一种图像处理方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种图像处理方法以及装置，用于快速分割出图像中的前景图像和背景图像。本申请实施例方法包括：获取原始图像，判断所述原始图像是否为单通道图像；若否，将所述原始图像转换为单通道图像，以得到所述原始图像的灰度图像；对所述灰度图像中每个像素的灰度值进行高频滤波，以得到第一灰度图像；根据所述灰度图像和所述第一灰度图像，对灰度图像中每个像素的灰度值进行卡尔曼滤波，以得到所述灰度图像的模板图像；计算所述模板图像中每个像素的灰度值与所述第一灰度图像中对应像素的灰度值差值的距离范数，若所述距离范数大于预设阈值，则将当前像素定义为前景图像，否则，将当前像素定义为背景图像。

An Image Processing Method and Device

The embodiment of the present invention discloses an image processing method and device for fast segmentation of foreground and background images in an image. The embodiments of the present application include: acquiring the original image to determine whether the original image is a single-channel image; converting the original image into a single-channel image to obtain the gray-scale image of the original image; filtering the gray-scale value of each pixel in the gray-scale image with high frequency to obtain the first gray-scale image; and according to the gray-scale image and the first gray-scale image. The gray value of each pixel in the gray image is filtered by Kalman filter to obtain the template image of the gray image; the distance norm of the gray value difference between each pixel in the template image and the corresponding pixel in the first gray image is calculated. If the distance norm is larger than the preset threshold, the current pixel is defined as the foreground image, otherwise, the foreground image is defined. The current pixel is defined as the background image.

【技术实现步骤摘要】
一种图像处理方法及装置
本申请涉及图像处理
，尤其涉及一种图像处理方法及装置。
技术介绍
随着计算机技术的发展，越来越多的信息以数字图像的形式进行传播，而在计算机图像处理中，前景分割和提取是一个基础操作，所谓前景分割指的是让计算机从一副图片中判断出哪个是前景物体，哪个是背景物体，并从从分割出感兴趣的前景关键物体。在自然场景中，图像背景复杂、分辨率低，且图像多样化，分布随意，而在传统的图像识别中，主要面向高质量的文档图像，需要先对图像去噪、增加、畸变矫正、缩放等对图像进行预处理，在符合要求的情况下能够达到很高的识别水平。因为良好的图像预处理过程，是影响后期图像前景识别的关键步骤。而传统的图像预处理过程，受光照及图像阴影影响较大，无法快速实现快速对图像的预处理，以分割出图像中的前景图和背景图。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种图像处理方法及装置，用于快速对图像进行高频滤波，且对高频滤波后的图像再次进行卡尔曼滤波，以快速分割出当前图像中的前景图像和背景图像。