背景图像生成方法、装置、存储介质与电子设备与流程

1.本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种背景图像生成方法、背景图像生成装置、计算机可读存储介质与电子设备。


背景技术：

2.随着智能终端设备的发展，用户对于设备美观方面的要求越来越高。其中，设备显示界面的背景对于美观的影响较大，且用户对于背景的需求也越来越偏向个性化与差异化。
3.相关技术中，背景图像通常来源于两种途径：其一是系统自带的背景样式，一般有纯色背景、渐变色背景、简单图案动态变化的背景；其二是用户自选的图片，如用户在相册中选取一张图片，将其设置为背景。然而，这两种来源的背景图像具有一定的局限性：系统自带的背景样式种类非常有限；而用户相册中的图片大多是日常生活中拍摄的，难免存在拍摄缺陷，不适合做背景。
4.可见，如何得到满足用户个性化需求的背景图像，是目前亟待解决的技术问题。


技术实现要素：

5.本公开提供了一种背景图像生成方法、背景图像生成装置、计算机可读存储介质与电子设备，进而至少在一定程度上改善相关技术中背景图像难以满足用户个性化需求的问题。
6.本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
7.根据本公开的第一方面，提供一种背景图像生成方法，包括：获取第一图像；在预设图像库中查找与所述第一图像匹配的第二图像；根据所述第一图像对所述第二图像进行调色处理，生成背景图像。
8.根据本公开的第二方面，提供一种背景图像生成装置，包括：图像获取模块，用于获取第一图像；图像匹配模块，用于在预设图像库中查找与所述第一图像匹配的第二图像；调色处理模块，用于根据所述第一图像对所述第二图像进行调色处理，生成背景图像。
9.根据本公开的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面的背景图像生成方法及其可能的实现方式。
10.根据本公开的第四方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述第一方面的背景图像生成方法及其可能的实现方式。
11.本公开的技术方案具有以下有益效果：
12.以第一图像为基准，从预设图像库中查找与之匹配的第二图像，再根据第一图像对第二图像进行调色处理，将调色后的第二图像作为背景图像。一方面，本方案提出了一种
新的背景图像生成方法，结合了第一图像与第二图像的特征，第一图像包含了用户对图像内容、图像色彩方面的喜好，第二图像是适合作为背景的标准化图像，无图像拍摄中的抖动、噪点等缺陷。由此生成的背景图像满足背景内容纯净、主题鲜明等特点，并且能够满足用户的个性化需求，同时带来了更换背景的趣味性。另一方面，本方案实现过程简单，无需用户进行大量操作，也无需进行复杂的图像处理，降低了获取背景图像的时间与硬件成本。
13.在本公开的一些实施方式中，可以从原始图像中截取局部区域图像，以生成第一图像，从而保证第一图像的内容纯净性与主题单一性，便于生成高质量的背景图像。
14.在本公开的一些实施方式中，可以由用户在原始图像中手动截取局部区域图像，以保证第一图像符合用户的喜好，提高最终得到的背景图像与用户个性化需求的匹配度。
15.在本公开的一些实施方式中，上述原始图像可以是根据用户进行的预设操作所获取的，预设操作包括控制摄像头采集原始图像、在本地图像库或应用程序中选择原始图像等操作，从而保证原始图像符合用户的喜好。
16.在本公开的一些实施方式中，可以在上述局部区域图像的基础上，通过进一步的目标检测得到第一图像，从而进一步提高第一图像的内容纯净性与主题单一性。
17.在本公开的一些实施方式中，在进行目标检测时，可以将每个目标的所有候选框进行合并，以得到每个目标的包围框，并截取得到第一图像，由此降低目标检测的误差，特别是对目标边缘识别的误差所造成的影响，提高所截取的第一图像的精确度。
18.在本公开的一些实施方式中，在进行目标检测时，可以将面积最大的包围框部分的图像截取为第一图像，由此保证第一图像代表了上述局部区域图像中的最主要内容，以更加准确地匹配用户的喜好。
19.在本公开的一些实施方式中，可以根据第一图像的标签查找与之匹配的第二图像，由此提高了所查找的第二图像的准确度，并简化了查找的处理过程。
20.在本公开的一些实施方式中，可以识别第一图像的一级标签，在一级标签下进一步识别二级标签，并根据二级标签查找第二图像，由此提高了识别二级标签的准确度以及第一图像与第二图像的匹配度。
