[发明专利]一种图像处理方法、装置、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取待处理图像，并确定所述待处理图像中的待分类目标；

确定所述待分类目标的轮廓像素点集；

基于所述轮廓像素点集确定所述待分类目标的轮廓形态特征、轮廓形状分布特征、轮廓颜色特征和轮廓纹理特征；

拼接所述轮廓形态特征、所述轮廓形状分布特征、所述轮廓颜色特征和所述轮廓纹理特征得到所述待分类目标的特征表示，并基于所述特征表示进行图像分类任务；

其中，所述轮廓形状分布特征的确定过程包括：

计算所述轮廓像素点集中每个像素点的梯度方向；

基于各像素点的梯度方向确定所述轮廓形状分布特征；

其中，所述轮廓颜色特征的确定过程包括：

计算所述轮廓像素点集中每个像素点所在邻域的色调大小；

分别对各像素点所在邻域的色调大小进行灰度级量化，并统计量化得到的各灰度级的像素点占比，得到所述轮廓颜色特征；

其中，所述轮廓纹理特征的确定过程包括：

对所述轮廓像素点集中每个像素点的邻域进行LBP编码，得到所述轮廓纹理特征。

2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述确定所述待处理图像中的待分类目标，包括：

将所述待处理图像变换至HSV空间，并对变换后的图像进行目标分割，得到所述待分类目标的二值化图像。

3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述对变换后的图像进行目标分割，得到所述待分类目标的二值化图像，包括：

采用阈值分割方法分割变换后的图像的V通道，得到所述待分类目标的二值化图像。

4.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述确定所述待分类目标的轮廓像素点集，包括：

利用轮廓检测算法对所述待分类目标的二值化图像进行轮廓检测，得到所述轮廓像素点集。

5.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述轮廓形态特征包括几何形态特征、紧固性特征和凸性特征中的任一种或组合；其中，所述几何形态特征包括宽长比特征、矩形度特征、圆度特征和圆形特征中的任一种或组合。

6.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述对所述轮廓像素点集中每个像素点的邻域进行LBP编码，包括：

采用旋转不变编码方法对所述轮廓像素点集中每个像素点的邻域进行LBP编码。

7.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述拼接所述轮廓形态特征、所述轮廓形状分布特征、所述轮廓颜色特征和所述轮廓纹理特征得到所述待分类目标的特征表示，包括：

为所述轮廓形态特征、所述轮廓形状分布特征、所述轮廓颜色特征和所述轮廓纹理特征分别分配权重系数；

按照所述权重系数拼接所述轮廓形态特征、所述轮廓形状分布特征、所述轮廓颜色特征和所述轮廓纹理特征，得到所述特征表示。

8.根据权利要求1至7任一项所述的图像处理方法，其特征在于，所述基于所述特征表示进行图像分类任务，包括：

将所述特征表示输入训练完成的图像分类模型，以使所述图像分类模型输出所述待处理图像的类别。

9.根据权利要求1至7任一项所述的图像处理方法，其特征在于，所述基于所述特征表示进行图像分类任务，包括：

将所述特征表示作为训练样本训练得到图像分类模型。