一种虚化拍照方法、虚化拍照终端和计算机可读存储介质

摘要

本发明公开了一种虚化拍照方法，包括：获取预览图片和所述预览图片的聚焦区域，将所述预览图片中除所述聚焦区域外的区域确定为待虚化区域；将所述待虚化区域按照预设的亮度分析模型，划分为至少两个子区域，所述亮度分析模型包括用于将所述待虚化区域进行亮度分析的子区域划分模型；获取所述子区域的亮度平均值；当所述亮度平均值高于预设的虚化阈值时，对所述子区域进行虚化处理，获取所述预览图片的虚化处理图片。本发明还公开了一种虚化拍照终端及计算机可读存储介质，通过实施上述方案，进行选择性的虚化处理，而不是对于所有的待虚化区域进行了虚化处理，移动终端的计算量减小，同时也降低了电池的消耗，提高了电池的续航能力。

说明书

技术领域

本发明涉及图片处理技术领域，尤其涉及一种虚化拍照方法、虚化拍照终端和计算机可读存储介质。

背景技术

随着移动终端硬件的不断发展，双摄像头已逐渐成为了移动终端的标配，双摄像头的固有属性为移动终端提供了新的拍照模式，包括虚化处理模式。在传统的虚化处理方案中，确定聚焦范围，然后对聚焦范围外的区域进行模糊处理，进而得到一张虚化处理后的图片，需要虚化处理的像素的多少则决定了移动终端计算量的大小，以及移动终端在拍照处理过程中的能量消耗。而在上述的虚化处理过程中，对图片的处理均是通过对聚焦区域外的区域直接进行虚化处理来实现的，导致移动终端的在图片处理过程中的计算量大，电池续航能力低。

发明内容

本发明提供虚化拍照方法、虚化拍照终端和计算机可读存储介质，用以解决现有技术中存在的移动终端拍照时，图片虚化处理的计算量大，电池续航能力低的问题。

依据本发明的一个方面，提供一种虚化拍照方法，包括：

获取预览图片和所述预览图片的聚焦区域，将所述预览图片中除所述聚焦区域外的区域确定为待虚化区域；

将所述待虚化区域按照预设的亮度分析模型，划分为子区域，所述亮度分析模型包括用于将所述待虚化区域进行亮度分析的子区域划分模型；

获取所述子区域的亮度平均值；

当所述亮度平均值高于预设的虚化阈值时，对所述子区域进行虚化处理，获取所述预览图片的虚化处理图片。

本发明还提供一种虚化拍照终端，所述虚化拍照终端包括处理器、存储器及通信总线；

所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信；

所述处理器用于执行存储器中存储的虚化拍照程序，以实现以下步骤：

获取预览图片和所述预览图片的聚焦区域，将所述预览图片中除所述聚焦区域外的区域确定为待虚化区域；

将所述待虚化区域按照预设的亮度分析模型，划分为子区域，所述亮度分析模型包括用于将所述待虚化区域进行亮度分析的子区域划分模型；

获取所述子区域的亮度平均值；

当所述亮度平均值高于预设的虚化阈值时，对所述子区域进行虚化处理，获取所述预览图片的虚化处理图片。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现以下步骤：

获取预览图片和所述预览图片的聚焦区域，将所述预览图片中除所述聚焦区域外的区域确定为待虚化区域；

将所述待虚化区域按照预设的亮度分析模型，划分为子区域，所述亮度分析模型包括用于将所述待虚化区域进行亮度分析的子区域划分模型；

获取所述子区域的亮度平均值；

当所述亮度平均值高于预设的虚化阈值时，对所述子区域进行虚化处理，获取所述预览图片的虚化处理图片。

根据本发明所提供的虚化拍照方法，通过获取到的预览图片和所述预览图片的聚焦区域，确定需要虚化的待虚化区域后，将所述待虚化区域按照预设的亮度分析模型划分为子区域后，再获取所述子区域的亮度平均值，当所述子区域的亮度平均值高于预设的虚化阈值时，对所述子区域进行虚化处理后，获取所述预览图片的虚化处理图片。本发明通过将待虚化区域划分不同的子区域后，选取亮度平均值高于一定亮度的子区域进行虚化处理，而对于亮度平均值小于虚化阈值的子区域，则不进行虚化处理。由于进行了选择性的虚化处理，而不是对于所有的待虚化区域进行了虚化处理，移动终端的计算量减小，同时也降低了电池的消耗，提高了电池的续航能力。尤其对于在光线条件差的环境下拍摄的照片，本发明所提供的虚化拍照方法的对于电池续航能力的提高更加明显。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1为本发明方法实施例一的虚化拍照方法的流程图；

