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    重庆时时彩有什么方法能赢: 一种图像处理的方法及系统.pdf

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    一种 图像 处理 方法 系统
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    摘要
    申请专利号:

    CN201510846152.8

    申请日:

    2015.11.27

    公开号:

    CN106815811A

    公开日:

    2017.06.09

    当前法律状态:

    公开

    有效性:

    审中

    法律详情: 公开
    IPC分类号: G06T5/00; G06T7/55(2017.01)I; G06K9/62(2006.01)N 主分类号: G06T5/00
    申请人: 上海顺簿贸易经营服务部
    发明人: 顾臣
    地址: 200065 上海市普陀区延长西路318弄2号技术层E室
    优先权:
    专利代理机构: 上?;ぷɡ挛袼?普通合伙) 31104 代理人: 缪利明;刘淑芹
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    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201510846152.8

    授权公告号:

    法律状态公告日:

    2017.06.09

    法律状态类型:

    公开

    摘要

    本申请提供一种图像处理的方法及系统,其中,所述方法包括:将待处理的图像进行区域分割,得到预设数量的图像块;对所述预设数量的图像块进行色系转换;对色系转换后的图像块进行聚类分析;对聚类分析后的图像块进行拼接,形成处理后的图像。本申请实施例提供的一种图像处理的方法及系统,能够有效地区分图像中的边界。

    权利要求书

    1.一种图像处理的方法,其特征在于,包括:
    将待处理的图像进行区域分割,得到预设数量的图像块;
    对所述预设数量的图像块进行色系转换;
    对色系转换后的图像块进行聚类分析;
    对聚类分析后的图像块进行拼接,形成处理后的图像。
    2.如权利要求1所述的一种图像处理的方法,其特征在于,所述将待处理的图像进行
    区域分割,得到预设数量的图像块具体包括:
    对待处理的图像进行识别处理;
    根据识别处理的结果,对所述待处理的图像进行区域分割,得到预设数量的图像块。
    3.如权利要求2所述的一种图像处理的方法,其特征在于,对待处理的图像进行识别
    处理具体包括:
    利用机器学习的方法,预先建立图像识别分类准则;
    利用所述图像识别分类准则对待处理的图像进行识别处理,得到所述待处理的图像对应
    的多个子图。
    4.如权利要求1所述的一种图像处理的方法,其特征在于,所述对色系转换后的图像
    块进行聚类分析具体包括:
    提取色系转换后的图像块对应的特征值向量;
    对所述特征值向量进行聚类分析,并根据聚类分析的结果对所述图像块进行聚类处理。
    5.一种图像处理的系统,其特征在于,包括:
    分割单元,用于将待处理的图像进行区域分割,得到预设数量的图像块;
    色系转换单元,用于对所述预设数量的图像块进行色系转换;
    聚类单元,用于对色系转换后的图像块进行聚类分析;
    拼接单元,用于对聚类分析后的图像块进行拼接,形成处理后的图像。
    6.如权利要求5所述的一种图像处理的系统,其特征在于,所述分割单元具体包括:
    识别???,用于对待处理的图像进行识别处理;
    分割???,用于根据识别处理的结果,对所述待处理的图像进行区域分割,得到预设数
    量的图像块。
    7.如权利要求6所述的一种图像处理的系统,其特征在于,所述识别??榫咛灏ǎ?br />分类准则建立???,用于利用机器学习的方法,预先建立图像识别分类准则;
    子图获取???,用于利用所述图像识别分类准则对待处理的图像进行识别处理,得到所
    述待处理的图像对应的多个子图。
    8.如权利要求5所述的一种图像处理的系统,其特征在于,所述聚类单元具体包括:
    特征值向量提取???,用于提取色系转换后的图像块对应的特征值向量;
    聚类处理???,用于对所述特征值向量进行聚类分析,并根据聚类分析的结果对所述图
    像块进行聚类处理。

    说明书

    一种图像处理的方法及系统

    技术领域#

    本申请涉及图像处理技术领域,特别涉及一种图像处理的方法及系统。

    背景技术#

    随着电子装置变得越来越流行,许多用户逐渐依靠多种不同类型的电子装置来进行照片
    的拍摄,例如手机,相机或者平板电脑。这些支持照片拍摄的电子装置往往具备较高的分辨
    率,从而可能拍摄出清晰的图像。

