【技术实现步骤摘要】
一种图像处理方法、装置、电子设备及可读存储介质
本专利技术涉及图像处理识别相关
，特别是指一种图像处理方法、装置、电子设备及可读存储介质。
技术介绍
虽然当前的摄像拍照技术飞速发展，但是基于设备成本或者使用环境的限制，很多地方使用的摄像设备还是难以获取得到高分辨率的图像，导致后续相应的识别检测出现问题。例如：交通灯检测是自动驾驶中最重要的功能之一。但是，由于交通灯本身的尺寸和应用场合，决定了在车载摄像头拍到的图像中，交通灯经常表现为比较小的目标，并且背景干扰也相对更为复杂。同时，受当前摄像头的成像水平影响，交通灯图像的分辨率较低。因此，在实现本申请的过程中，专利技术人发现现有技术至少存在以下问题：当前基于设备成本或使用环境的限制，导致最终获得的图像清晰度或者分辨率不高，进而影响后续的检测识别。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提出一种图像处理方法、装置、电子设备及可读存储介质，能够优化得到清晰度和分辨率更高的优化图像，进而有利于后续的检测识别。基于上述目的本专利技术提供的一种图像处理方法，包括：获取初始图像并对所述初始图像进行超像素分割处理，得到分割...
【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取初始图像并对所述初始图像进行超像素分割处理，得到分割后的图像块；基于目标图像的图像特征从分割后的图像块中提取得到感兴趣区域；对所述感兴趣区域进行超分辨率重构，得到优化图像。
【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取初始图像并对所述初始图像进行超像素分割处理，得到分割后的图像块；基于目标图像的图像特征从分割后的图像块中提取得到感兴趣区域；对所述感兴趣区域进行超分辨率重构，得到优化图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标图像为交通信号灯对应的图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像特征包括：位置特征、颜色特征以及形状特征中的至少一种。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述提取得到感兴趣区域的步骤包括：根据目标图像的位置特征对不同位置的所述图像块设置不同的权重系数；根据目标图像的颜色特征进行相关颜色区域的提取；根据目标图像的形状特征进行相关形状区域的提取；基于上述颜色特征以及形状特征中的一种或多种图像特征、不同位置的图像块设置的不同的权重系数，提取得到感兴趣区域。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对不同位置图像块设置不同的权重系数包括：所述初始图像包括上下两个部分；当所述图像块位于初始图像的下部分时，将所述图像块的权重系数设置为0；当所述图像块位于初始图像的上部分时，图像块的权重系数设置为从上到下逐渐减小。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于上述颜色特征以及形状特征中的一种或多种图像特征、不同位置的图像块设置的不同的权重系数，提取得到感兴趣区域的步骤包括：对基于上述颜色特征以及形状特征中的一种或多种图像特征、不同位置的图像块设置的不同的权重系数，提取得到的区域进行扩展得到感兴趣区域。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述超像素分割处理的步骤包括：(a)将图像均分为若干图像块，针对每个图像块设置初始的聚类中心并分配不同的聚类标签；(b)针对每个像素点，分别计算该像素点到每个聚类中心的相似度，选出相似度最高对应的聚类中心并为该像素点分配相应的聚类标签；(c)根据所述聚类标签确定新的分割区域，并且对新的分割区域重新计算聚类中心；(d)重复步骤(b)(c)进行迭代计算，直到收敛后得到最终聚类中心；(e)基于所述最终聚类中心以及对应的聚类标签进行聚类搜索，确定每个以所述最终聚类中心为中心的分割区域对应的像素点，得到分割后的图像块。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述每个像素点到初始聚类中心的相似度通过如下公式计算：其中，dlab为像素点i与点j之间的颜色距离；dxy为像素点i与点j之间的坐标距离；d为像素点i与点j之间的相似度；m为调节因子；S为初始聚类中心之间的距离；l为亮度，a、b为颜色参数，x、y为坐标参数，N为像素点的数量，K为初始均分的图像块数量。9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述感兴趣区域进行超分辨率重构的步骤包括：将所述感兴趣区域使用双三次插值放大到预设的目标大小，得到放大区域；通过卷积网络对所述放大区域做非线性映射，得到高分辨率的优化图像。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述卷...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨静林，
申请(专利权)人：京东方科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11
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