图像处理方法、电子设备、存储介质及程序产品技术

本发明专利技术提供了一种图像处理方法、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品，图像处理方法通过提取待处理图像中像素的特征向量，并基于预先训练得到的均匀像素特征向量集合进行向量均匀度的度量，输出能够精确反映图像中像素均匀度的均匀度热力图，方便用户对非均匀区域的识别与优化，且无需人工提前设置视觉特征，使图像处理方法具有更加广泛的应用场景。场景。场景。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、电子设备、存储介质及程序产品


[0001]本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种图像处理方法、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。

技术介绍

[0002]计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，是指计算机能够代替人眼和大脑对特定目标进行视觉认识，例如在工业上通过计算机对产品的颜色均匀度、亮度均匀度或纹理均匀度的识别，来进行产品优劣或瑕疵的检测。
[0003]然而，在目前的相关技术中，计算机在进行视觉识别和判断时，需要依赖人为预先设计好的视觉特征进行比对，因此导致在不同的应用场景的普适性不强，同时计算机在识别对比后，只能输出单一的判断结果，例如产品是否有瑕疵，而无法对产品瑕疵的具体位置进行显示，导致用户难以对产品瑕疵进行优化，用户使用感受不好。

技术实现思路

[0004]以下是对本文详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制权利要求的保护范围。
[0005]本专利技术实施例提供了一种图像处理法、电子设备以及计算机可读存储介质及计算机程序产品，能够对图像的目标像素进行识别与标识，提高了图像处理能力。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供了一种图像处理方法，包括：获取待处理图像；获取所述待处理图像中像素的特征向量；获取预先训练得到的均匀像素特征向量集合；根据所述均匀像素特征向量集合与所述像素的特征向量，得到所述像素的向量均匀度；根据所述像素的向量均匀度，得到所述待处理图像的均匀度热力图。
[0007]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的图像处理方法。
[0008]第三方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行如上的图像处理方法。
[0009]第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序或计算机指令，其特征在于，所述计算机程序或所述计算机指令存储在计算机可读存储介质中，计算机设备的处理器从所述计算机可读存储介质读取所述计算机程序或所述计算机指令，所述处理器执行所述计算机程序或所述计算机指令，使得所述计算机设备执行如上所述的图像处理方法。
[0010]本专利技术实施例包括：获取待处理图像与待处理图像中像素的特征向量，获取预先训练得到的均匀像素特征向量集合，然后根据均匀像素特征向量集合与像素的特征向量，得到像素的向量均匀度，最后根据像素的向量均匀度，得到待处理图像的均匀度热力图。根据本专利技术实施例的方案，通过提取待处理图像中像素的特征向量，并基于预先训练得到的
均匀像素特征向量集合进行向量均匀度的度量，输出能够精确反映图像中像素均匀度的均匀度热力图，方便用户对非均匀区域的识别与优化，且无需人工提前设置视觉特征，使图像处理方法具有更加广泛的应用场景。
[0011]本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
[0012]附图用来提供对本专利技术技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术的技术方案，并不构成对本专利技术技术方案的限制。
[0013]图1是本专利技术一个实施例提供的图像处理方法的流程图；
[0014]图2是图1中步骤S400的一个具体方法的流程图；
[0015]图3是本专利技术一个实施例提供的图像处理方法的流程图；
[0016]图4是本专利技术一个实施例提供的图像特征提取模型训练过程的流程图；
[0017]图5是本专利技术一个实施例提供的图像特征提取模型特征提取网络结构示意图；
[0018]图6是本专利技术一个实施例提供的目标区域示意图；
[0019]图7是本专利技术一个实施例提供的图像处理方法的流程图；
[0020]图8是本专利技术一个实施例提供的图像处理方法的效果示意图；
[0021]图9是本专利技术一个实施例提供的电子设备的示意图。
具体实施方式
[0022]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0023]需要说明的是，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