    然而,目前在这些电子装置中均存在一个问题,这些电子装置对于拍摄的图像中的边界
    无法进行界定,从而会造成边界模糊的情况。例如,在对人脸进行拍摄时,往往无法将人脸
    的边界与周边环境进行明显区分,从而造成人脸会显得比较大,人脸轮廓不清晰等缺陷。

    针对上述缺陷,目前还没有有效的解决办法。

    应该注意,上面对技术背景的介绍只是为了方便对本申请的技术方案进行清楚、完整的
    说明,并方便本领域技术人员的理解而阐述的。不能仅仅因为这些方案在本申请的背景技术
    部分进行了阐述而认为上述技术方案为本领域技术人员所公知。

    发明内容#

    本申请实施例的目的在于提供一种图像处理的方法及系统,以有效地区分图像中的边
    界。

    本申请实施例提供的一种图像处理的方法及系统是这样实现的:

    一种图像处理的方法,包括:

    将待处理的图像进行区域分割,得到预设数量的图像块;

    对所述预设数量的图像块进行色系转换;

    对色系转换后的图像块进行聚类分析;

    对聚类分析后的图像块进行拼接,形成处理后的图像。

    一种图像处理的系统,包括:

    分割单元,用于将待处理的图像进行区域分割,得到预设数量的图像块;

    色系转换单元,用于对所述预设数量的图像块进行色系转换;

    聚类单元,用于对色系转换后的图像块进行聚类分析;

    拼接单元,用于对聚类分析后的图像块进行拼接,形成处理后的图像。

    本申请实施例提供的一种图像处理的方法及系统,通过将图像中各个部分进行分割,从
    而可以针对各个部分进行边界的识别和加强。具体地,本申请实施例可以通过色系转换和聚
    类分析的方法,识别出图像中物体的边界后对其进行加强,从而可以明显的区分图像中的边
    界。

    参照后文的说明和附图,详细公开了本申请的特定实施方式,指明了本申请的原理可以
    被采用的方式。应该理解,本申请的实施方式在范围上并不因而受到限制。在所附权利要求
    的精神和条款的范围内,本申请的实施方式包括许多改变、修改和等同。

    针对一种实施方式描述和/或示出的特征可以以相同或类似的方式在一个或更多个其它
    实施方式中使用,与其它实施方式中的特征相组合,或替代其它实施方式中的特征。

    应该强调,术语“包括/包含”在本文使用时指特征、整件、步骤或组件的存在,但并不
    排除一个或更多个其它特征、整件、步骤或组件的存在或附加。

    附图说明#

    所包括的附图用来提供对本申请实施例的进一步的理解,其构成了说明书的一部分,用
    于例示本申请的实施方式,并与文字描述一起来阐释本申请的原理。显而易见地,下面描述
    中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动
    性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中:

    图1为本申请实施例提供的一种图像处理的方法流程图;

    图2为本申请实施例提供的一种图像处理的系统的功能??橥?。

    具体实施方式#

    为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案,下面将结合本申请实施例中
    的附图,对本申请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
    是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例?;诒旧昵胫械氖凳├?,本领域普通技术人
    员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都应当属于本申请?;さ姆段?。

    图1为本申请实施例提供的一种图像处理的方法流程图。虽然下文描述流程包括以特定
    顺序出现的多个操作,但是应该清楚了解,这些过程可以包括更多或更少的操作,这些操作
    可以顺序执行或并行执行(例如使用并行处理器或多线程环境)。如图1所示,所述方法包括:

    S1:将待处理的图像进行区域分割,得到预设数量的图像块;

    S2:对所述预设数量的图像块进行色系转换;

    S3:对色系转换后的图像块进行聚类分析;

