图像处理方法、图像处理装置、电子设备、存储介质制造方法及图纸

一种图像处理方法、图像处理装置、电子设备、非瞬时性计算机可读存储介质。图像处理方法包括：获取原始图像，其中，原始图像包括至少一个对象；通过第一二值化模型对原始图像进行处理，以得到原始图像的第一二值化图像；对第一二值化图像进行处理，以得到像素外接轮廓图像，其中，像素外接轮廓图像包括多个外接轮廓像素，多个外接轮廓像素包围的区域内的像素为至少一个对象中的至少部分对象对应的像素；通过第二二值化模型对原始图像进行处理，以得到第二二值化图像；根据多个外接轮廓像素在像素外接轮廓图像中的位置，对第二二值化图像和第一二值化图像进行合成，以得到合成图像，其中，合成图像为二值化图像。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、图像处理装置、电子设备、存储介质
本公开的实施例涉及一种图像处理方法、图像处理装置、电子设备、非瞬时性计算机可读存储介质。
技术介绍
在数字图像处理中，图像二值化(ImageBinarization)处理就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，对图像进行图像二值化处理可以使图像中的数据量大为减少，从而能凸显出感兴趣的目标的轮廓，此外，也能方便对图像进行处理和分析，例如，便于提取图像中的信息。
技术实现思路
本公开至少一实施例提供一种图像处理方法，包括：获取原始图像，其中，所述原始图像包括至少一个对象；通过第一二值化模型对所述原始图像进行处理，以得到所述原始图像的第一二值化图像；对所述第一二值化图像进行处理，以得到像素外接轮廓图像，其中，所述像素外接轮廓图像包括多个外接轮廓像素，所述多个外接轮廓像素包围的区域内的像素为所述至少一个对象中的至少部分对象对应的像素；通过第二二值化模型对所述原始图像进行处理，以得到第二二值化图像；根据所述多个外接轮廓像素在所述像素外接轮廓图像中的位置，对所述第二二值化图像和所述第一二值化图像进行合成，以得到合成图像，其中，所述合成图像为二值化图像。例如，在本公开至少一实施例提供的图像处理方法中，通过所述第一二值化模型对所述原始图像进行处理，以得到所述原始图像的第一二值化图像，包括：对所述原始图像进行压缩处理，以得到输入图像，其中，所述输入图像的尺寸小于所述原始图像的尺寸；通过所述第一二值化模型对所述输入图像进行处理，以得到所述原始图像的第一二值化图像。例如，在本公开至少一实施例提供的图像处理方法中，通过所述第一二值化模型对所述输入图像进行处理，以得到所述原始图像的第一二值化图像，包括：通过所述第一二值化模型对所述输入图像进行处理，以得到所述输入图像的二值化预测图像；将所述二值化预测图像进行恢复尺寸处理，以得到所述第一二值化图像，其中，所述第一二值化图像的尺寸和所述原始图像的尺寸相同。例如，在本公开至少一实施例提供的图像处理方法中，对所述第一二值化图像进行处理，以得到像素外接轮廓图像，包括：对所述第一二值化图像进行模糊化处理，得到模糊图像；对所述模糊图像和所述第一二值化图像进行异或处理，以得到所述像素外接轮廓图像。例如，在本公开至少一实施例提供的图像处理方法中，根据所述像素外接轮廓图像中的所述多个外接轮廓像素的位置，对所述第二二值化图像和所述第一二值化图像进行合成，以得到所述合成图像，包括：获取所述像素外接轮廓图像中的所述多个外接轮廓像素的位置；提取所述第二二值化图像中与所述多个外接轮廓像素的位置对应的位置处的多个目标第二二值化像素；根据所述第二二值化图像和所述第一二值化图像的像素对应关系，将所述第二二值化图像中的所述多个目标第二二值化像素分别合成到所述第一二值化图像中的相同位置，以得到所述合成图像。例如，在本公开至少一实施例提供的图像处理方法中，所述第二二值化图像中的所有第二二值化像素排列为n行m列，所述第一二值化图像中的所有第一二值化像素排列为n行m列，所述合成图像中的所有合成像素排列为n行m列，根据所述第二二值化图像和所述第一二值化图像的像素对应关系，将所述第二二值化图像中的所述多个目标第二二值化像素分别合成到所述第一二值化图像中的相同位置，包括：确定所述多个目标第二二值化像素中的第q个目标第二二值化像素，其中，所述第q个目标第二二值化像素位于所述第二二值化图像的第i行第j列；确定所述第一二值化图像中的位于所述第i行第j列的第q个目标第一二值化像素；将所述第q个目标第一二值化像素的灰阶值替换为所述第q个目标第二二值化像素的灰阶值，以得到所述合成图像中位于所述第i行第j列的第q个目标合成像素，其中，所述第q个目标合成像素的灰阶值为所述第q个目标第二二值化像素的灰阶值，n、m、q、i、j均为正整数，且i小于等于n，j小于等于m，q小于等于所述多个目标第二二值化像素的数量。