一种图像分类方法、装置、终端设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种图像分类方法、装置、终端设备及存储介质，所述方法包括：获取待分类图像，并确定所述待分类图像所对应的梯度数据信息，所述梯度数据信息用于反映所述待分类图像的频率域中目标区域的梯度幅值信息以及梯度方向信息；根据所述梯度直方图信息，确定与所梯度数据信息所对应的波形特征；根据所述波形特征，确定所述待分类图像所对应的类别。本发明专利技术只需根据所述梯度数据信息中所体现出来的波形特征，对不同场景下的图像进行分类，分类方法简单且高效。类方法简单且高效。类方法简单且高效。

【技术实现步骤摘要】
一种图像分类方法、装置、终端设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及图像分类
，尤其涉及一种图像分类方法、装置、终端设备及存储介质。

技术介绍

[0002]现有技术中，对于图像分类基本都是基于深度学习的方法来实现，但是需要大量的样本图像才可以取得显著的分类效果，并且运行速度较慢，严重影响了图像分类的效率。
[0003]因此，现有技术还有待改进和提高。

技术实现思路

[0004]本专利技术要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种图像分类方法、装置、终端设备及存储介质，旨在解决现有技术中的基于深度学习来实现图像分类的方法的分类效率低的问题。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术所采用的技术方案如下：
[0006]第一方面，本专利技术提供一种图像分类方法,其中，所述方法包括：
[0007]获取待分类图像，并确定所述待分类图像所对应的梯度数据信息，所述梯度数据信息用于反映所述待分类图像的频率域中目标区域的梯度幅值信息以及梯度方向信息；
[0008]根据所述梯度数据信息，确定与所梯度数据信息所对应的波形特征；
[0009]根据所述波形特征，确定所述待分类图像所对应的类别。
[0010]在一种实现方式中，所述获取待分类图像，并确定所述待分类图像所对应的梯度数据信息，包括；
[0011]获取所述待分类图像所对应的灰度图像，并对所述灰度图像进行卷积操作，得到所述灰度图像的梯度幅值数据与梯度方向数据；
[0012]根据所述梯度幅值数据与所述梯度方向数据，确定所述目标区域，所述目标区域为所述灰度图像的频率域中所述梯度幅值数据大于预设幅值的区域；
[0013]根据所述目标区域，获取所述目标区域的梯度方向数据，并生成所述目标区域的梯度方向直方图信息，并将所述梯度方向直方图信息作为所述梯度数据信息。
[0014]在一种实现方式中，所述根据所述梯度数据信息，确定与所梯度数据信息所对应的波形特征，包括：
[0015]对所述梯度方向直方图信息进行高斯平滑处理，得到高斯平滑处理后的梯度方向直方图信息；
[0016]获取所述高斯平滑处理后的梯度方向直方图信息中的波峰以及与所述波峰相邻的波谷，得到所述波形特征。
[0017]在一种实现方式中，所述根据所述波形特征，确定所述待分类图像所对应的类别，包括：
[0018]获取所述波形特征中连续的第一波形特征、第二波形特征以及第三波形特征，所
述第一波形特征与所述第三波形特征位于所述第二波形特征的两侧；
[0019]获取所述第二波形特征与所述第三波形特征之间的第一差异度、所述第二波形特征与所述第一波形特征之间的第二差异度、所述第一波形特征与所述第三波形特征之间的第三差异度；
[0020]根据所述第一差异度、所述第二差异度以及所述第三差异度，确定所述待分类图像所对应的类别。
[0021]在一种实现方式中，所述获取所述第二波形特征与所述第三波形特征之间的第一差异度、所述第二波形特征与所述第一波形特征之间的第二差异度、所述第一波形特征与所述第三波形特征之间的第三差异度，包括：
[0022]获取所述第一波形特征所对应的第一波峰幅值、第一左波谷幅值与第一右波谷幅值；
[0023]获取所述第二波形特征所对应的第二波峰幅值、第二左波谷幅值与第二右波谷幅值；
[0024]获取所述第三波形特征所对应的第三波峰幅值、第三左波谷幅值与第三右波谷幅值；
[0025]根据所述第一波峰幅值、所述第一左波谷幅值、所述第一右波谷幅值、所述第二波峰幅值、所述第二左波谷幅值、所述第二右波谷幅值、所述第三波峰幅值、所述第三左波谷幅值以及所述第三右波谷幅值，得到所述第二波形特征与所述第三波形特征之间的第一差异度、所述第二波形特征与所述第一波形特征之间的第二差异度、所述第一波形特征与所述第三波形特征之间的第三差异度。
[0026]在一种实现方式中，所述根据所述第一差异度、所述第二差异度以及所述第三差异度，确定所述待分类图像所对应的类别，包括：
[0027]将所述第一差异度与所述第二差异度分别与第一预设值进行比较；
[0028]若所述第一差异度与所述第二差异度均小于所述第一预设值，则根据所述第二波峰幅值、所述第二左波谷幅值以及所述第二右波谷幅值，确定所述第二波形特征对应的左波谷与右波谷之间的对称性；
[0029]若所述对称性符合预设条件，则根据所述第三差异度，确定所述待分类图像所对应的类别。
[0030]在一种实现方式中，所述根据所述第三差异度，确定所述待分类图像所对应的类别，包括：
[0031]将所述第三差异度与第二预设值进行比较；