图2为本发明方法实施例一的虚化拍照方法中待虚化区域划分示意图；

图3为本发明方法实施例一的虚化拍照方法中环形子区域的划分示意图；

图4为本发明方法实施例二的虚化拍照方法中矩形子区域的划分示意图；

图5为本发明方法实施例三的虚化拍照方法中虚化阈值的选择输入示意图；

图6为本发明方法实施例三的虚化拍照方法中虚化阈值的选择输入1的示意图；

图7为本发明方法实施例三的虚化拍照方法中虚化阈值的选择输入2示意图；

图8为本发明方法实施例四的虚化拍照方法中获取聚焦区域的示意图；

图9为本发明方法实施例五的虚化拍照方法中矩形聚焦区域的示意图；

图10为本发明方法实施例六的虚化拍照方法中的获取平均亮度值的流程图；

图11为本发明方法实施例七的虚化拍照方法中的测试点的设置示意图；

图12为本发明方法实施例八的虚化拍照方法中的子区域的划分示意图；

图13为本发明方法实施例九的虚化拍照方法中的子区域的划分示意图；

图14为本发明方法实施例十中的虚化拍照终端的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。

实施例一：

图1为本发明方法实施例一中的虚化拍照方法的流程图，如图1所示的本发明方法实施例一中的虚化拍照方法，包括：

步骤100，获取预览图片和所述预览图片的聚焦区域，将所述预览图片中除所述聚焦区域外的区域确定为待虚化区域。

具体地，以移动终端为例，如图2所示，移动终端用户进行了人像拍照，手机显示屏幕上全部用于显示预览图片110，当用户感觉所述预览图片中的头像达到满意状态时进行正式的拍照，在图2中所拍摄的头像部分所在的圆形区域为聚焦区域130，所述预览图片110除所述聚焦区域130外的区域，即为待虚化区域120，为清楚的进行区别，将所述待虚化区域120用点状背景进行表示。

在传统的虚化处理方法中，终端会直接对全部的所述的待虚化区域120进行虚化处理，而不再对所述待虚化区域120进行任何的亮度的区分，但在实际的使用过程中，由于用户所处的拍照环境的不同，以及由于拍照需求的不同，有时用户会在一个光照条件较差的环境下，如晚上或阴天时进行拍照，此时聚焦区域外的待虚化区域的亮度已经非常暗，特别是越远离所述聚焦区域的待虚化区域，其亮度越暗，实际上聚焦区域和外测的待虚化区域的对比已经非常明显，不需要再进行虚化处理即可，但在传统的虚化处理方法中，还需要进行虚化处理计算，所述实际没有意义的虚化处理，最终浪费了终端的能耗，导致终端电池的续航能力下降。

步骤200，将所述待虚化区域按照预设的亮度分析模型，划分为子区域，所述亮度分析模型包括用于将所述待虚化区域进行亮度分析的子区域划分模型。

具体地，在本实施例所提供的方法中，将所述待虚化区域120划分为至少两个子区域后用于后续的处理，其中，所述预设的亮度分析模型，包括用于将所述待虚化区域120按照至少两个子区域进行划分后，进行亮度分析的模型。

所述亮度分析模型，包括划分为各种形状的子区域，所述的子区域之间可以相互连接，也可以有相互之间有一定的间隔，根据实际的需求进行灵活的设定即可。

以图3为例，给出了其中一个子区域划分模型，在所述聚焦区域130外，以聚焦点为圆心，分别以大于所述聚焦区域的半径r和预设的长度D组成的r+D为半径、以及r+2D、r+3D的长为半径画圆，如图3所示，为区分不同的子区域，圆环用不同的背景进行了区分。

图3所示出子区域相互连接，在实际的使用中，也可将所述的子区域间隔设置，即，将半径为r的圆周和半径为r+D的圆周所组成的圆环，以及半径为r+2D的圆周和半径为r+3D的圆周所组成的圆环，作为待虚化区域，但两者之间的半径为r+D的圆周和半径为r+2D的圆周所组成的圆环，不作为待虚化区域，在后续的虚化处理中，不予考虑。由此可以将待虚化区域进行更加灵活的划分，以达到不同的虚化处理结果。

步骤300，获取所述子区域的亮度平均值。

具体地，在划分了不同的子区域后，由于每个子区域是一个单独的进行虚化处理的区域，且每个子区域依然包括很多像素点，根据亮度值进行虚化处理的前提，便是获取各个子区域的亮度平均值，需要进一步获取所述子区域的亮度平均值。根据所述预览图片，将每一个子区域内的所有像素点的亮度值进行平均后，即可获取所述子区域的亮度平均值。

进一步的，如需进一步降低终端的计算量，还可采用在所述子区域内进行设置测试点进行采样的方式，获取各个所述子区域的亮度平均值，而不用对所有的子区域内所有的像素点的亮度值进行计算。测试点的设置可以灵活的在所述子区域的特定位置，或为保证处理结果的精确度，在一定的数量上限内，尽可能多的均匀分布于所述各子区域内即可。

同样以图3为例，在图3中，在每个圆周上利用四个黑点进行了标示，所述黑点即为步骤300中的测试点，通过每个圆周上的四个测试点，获取所述每个圆周的亮度值。则，图3中每个子区域的亮度平均值，利用所述圆环的内圆圆周的亮度值，和外圆圆周的亮度值进行平均后，获取所述圆环的亮度平均值。