    S4:对聚类分析后的图像块进行拼接,形成处理后的图像。

    在拍摄的图像中,往往具备多个物体,在本申请实施例中,可以对待处理的图像进行识
    别处理,从而可以将所述待处理的图像进行区域分割,得到预设数量的图像块。这些预设数
    量的图像块可以分别代表不同的物体,例如人体,树木或者汽车等。在具体应用场景中,可
    以采用机器学习的方法,建立图像识别分类准则。例如,可以预先对多个物体进行机器学习,
    建立各个物体对应的匹配条件,那么当对图像块内的物体进行识别时,便可以将满足匹配条
    件的物体进行归类,从而可以从图像块内识别出不同的子图。

    识别出的这些图像块往往是采用RGB色系进行表示的,而RGB色系对于色彩的变化比
    较敏感,不利于后续的处理过程。因此,在本申请实施例中可以将RGB色系的图像块进行
    色系转换,例如可以转换成CIELAB色系的图像。所述CIELAB色系是一种与人类视觉感知
    一致的色系,其一般具备L分量,A分量以及B分量。其中,L分量能够密切匹配人类亮度
    感知,而A分量和B分量往往用来进行精确的颜色平衡。这样,便可以提取色系转换后的图
    像块对应的特征值向量,所述特征值向量可以为上述L分量,A分量以及B分量的组合。所
    述特征值向量包含了图像块中的色彩信息。在本申请实施例中,可以对提取的所述特征值向
    量进行聚类分析,从而可以将物体的边界进行加强。所述聚类算法可以包括K-MEANS算法、
    凝聚层次聚类算法或DBSCAN算法中的至少一种。然而值得注意是,上述所列举的集中聚
    类方法仅是为了更好地说明本申请,还可以采用其它的聚类方法进行聚类分析,本申请对此
    不作限定。在对提取的特征值向量进行聚类分析后,便可以将物体的边界和环境的背景进行
    区分,从而加强了物体的边界。

    在对各个图像块进行聚类分析后,便可以对聚类分析后的图像块进行拼接,从而形成处
    理后的图像。

    本申请实施例还提供一种图像处理的系统。图2为本申请实施例提供的一种图像处理的
    系统的功能??橥?。如图2所示,所述系统包括:

    分割单元100,用于将待处理的图像进行区域分割,得到预设数量的图像块;

    色系转换单元200,用于对所述预设数量的图像块进行色系转换;

    聚类单元300,用于对色系转换后的图像块进行聚类分析;

    拼接单元400,用于对聚类分析后的图像块进行拼接,形成处理后的图像。

    在本申请一优选实施例中,所述分割单元100具体包括:

    识别???,用于对待处理的图像进行识别处理;

    分割???,用于根据识别处理的结果,对所述待处理的图像进行区域分割,得到预设数
    量的图像块。

    在本申请一优选实施例中,所述识别??榫咛灏ǎ?br />

    分类准则建立???,用于利用机器学习的方法,预先建立图像识别分类准则;

    子图获取???,用于利用所述图像识别分类准则对待处理的图像进行识别处理,得到所
    述待处理的图像对应的多个子图。

    在本申请一优选实施例中,所述聚类单元300具体包括:

    特征值向量提取???,用于提取色系转换后的图像块对应的特征值向量;

    聚类处理???,用于对所述特征值向量进行聚类分析,并根据聚类分析的结果对所述图
    像块进行聚类处理。

    本申请实施例提供的一种图像处理的方法及系统,通过将图像中各个部分进行分割,从
    而可以针对各个部分进行边界的识别和加强。具体地,本申请实施例可以通过色系转换和聚
    类分析的方法,识别出图像中物体的边界后对其进行加强,从而可以明显的区分图像中的边
    界。

    本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相
    参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于系统实施例而
    言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分
    说明即可。

    本申请可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如:个人计算机、服务器
    计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶
    盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备
    的分布式计算环境等等。

    本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述,例如程序???。
    一般地,程序??榘ㄖ葱刑囟ㄈ挝窕蚴迪痔囟ǔ橄笫堇嘈偷睦?、程序、对象、组件、
    数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请,在这些分布式计算环境中,由通过
    通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中,程序??榭梢晕挥诎?br />括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

    虽然通过实施例描绘了本申请,本领域普通技术人员知道,本申请有许多变形和变化而
    不脱离本申请的精神,希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本申请的精神。

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