21.在本公开的一些实施方式中，将第一图像的主色替换第二图像中目标图层的颜色，以实现调色处理，由此得到与第一图像的色彩风格非常相似的图像，作为最终的背景图像，相当于结合了第一图像的色彩与第二图像的内容，更加符合用户的喜好。
22.在本公开的一些实施方式中，用于查找第二图像的预设图像库可以是矢量图像库，由于矢量图形可以呈现出平面插画的风格，适合于形成扁平化的背景图像。
23.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
24.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
25.图1示出本示例性实施方式中一种系统架构的示意图；
26.图2示出本示例性实施方式中一种电子设备的结构图；
27.图3示出本示例性实施方式中一种背景图像生成方法的流程图；
28.图4示出本示例性实施方式中生成第一图像的流程图；
29.图5示出本示例性实施方式中截取第一图像的流程图；
30.图6示出本示例性实施方式中生成第一图像的示意图；
31.图7示出本示例性实施方式中查找第二图像的流程图；
32.图8示出本示例性实施方式中进行图像识别处理的示意图；
33.图9示出本示例性实施方式中一种背景图像生成装置的结构框图。
具体实施方式
34.现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。
35.此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
36.手机的背景图像一般包括锁屏背景与桌面背景，是用户日常使用手机时看到最多的内容之一；在智能穿戴设备上，也出现了各种背景图像，如智能手表的表盘图像，其甚至可以保持常亮状态，使智能手表成为一种装饰。由此可见，背景图像对于用户在美观方面的感受有很大影响。
37.本公开的示例性实施方式提供一种背景图像生成方法，所生成的背景图像可应用于：手机或平板电脑的锁屏背景、桌面背景，智能手表的表盘图像，设备屏幕保护所用的背景等等。
38.图1示出了本公开示例性实施方式的一种系统架构的示意图。如图1所示，该系统架构100可以包括：终端设备110和服务器120。终端设备110可以是手机、平板电脑、数码相机、个人电脑、智能穿戴设备等。本公开实施方式所提供的方法可以由终端设备110单独执行，例如在终端设备110拍摄图像后，通过执行背景图像生成方法，生成背景图像；本公开实施方式所提供的方法也可以由服务器120执行，例如终端设备110拍摄图像后，传输至服务器120，服务器120通过执行背景图像生成方法，生成背景图像，并将该背景图像返回至终端设备110进行显示。本公开对此不做限定。
39.本公开的示例性实施方式还提供一种电子设备，用于实现上述背景图像生成方法。该电子设备可以是图1中的终端设备110或服务器120。该电子设备至少包括处理器和存
local area networks，wlan)(如无线保真(wireless fidelity，wi-fi)网络)、蓝牙(bluetooth，bt)、全球导航卫星系统(global navigation satellite system，gnss)、调频(frequency modulation，fm)、近距离无线通信技术(near field communication，nfc)、红外技术(infrared，ir)等无线通信解决方案。
49.移动终端200可以通过gpu、显示屏290及应用处理器等实现显示功能，可以通过isp、摄像模组291、编码器、解码器、gpu、显示屏290及应用处理器等实现拍摄功能，还可以通过音频模块270、扬声器271、受话器272、麦克风273、耳机接口274及应用处理器等实现音频功能。
50.传感器模块280可以包括深度传感器2801、压力传感器2802、陀螺仪传感器2803、气压传感器2804等。
51.指示器292可以是指示灯，可以用于指示充电状态，电量变化，也可以用于指示消息，未接来电，通知等。马达293可以产生振动提示，也可以用于触摸振动反馈等。按键294包括开机键，音量键等。
52.移动终端200可以支持一个或多个sim卡接口295，用于连接sim卡。
53.图3示出了一种背景图像生成方法的示例性流程，可以包括以下步骤s310至s330：
