【技术实现步骤摘要】
图像间是否存在相同区域的判断方法、系统及相关设备
[0001]本专利技术涉及图像相似度比对
,尤其涉及一种图像间是否存在相同区域的判断方法、系统及相关设备。
技术介绍
[0002]目前计算图像间相似度的方法有SSIM(结构相似性),MSE(均方误差),PSNR(峰值信噪比)等,综合来说,各种方法之间并非孰优孰劣。因为对于不同的应用场景,它们各有优劣。
[0003]在使用MSE来计算图像的间的相似度时,MSE的原理是不加区分的统计每个像素间差异,但在很多应用场景下,一张图像的内容是分主要和次要区域,或者任务更关注的是两张图片中是否存在相同区域,而非差异区域,例如判断视频前后帧水印区域是否依然存在水印,扫地机器人想快速判断两帧画面是否还处于同一场景等,现有的基于MSE的图像相似度比对方法难以适应图像间是否存在相同区域的判断任务需求。
[0004]因此,现有技术还有待于改进和发展。
技术实现思路
[0005]本专利技术的主要目的旨在提供一种图像间是否存在相同区域的判断方法、系统及相关设备,以解 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像间是否存在相同区域的判断方法,其特征在于,包括以下步骤:获取待比对的第一原始图像和第二原始图像;对所述第一原始图像和所述第二原始图像进行等尺寸处理,获得第一输入图像和第二输入图像;对所述第一输入图像和所述第二输入图像进行HSV颜色空间转换和明度分量提取,获得第一明度图像和第二明度图像;对所述第一明度图像各像素点的明度值和所述第二明度图像各像素点的明度值进行线性归一化处理,获得第一目标图像和第二目标图像;对所述第一目标图像和所述第二目标图像进行同像素点明度差值计算,获得明度差值数组;对所述明度差值数组中的各个明度差值进行平方运算以及非零化处理,获得预设对数函数的X输入数据集合,其中,所述预设对数函数的底数的取值范围区间为(0,1);将所述X输入数据集合输入所述预设对数函数运算得到原始Y值集合;对所述原始Y值集合中的各个原始Y值进行线性归一化处理,获得目标Y值集合;计算所述目标Y值集合的均值,以所述均值作为所述第一原始图像和所述第二原始图像的相似系数;若所述相似系数大于预设的阈值,则判定所述第一原始图像和所述第二原始图像中存在相同区域。2.根据权利要求1所述的图像间是否存在相同区域的判断方法,其特征在于,所述对所述第一原始图像和所述第二原始图像进行等尺寸处理,获得第一输入图像和第二输入图像包括:获取预设的标准尺寸;将所述第一原始图像和所述第二原始图像均通过双线性差值算法缩放至所述标准尺寸。3.根据权利要求1所述的图像间是否存在相同区域的判断方法,其特征在于,所述对所述第一输入图像和所述第二输入图像进行HSV颜色空间转换和明度分量提取,获得第一明度图像和第二明度图像包括:对所述第一输入图像和所述第二输入图像进行HSV颜色空间转换,获得第一HSV图像和第二HSV图像;对所述第一HSV图像和所述第二HSV图像进行明度分量提取,获得第一明度图像和第二明度图像。4.根据权利要求1所述的图像间是否存在相同区域的判断方法,其特征在于,所述对所述第一明度图像各像素点的明度值和所述第二明度图像各像素点的明度值进行线性归一化处理,获得第一目标图像和第二目标图像包括:对于所述第一明度图像中的各像素点,计算所述像素点的明度值与所述第一明度图像中的明度最小值之间的第一差值作为被除数,计算所述第一明度图像中的明度最大值和明度最小值之间的第二差值作为除数,通过所述第一差值除以所述第二差值计算得到所述第一目标图像各像素点对应的归一化明度值;对于所述第二明度图像中的各像素点,计算所述像素点的明度值与所述第二明度图像
中的明度最小值之间的第三差值作为被除数,计算所述第二明度图像中的明度最大值和明度最小值之间的第四差值作为除数,通过所述第三差值除以所述第四差值计算得到所述第二目标图像各像素点对应的归一化明度值。5.根据权利要求4所述的图像间是否存在相同区域的判断方法,其特征在于,所述对所述第一目标图像和所述第二目标图像进行同像素点明度差值计算,获得明度差值数组包括:根据像素点映射关系计算所述第一目标图像和所述第二目标图像各像素点对之间所述归一化明度值的明度差值;收集所有所述像素点对计算得到的所述明度差...
【专利技术属性】
技术研发人员:王功华,
申请(专利权)人:深圳软牛科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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