例如，在本公开至少一实施例提供的图像处理方法中，通过第二二值化模型对所述原始图像进行处理，以得到第二二值化图像，包括：对所述原始图像进行灰度化处理，得到灰度图像；根据第一阈值，对所述灰度图像进行处理，得到中间二值化图像；以所述中间二值化图像为导向图，对所述灰度图像进行导向滤波处理，得到滤波图像；根据第二阈值，确定所述滤波图像中的高值像素点，其中，所述高值像素点的灰度值大于所述第二阈值；根据预设扩充系数，对所述高值像素点的灰度值进行扩充处理，得到扩充图像；对所述扩充图像进行清晰化处理，得到清晰图像；以及对所述清晰图像的对比度进行调整，得到所述第二二值化图像。例如，在本公开至少一实施例提供的图像处理方法中，所述第一二值化模型为基于神经网络的模型。本公开至少一实施例提供一种图像处理装置，包括：获取模块，用于获取原始图像，其中，所述原始图像包括至少一个对象；第一二值化模块，用于通过第一二值化模型对所述原始图像进行处理，以得到所述原始图像的第一二值化图像；处理模块，用于对所述第一二值化图像进行处理，以得到像素外接轮廓图像，其中，所述像素外接轮廓图像包括多个外接轮廓像素，所述多个外接轮廓像素包围的区域内的像素为所述至少一个对象中的至少部分对象对应的像素；第二二值化模块，用于通过第二二值化模型对所述原始图像进行处理，以得到第二二值化图像；合成模块，用于根据所述多个外接轮廓像素在所述像素外接轮廓图像中的位置，对所述第二二值化图像和所述第一二值化图像进行合成，以得到所述合成图像，其中，所述合成图像为二值化图像。例如，在本公开至少一实施例提供的图像处理装置中，所述第一二值化模块执行通过第一二值化模型对所述原始图像进行处理，以得到所述原始图像的第一二值化图像的操作时，包括执行以下操作：对所述原始图像进行压缩处理，以得到输入图像，其中，所述输入图像的尺寸小于所述原始图像的尺寸；通过所述第一二值化模型对所述输入图像进行处理，以得到所述原始图像的第一二值化图像。例如，在本公开至少一实施例提供的图像处理装置中，所述第一二值化模块执行通过所述第一二值化模型对所述输入图像进行处理，以得到所述原始图像的第一二值化图像的操作时，包括执行以下操作：通过所述第一二值化模型对所述输入图像进行处理，以得到所述输入图像的二值化预测图像；将所述二值化预测图像进行恢复尺寸处理，以得到所述第一二值化图像，其中，所述第一二值化图像的尺寸和所述原始图像的尺寸相同。例如，在本公开至少一实施例提供的图像处理装置中，所述处理模块执行对所述第一二值化图像进行处理，以得到像素外接轮廓图像的操作时，包括执行以下操作：对所述第一二值化图像进行模糊化处理，得到模糊图像；对所述模糊图像和所述第一二值化图像进行异或处理，以得到所述像素外接轮廓图像。例如，在本公开至少一实施例提供的图像处理装置中，所述合成模块执行根据所述像素外接轮廓图像中的所述多个外接轮廓像素的位置，对所述第二二值化图像和所述第一二值化图像进行合成，以得到所述原始图像的合成图像的操作时，包括执行以下操作：获取所述像素外接轮廓图像中的所本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像处理方法，包括：/n获取原始图像，其中，所述原始图像包括至少一个对象；/n通过第一二值化模型对所述原始图像进行处理，以得到所述原始图像的第一二值化图像；/n对所述第一二值化图像进行处理，以得到像素外接轮廓图像，其中，所述像素外接轮廓图像包括多个外接轮廓像素，所述多个外接轮廓像素包围的区域内的像素为所述至少一个对象中的至少部分对象对应的像素；/n通过第二二值化模型对所述原始图像进行处理，以得到第二二值化图像；/n根据所述多个外接轮廓像素在所述像素外接轮廓图像中的位置，对所述第二二值化图像和所述第一二值化图像进行合成，以得到合成图像，其中，所述合成图像为二值化图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，包括：
获取原始图像，其中，所述原始图像包括至少一个对象；
通过第一二值化模型对所述原始图像进行处理，以得到所述原始图像的第一二值化图像；
对所述第一二值化图像进行处理，以得到像素外接轮廓图像，其中，所述像素外接轮廓图像包括多个外接轮廓像素，所述多个外接轮廓像素包围的区域内的像素为所述至少一个对象中的至少部分对象对应的像素；
通过第二二值化模型对所述原始图像进行处理，以得到第二二值化图像；
根据所述多个外接轮廓像素在所述像素外接轮廓图像中的位置，对所述第二二值化图像和所述第一二值化图像进行合成，以得到合成图像，其中，所述合成图像为二值化图像。