进一步的，所述测试点的设置，也可以进行不均匀的设置，以适应更加多样的子区域的设置的需求，使得整个虚化处理的过程更加的简单。

步骤400，当所述亮度平均值高于预设的虚化阈值时，对所述子区域进行虚化处理，获取所述预览图片的虚化处理图片。

具体地，设定一个虚化阈值，所述虚化阈值为一个亮度值，当计算出的子区域的亮度平均值小于所述虚化阈值时，认为所述子区域内的亮度偏低，不用进行进一步的虚化处理，而当计算出的子区域的亮度平均值大于等于所述虚化阈值时，认为所述子区域内的亮度值较高，和聚焦区域内的图像的对比不明显，需要进行进一步的虚化处理。

在实际的应用中，所述虚化阈值可以是一个固定的值，固化于本方法所在的应用程序中，也可以提供一个数值范围，根据所述预览图片的亮度值进行对应的调节。

进一步的所述的虚化处理，包括利用高斯模糊处理函数进行计算，所述计算公式如下：

其中，R为虚化处理区域的半径范围，一图3为例，在半径r+D与r+3D之间的区域满足上述条件，则上述公式中的R为3D-D即2D。x、y为相关区域的像素坐标，同样以图3为例，当对于半径r+D与r+3D之间的子区域进行虚化时，获取所述子区域内的像素点的坐标后，利用上述公式进行虚化处理即可。

在本实施例所提供的图片虚化处理方法，通过获取到的预览图片和所述预览图片的聚焦区域，确定需要虚化的待虚化区域后，将所述待虚化区域按照预设的亮度分析模型划分为至少两个环形子区域后，再获取所述子区域的亮度平均值，当所述子区域的亮度平均值高于预设的虚化阈值时，对所述子区域进行虚化处理后，获取所述预览图片的虚化处理图片。通过将待虚化区域划分不同的子区域后，选取亮度平均值高于一定亮度的子区域进行虚化处理，而对于亮度平均值小于虚化阈值的子区域，则不进行虚化处理。由于进行了选择性的虚化处理，而不是对于所有的待虚化区域进行了虚化处理，移动终端的计算量减小，同时也降低了电池的消耗，提高了电池的续航能力。尤其对于在光线条件差的环境下拍摄的照片，本发明所提供的虚化拍照方法的对于电池续航能力的提高更加明显。

实施例二：

图4为本发明方法实施例二的虚化拍照方法中矩形子区域的划分示意图，图4所示为与实施例一的子区域划分不同的实施例，本实施的虚化拍照方法，包括：

步骤100，获取预览图片和所述预览图片的聚焦区域，将所述预览图片中除所述聚焦区域外的区域确定为待虚化区域。

具体地，以移动终端为例，如图2所示，移动终端用户进行了人像拍照，手机显示屏幕上全部用于显示预览图片110，当用户感觉所述预览图片中的头像达到满意状态时进行正式的拍照，在图2中所拍摄的头像部分所在的圆形区域为聚焦区域130，所述预览图片110除所述聚焦区域130外的区域，即为待虚化区域120，为清楚的进行区别，将所述待虚化区域120用点状背景进行表示。

步骤200，将所述待虚化区域按照预设的亮度分析模型，划分为至少两个子区域，所述亮度分析模型包括用于将所述待虚化区域进行亮度分析的子区域划分模型。

具体地，在本实施例所提供的方法中，将所述待虚化区域120划分为至少两个子区域后用于后续的处理，其中，所述预设的亮度分析模型，包括用于将所述待虚化区域120按照至少两个子区域进行划分后，进行亮度分析的模型。

所述亮度分析模型，包括划分为环形、正方形、圆形等各种形状的子区域，所述的子区域之间可以相互连接，也可以有相互之间有一定的间隔，根据实际的需求进行灵活的设定即可。

图4则给出了与实施例一的子区域划分方法不同的，为另外一个子区域的划分模型，在所述聚焦区域130外，将所述待虚化区域120划分为四部分，包括第一子区域、第二子区域、第三子区域和第四子区域，根据用户拍照的特点，光源通常位于所述待虚化区域120的上半部分，因此，将所述待虚化区域进行简单的上下左右的简单区分，也可以进行更有针对性的虚化处理。

所述的亮度分析模型，基于上述的两个模型举例，可以给出多的模型，如基于图4，可以进行上下三层、上下四层或更多层次的区分，不再进行赘述。

步骤300，获取所述子区域的亮度平均值。

具体地，在划分了不同的子区域后，由于每个子区域是一个单独的进行虚化处理的区域，且每个子区域依然包括很多像素点，根据亮度值进行虚化处理的前提，便是获取各个子区域的亮度平均值，需要进一步获取所述子区域的亮度平均值。根据所述预览图片，将每一个子区域内的所有像素点的亮度值进行平均后，即可获取所述子区域的亮度平均值。

进一步的，以图4为例，在图4中的各个子区域的四个边长上，可分别设置多个测试点，如在短边上设置两个测试点，而在长边上设置四个测试点，所述测试点的亮度值，根据所述预览图片上对应的像素点的亮度值获取。

