一种图像生成方法及装置、图像中干扰的去除方法、炊具制造方法及图纸

本发明专利技术可提供一种图像生成方法及装置、图像中干扰的去除方法、炊具，其中图像生成方法包括但不限于如下的一个或多个步骤。采集无干扰图像，且无干扰图像为真实场景的图像。对无干扰图像进行网格划分处理，以将该无干扰图像切分成多个第一子图像。从多个第一子图像中选择第二子图像，并保存剩余的第一子图像。对第二子图像进行干扰处理，以生成第三子图像。将第三子图像与剩余的第一子图像组合，以生成有干扰图像。本发明专利技术能够在低成本的前提下产生与无干扰图像对应的大量有干扰图像，整个过程不需要人工干预，为对抗生成网络模型提供用于训练的原始数据集。可见本发明专利技术具有智能化程度高、成本低等突出优点。成本低等突出优点。成本低等突出优点。

【技术实现步骤摘要】
一种图像生成方法及装置、图像中干扰的去除方法、炊具


[0001]本专利技术涉及智能炊具
，更为具体来说，本专利技术能够提供一种图像生成方法及装置、图像中干扰的去除方法、炊具。

技术介绍

[0002]随着信息社会的发展，网络和信息家电已经越来越多地出现在人们生活中，而这一切发展的根本目标在于为用户提供一个智能、舒适以及便捷的家居环境。其中，智慧厨房是家居智能化和舒适化的重要一环，智能炊具又是智慧厨房的重中之重；有人提出将人工智能技术用于智慧厨房中，以促进智慧厨房的快速发展。但是，由于厨房环境的复杂性，例如油烟、水雾、油渍、水珠等影响，导致人工智能技术所需采集的信息复杂程度较高。特别是图像信息，其受影响最为严重，使得人工智能技术所需的数据集样本数量少且质量差。而且该方式获取样本存在成本较高的问题。特别地，随着用户厨房的长时间使用，厨房环境将会变得更为复杂。