[0032]若所述第三差异度小于所述第二预设值，则根据所述第一差异度与所述第二差异度，确定所述待分类图像所对应的类别。
[0033]在一种实现方式中，所述根据所述第三差异度，确定所述待分类图像所对应的类别，包括：
[0034]将所述第三差异度与第二预设值进行比较；
[0035]若所述第三差异度小于所述第二预设值，则根据所述第一波峰幅值与所述第三波峰幅值，确定所述待分类图像所对应的类别。
[0036]在一种实现方式中，所述根据所述第一差异度与所述第二差异度，确定所述待分
类图像所对应的类别，包括：
[0037]将所述第一差异度与所述第二差异度分别与第三预设值进行比较；
[0038]若所述第一差异度与所述第二差异度均小于所述第三预设值，则确定所述待分类图像所对应的类别为城市场景图像。
[0039]在一种实现方式中，所述根据所述第一波峰幅值与所述第三波峰幅值，确定所述待分类图像所对应的类别，包括：
[0040]根据所述第一波峰幅值与所述第三波峰幅值，确定所述第一波峰幅值与所述第三波峰幅值之间的差值的绝对值，以及所述第一波峰幅值与所述第三波峰幅值之间的最大值；
[0041]根据所述绝对值与所述最大值，确定所述绝对值与所述最大值之间的比值；
[0042]若所述比值小于第四预设值，则确定所述待分类图像所对应的类别为城市场景图像。
[0043]第二方面，本专利技术实施例还提供一种图像分类装置，，所述装置包括：
[0044]梯度信息获取模块，用于获取待分类图像，并确定所述待分类图像所对应的梯度数据信息，所述梯度数据信息用于反映所述待分类图像的频率域中目标区域的梯度幅值信息以及梯度方向信息；
[0045]波形特征获取模块，用于根据所述梯度直方图信息，确定与所梯度数据信息所对应的波形特征；
[0046]图像类别所确定模块，用于根据所述波形特征，确定所述待分类图像所对应的类别。
[0047]第三方面，本专利技术实施例还提供一种终端设备，其中，所述终端设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的图像分类程序，所述处理器执行所述图像分类程序时，实现上述方案中任一项所述的图像分类本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像分类方法，其特征在于，所述图像分类方法包括：获取待分类图像，并确定所述待分类图像所对应的梯度数据信息，所述梯度数据信息用于反映所述待分类图像的频率域中目标区域的梯度幅值信息以及梯度方向信息；根据所述梯度数据信息，确定与所梯度数据信息所对应的波形特征；根据所述波形特征，确定所述待分类图像所对应的类别。2.根据权利要求1所述的图像分类方法，其特征在于，所述获取待分类图像，并确定所述待分类图像所对应的梯度数据信息，包括；获取所述待分类图像所对应的灰度图像，并对所述灰度图像进行卷积操作，得到所述灰度图像的梯度幅值数据与梯度方向数据；根据所述梯度幅值数据与所述梯度方向数据，确定所述目标区域，所述目标区域为所述灰度图像的频率域中所述梯度幅值数据大于预设幅值的区域；根据所述目标区域，获取所述目标区域的梯度方向数据，并生成所述目标区域的梯度方向直方图信息，并将所述梯度方向直方图信息作为所述梯度数据信息。3.根据权利要求2所述的图像分类方法，其特征在于，所述根据所述梯度数据信息，确定与所梯度数据信息所对应的波形特征，包括：对所述梯度方向直方图信息进行高斯平滑处理，得到高斯平滑处理后的梯度方向直方图信息；获取所述高斯平滑处理后的梯度方向直方图信息中的波峰以及与所述波峰相邻的波谷，得到所述波形特征。4.根据权利要求1所述的图像分类方法，其特征在于，所述根据所述波形特征，确定所述待分类图像所对应的类别，包括：获取所述波形特征中连续的第一波形特征、第二波形特征以及第三波形特征，所述第一波形特征与所述第三波形特征位于所述第二波形特征的两侧；获取所述第二波形特征与所述第三波形特征之间的第一差异度、所述第二波形特征与所述第一波形特征之间的第二差异度、所述第一波形特征与所述第三波形特征之间的第三差异度；根据所述第一差异度、所述第二差异度以及所述第三差异度，确定所述待分类图像所对应的类别。5.根据权利要求4所述的图像分类方法，其特征在于，所述获取所述第二波形特征与所述第三波形特征之间的第一差异度、所述第二波形特征与所述第一波形特征之间的第二差异度、所述第一波形特征与所述第三波形特征之间的第三差异度，包括：获取所述第一波形特征所对应的第一波峰幅值、第一左波谷幅值与第一右波谷幅值；获取所述第二波形特征所对应的第二波峰幅值、第二左波谷幅值与第二右波谷幅值；获取所述第三波形特征所对应的第三波峰幅值、第三左波谷幅值与第三右波谷幅值；根据所述第一波峰幅值、所述第一左波谷幅值、所述第一右波谷幅值、所述第二波峰幅值、所述第二左波谷幅值、所述第二右波谷幅值、所述第三波峰幅值、所述第三左波谷幅值以及所述第三右波谷幅值，得到所述第二波形特征与所述第三波形特征之间的第一差异度、所述第二波形特征与所述第一波形特征之间的第二差异度、所述第一波形特征与所述第三波形特征之间的第三差异度。
6.根据权利要求5所述的图像分类方法，其特征在于，所述根据所述第一差...

【专利技术属性】
技术研发人员：樊顺利，刘阳兴，
申请(专利权)人：武汉TCL集团工业研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：