54.步骤s310，获取第一图像；
55.步骤s320，在预设图像库中查找与第一图像匹配的第二图像；
56.步骤s330，根据第一图像对第二图像进行调色处理，生成背景图像。
57.通过上述方法，以第一图像为基准，从预设图像库中查找与之匹配的第二图像，再根据第一图像对第二图像进行调色处理，将调色后的第二图像作为背景图像。一方面，本示例性实施方式提出了一种新的背景图像生成方法，结合了第一图像与第二图像的特征，第一图像包含了用户对图像内容、图像色彩方面的喜好，第二图像是适合作为背景的标准化图像，无图像拍摄中的抖动、噪点等缺陷。由此生成的背景图像满足背景内容纯净、主题鲜明等特点，并且能够满足用户的个性化需求，同时带来了更换背景的趣味性。另一方面，本方案实现过程简单，无需用户进行大量操作，也无需进行复杂的图像处理，降低了获取背景图像的时间与硬件成本。
58.下面对图3中的每个步骤做具体说明。
59.步骤s310中，获取第一图像。
60.其中，第一图像是指用于生成背景图像的基准图像，通常是用户主观指定的图像，反映了用户对图像内容、图像色彩方面的喜好。第一图像包括但不限于：用户拍摄的图像；用户在终端设备中选取的图像，如在网络上下载的图像、相册中的图像等；对用户拍摄或选取的图像进行一定处理后得到的图像。第一图像可以是任意类型的图像，例如人物图像、风景图像、建筑图像等。
61.在一种可选的实施方式中，参考图4所示，步骤s310可以包括以下步骤s410和s420：
62.步骤s410，从原始图像中确定至少一个局部区域图像；
63.步骤s420，根据上述局部区域图像生成第一图像。
64.原始图像是用于产生第一图像的最初图像，可以是用户拍摄或选取的图像，也可以是系统自动指定的图像，例如：
65.响应于用户的预设操作，获取原始图像。该预设操作可以包括：控制摄像头采集原始图像，如用户打开拍照界面，将摄像头采集的预览图像作为原始图像，或者拍摄一张图像作为原始图像；在本地图像库或应用程序中选择原始图像，本地图像库是不同于上述预设图像库的另一图像库，如可以是手机上的相册，具体的，用户可以在手机本地的相册中选择一张图像作为原始图像，或者在应用程序中选择一张图像(其他用户发送的图像，程序页面中的图像等)作为原始图像，等等。由此，保证原始图像符合用户的喜好。
66.用户实现设定背景图像的主题切换规则，例如根据时间、天气等进行切换。由此，系统可以根据当前的时间、天气等获取一张匹配的原始图像，如当前是2020年8月20日，可以将2019年8月20日拍摄的图像作为原始图像；当前是下雨天，可以在互联网上搜索下雨主题的图像或者相册中与下雨相关的图像作为原始图像，等等。由此，可以实现原始图像的自动选择，简化了用户操作。
67.图4实际是对原始图像进行截图，根据所截取的局部区域图像生成第一图像。由于原始图像中通常包含较多的图像内容，通过从原始图像中截取局部区域图像，可以得到内容较为纯净、主题单一的图像。
68.在一种可选的实施方式中，可以响应于用户在原始图像中进行的区域框选操作，确定至少一个局部区域图像。区域框选操作是指用户在原始图像中框选(一般为矩形框)出局部区域，即允许用户在原始图像中进行手动截图，且支持用户同时截取多个局部区域图像，这样用户可以截取自己喜欢的局部区域图像，作为后续生成背景图像的基准。
69.在一种可选的实施方式中，也可以对原始图像进行内容识别，分割出局部区域图像。例如从原始图像中识别出前景部分，截取前景部分所在的局部区域图像。
70.在得到局部区域图像后，可以将其直接作为第一图像，也可以做进一步的处理，处理后得到第一图像。
71.在一种可选的实施方式中，参考图5所示，步骤s420可以包括以下步骤s510和s520：
72.步骤s510，对局部区域图像进行目标检测，得到局部区域图像中各目标的包围框；
73.步骤s520，截取包围框的图像，作为第一图像。
74.目标可以是图像中任意可识别的实物，如植物、建筑、车辆等。一般的，用户手动截取局部区域图像时，可能存在误差，使局部区域图像中包含目标以外的无关元素。通过图5的方法处理局部区域图像后，可以得到关于目标的纯净图像。目标检测可以通过yolo(you only look once，一种实时目标检测的算法，包括v1、v2、v3等版本，本公开可以采用任意版本)、ssd(single shot multibox detector，单步多框目标检测)等算法模型实现，在局部区域图像中输出目标的包围框(bounding box，或称包围盒)。截取包围框内的图像，得到第一图像，相当于在局部区域图像的基础上进行更加精细的截图，得到以目标为主要内容的第一图像，从而提高第一图像的准确度，降低无关内容对后续处理所造成的干扰。