本申请实施例第一方面提供了一种图像处理方法，包括：获取原始图像，判断所述原始图像是否为单通道图像；若否，将所述原始图像转换为单通道图像，以得到所述原始图像的灰度图像；对所述灰度图像中每个像素的灰度值进行高频滤波，以得到第一灰度图像；根据所述灰度图像和所述第一灰度图像，对灰度图像中每个像素的灰度值进行卡尔曼滤波，以得到所述灰度图像的模板图像；计算所述模板图像中每个像素的灰度值与所述第一灰度图像中对应像素的灰度值差值的距离范数，若所述距离范数大于预设阈值，则将当前像素定义为前景图像，否则，将当前像素定义为背景图像。优选的，所述根据所述灰度图像和所述第一灰度图像，对灰度图像中每个像素的灰度值进行卡尔曼滤波，以得到所述灰度图像的模板图像，包括：对所述灰度图像的背景灰度进行估计，以得到所述灰度图像的背景特征灰度值；在所述灰度图像中，选取以G(i,j)为中心，m*n为大小的区域，对所述区域中每个像素的灰度值运用进行高频滤波，以得到所述区域的第一灰度图像；根据以下公式(1)和公式(2)计算灰度图像中每个像素的灰度预测值：w1+w2+w3＝1；(2)若B(i-1,j-1)、B(i-1,j)或B(i,j-1)中的任一像素超出B的边界，则令超出所述边界的像素值为所述背景特征灰度值；根据公式(3)对所述每个像素的灰度预测值进行修正：以得到模板图像中的每个像素的灰度值。优选的，所述计算所述模板图像中每个像素的灰度值与所述第一灰度图像中对应像素的灰度值差值的距离范数，若所述距离范数大于预设阈值，则将当前像素定义为前景图像，否则，将当前像素定义为背景图像，包括：根据公式(4)计算所述模板图像中每个像素的灰度值与所述第一灰度图像中对应像素的灰度值差值的距离范数：根据公式(5)确定当前像素为前景图像或背景图像，ε为视觉感知灰度阈值：若所述距离范数大于所述ε，则将当前像素定义为前景图像，若所述距离范数不大于所述ε，则将当前像素定义为背景图像。优选的，对所述灰度图像的背景灰度进行估计的算法包括：背景灰度众数法、背景灰度均值法和背景灰度拟合高斯分布均值法中的一种或多种。优选的，所述对所述灰度图像中每个像素的灰度值进行高频滤波的方法包括：对所述灰度图像中每个像素的灰度值进行均值滤波、高斯滤波或高斯-拉普拉斯滤波。优选的，所述方法还包括：对所述前景图像进行输出显示。本申请实施例还提供了一种图像处理装置，包括：获取单元，用于获取原始图像，判断所述原始图像是否为单通道图像；转换单元，用于在所述原始图像不为单通道图像时，将所述原始图像转换为单通道图像，以得到所述原始图像的灰度图像；高频滤波单元，用于对所述灰度图像中每个像素的灰度值进行高频滤波，以得到第一灰度图像；卡尔曼滤波单元，用于根据所述灰度图像和所述第一灰度图像，对灰度图像中每个像素的灰度值进行卡尔曼滤波，以得到所述灰度图像的模板图像；确定单元，用于计算所述模板图像中每个像素的灰度值与所述第一灰度图像中对应像素的灰度值差值的距离范数，若所述距离范数大于预设阈值，则将当前像素定义为前景图像，否则，将当前像素定义为背景图像。优选的，所述卡尔曼滤波单元，包括：背景灰度估计模块，用于对所述灰度图像的背景灰度进行估计，以得到所述灰度图像的背景特征灰度值；高频滤波模块，用于在所述灰度图像中，选取以G(i,j)为中心，m*n为大小的区域，对所述区域中每个像素的灰度值运用进行高频滤波，以得到所述区域的第一灰度图像；灰度预测模块，用于根据以下公式(1)和公式(2)计算灰度图像中每个像素的灰度预测值：w1+w2+w3＝1；(2)若B(i-1,j-1)、B(i-1,j)或B(i,j-1)中的任一像素超出B的边界，则令超出所述边界的像素值为所述背景特征灰度值；修正模块，用于根据公式(3)对所述每个像素的灰度预测值进行修正：以得到模板图像中的每个像素的灰度值。优选的，所述确定单元，包括：计算模块，用于根据公式(4)计算所述模板图像中每个像素的灰度值与所述第一灰度图像中对应像素的灰度值差值的距离范数：确定模块，用于根据公式(5)确定当前像素为前景图像或背景图像，ε为视觉感知灰度阈值：若所述距离范数大于所述ε，则将当前像素定义为前景图像，若所述距离范数不大于所述ε，则将当前像素定义为背景图像。优选的，所述背景灰度估计模块中对所述灰度图像的背景灰度进行估计的算法包括：背景灰度众数法、背景灰度均值法和背景灰度拟合高斯分布均值法中的一种或多种。优选的，所述高频滤波单元中对所述灰度图像中每个像素的灰度值进行高频滤波的方法包括：对所述灰度图像中每个像素的灰度值进行均值滤波、高斯滤波或高斯-拉普拉斯滤波。优选的，所述图像处理装置还包括输出模块，用于对所述前景图像进行输出显示。本申请实施例还提供了一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，用于实现本申请第一方面提供的图像处理方法。