一种振动图像生成方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种振动图像生成方法、装置、电子设备及存储介质，涉及机器视觉技术领域。该方法包括：获取待处理图像数据；将待处理图像数据划分为多个单位待处理图像数据；针对每个单位待处理图像数据，获取单位待处理图像数据中的目标物体区域；根据连续至少两个单位待处理图像数据中的目标物体区域，获取目标物体的振动图像。本发明专利技术通过根据连续至少两个目标物体区域获取目标物体的振动图像，考虑了连续多个物体区域的输入，使得获得的物体振动图像精度更高，解决了生成物体振动图像精度较低的技术问题。的技术问题。的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种振动图像生成方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及机器视觉领域，特别是涉及一种振动图像生成方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]物体的振动图像是指微小位移的物体上每个像素点振动的振幅及频率图像，能够反映待测量物体的内在变化，例如：使用人脸振动图像捕捉内在情绪的变化、使用物体的振动图像来捕获工业设备的异常等等。
[0003]现有技术中，物体振动图像的生成过程一般为：对输入的连续两帧图像进行物体特征点提取；使用连续两帧的物体特征点计算出相应的变换矩阵(如刚性变换、仿射变换等)；根据变换矩阵获得物体特征点的位移信息，从而内插获得物体的振动图像。
[0004]然而，在上述过程中，由于采用的是连续两帧图像之间的物体特征点位移偏差来计算物体的振动图像，会使得前后两帧图像之间的物体特征点的跟踪及一一对应存在误差，导致获得变换矩阵存在误差，进而会造成生成的物体振动图像精度较低的问题。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术旨在提出一种振动图像生成方法、装置、电子设备及存储介质，通过根据连续至少两个目标物体区域获取目标物体的振动图像，考虑了连续多个物体区域的输入，使得获得的物体振动图像精度更高，解决了生成物体振动图像精度较低的问题。
[0006]依据本专利技术的第一方面，提供了一种振动图像生成方法，该方法包括：
[0007]获取待处理图像数据；
[0008]将所述待处理图像数据划分为多个单位待处理图像数据；
[0009]针对每个单位待处理图像数据，获取所述单位待处理图像数据中的目标物体区域；
[0010]根据连续至少两个单位待处理图像数据中的目标物体区域，获取目标物体的振动图像。
[0011]可选地，在所述获取待处理图像数据的步骤之前，还包括：
[0012]预先生成物体区域分割模型，以及，物体振动图像生成模型。
[0013]可选地，所述预先生成物体区域分割模型，包括：
[0014]获取训练样本，所述训练样本包括样本图像和所述样本图像的物体分割区域；
[0015]将所述样本图像作为输入，将所述样本图像的物体分割区域作为输出的目标，对预设的初始模型进行训练，将训练完成的模型确定为物体区域分割模型。
[0016]可选地，所述预先生成物体振动图像生成模型，包括：
[0017]获取训练样本，所述训练样本包括样本物体分割区域和所述样本物体分割区域的振动图像；
[0018]将连续至少两个样本物体分割区域作为输入，将所述样本物体分割区域的振动图
像作为输出的目标，对预设的初始模型进行训练，将训练完成的模型确定为物体振动图像生成模型。
[0019]可选地，所述针对每个单位待处理图像数据，获取所述单位待处理图像数据中的目标物体区域，包括：
[0020]分别将每个单位待处理图像数据输入至预先生成的物体区域分割模型，生成每个所述单位待处理图像数据中的目标物体区域，其中，所述物体区域分割模型用于分割出每个所述单位待处理图像数据中的目标物体区域。
[0021]可选地，所述根据连续至少两个单位待处理图像数据中的目标物体区域，获取目标物体的振动图像，包括：
[0022]将包含所述单位待处理图像数据在内的，连续至少两个单位待处理图像数据中的目标物体区域输入至预先生成的物体振动图像生成模型，生成目标物体的振动图像，其中，所述物体振动图像生成模型用于生成所述目标物体对应的振动图像。
[0023]依据本专利技术的第二方面，提供了一种振动图像生成装置，该装置包括：
[0024]数据获取模块，用于获取待处理图像数据；
[0025]数据划分模块，用于将所述待处理图像数据划分为多个单位待处理图像数据；
[0026]图像分割模块，用于针对每个单位待处理图像数据，获取所述单位待处理图像数据中的目标物体区域；
[0027]振动图像生成模块，用于根据连续至少两个单位待处理图像数据中的目标物体区域，获取目标物体的振动图像。
[0028]可选地，所述装置还包括：
[0029]模型训练模块，用于预先生成物体区域分割模型，以及，物体振动图像生成模型。
[0030]可选地，所述模型训练模块，包括:
