【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
[0001]本申请涉及图像处理技术，尤其涉及一种方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]相关技术中，在人工智能(Artificial Intelligence，AI)工业质检系统中，针对一些工业品进行自动化缺陷检测是不可缺少的步骤。而自动化缺陷检测需要高效的获取工业品表面的成像信息，因此实际应用中大多使用线扫相机进行高效率成像扫描，以构建工业品成像信息，但是利用线扫相机对工业品进行局部扫描，将会使得单个图片块包含的图像内容较为单一，从而导致图像配准模块很难找到纹理丰富的区域实现图像配准。
技术实现思路
[0003]本申请实施例提供一种图像处理方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品，能够高效并准确地对图像进行配准。
[0004]本申请实施例的技术方案是这样实现的：
[0005]本申请实施例提供一种图像处理方法，所述方法包括：
[0006]确定待配准图像内的多个第一参考区域，并确定模板图像内的多个
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：确定待配准图像内的多个第一参考区域，并确定模板图像内的多个第二参考区域；确定所述第一参考区域内的多个第一跳变沿片段，并确定所述第二参考区域内的多个第二跳变沿片段；将所述多个第一跳变沿片段拼接为所述第一参考区域内的第一跳变沿，并将所述多个第二跳变沿片段拼接为所述第二参考区域内的第二跳变沿；基于所述待配准图像在所述第一参考区域内的第一跳变沿以及所述模板图像在所述第二参考区域内的第二跳变沿，确定所述第一参考区域对应所述第二参考区域的位置偏移分量；基于每个所述第一参考区域对应所述第二参考区域的位置偏移分量，确定所述待配准图像对应所述模板图像的图像偏移量；基于所述图像偏移量对所述待配准图像进行图像配准操作。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定待配准图像内的多个第一参考区域，包括：在所述待配准图像中设置第一参考框，其中，所述待配准图像沿参考方向的尺寸是所述参考框的多倍，所述参考方向包括水平方向和竖直方向；控制所述第一参考框在所述待配准图像上沿所述参考方向按照设定的步长进行滑动；在每次滑动后，确定所述第一参考框当前覆盖的图像区域内所有像素的灰度值的平均值；当所述平均值大于灰度值阈值时，将所述第一参考框当前覆盖的所述图像区域确定为第一参考区域。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定模板图像内的多个第二参考区域，包括：在所述模板图像中设置第二参考框，其中，所述模板图像尺寸沿参考方向的是所述第二参考框的尺寸的多倍；控制所述第二参考框在所述模板图像上沿所述参考方向按照设定的步长进行滑动，其中，所述参考方向包括水平方向和竖直方向；在每次滑动后，确定所述第二参考框当前覆盖的图像区域内所有像素的灰度值的平均值；当所述平均值大于灰度值阈值时，将所述第二参考框当前覆盖的所述图像区域确定为第二参考区域。4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述多个第一参考区域中的部分参考区域的排布遵循的参考方向为水平方向，所述多个第一参考区域中其余的部分参考区域的排布遵循的参考方向为竖直方向；所述确定所述第一参考区域内的多个第一跳变沿片段，包括：针对每个所述第一参考区域，执行以下处理：基于所述第一参考区域在所述待配准图像进行抠图操作，得到子图像块，针对所述子图像块执行以下处理：确定所述子图像块中沿交叉方向的每一行像素点的灰度值加和，其中，所述交叉方向
垂直于所述第一参考区域的排布所遵循的参考方向；确定所述子图像块中任意相邻的两行像素点的灰度值加和的差值；当所述差值大于二值化阈值时，将对应的所述两行像素点确定为第一跳变沿片段。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：通过以下方式确定所述二值化阈值：对子图像块中每行像素点的灰度值加和进行降序排序，得到降序排序结果；确定所述降序排序结果中位于尾部的预设比例的第一加和；确定所述子图像块中所有像素点的灰度值的第二加和的平均值；对所述第一加和与所述第二加和的平均值执行取平均操作，得到所述二值化阈值。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述多个第一跳变沿片段拼接为所述第一参考区域内的第一跳变沿，包括：针对每个所述第一参考区域执行以下处理：将所述子图像块中的所述第一跳变沿片段，沿着所述第一参考区域的排布所遵循的参考方向进行拼接，...
【专利技术属性】
技术研发人员：王昌安，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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