通过计算每条边上的所有测试点的亮度值，获取每条边的亮度值，再将每个子区域的四条边的亮度值进行平均后，即可获取四个子区域的亮度平均值。

步骤400，当所述亮度平均值高于预设的虚化阈值时，对所述子区域进行虚化处理，获取所述预览图片的虚化处理图片。

具体地，设定一个虚化阈值，所述虚化阈值为一个亮度值，当计算出的子区域的亮度平均值小于所述虚化阈值时，认为所述子区域内的亮度偏低，不用进行进一步的虚化处理，而当计算出的子区域的亮度平均值大于等于所述虚化阈值时，认为所述子区域内的亮度值较高，和聚焦区域内的图像的对比不明显，需要进行进一步的虚化处理。

在本实施例所提供的图片虚化处理方法，通过将待虚化区域划分不同的矩形子区域后，选取亮度平均值高于一定亮度的子区域进行虚化处理，而对于亮度平均值小于虚化阈值的子区域，则不进行虚化处理。由于进行了选择性的虚化处理，而不是对于所有的待虚化区域进行了虚化处理，移动终端的计算量减小，同时也降低了电池的消耗，提高了电池的续航能力。尤其对于在光线条件差的环境下拍摄的照片，本发明所提供的虚化拍照方法的对于电池续航能力的提高更加明显。

实施例三：

图5为本发明方法实施例三的虚化拍照方法中虚化阈值的选择输入示意图，为与实施例一的不同的虚化阈值获取方式的实施例的示意图，本实施例的虚化拍照方法，包括：

步骤100，获取预览图片和所述预览图片的聚焦区域，将所述预览图片中除所述聚焦区域外的区域确定为待虚化区域。

具体地，以移动终端为例，如图2所示，移动终端用户进行了人像拍照，手机显示屏幕上全部用于显示预览图片110，当用户感觉所述预览图片中的头像达到满意状态时进行正式的拍照，在图2中所拍摄的头像部分所在的圆形区域为聚焦区域130，所述预览图片110除所述聚焦区域130外的区域，即为待虚化区域120，为清楚的进行区别，将所述待虚化区域120用点状背景进行表示。

步骤200，将所述待虚化区域按照预设的亮度分析模型，划分为至少两个子区域，所述亮度分析模型包括用于将所述待虚化区域进行亮度分析的子区域划分模型。

具体地，所述亮度分析模型，包括划分为环形、正方形、圆形等各种形状的子区域，所述的子区域之间可以相互连接，也可以有相互之间有一定的间隔，根据实际的需求进行灵活的设定即可。

步骤300，获取所述子区域的亮度平均值。

具体地，在划分了不同的子区域后，由于每个子区域是一个单独的进行虚化处理的区域，且每个子区域依然包括很多像素点，根据亮度值进行虚化处理的前提，便是获取各个子区域的亮度平均值，需要进一步获取所述子区域的亮度平均值。根据所述预览图片，将每一个子区域内的所有像素点的亮度值进行平均后，即可获取所述子区域的亮度平均值。

进一步的，如需进一步降低终端的计算量，还可采用在所述子区域内进行设置测试点进行采样的方式，获取各个所述子区域的亮度平均值，而不用对于所有的子区域内所有的像素点的亮度值进行计算。测试点的设置可以灵活的在所述子区域的特定位置，或为保证处理结果的精确度，在一定的数量上限内，尽可能多的均匀分布于所述各子区域内即可。

步骤400，当所述亮度平均值高于预设的虚化阈值时，对所述子区域进行虚化处理，获取所述预览图片的虚化处理图片。

具体地，设定一个虚化阈值，所述虚化阈值为一个亮度值，当计算出的子区域的亮度平均值小于所述虚化阈值时，认为所述子区域内的亮度偏低，不用进行进一步的虚化处理，而当计算出的子区域的亮度平均值大于等于所述虚化阈值时，认为所述子区域内的亮度值较高，和聚焦区域内的图像的对比不明显，需要进行进一步的虚化处理。

在本实施例中，在为用户显示虚化阈值时，可给出一个推荐的值或范围，所述推荐的阈值或范围，可根据图片进行自适应的调整，也可只给出一个经验值或经验范围。图5即为在终端进行拍照预览时，利用交互界面，供用户对于虚化阈值进行选择的示意图。

在图5所示的界面给出虚化阈值的选择后，当用户输入了选定的虚化阈值后，本方法进一步给出根据用户所选择的虚化阈值进行的预览图片的初步虚化处理结果，为了更好的表示虚化效果，利用图6的更深的背景表示虚化处理的程度深，而利用图7的更浅的背景表示虚化处理的程度浅。当用户在所述的虚化阈值选择输入条中选择不同的虚化阈值后，可以根据处理结果确定最终的虚化阈值，从而得到满意的虚化处理的图片。

