[发明专利]一种图像处理方法以及装置

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获得第一图像，所述第一图像中包含目标对象，所述目标对象与所述第一图像的边缘存在重合，所述第一图像的尺寸为M•N；

对所述第一图像进行颜色数值转换，得到所述第一图像的所有像素的颜色特征值；

对所述第一图像的所有像素的颜色特征值进行统计，确定所述第一图像的特征像素的颜色特征值，所述特征像素为与所述第一图像的色彩信息最相近的像素；

构建与所述特征像素的颜色特征值差别最大的像素，将所述与所述特征像素的颜色特征值差别最大的像素作为填充像素；

获取用于边缘检测的神经网络使用的激活函数的类型；

根据所述类型，选取所述填充像素的扩充个数X；

使用所述填充像素在所述第一图像的边缘进行扩充，得到第二图像，其中，所述第二图像的尺寸为（M+2X）•（N+2X）；

将所述第二图像输入到用于边缘检测的神经网络，得到所述目标对象的轮廓。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一图像的所有像素的颜色特征值进行统计，确定所述第一图像的特征像素的颜色特征值，包括：

对所述第一图像的所有像素的颜色特征值进行统计，得到众数颜色特征值，将所述众数颜色特征值作为所述特征像素的颜色特征值，所述众数颜色特征值为统计的颜色特征值中最多的一个，或者，所述众数颜色特征值为统计的颜色特征值中最多的至少两个颜色特征值中的任意一个。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述颜色特征值包括第一分量值、第二分量值和第三分量值，所述对所述第一图像的所有像素的颜色特征值进行统计，确定所述第一图像的特征像素的颜色特征值，包括：

对所述第一图像的所有像素的第一分量值进行统计，得到众数第一分量值，将所述众数第一分量值作为所述特征像素的第一分量值，所述众数第一分量值为统计的第一分量值中最多的一个，或者，所述众数第一分量值为统计的第一分量值中最多的至少两个第一分量值中的任意一个；

对所述第一图像的所有像素的第二分量值进行统计，得到众数第二分量值，将所述众数第二分量值作为所述特征像素的第二分量值，所述众数第二分量值为统计的第二分量值中最多的一个，或者，所述众数第二分量值为统计的第二分量值中最多的至少两个第二分量值中的任意一个；

对所述第一图像的所有像素的第三分量值进行统计，得到众数第三分量值，将所述众数第三分量值作为所述特征像素的第三分量值，所述众数第三分量值为统计的第三分量值中最多的一个，或者，所述众数第三分量值为统计的第三分量值中最多的至少两个第三分量值中的任意一个。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一图像的所有像素的颜色特征值进行统计，确定所述第一图像的特征像素的颜色特征值，包括：

对所述第一图像的所有像素的颜色特征值进行加权计算，得到所述第一图像的所有像素的加权后的颜色特征值；

对所述第一图像的所有像素的加权后的颜色特征值进行统计，得到最大值，将所述最大值作为所述特征像素的颜色特征值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第二图像输入到用于边缘检测的神经网络，得到所述目标对象的轮廓，包括;

对所述第二图像进行卷积处理，得到一个或多个特征图像；

将所述一个或多个特征图像进行加权融合，得到所述目标对象的轮廓。