[发明专利]图像处理方法与装置、计算机可读存储介质、计算机设备

说明书

本发明公开了一种图像处理方法与装置、计算机可读存储介质、计算机设备，其中，图像处理方法包括：采用目标图像处理算法对输入图像进行处理以获得像素级的目标图，并根据像素级的目标图生成超像素级的目标图；对超像素级的目标图进行图割处理以分别提取背景样本和二值化图像；对二值化图像进行GOP区域预测以生成初始显著图，并根据初始显著图提取前景样本；根据背景样本和前景样本进行模型训练。由此，该图像处理方法能够保证目标图像训练样本的准确性，从而提高目标图像检测的准确度。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像处理方法，一种计算机可读存储介质，一种计算机设备和一种图像处理装置。

背景技术

图像显著性检测近年来引起了人们的广泛关注，作为一种预处理方法，图像显著性检测被广泛应用于图像压缩、图像分类及图像分割等多个领域。在相关技术中，显著检测研究主要是利用手工设计特征和启发式先验来对图像中的显著性区域进行检测，其中一种方案是前背景训练样本从一幅图中选择，前景训练样本选择图像中心位置，背景训练样本选择图像四周像素，该方案如果检测目标没有位于图像中心区域，则会导致所选择的前景训练样本不准确；另一种方案是前背景训练样本从一幅初始显著图中选择，前景训练样本选择显著图中阈值较大部分，背景训练样本选择显著图中阈值较小部分，该方案过度依赖初始显著图，如果初始显著图不准确，则依然会导致所选择的训练样本不准确。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的一个目的在于提出一种图像处理方法，能够保证目标图像训练样本的准确性，从而提高目标图像检测的准确度。

本发明的第二个目的在于提出一种计算机可读存储介质。

本发明的第三个目的在于提出一种计算机设备。

本发明的第四个目的在于提出一种图像处理装置。

为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种图像处理方法，该方法包括：采用目标图像处理算法对输入图像进行处理以获得像素级的目标图，并根据所述像素级的目标图生成超像素级的目标图；对所述超像素级的目标图进行图割处理以分别提取背景样本和二值化图像；对所述二值化图像进行GOP(Group of Picture，图像组)区域预测以生成初始显著图，并根据所述初始显著图提取前景样本；根据所述背景样本和所述前景样本进行模型训练。

本发明实施例的图像处理方法首先采用目标图像处理算法对输入图像进行处理并获得像素级的目标图，然后根据该像素级的目标图生成超像素级的目标图，再对超像素级的目标图进行图割处理以分别提取到背景样本和二值化图像，然后对二值化图像进行GOP区域预测以生成初始显著图，再根据初始显著图提取到前景样本，最后根据背景样本和前景样本进行模型训练。由此，该图像处理方法能够保证目标图像训练样本的准确性，从而提高目标图像检测的准确度。

在本发明的一些示例中，所述像素级的目标图为多个，其中，根据所述像素级的目标图生成超像素级的目标图，包括：对多个所述像素级的目标图进行聚类处理以获得所述超像素级的目标图。

在本发明的一些示例中，对所述二值化图像进行GOP区域预测以生成初始显著图，包括：将所述超像素级的目标图的二值化结果作为假定的真值，计算每个预测区域的F-measure值，并根据所述F-measure值大于预设值的预测区域的像素计算所述初始显著图。

在本发明的一些示例中，根据以下公式计算所述初始显著图：其中，j是M个预测区域的索引，表示第j个预测区域的F-measure值。

为达上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有图像处理程序，该图像处理程序被处理器执行时实现如上述实施例中的图像处理方法。