75.需要说明的是，当局部区域图像中包含多个目标时，可以分别输出每个目标的包围框。在此基础上，可以对每个包围框分别截图，这样得到多张第一图像；也可以对这些包围框进行筛选，例如：仅截取面积最大的包围框的图像，作为第一图像，即仅生成一张第一图像；保留面积大于一定阈值的包围框，截取其图像，作为第一图像；使用户在所有包围框中手动选择一个或多个包围框，截取其图像，作为第一图像，等等。本公开对此不做限定。
76.在一种可选的实施方式中，步骤s510可以通过以下方式实现：
77.对局部区域图像进行目标检测，生成局部区域图像中各目标的候选框；
78.将同一目标的候选框进行合并，得到局部区域图像中各目标的包围框。
79.在检测图像中的目标时，可以采用nms(non-maximum suppression，非极大值抑制)等算法，使检测框遍历整个图像，选取图像中最优或局部最优的检测框，即候选框。对于同一目标来说，可能得到不止一个候选框，这通常是由于对于目标边缘识别的误差所导致，特别是对于边缘特征不突出的目标，其候选框数量一般较多。
80.基于此，可以将同一目标的候选框进行合并，得到最终的包围框，由此可以提高包围框以及第一图像的准确度。本公开对于候选框的具体合并方式不做限定。举例来说，可以采用最大合并，即在各候选框的角点中，选取最小的横坐标与最小的纵坐标，形成左下角点，选取最大的横坐标与最大的纵坐标，形成右上角点，以左下角点和右上角点的连线为对角线，确定矩形区域，即目标的包围框；也可以采用平均合并，即对各候选框的左下角点取平均值，对各候选框的右上角点取平均值，以两个平均值点连线为对角线，确定矩形区域，即目标的包围框。
81.图6示出了以mobilenet-ssd网络(针对于移动端的轻量化ssd网络模型)为例进行目标检测的过程，包括：
82.将局部区域图像输入至mobilenet-ssd网络中，生成多个大小不同的候选框；
83.网络对图像提取特征，具体来说，对每个候选框图像提取特征并进行识别，排除背景部分的候选框，并对包含目标的候选框进行位置与大小优化；
84.确定包含目标的候选框，通常一个目标可能对应得到多个候选框；
85.合并同一目标的候选框，得到每个目标对应的包围框；
86.截取包围框的图像，得到第一图像。
87.继续参考图3，步骤s320中，在预设图像库中查找与第一图像匹配的第二图像。
88.其中，预设图像库是预先建立的标准化的图像库。这里的标准化主要指其中的图像内容纯净、主题单一、风格鲜明，不存在日常拍摄的图像中的抖动、噪音等缺陷，适合于作为背景图像。本示例性实施方式中，可以建立不同风格的预设图像库，如插画风格的图像库、动画风格的图像库、真实拍摄的风景图像库等。在一种可选的实施方式中，预设图像库可以包括矢量图像库，如由svg(scalable vector graphics，可缩放矢量图形)格式的图像所形成的图像库，矢量图形可以呈现出平面插画的风格，特别适合于形成扁平化的背景图像。
89.由于第一图像中可能存在各种缺陷，如噪点、内容不纯净、图像不清晰等，在预设图像库中查找与之匹配的第二图像，相当于将第一图像替换为“无缺陷”的标准化图像。
90.在一种可选的实施方式中，可以将第一图像与预设图像库中的图像计算相似度，将相似度最高的图像确定为与第一图像匹配的第二图像。例如，计算第一图像与预设图像库中的图像的ssim(structural similarity，结构相似度)；或者分别对第一图像与预设图像库中的图像提取特征，然后计算两个特征向量的余弦相似度或欧式距离等。
91.在一种可选的实施方式中，参考图7所示，步骤s320可以包括以下步骤s710和s720：
92.步骤s710，对第一图像进行识别处理，得到第一图像的标签；
93.步骤s720，在预设图像库中查找第一图像的标签所对应的至少一张图像，作为第二图像。
94.图像的识别处理可以通过图像分类算法实现，如mobilenet分类器等，所得到的标签即对第一图像进行分类的类别标签。由此，在预设图像库中筛选出具有相同标签的图像，在其中查找第二图像(如可以根据图像相似度进行查找)，即第二图像应当与第一图像属于同一类别。这样可以缩小在预设图像库中查找第二图像的范围，并提高查找结果的准确度。