在本实施例所提供的图片虚化处理方法，通过获取到的预览图片和所述预览图片的聚焦区域，确定需要虚化的待虚化区域后，将所述待虚化区域按照预设的亮度分析模型划分为至少两个环形子区域后，再获取所述子区域的亮度平均值，当所述子区域的亮度平均值高于预设的虚化阈值时，对所述子区域进行虚化处理后，获取所述预览图片的虚化处理图片。其中，本实施例为用户提供的了虚化阈值的选择，用户可根据拍照需求和个人喜好，通过输入不同的虚化阈值，获取不同的虚化处理结果的预览图片进行最后的拍照选择。由于提供了虚化阈值的选择，使得本实施所提供的方法，更加符合用户的使用需求，提高了本发明的虚化拍照方法的适用性。

实施例四：

图8为本发明方法实施例四的虚化拍照方法中获取聚焦区域的示意图，为实施例一中步骤100的优选步骤，包括：

步骤110，获取所述预览图片和所述预览图片的聚焦点。

具体地，由于聚焦区域的范围，直接决定所述待虚化区域的范围，而所述待虚化区域的范围，与虚化处理的结果密切相关，因此，所述聚焦区域的选定，也虚化处理的结果也有直接的关系。

基于本发明所提供的将待虚化区域进行子区域的划分，所述预览图片的聚焦区域，除直接获取聚焦区域外，还支持对于聚焦区域的灵活设定。首先需要在获取到的预览图片上，确定聚焦点。

所述聚焦点，根据用户的输入选择确定，或摄像头根据现有技术自动给出。所述聚焦点的位置，在所述预览图片上的位置不确定，可以位于所述预览图片的中心，也可以位于所述预览图片的远离中心的位置。

步骤120，根据所述聚焦点和预设的聚焦半径确定所述聚焦区域。

具体地，进一步的，所述预设的聚焦半径，可以根据所述预览图片的尺寸、亮度平均值等给出一个固定的值，也可以是提供一个数值范围后，在拍照预览界面上进行显示，供使用者进行调节，以更好的满足用户对于拍照结果的需求。具体的显示和调节过程，与用户选择虚化阈值的交互过程类似，此处不再赘述。

所述聚焦区域的确定，除上述根据预设的聚焦半径和聚焦点，给出一个圆形的聚焦区域，如图8所示的聚焦半径r，获取到的用户输入的值，或根据预览图片的尺寸、亮度平均值进行自适应的调整，在一个给定的范围内可以有小到大进行变化。由此所得到的聚焦区域的范围不同，因此给出的待虚化区域的范围也不相同，利用后续的虚化处理步骤得到的虚化处理结果也不相同。

步骤200，将所述待虚化区域按照预设的亮度分析模型，划分为至少两个子区域，所述亮度分析模型包括用于将所述待虚化区域进行亮度分析的子区域划分模型。

具体地，同实施例一步骤200。由于采用了聚焦区域可选择的方式，此步骤用于分析的待虚化区域也会因聚焦区域的不同而不同，即使根据相同的亮度分析模型，也会得到不同的子区域的划分结果。

步骤300，获取所述子区域的亮度平均值。

具体地，同实施例一的步骤300。可以理解的是，基于不同的子区域的划分结果，会得到不同的子区域的亮度平均值。

步骤400，当所述亮度平均值高于预设的虚化阈值时，对所述子区域进行虚化处理，获取所述预览图片的虚化处理图片。

具体地，同实施例一的步骤400，同理，基于不同的子区域的亮度平均值和相同的虚化阈值，也会得出不同的虚化处理结果。

在本实施例所提供的虚化拍照方法中，通过聚焦点和预设的聚焦区域的选择，确定待虚化区域，以用于后续的虚化处理步骤。用于所述待虚化区域的范围可以进行灵活的设定，使得最终的虚化处理结果可以更加符合预览图片的实际虚化需求。

实施例五：

图9为本发明方法实施例五的虚化拍照方法中矩形聚焦区域的示意图，为实施例一中步骤100的优选步骤，包括：

步骤110，获取所述预览图片和所述预览图片的聚焦点。

具体地，同实施例四的步骤110。

步骤120，根据所述聚焦点和预设的聚焦半径确定所述聚焦区域。

具体地，所述预设的聚焦半径，可以根据所述预览图片的尺寸给出一个固定的值，也可以是提供一个数值范围后，在拍照预览界面上进行显示，供使用者进行调节，以更好的满足用户对于拍照结果的需求。具体的显示和调节过程，与用户选择虚化阈值的交互过程类似，此处不再赘述。

进一步的，所述聚焦区域的确定，除上述根据预设的聚焦半径和聚焦点，给出一个圆形的聚焦区域，还包括，根据聚焦点和预设的多个聚焦半径值，给出其他形状的聚焦区域，如长方形的聚焦区域、多边形的聚焦区域等。其中，所述多个聚焦半径的选择，同样拍照预览界面上进行显示，供使用者进行调节后，根据使用者确定的值，给出最终的聚焦区域的范围。

如图9所示，当所述聚焦区域的形状，与所述预览图片的形状相同或类似时，给出的待虚化区域的形状比较规整，方便后续的虚化拍照的步骤中虚化子区域的划分，以及后续测试点的选择，能够更加方便的获取到子区域的较为准确的亮度平均值，从而给出更准确的虚化处理结果。