从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：本申请实施例中，先获取原始图像，将原始图像转换为灰度图像，对灰度图像执行高频滤波，生成第一灰度图像，然后根据灰度图像和第一灰度图像，对灰度图像执行卡尔曼滤波，生成模板图像，然后根据模板图像和灰度图像，计算对应像素点的灰度值差值的距离范数，并在该距离范数大于预设阈值时，将该像素点定义为前景图像，而在该距离范围不大于预设阈值时，将该像素点定义为背景图像，从而简化了前景图像的分割过程，且该图像处理方法具有很高的抗光照和抗阴影的特点。附图说明图1为本申请实施例中一种图像处理方法的一个实施例示意图；图2为图1所述实施例中步骤104的细化步骤；图3为图1所述实施例中步骤105的细化步骤；图4为本申请实施例中一种图像处理方法的另一个实施例示意图；图5为本申请实施例中一种图像处理装置的一个实施例示意图；图6为本申请实施例中一种图像处理装置的另一个实施例示意。具体实施方式本申请实施例提供了一种图像处理方法及装置，用于快速对图像进行高频滤波，且对高频滤波后的图像再次进行卡尔曼滤波，以快速分割出当前图像中的前景图像和背景图像。为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取原始图像，判断所述原始图像是否为单通道图像；若否，将所述原始图像转换为单通道图像，以得到所述原始图像的灰度图像；对所述灰度图像中每个像素的灰度值进行高频滤波，以得到第一灰度图像；根据所述灰度图像和所述第一灰度图像，对灰度图像中每个像素的灰度值进行卡尔曼滤波，以得到所述灰度图像的模板图像；计算所述模板图像中每个像素的灰度值与所述第一灰度图像中对应像素的灰度值差值的距离范数，若所述距离范数大于预设阈值，则将当前像素定义为前景图像，否则，将当前像素定义为背景图像。

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取原始图像，判断所述原始图像是否为单通道图像；若否，将所述原始图像转换为单通道图像，以得到所述原始图像的灰度图像；对所述灰度图像中每个像素的灰度值进行高频滤波，以得到第一灰度图像；根据所述灰度图像和所述第一灰度图像，对灰度图像中每个像素的灰度值进行卡尔曼滤波，以得到所述灰度图像的模板图像；计算所述模板图像中每个像素的灰度值与所述第一灰度图像中对应像素的灰度值差值的距离范数，若所述距离范数大于预设阈值，则将当前像素定义为前景图像，否则，将当前像素定义为背景图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述灰度图像和所述第一灰度图像，对灰度图像中每个像素的灰度值进行卡尔曼滤波，以得到所述灰度图像的模板图像，包括：对所述灰度图像的背景灰度进行估计，以得到所述灰度图像的背景特征灰度值；在所述灰度图像中，选取以G(i,j)为中心，m*n为大小的区域，对所述区域中每个像素的灰度值运用进行高频滤波，以得到所述区域的第一灰度图像；根据以下公式(1)和公式(2)计算灰度图像中每个像素的灰度预测值：w1+w2+w3＝1；(2)若B(i-1,j-1)、B(i-1,j)或B(i,j-1)中的任一像素超出B的边界，则令超出所述边界的像素值为所述背景特征灰度值；根据公式(3)对所述每个像素的灰度预测值进行修正：以得到模板图像中的每个像素的灰度值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算所述模板图像中每个像素的灰度值与所述第一灰度图像中对应像素的灰度值差值的距离范数，若所述距离范数大于预设阈值，则将当前像素定义为前景图像，否则，将当前像素定义为背景图像，包括：根据公式(4)计算所述模板图像中每个像素的灰度值与所述第一灰度图像中对应像素的灰度值差值的距离范数：根据公式(5)确定当前像素为前景图像或背景图像，ε为视觉感知灰度阈值：若所述距离范数大于所述ε，则将当前像素定义为前景图像，若所述距离范数不大于所述ε，则将当前像素定义为背景图像。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述灰度图像的背景灰度进行估计的算法包括：背景灰度众数法、背景灰度均值法和背景灰度拟合高斯分布均值法中的一种或多种。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述灰度图像中每个像素的灰度值进行高频滤波的方法包括：对所述灰度图像中每个像...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘均，秦文礼，
申请(专利权)人：深圳市元征科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44