2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其中，通过所述第一二值化模型对所述原始图像进行处理，以得到所述原始图像的第一二值化图像，包括：
对所述原始图像进行压缩处理，以得到输入图像，其中，所述输入图像的尺寸小于所述原始图像的尺寸；
通过所述第一二值化模型对所述输入图像进行处理，以得到所述原始图像的第一二值化图像。


3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其中，通过所述第一二值化模型对所述输入图像进行处理，以得到所述原始图像的第一二值化图像，包括：
通过所述第一二值化模型对所述输入图像进行处理，以得到所述输入图像的二值化预测图像；
将所述二值化预测图像进行恢复尺寸处理，以得到所述第一二值化图像，其中，所述第一二值化图像的尺寸和所述原始图像的尺寸相同。


4.根据权利要求1所述的图像处理方法，其中，对所述第一二值化图像进行处理，以得到像素外接轮廓图像，包括：
对所述第一二值化图像进行模糊化处理，得到模糊图像；
对所述模糊图像和所述第一二值化图像进行异或处理，以得到所述像素外接轮廓图像。


5.根据权利要求1所述的图像处理方法，其中，根据所述像素外接轮廓图像中的所述多个外接轮廓像素的位置，对所述第二二值化图像和所述第一二值化图像进行合成，以得到所述合成图像，包括：
获取所述像素外接轮廓图像中的所述多个外接轮廓像素的位置；
提取所述第二二值化图像中与所述多个外接轮廓像素的位置对应的位置处的多个目标第二二值化像素；
根据所述第二二值化图像和所述第一二值化图像的像素对应关系，将所述第二二值化图像中的所述多个目标第二二值化像素分别合成到所述第一二值化图像中的相同位置，以得到所述合成图像。


6.根据权利要求5所述的图像处理方法，其中，所述第二二值化图像中的所有第二二值化像素排列为n行m列，所述第一二值化图像中的所有第一二值化像素排列为n行m列，所述合成图像中的所有合成像素排列为n行m列，
根据所述第二二值化图像和所述第一二值化图像的像素对应关系，将所述第二二值化图像中的所述多个目标第二二值化像素分别合成到所述第一二值化图像中的相同位置，包括：
确定所述多个目标第二二值化像素中的第q个目标第二二值化像素，其中，所述第q个目标第二二值化像素位于所述第二二值化图像的第i行第j列；
确定所述第一二值化图像中的位于所述第i行第j列的第q个目标第一二值化像素；
将所述第q个目标第一二值化像素的灰阶值替换为所述第q个目标第二二值化像素的灰阶值，以得到所述合成图像中位于所述第i行第j列的第q个目标合成像素，
其中，所述第q个目标合成像素的灰阶值为所述第q个目标第二二值化像素的灰阶值，n、m、q、i、j均为正整数，且i小于等于n，j小于等于m，q小于等于所述多个目标第二二值化像素的数量。


7.根据权利要求1～6任一项所述的图像处理方法，其中，通过第二二值化模型对所述原始图像进行处理，以得到第二二值化图像，包括：
对所述原始图像进行灰度化处理，得到灰度图像；
根据第一阈值，对所述灰度图像进行处理，得到中间二值化图像；
以所述中间二值化图像为导向图，对所述灰度图像进行导向滤波处理，得到滤波图像；
根据第二阈值，确定所述滤波图像中的高值像素点，其中，所述高值像素点的灰度值大于所述第二阈值；
根据预设扩充系数，对所述高值像素点的灰度值进行扩充处理，得到扩充图像；
对所述扩充图像进行清晰化处理，得到清晰图像；以及
对所述清晰图像的对比度进行调整，得到所述第二二值化图像。


8.根据权利要求1～6任一项所述的图像处理方法，其中，所述第一二值化模型为基于神经网络的模型。


9.一种图像处理装置，包括：
获取模块，用于获取原始图像，其中，所述原始图像包括至少一个对象；
第一二值化模块，用于通过第一二值化模型对所述原始图像进行处理，以得到所述原始图像的第一二值化图像；
处理模块，用于对所述第一二值化图像进行处理，以得到像素外接轮廓图像，其中，所述像素外接轮廓图像包括多个外...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐青松，李青，
申请(专利权)人：杭州睿琪软件有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33