步骤200，将所述待虚化区域按照预设的亮度分析模型，划分为至少两个子区域，所述亮度分析模型包括用于将所述待虚化区域进行亮度分析的子区域划分模型。

具体地，同实施例一步骤200。由于采用了聚焦区域可选择的方式，此步骤用于分析的待虚化区域也会因聚焦区域的不同而不同，即使根据相同的亮度分析模型，也会得到不同的子区域的划分结果。特别的，当所述聚焦区域与所述预览图片的形状相同时，所述待虚化区域的形状也会比较规整，更加便于子区域的划分。

步骤300，获取所述子区域的亮度平均值。

具体地，同实施例一的步骤300。可以理解的是，基于不同的子区域的划分结果，会得到不同的子区域的亮度平均值。

步骤400，当所述亮度平均值高于预设的虚化阈值时，对所述子区域进行虚化处理，获取所述预览图片的虚化处理图片。

具体地，同实施例一的步骤400，同理，基于不同的子区域的亮度平均值和相同的虚化阈值，也会得出不同的虚化处理结果。

在本实施例所提供的虚化拍照方法中，通过聚焦点和预设的聚焦区域的选择，确定待虚化区域，以用于后续的虚化处理步骤。其中，获取到的与所述预览图片的形状相同的聚焦区域，使得用于所述待虚化区域的范围可以进行灵活的设定，使得最终的虚化处理结果可以更加符合预览图片的实际虚化需求。

实施例六：

图10为本发明方法实施例六的虚化拍照方法中的获取平均亮度值的流程图，，如图10所示的本发明方法实施例六中的虚化拍照方法，为实施例一中步骤300的优选步骤，包括：

步骤100，获取预览图片和所述预览图片的聚焦区域，将所述预览图片中除所述聚焦区域外的区域确定为待虚化区域。

具体地，同实施例一的步骤100。

步骤200，将所述待虚化区域按照预设的亮度分析模型，划分为至少两个子区域，所述亮度分析模型包括用于将所述待虚化区域进行亮度分析的子区域划分模型。

具体地，同实施例一的步骤200。

步骤310，在所述子区域的边界线和/或区域内设置至少两个测试点。

具体地，为降低所述图片虚化处理的计算量，在获取其区域的亮度平均值的过程中，不采用将所述子区域内的所有像素点的亮度值全部用于亮度平均值的计算，而是设置至少两个测试点的方式，通过所有测试点的亮度平均值，代替其所在的子区域的亮度平均值。

以图4的子区域划分结果为例，当所述测试点设置于所述四个子区域的区域内时，可将多个测试点，均匀分布于所述四个子区域中，为准确的获取四个子区域的亮度平均值，所述测试点越多越精确。当所述测试点设置于所述四个子区域的边界线上时，同理，所述测试点越多，所得的子区域的亮度平均值越确。

以图3的子区域划分结果为例，当所述测试点设置于所述环形子区域的区域内时，可将多个测试点，均匀分布于每个环形中，且所述测试点设置的数量越多，所得的子区域的亮度平均值越确。当所述测试点设置于所述环形子区域的内圆和外圆的圆周上时，图3中给出的测试点的设置方式为每个圆周上的测试点的数量相同，实际中，可以在每个圆周上均匀设置N个测试点，例如，N为1至36之间的正整数。

步骤320，根据所述预览图片获取所述测试点的亮度值。

具体地，根据所述预览图片，获取所述测试点所在的像素的亮度值即可。

步骤330，根据所述亮度值，获取所述子区域的所述平均亮度值。

具体地，当所述测试点设置于所述子区域的区域内时，直接各所述测试点的亮度值进行平均即可。

当所述测试点设置于所述子区域的边界线时，先将各条边界线上的所有的测试点的亮度值进行平均，获取各边界线的亮度值后，再将所有的边界线的亮度值进行平均，获取一个子区域的所有边界线围起来的子区域的亮度平均值。

步骤400，当所述亮度平均值高于预设的虚化阈值时，对所述子区域进行虚化处理，获取所述预览图片的虚化处理图片。

具体地，同实施例一的步骤400。

本实施例所提供的子区域亮度平均值的计算过程，通过在所述子区域的边界线和/或区域内设置至少两个测试点，获取测试点的亮度值，然后根据所述测试点的亮度值获取所述子区域的亮度平均值。通过灵活的设定所述测试点的位置，满足不同的预览图片的虚化处理需求。

实施例七：

图11为本发明方法实施例七的虚化拍照方法中的测试点的设置示意图，为实施例一中步骤300的优选步骤，包括：

步骤100，获取预览图片和所述预览图片的聚焦区域，将所述预览图片中除所述聚焦区域外的区域确定为待虚化区域。

具体地，同实施例一的步骤100。

步骤200，将所述待虚化区域按照预设的亮度分析模型，划分为至少两个子区域，所述亮度分析模型包括用于将所述待虚化区域进行亮度分析的子区域划分模型。

具体地，同实施例一的步骤200。

步骤310，在所述子区域的边界线和/或区域内设置至少两个测试点。

具体地，为降低所述图片虚化处理的计算量，在获取其区域的亮度平均值的过程中，不采用将所述子区域内的所有像素点的亮度值全部用于亮度平均值的计算，而是设置至少两个测试点的方式，通过所有测试点的亮度平均值，代替其所在的子区域的亮度平均值。