[0024]图像的识别与处理在工业机器视觉中具有重要的现实意义，例如在烟草行业，根据烟叶的颜色均匀度对烟叶进行等级判别，即颜色均匀度识别；在汽车、电子零部件质检过程中，根据图像的亮度均匀度进行产品瑕疵检测，即亮度均匀度识别；在纺织行业，根据图像的纹理均匀度判别潜在的布料瑕疵区域，即纹理均匀度识别。
[0025]然而，相关技术中，对图像中特定区域的识别的需要依据特定的视觉特征，如颜色、亮度或者纹理等，且这些视觉特征大部分需要人为提前设计，如基于Lab、HSV等颜色模型的像素统计特性判断颜色均匀度；使用灰度共生矩阵、LBP等纹理特征描述子进行纹理特征提取，再根据特征统计特性进行纹理均匀度判别。上述通过人为预先设计视觉特征进行非均匀区域的图像识别方法在进行产品优劣或瑕疵检测时普适性不高，且无法在像素级别对图像中的非均匀之处进行显示，导致一些细小的瑕疵可能难以被肉眼观测，给用户的实际使用带来不便。
[0026]本专利技术提供了一种图像处理方法、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序
产品，获取待处理图像与待处理图像中像素的特征向量，获取预先训练得到的均匀像素特征向量集合，然后根据均匀像素特征向量集合与像素的特征向量，得到像素的向量均匀度，最后根据像素的向量均匀度，得到待处理图像的均匀度热力图。根据本专利技术实施例的方案，通过提取待处理图像中像素的特征向量，并基于预先训练得到的均匀像素特征向量集合进行向量均匀度的度量，输出能够精确反映图像中像素均匀度的均匀度热力图，方便用户对非均匀区域的识别与优化，且无需人工提前设置视觉特征，使图像处理方法具有更加广泛的应用场景。
[0027]下面结合附图，对本专利技术实施例作进一步阐述。
[0028]如图1所示，图1是本专利技术一个实施例提供的图像处理方法的流程图，该图像处理方法可以应用在终端，例如手机、计算机、摄像头等电子设备上。在图1的示例中，该图像处理方法可以包括但不限于步骤S100至步骤S500。
[0029]步骤S100：获取待处理图像。
[0030]需要说明的是，对任一待处理图片，空间分辨率没有限制，即无论待处理是高分辨率的高清图像或是低分辨率的模糊图像，对本申请实施例中图像处理方法的实施没有影响。
[0031]步骤S本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，包括：获取待处理图像；获取所述待处理图像中像素的特征向量；获取预先训练得到的均匀像素特征向量集合；根据所述均匀像素特征向量集合与所述像素的特征向量，得到所述像素的向量均匀度；根据所述像素的向量均匀度，得到所述待处理图像的均匀度热力图。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述均匀度热力图和预设的非均匀度判断条件，在所述像素中确定非均匀像素；对所述非均匀像素进行标识处理。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述均匀像素特征向量集合与所述像素的特征向量，得到所述像素的向量均匀度，包括：根据所述像素的特征向量与所述均匀像素特征向量集合中的各个均匀像素特征向量，计算得到所述像素的向量均匀度集合，所述向量均匀度集合包括向量均匀度元素；将所述像素的所述向量均匀度集合中数值最大的向量均匀度元素，确定为所述像素的向量均匀度。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述非均匀度判断条件包括：非均匀的像素对应的向量均匀度小于预设像素均匀度阈值；所述根据所述均匀度热力图和预设的非均匀度判断条件，在所述像素中确定非均匀像素，包括：将所述像素的所述向量均匀度与所述预设像素均匀度阈值进行比较；将数值小于所述预设像素均匀度阈值的向量均匀度确定为目标向量均匀度；将所述目标向量均匀度对应的像素确定为非均匀像素。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述非均匀像素进行标识处理，包括：判断是否存在非均匀区域，其中，所述非均匀区域包括数量大于预设像素数量阈值的所述非均匀像素；当判断存在所述非均匀区域，对所述非均匀区域进行标识处理。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述非均匀区域进行标识处理，包括：将所述非均匀像素进行合并处理，得到非均匀区域；在所述待处理图像上突出显示所述非均匀区域的轮廓。7.根据权利要求2至4任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述非均匀像素进行标识处理，包括：在所述待处理图像上突出显示所述非均匀像素。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述均匀像素特征向量集合由以下步骤得到：获取训练样本...

【专利技术属性】
技术研发人员：葛成伟，
申请(专利权)人：中兴通讯南京有限责任公司，
类型：发明
国别省市：