95.在一种可选的实施方式中，为了实现更加精准的查找，可以对图像设置多级标签，从粗分类到细分类。例如，第一图像可以包括一级标签和二级标签。在进行识别处理时，可以对第一图像进行第一级识别处理，得到第一图像的一级标签；然后在该一级标签下，对第一图像进行第二级识别处理，得到第一图像的二级标签。
96.以图8为例，将局部区域图像输入至mobilenet-ssd中，确定目标的包围框，并进行截图，得到两个第一图像；将第一图像分别输入至mobilenet-classfication(基于mobilenet结构的图像分类器)，首先进行第一级识别处理，得到一级标签，如“容器”和“植物”，然后分别在一级标签下进行第二级识别处理，得到二级标签，如“花盆”和“绿萝”。需要说明的是，在进行第二级识别处理时，一级标签相当于先验信息，帮助提高第二级识别处理的准确度。或者第二级识别处理时采用不同的子网络，每个子网络对应于一种一级标签，当一级标签不同时，所用的子网络也不同，由此可以实现更加针对性的识别处理。
97.基于上述多级标签的划分与识别，得到第一图像的最后一级标签，如二级标签。在查找第二图像时，可以在预设图像库中查找第一图像的最后一级标签所对应的至少一张图像。以图8中的“绿萝”图像为例，在识别得到其二级标签“绿萝”后，可以在预设图像库中筛选出标签为“绿萝”的图像，从中进一步获取第二图像。
98.继续参考图3，步骤s330中，根据第一图像对第二图像进行调色处理，生成背景图像。
99.简而言之，将第一图像的色调应用到第二图像中。例如，第一图像中绿萝的绿色与第二图像中的绿叶颜色不同，可以以第一图像中的绿色替换第二图像中的绿色，更加符合用户的喜好。
100.在一种可选的实施方式中，步骤s330可以包括：
101.根据第一图像的主色的数量，在第二图像中确定相同数量的图层，作为第二图像中的目标图层；
102.利用第一图像的主色，替换第二图像中的目标图层的颜色。
103.其中，第一图像的主色可以是第一图像中占比(指像素比例)最高的一种或多种颜色。例如：选取占比最高的一种颜色作为主色；或者选取占比最高的三种颜色作为主色；或者选取占比超过20％的多种颜色作为主色，等等，本公开对此不做限定。
104.第二图像中的目标图层，可以是第二图像中的主要图层，例如前景部分的图层。在矢量图形中，一般由多个图层叠加形成图像，不同图层之间按照由前景到背景的顺序排列，可以选取排列靠前的一个或多个图层，作为目标图层。
105.在确定第一图像的主色和第二图像的目标图层后，可以将主色填充至目标图层中，以替换目标图层原本的颜色。
106.在一种可选的实施方式中，调色处理的过程可以包括：
107.根据第一图像的各主色在第一图像中所占的比例，对各主色排序；
108.确定目标图层在第二图像中的排序；
109.按照上述各主色的排序与上述目标图层的排序确定上述主色与目标图层的对应关系，分别利用每个主色替换对应的目标图层的颜色。
110.举例来说，在第一图像中提取3个主色，按主色所占的比例从大到小的顺序，记为主色1、主色2、主色3；在第二图像中，选取排列最靠前的3个图层作为目标图层，按顺序分别记为图层1、图层2、图层3；然后将图层1中的颜色全部替换为主色1，图层2中的颜色全部替换为主色2，图层3中的颜色全部替换为主色3，由此得到与第一图像的色彩风格非常相似的图像，作为最终的背景图像，相当于结合了第一图像的色彩与第二图像的内容，更加符合用户的喜好。
111.本公开的示例性实施方式还提供一种背景图像生成装置。参考图9所示，该背景图像生成装置900可以包括：
112.图像获取模块910，用于获取第一图像；
113.图像匹配模块920，用于在预设图像库中查找与第一图像匹配的第二图像；
114.调色处理模块930，用于根据第一图像对第二图像进行调色处理，生成背景图像。
115.在一种可选的实施方式中，图像获取模块910，被配置为：
116.从原始图像中确定至少一个局部区域图像；
117.根据上述局部区域图像生成第一图像。
118.在一种可选的实施方式中，图像获取模块910，被配置为：
119.响应于用户的预设操作，获取所述原始图像。
120.在一种可选的实施方式中，上述预设操作包括：控制摄像头采集原始图像，或者在本地图像库或应用程序中选择原始图像。
121.在一种可选的实施方式中，图像获取模块910，被配置为：