[0031]第一样本数据获取子模块，用于获取训练样本，所述训练样本包括样本图像和所述样本图像的物体分割区域；
[0032]物体区域分割模型训练子模块，用于将所述样本图像作为输入，将所述样本图像的物体分割区域作为输出的目标，对预设的初始模型进行训练，将训练完成的模型确定为物体区域分割模型。
[0033]可选地，所述模型训练模块，包括:
[0034]第二样本数据获取子模块，用于获取训练样本，所述训练样本包括样本物体分割区域和所述样本物体分割区域的振动图像；
[0035]物体振动图像生成模型训练子模块，用于将连续至少两个样本物体分割区域作为输入，将所述样本物体分割区域的振动图像作为输出的目标，对预设的初始模型进行训练，将训练完成的模型确定为物体振动图像生成模型。
[0036]可选地，所述图像分割模块，包括：
[0037]图像分割子模块，用于分别将每个单位待处理图像数据输入至预先生成的物体区域分割模型，生成每个所述单位待处理图像数据中的目标物体区域，其中，所述物体区域分割模型用于分割出每个所述单位待处理图像数据中的目标物体区域。
[0038]可选地，所述振动图像生成模块，包括：
[0039]振动图像生成子模块，用于将包含所述单位待处理图像数据在内的，连续至少两
个单位待处理图像数据中的目标物体区域输入至预先生成的物体振动图像生成模型，生成目标物体的振动图像，其中，所述物体振动图像生成模型用于生成所述目标物体对应的振动图像。
[0040]根据本专利技术的第三方面，提供一种电子设备，包括：
[0041]处理器；
[0042]用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
[0043]其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现所述一种振动图像生成方法。
[0044]根据本专利技术的第四方面，提供一种存储介质，所述存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的一种振动图像生成方法的步骤。
[0045]本专利技术实施例提供的一种振动图像生成方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取待处理图像数据；将待处理图像数据划分为多个单位待处理图像数据；针对每个单位待处理图像数据，获取单位待处理图像数据中的目标物体区域；根据连续至少两个单位待处理图像数据中的目标物体区域，获取目标物体的振动图像。本专利技术通过根据连续至少两个目标物体区域获取目标物体的振动图像，考虑了连续多个物体区域的输入，避免了现有技术中因采用的是连续两帧图像之间的物体特征点位移偏差来计算物体的振动图像，使得前后两帧图像之间的物体特征点的跟踪及一一对应存在误差，导致获得变换矩阵存在误差，进而造成生成的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种振动图像生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理图像数据；将所述待处理图像数据划分为多个单位待处理图像数据；针对每个单位待处理图像数据，获取所述单位待处理图像数据中的目标物体区域；根据连续至少两个单位待处理图像数据中的目标物体区域，获取目标物体的振动图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取待处理图像数据的步骤之前，还包括：预先生成物体区域分割模型，以及，物体振动图像生成模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预先生成物体区域分割模型，包括：获取训练样本，所述训练样本包括样本图像和所述样本图像的物体分割区域；将所述样本图像作为输入，将所述样本图像的物体分割区域作为输出的目标，对预设的初始模型进行训练，将训练完成的模型确定为物体区域分割模型。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预先生成物体振动图像生成模型，包括：获取训练样本，所述训练样本包括样本物体分割区域和所述样本物体分割区域的振动图像；将连续至少两个样本物体分割区域作为输入，将所述样本物体分割区域的振动图像作为输出的目标，对预设的初始模型进行训练，将训练完成的模型确定为物体振动图像生成模型。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每个单位待处理图像数据，获取所述单位待处理图像数据中的目标物体区域，包括：分别将每个单位待处理图像数据输入至预先生成的物体区域分割模型，生成每个所述单位待处理图像数据中的目标物体区域...

【专利技术属性】
技术研发人员：高大帅，李健，陈明，武卫东，
申请(专利权)人：北京捷通华声科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：