在本实施例中，如图11所示，在每个圆周上设置数量不同的多个测试点，根据圆周的周长，设置数量不等的测试点，如r+D的圆环的内圆上，设置4个测试点，外圆上设置8个测试点，r+2D的圆环的外圆上设置16个测试点，r+3D的圆环的外圆上也设置16个测试点。设置了不同测试点个数的圆周所得亮度平均值，相互之间的关联性更强，后续计算得出的子区域的亮度平均值也更加准确。

步骤320，根据所述预览图片获取所述测试点的亮度值。

具体地，根据所述预览图片，获取所述测试点所在的像素的亮度值即可。

步骤330，根据所述亮度值，获取所述子区域的所述平均亮度值。

具体地，当所述测试点设置于所述子区域的区域内时，直接各所述测试点的亮度值进行平均即可。

当所述测试点设置于所述子区域的边界线时，先将各条边界线上的所有的测试点的亮度值进行平均，获取各边界线的亮度值后，再将所有的边界线的亮度值进行平均，获取一个子区域的所有边界线围起来的子区域的亮度平均值。

步骤400，当所述亮度平均值高于预设的虚化阈值时，对所述子区域进行虚化处理，获取所述预览图片的虚化处理图片。

具体地，同实施例一的步骤400。

本实施例所提供的子区域亮度平均值的计算过程，通过在所述子区域的边界线和/或区域内设置至少两个测试点，获取测试点的亮度值，然后根据所述测试点的亮度值获取所述子区域的亮度平均值。通过灵活的设定所述测试点的位置和数量，满足不同的预览图片的虚化处理需求。

实施例八：

图12为本发明方法实施例八的虚化拍照方法中的子区域的划分示意图，为实施例一中步骤200的优选步骤，包括：

步骤100，获取预览图片和所述预览图片的聚焦区域，将所述预览图片中除所述聚焦区域外的区域确定为待虚化区域。

步骤200，将所述待虚化区域按照预设的亮度分析模型，划分为至少两个子区域，所述亮度分析模型包括用于将所述待虚化区域进行亮度分析的子区域划分模型。

具体地，如图12所示的实施例中的虚化拍照方法，为实施例一中步骤200中所述划分为至少两个子区域的优选实施例，所述划分为至少两个子区域，包括划分为至少两个嵌套的环形子区域，且各所述环形子区域的环宽由内向外逐渐增大。

如图11所示，以聚焦点和半径r+A、半径r+B和半径r+C，且(A<B<C)，分别画出了三个圆周，在所述聚焦区域外组成三个圆环，三个圆环的环宽，由内到外逐渐增大。

步骤300，获取所述子区域的亮度平均值。

具体地，与实施例一的亮度平均值的获取方法相同，可在面积不同的圆环形的子区域中，均匀的设置测试点，获取每个子区域的亮度平均值。

步骤400，当所述亮度平均值高于预设的虚化阈值时，对所述子区域进行虚化处理，获取所述预览图片的虚化处理图片。

具体地，同实施例一的步骤400。

本实施例所给出的虚化拍照方法，通过将带虚化区域划分为环宽不同的环形子区域的方式，获取所述各自区域的亮度平均值后，选取亮度平均值高于一定亮度的子区域进行虚化处理，而对于亮度平均值小于虚化阈值的子区域，则不进行虚化处理。由于在预览图片中，为更好的突出聚焦区域，所述待虚化区域越靠近聚焦区域的部分，其虚化的需求会越强，因此，根据与聚焦区域的距离远近，设置不同的子区域的方式，可以得出更加合理的虚化处理结果，获取到更加精准的拍照图片。

实施例九：

图13为本发明方法实施例九的虚化拍照方法中的子区域的划分示意图，与如图1所示的本发明方法实施例一中的子区域划分方式不同，包括：

步骤100，获取预览图片和所述预览图片的聚焦区域，将所述预览图片中除所述聚焦区域外的区域确定为待虚化区域。

具体地，同实施例一的步骤100。

步骤200，将所述待虚化区域按照预设的亮度分析模型，划分为至少两个子区域，所述亮度分析模型包括用于将所述待虚化区域进行亮度分析的子区域划分模型。

具体地，本实施例中的子区域的划分，为将所述待虚化区域划分为网格状的多个子区域，如图13所示，划分为正方形的网格状子区域。同理，还可划分为多边形的网格状子区域，或蜂巢形状的网格状子区域。

