guidedMat, CV_64FC1);
    // 计算均值
    Mat mean_p, mean_I, mean_Ip, mean_II;
    boxFilter(srcMat, mean_p, CV_64FC1, Size(radius, radius));                      // 生成待滤波图像均值mean_p 
    boxFilter(guidedMat, mean_I, CV_64FC1, Size(radius, radius));                   // 生成引导图像均值mean_I   
    boxFilter(srcMat.mul(guidedMat), mean_Ip, CV_64FC1, Size(radius, radius));      // 生成互相关均值mean_Ip
    boxFilter(guidedMat.mul(guidedMat), mean_II, CV_64FC1, Size(radius, radius));   // 生成引导图像自相关均值mean_II
    // 计算相关系数、Ip的协方差cov和I的方差var------------------
    Mat cov_Ip = mean_Ip - mean_I.mul(mean_p);
    Mat var_I = mean_II - mean_I.mul(mean_I);
    // 计算参数系数a、b
    Mat a = cov_Ip / (var_I + eps);
    Mat b = mean_p - a.mul(mean_I);
    // 计算系数a、b的均值
    Mat mean_a, mean_b;
    boxFilter(a, mean_a, CV_64FC1, Size(radius, radius));
    boxFilter(b, mean_b, CV_64FC1, Size(radius, radius));
    // 生成输出矩阵
    Mat dstImage = mean_a.mul(srcMat) + mean_b;
    return dstImage;
}

关于引导滤波器的相关原理我们下次再开新的章节阐述。

主函数内调用滤波器即可，效果如文首所示。

int main()
{
    Mat resultMat; 
    Mat vSrcImage[3], vResultImage[3];
    Mat vResultImage[3];    
    Mat srcImage = imread("1.jpg");
    imshow("源图像", srcImage);
    // 对源图像进行通道分离，并对每个分通道进行引导滤波
    split(srcImage, vSrcImage);
    for (int i = 0; i < 3; i++)
    {
        Mat tempImage;
        vSrcImage[i].convertTo(tempImage, CV_64FC1, 1.0 / 255.0);
        Mat cloneImage = tempImage.clone();
        Mat resultImage = guidedFilter(tempImage, cloneImage, 5, 0.3);
        vResultImage[i] = resultImage;
    }
    // 将分通道导向滤波后结果合并
    merge(vResultImage, 3, resultMat);
    imshow("背景虚化特效", resultMat);
    waitKey(0);
    return 0;
}

一个小小的图像虚化特效，背后牵扯出光学成像的各种原理，构建了计算机视觉模型的地基。正如我们每个人一样，也许你觉得自己很渺小，说不定也是别人的中流砥柱呢！

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