122.响应于用户在原始图像中进行的区域框选操作，确定至少一个局部区域图像。
123.在一种可选的实施方式中，图像获取模块910，被配置为：
124.对局部区域图像进行目标检测，得到局部区域图像中各目标的包围框；
125.截取包围框的图像，作为第一图像。
126.在一种可选的实施方式中，图像获取模块910，被配置为：
127.对局部区域图像进行目标检测，生成局部区域图像中各目标的候选框；
128.将同一目标的候选框进行合并，得到局部区域图像中各目标的包围框。
129.在一种可选的实施方式中，图像获取模块910，被配置为：
130.截取面积最大的包围框的图像，作为第一图像。
131.在一种可选的实施方式中，图像匹配模块920，被配置为：
132.对第一图像进行识别处理，得到第一图像的标签；
133.在预设图像库中查找第一图像的标签所对应的至少一张图像，作为第二图像。
134.在一种可选的实施方式中，第一图像的标签包括一级标签和二级标签。图像匹配模块920，被配置为：
135.对第一图像进行第一级识别处理，得到第一图像的一级标签；
136.在一级标签下，对第一图像进行第二级识别处理，得到第一图像的二级标签。
137.在一种可选的实施方式中，图像匹配模块920，被配置为：
138.在预设图像库中查找第一图像的二级标签所对应的至少一张图像。
139.在一种可选的实施方式中，调色处理模块930，被配置为：
140.根据第一图像的主色的数量，在第二图像中确定相同数量的图层，作为第二图像中的目标图层；
141.利用第一图像的主色，替换第二图像中的目标图层的颜色。
142.在一种可选的实施方式中，调色处理模块930，被配置为：
143.根据第一图像的各主色在第一图像中所占的比例，对各主色排序；
144.确定目标图层在第二图像中的排序；
145.按照上述各主色的排序与上述目标图层的排序确定上述主色与目标图层的对应关系，分别利用每个主色替换对应的目标图层的颜色。
146.在一种可选的实施方式中，预设图像库包括矢量图像库。
147.上述装置中各部分的具体细节在方法部分实施方式中已经详细说明，因而不再赘述。
148.本公开的示例性实施方式还提供了一种计算机可读存储介质，可以实现为程序产品的形式，包括程序代码，当程序产品在终端设备上运行时，程序代码用于使终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤，例如可以执行图3、图4、图5或图7中任意一个或多个步骤。该程序产品可以采用便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本公开的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
149.程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
150.计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
151.可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
152.可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、c 等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计
算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。所属技术领域的技术人员能够理解，本公开的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本公开的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
153.本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其他实施方式。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施方式仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。
154.应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限定。