图像识别方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种图像识别方法和装置，该方法包括：根据待识别图像中的各像素点的颜色特征和坐标，获得所述待识别图像中包含的各第一图形区域的轮廓；根据所述各第一图形区域的轮廓的位置，确定所述待识别图像中的各第二图形区域，每个所述第二图形区域中包括具有位置关联关系的至少一个第一图形区域的轮廓，所述位置关联关系包括位置包含关系。以像素点的颜色特征和坐标为依据，识别出图像中包含的各图形区域的轮廓，基于轮廓进行图像中具有关联性的图形组合区域的识别，具有良好的通用性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理
，尤其是涉及一种图像识别方法和装置。
技术介绍
目前，数字图像是较为常用的信息载体。图像识别是模式识别领域中重要的基础技术，在人工智能、计算机视觉、图像目标识别等领域中，图像识别技术都起着关键作用。图像识别是基于图像特征的数学描述方法、图像特征提取技术和利用图像特征信息的识别技术实现的。而图像特征提取是图像识别的基础环节，图像原始的数据空间难以表达具体的图像特征，通过特征提取算法将图像描述为具体的底层特征，比如边缘特征、纹理特征等。现有的在原始图像中识别出某图像目标的方式，多是根据已知的某个图像目标的特征信息比如颜色、形状，在原始图像中匹配对应的目标区域。通常，通过提取图像中的形状特征来确定图像中是否包含与该图像目标对应的目标区域。但是，实际应用中往往是针对不同的已知的图像目标，采用不同的特征提取算法进行对应目标区域的识别提取，比如车牌识别，人脸识别，其识别算法具有极大差异，都有自己的局限性，使得当原始图像中包含有多个图像目标时，需分别采用不同的图像识别算法，增加了处理复杂度的同时降低了处理效率。
技术实现思路
针对上述存在的问题，本专利技术提供一种图像识别方法和装置，用以克服现有针对不同图像目标采用相应不同图像识别算法使得图像识别效率低的缺陷。本专利技术一方面提供了一种图像识别方法，包括:根据待识别图像中的各像素点的颜色特征和坐标，获得所述待识别图像中包含的各第一图形区域的轮廓；根据所述各第一图形区域的轮廓的位置，确定所述待识别图像中的各第二图形区域，每个所述第二图形区域中包括至少一个第一图形区域的轮廓，所述至少一个第一图形区域的轮廓具有位置关联关系，所述位置关联关系包括位置包含关系。本专利技术另一方面提供了一种图像识别装置，包括:获取模块，用于根据待识别图像中的各像素点的颜色特征和坐标，获得所述待识别图像中包含的各第一图形区域的轮廓；第一处理模块，用于根据所述各第一图形区域的轮廓的位置，确定所述待识别图像中的各第二图形区域，每个所述第二图形区域中包括至少一个第一图形区域的轮廓，所述至少一个第一图形区域的轮廓具有位置关联关系，所述位置关联关系包括位置包含关系。本专利技术提供的图像识别方法和装置，通过根据待识别图像中的各像素点的颜色特征和坐标，获得待识别图像中包含的各第一图形区域的轮廓，进而根据各第一图形区域的轮廓的位置，确定待识别图像中包含的各第二图形区域，其中，每个所述第二图形区域中包括具有位置关联关系的至少一个第一图形区域的轮廓。从而，从待识别图像中识别出由具有位置关联关系的至少一个第一图形区域的轮廓构成的各个第二图形区域，即识别出待识别图像中包含的各个图形。以像素点的颜色特征和坐标为依据，识别出图像中包含的各图形区域的轮廓，基于轮廓进行图像中具有关联性的图形组合区域的识别，能够对多个图像目标进行识别，不仅具有良好的通用性，相应地还降低了图像识别的复杂度，提高了图像识别效率。【附图说明】图1为本专利技术图像识别方法实施例一的流程图；图2为本专利技术图像识别方法实施例二的流程图；图3为本专利技术图像识别装置实施例一的结构示意图；图4为本专利技术图像识别装置实施例二的结构示意图。【具体实施方式】图1为本专利技术图像识别方法实施例一的流程图，如图1所示，该方法包括:步骤101、根据待识别图像中的各像素点的颜色特征和坐标，获得待识别图像中包含的各第一图形区域的轮廓；步骤102、根据各第一图形区域的轮廓的位置，确定所述待识别图像中的各第二图形区域，每个所述第二图形区域中包括至少一个第一图形区域的轮廓，所述至少一个第一图形区域的轮廓具有位置关联关系，所述位置关联关系包括位置包含关系。