所述各网格状子区域之间的面积可以相同，如图13所示，也可以不同，如设置为靠近所述聚焦区域的网格状子区域的面积小，远离所述聚焦区域的网格状子区域的面积大。

步骤300，获取所述子区域的亮度平均值。

具体地，同实施例一的步骤300。

步骤400，当所述亮度平均值高于预设的虚化阈值时，对所述子区域进行虚化处理，获取所述预览图片的虚化处理图片。

具体地，同实施例一的步骤400。

在本实施例所提供的图片虚化处理方法，通过获取到的预览图片和所述预览图片的聚焦区域，确定需要虚化的待虚化区域后，将所述待虚化区域按照预设的亮度分析模型划分为至少两个网格状子区域后，再获取所述子区域的亮度平均值，当所述子区域的亮度平均值高于预设的虚化阈值时，对所述子区域进行虚化处理后，获取所述预览图片的虚化处理图片。由于进行了选择性的虚化处理，而不是对于所有的待虚化区域进行了虚化处理，移动终端的计算量减小，同时也降低了电池的消耗，提高了电池的续航能力。

图14为本发明方法实施例十中的虚化拍照终端的结构示意图，包括：处理器10、存储器30及通信总线20；所述通信总线20用于实现处理器10和存储器30之间的连接通信。

所述处理器10用于执行存储器30中存储的虚化拍照程序，以实现以下步骤：

获取预览图片和所述预览图片的聚焦区域，将所述预览图片中除所述聚焦区域外的区域确定为待虚化区域；

将所述待虚化区域按照预设的亮度分析模型，划分为至少两个子区域，所述亮度分析模型包括用于将所述待虚化区域进行亮度分析的子区域划分模型；

获取所述子区域的亮度平均值；

当所述亮度平均值高于预设的虚化阈值时，对所述子区域进行虚化处理，获取所述预览图片的虚化处理图片。

优选的，所述获取预览图片和所述预览图片的聚焦区域的步骤，所述处理器10具体用于实现以下步骤：获取所述预览图片和所述预览图片的聚焦点；根据所述聚焦点和预设的聚焦半径确定所述聚焦区域。

优选的，所述获取所述子区域的亮度平均值的步骤，所述处理器10具体用于实现以下步骤：在所述子区域的边界线和/或区域内设置至少两个测试点；根据所述预览图片获取所述测试点的亮度值；根据所述亮度值，获取所述子区域的所述平均亮度值。

优选的，所述划分为至少两个子区域的步骤，所述处理器10具体用于实现以下步骤：划分为至少两个嵌套的环形子区域。

优选的，为至少两个子区域的步骤，所述处理器10具体用于实现：各所述环形子区域的环宽由内向外逐渐增大。

优选的，所述划分为至少两个子区域的步骤，所述处理器10具体用于实现：划分为至少两个网格状子区域。

在本实施例所提供的图片虚化处理设备，通过获取到的预览图片和所述预览图片的聚焦区域，确定需要虚化的待虚化区域后，将所述待虚化区域按照预设的亮度分析模型划分为至少两个环形子区域后，再获取所述子区域的亮度平均值，当所述子区域的亮度平均值高于预设的虚化阈值时，对所述子区域进行虚化处理后，获取所述预览图片的虚化处理图片。通过将待虚化区域划分不同的子区域后，选取亮度平均值高于一定亮度的子区域进行虚化处理，而对于亮度平均值小于虚化阈值的子区域，则不进行虚化处理。由于进行了选择性的虚化处理，而不是对于所有的待虚化区域进行了虚化处理，移动终端的计算量减小，同时也降低了电池的消耗，提高了电池的续航能力。

本发明还保护一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现以下步骤：获取预览图片和所述预览图片的聚焦区域，将所述预览图片中除所述聚焦区域外的区域确定为待虚化区域；将所述待虚化区域按照预设的亮度分析模型，划分为至少两个子区域，所述亮度分析模型包括用于将所述待虚化区域进行亮度分析的子区域划分模型；获取所述子区域的亮度平均值；当所述亮度平均值高于预设的虚化阈值时，对所述子区域进行虚化处理，获取所述预览图片的虚化处理图片。

优选的，所述获取预览图片和所述预览图片的聚焦区域的步骤，所述一个或者多个程序还可被所述一个或者多个处理器执行，以实现以下步骤：获取所述预览图片和所述预览图片的聚焦点；根据所述聚焦点和预设的聚焦半径确定所述聚焦区域。

优选的，所述获取所述子区域的亮度平均值的步骤，所述一个或者多个程序还可被所述一个或者多个处理器执行，以实现以下步骤：在所述子区域的边界线和/或区域内设置至少两个测试点；根据所述预览图片获取所述测试点的亮度值；根据所述亮度值，获取所述子区域的所述平均亮度值。

优选的，所述划分为至少两个子区域的步骤，所述一个或者多个程序还可被所述一个或者多个处理器执行，以实现以下步骤：划分为至少两个嵌套的环形子区域。

优选的，所述划分为至少两个嵌套的环形子区域的步骤，所述一个或者多个程序还可被所述一个或者多个处理器执行，以实现：各所述环形子区域的环宽由内向外逐渐增大。

优选的，所述划分为至少两个子区域的步骤，所述一个或者多个程序还可被所述一个或者多个处理器执行，以实现以下步骤：划分为至少两个网格状子区域。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：ROM、RAM、磁盘或光盘等。

总之，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。