技术实现思路

[0003]本专利技术的主要目的之一在于提供一种图像生成方法及装置、图像中干扰的去除方法、炊具，以解决常规方案中场景图像数据集样本数量不足以及样本获取成本高的问题，达到生成非均匀的有干扰图像、降低投入成本等技术目的。
[0004]为解决上述的技术问题，本专利技术能够提供一种图像生成方法，该图像生成方法包括但不限于如下的一个或多个步骤。采集无干扰图像，且无干扰图像为真实场景的图像。对无干扰图像进行网格划分处理，以将该无干扰图像切分成多个第一子图像。从多个第一子图像中选择一定数量第二子图像，并保存剩余的第一子图像。对这些第二子图像进行干扰处理，以生成第三子图像。将第三子图像与剩余的第一子图像组合，以生成有干扰图像。
[0005]为解决上述的技术问题，本专利技术能够提供一种图像中干扰的去除方法；该去除方法包括但不限于如下的至少一个步骤。获取无干扰图像，并根据无干扰图像通过本专利技术实施例中的图像生成方法得到有干扰图像。利用多对有干扰图像和无干扰图像组合形成图像对训练集，并利用该图像对训练集对对抗生成网络模型进行训练。最后使用训练完成的对抗生成网络模型去除待处理图像中的干扰，得到几乎完全接近真实场景的图像。
[0006]为解决上述的技术问题，本专利技术能够提供一种图像生成装置；该装置包括但不限于图像采集模块、网格划分模块、子图像选择模块、子图像干扰模块以及子图像组合模块。图像采集模块用于采集无干扰图像，该无干扰图像为真实场景的图像。网格划分模块用于对无干扰图像进行网格划分处理，以将无干扰图像切分成多个第一子图像。子图像选择模块用于从多个第一子图像中选择第二子图像，以及保存剩余的第一子图像。子图像干扰模块用于对第二子图像进行干扰处理，以生成第三子图像；子图像组合模块用于将第三子图像与剩余的第一子图像有序组合起来，以生成有干扰图像。
[0007]为解决上述的技术问题，本专利技术还能够提供一种智能炊具，该智能炊具可包括但
不限于本专利技术实施例中的图像生成装置。
[0008]为解决上述的技术问题，本专利技术还能够提供一种计算机存储介质。计算机存储介质上存储有图像生成程序，而且图像生成程序被处理器执行时，实现本专利技术任一实施例中的图像生成方法。
[0009]本专利技术的有益效果为：本专利技术能够在低成本的前提下产生与无干扰图像对应的大量有干扰图像，整个过程不需要人工干预，为对抗生成网络模型提供用于训练的原始数据集。所以本专利技术具有智能化程度高、成本低等突出优点。
[0010]本专利技术极大地降低了海量图像样本的获取难度，能够产生非均匀干扰的图像，更接近于实际采集的真实场景图像(例如炒菜时的带油烟图像、带水印的洗碗机图像等)，使得应用本专利技术的智能算法精度会更高。所以本专利技术能够明显提升模型的泛化性、鲁棒性以及适用性，极大地提升图像处理算法的识别精度，进而为用户提供更好的智慧厨房和智能烹饪的交互体验。
[0011]基于本专利技术实施例提供的技术方案，可有效地去除图像中的干扰信息。以炒菜时的烹饪图片为例，本专利技术能够去除烹饪图片中的油烟干扰；通过洗碗机进行洗碗时，对于采集的图片，本专利技术能够去除图片中的水渍、泡沫等干扰。
附图说明
[0012]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
[0013]图1示出了本专利技术实施例中通过无干扰图像生成有干扰图像的方法流程示意图。
[0014]图2示出了本专利技术实施例中利用M
×
N个网格对无干扰图像进行网格划分处理的示意图。
[0015]图3示出了本专利技术实施例中利用随机分布的方式从M
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N个第一子图像中筛选出K个第二子图像的示意图。
[0016]图4示出了本专利技术实施例中利用连通区域的方式从M
×
N个第一子图像中筛选出K个第二子图像的示意图。
[0017]图5示出了本专利技术实施例中利用中心连通区域的方式从M
×
N个第一子图像中筛选出K个第二子图像的示意图。
[0018]图6示出了本专利技术实施例中通过网格选取的方式从第一子图像中筛选出第二子图像的算法流程示意图。
[0019]图7示出了本专利技术实施例中通过一个无干扰图像生成多对有、无干扰图像对的算法流程示意图。
[0020]本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步地说明。
具体实施方式
[0021]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基
于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0022]鉴于有干扰和无干扰图像样本集数量少、样本获取成本高等问题，本专利技术提供了一种图像生成方法及装置、图像中干扰的去除方法、炊具，能够有效地解决常规技术存在的至少一个问题。
[0023]如图1所示，本专利技术实施例能够提供一种图像生成方法，该生成方法包括但不限于如下的一个或多个步骤。
[0024]首先，本专利技术需采集无干扰图像，无干扰图像为真实场景的图像。无干扰图像在本专利技术实施例可以是厨房场景下的图像，例如无油烟、无水印的图像，当然并不限于此。
[0025]本专利技术实施例中采集无干扰图像过程可包括：提供具有清晰视野的厨房环境，在该环境下没有油烟、水雾、油渍或水珠等图像干扰因素。在厨房环境下开启搭载于炊具上的摄像头，以通过摄像头采集当前真实场景的图像，作为无干扰图像。炊具例如可以是油烟机或洗碗机等，可见本专利技术能够在油烟机或洗碗机等炊具上部署摄像头，进而利用该摄像头拍摄相应场景的图像(即图片)信息，然后可利用人工智能的方法对图像信息进行处理。
[0026]可理解的是，本实施例在无任何干扰因素的情况下对厨房本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像生成方法，其特征在于，包括：采集无干扰图像，所述无干扰图像为真实场景的图像；对所述无干扰图像进行网格划分处理，以将所述无干扰图像切分成多个第一子图像；从所述多个第一子图像中选择第二子图像，并保存剩余的第一子图像；对所述第二子图像进行干扰处理，以生成第三子图像；将所述第三子图像与所述剩余的第一子图像组合，以生成有干扰图像。2.根据权利要求1所述的图像生成方法，其特征在于，所述从所述多个第一子图像中选择第二子图像包括：随机选择一个第一子图像作为第二子图像；根据连通区域分析法，从当前第二子图像邻接的第一子图像中继续选择新的第二子图像；根据当前的第二子图像数量返回所述继续选择新的第二子图像步骤，或结束第二子图像选择步骤。3.根据权利要求2所述的图像生成方法，其特征在于，所述根据连通区域分析法，从当前第二子图像邻接的第一子图像中继续选择新的第二子图像包括：获取当前第二子图像邻接的各个第一子图像的像素值；分别计算各个第一子图像与当前第二子图像之间的像素差值；根据所述像素差值选择相应的第一子图像作为新的第二子图像。4.根据权利要求1所述的图像生成方法，其特征在于，所述对所述无干扰图像进行网格划分处理包括：在所述无干扰图像区域设置奇数行、奇数列的网格，并对所述无干扰图像进行等距网格划分处理；所述从所述多个第一子图像中选择第二子图像包括：将位于所述无干扰图像中心的第一子图像作为第二子图像；根据中心连通区域分析法，从当前第二子图像邻接的第一子图像中继续选择新的第二子图像；根据当前的第二子图像数量返回所述继续选择新的第二子图像步骤，或结束第二子图像选择步骤。5.根据权利要求1所述的图像生成方法，其特征在于，所述从所述多个第一子图像中选择第二子图像包括：遍历所有第一子图像；根据概率分布统计出每个第一子图像的被干扰可能概率，所述概率分布包括高斯分布、随机分布中的一种；根据所述被干扰可能概率从所述所有第一子图像中筛选出第二子图像。6.根据权利要求1所述的图像生成方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈磊，张明扬，陈蔚，全永兵，
申请(专利权)人：佛山市顺德区美的洗涤电器制造有限公司，
类型：发明
国别省市：