实际应用中，一幅待识别的图像中比如包含有道路、车辆、树木等多种图形，那么本实施例提供的所述方法的目的便是识别确定出该图像中都包含有哪些图形，即划定分别包含各个图形的图形区域。从而，在基于本实施例提供的所述方法确定某图像中包含的各个图形之后，便于基于图像内容的图像信息查询，比如，针对每幅图像都确定了各幅图中包含的各个图形之后，如果信息查询者想在海量的图像中查找包含比如车辆的图像，便无需再像现有技术中需要根据车辆模型的特征信息在海量图像中一一匹配确定包含车辆的图像了，而是仅仅进行了信息的查找操作即可。本实施例中，首先采用路径跟踪算法，根据待识别图像中的各像素点的颜色特征和坐标，获得所述待识别图像中包含的各第一图形区域的轮廓。具体来说，图像中的每个像素点都会具有各自的颜色特征，比如说颜色的饱和度、灰度、渐变程度等。以上述至少一种颜色特征以及像素点的坐标为依据，从某个像素点开始，进行路径跟踪，从而一般能够得到一个由多个像素点所构成的闭合的图形区域，从而亦得到了由这些像素点围成的闭合图形区域的轮廓。可以理解的是，路径跟踪的过程中，以某起始像素点开始，该起始像素点周围还存在多个其他距离相近的像素点，这些距离相近的像素点即为与该起始像素点的坐标相距一定距离阈值的多个像素点，可选地，仅包括该起始像素点的邻点，即该起始像素点的上、下、左、右相邻的像素点。该距离阈值可以根据实际需要进行预设。进而在该距离相近的多个像素点中，根据每个像素点的颜色特征，可选地确定出颜色特征的特征值与该起始像素点的颜色特征的特征值之间的差值最小的像素点作为该起始像素点的下一跳路径像素点，进而以该下一跳路径像素点更新起始像素点，重复上述的处理过程，得到再下一跳路径像素点，以此类推，便会最终得到以上述的起始像素点为终点的一个闭合图形区域的轮廓，即第一图形区域的轮廓。上述仅以任一个像素点起始为例进行了路径跟踪过程的说明，可以理解的是，可以同时并行针对不同像素点为起始像素点进行上述处理，从而提高路径跟踪处理的效率。但是，该不同起始像素点的选择需要合理选择，因为，如果选择的两个起始像素点刚好最终位于同一图形区域的轮廓上，将导致重复操作，因此，一般不同的起始像素点从坐标位置、颜色特征等方面应该具有较大的差异，即分别选择坐标位置间距离大于一定距离阈值，颜色特征的特征值间的差值大于一定差值阈值的不同像素点作为起始像素点，比如一个起始像素点的颜色为红色，另一个起始像素点的颜色为黑色。至此，从待识别的图像中确定出了该图像中包含的各个图形区域的轮廓，即第一图形区域的轮廓。比如，在一幅包含人物头像的图像中，比如该图像中除了包含有人脸图形之外，还包含作为背景的花朵图形，而人脸上必然包含有眼、耳、口、鼻等器官图形。因此，路径跟踪的结果理想情况下便会得到人脸图形的轮廓，眼、耳、口、鼻等每个器官图形的轮廓，以及花朵图形的轮廓。而从一般实际应用的意义角度，对于人脸来说，如果仅仅识别确定出该图像中具有一个人脸轮廓的图形，而没有具体的五官的图形，或者仅仅识别出独立的五官的图形都不太合理。因此，本实施例中，在从待识别的图像中确定出了该图像中包含的各个第一图形区域的轮廓之后，进而根据该各第一图形区域的轮廓的位置，确定该待识别图像中的各第二图形区域，每个第二图形区域中包括具有位置关联关系的至少一个第一图形区域的轮廓，其中，该位置关联关系例如包括位置包含关系。具体地，仍以上述人物图像为例，比如人脸是一个轮廓，而其上包含眼睛，鼻子，嘴等子轮廓，而这些子轮廓之间，以及子轮廓与人脸轮廓之间具有空间上的坐标位置本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像识别方法，其特征在于，包括：根据待识别图像中的各像素点的颜色特征和坐标，获得所述待识别图像中包含的各第一图形区域的轮廓；根据所述各第一图形区域的轮廓的位置，确定所述待识别图像中的各第二图形区域，每个所述第二图形区域中包括至少一个第一图形区域的轮廓，所述至少一个第一图形区域的轮廓具有位置关联关系，所述位置关联关系包括位置包含关系。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：陈炼，
申请(专利权)人：北大方正集团有限公司，北京北大方正电子有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11