[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备

说明书

本发明提供一种图像处理方法、装置、电子设备，图像处理方法包括：初步识别步骤，生成手部区域初步识别结果；超像素级识别步骤，将图像划分为多个超像素区域，并利用手部区域初步识别结果训练超像素级分类器，通过超像素级分类器计算每个超像素区域为手部区域的概率，生成超像素级手部区域识别结果；像素级识别步骤，利用超像素级手部区域识别结果和图像的权值训练像素级分类器，通过像素级分类器计算图像的每个像素为手部区域的概率，生成像素级手部区域识别结果；更新步骤，根据像素级手部区域识别结果更新手部区域初步识别结果、超像素级手部区域识别结果的计算参数、图像的权值，返回初步识别步骤。本发明能够精细分割出图像中的手部图像。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别是指一种图像处理方法、装置、电子设备。

背景技术

近些年，随着增强现实及虚拟现实技术的迅猛发展，穿戴设备的自然人机交互技术也受到了越来越广泛地关注。用户的手部无疑是最适合于作为增强现实及虚拟现实交互的媒介之一。在自然人机交互中，穿戴设备获取用户手部图像，识别出用户手部的位置、姿态及手势，进而对用户做出适当的反馈，这一过程的关键步骤是手部图像的识别。由于穿戴设备视角的独特性，交互过程经常会面临不可预知的环境变化，给手部图像的识别带来了更多挑战。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种图像处理方法、装置、电子设备，能够鲁棒地精细分割出图像中的手部图像。

为解决上述技术问题，本发明的实施例提供技术方案如下：

一方面，提供一种图像处理方法，包括：

初步识别步骤，利用待处理的图像的外观信息生成手部区域初步识别结果；

超像素级识别步骤，将所述图像划分为多个面积小于预设第一阈值的超像素区域，并利用所述手部区域初步识别结果训练超像素级分类器，通过所述超像素级分类器计算每个超像素区域为手部区域的概率，生成超像素级手部区域识别结果；

像素级识别步骤，利用超像素级手部区域识别结果和所述图像的权值训练像素级分类器，通过所述像素级分类器计算所述图像的每个像素为手部区域的概率，生成像素级手部区域识别结果；

更新步骤，根据所述像素级手部区域识别结果更新所述手部区域初步识别结果的计算参数、所述超像素级手部区域识别结果的计算参数和所述图像的权值，并返回所述初步识别步骤。

进一步地，所述初步识别步骤包括：

检测所述图像中是否存在手部区域；

在检测所述图像中存在手部区域时，根据运动信息将所述图像划分为多个候选区域，根据外观信息将多个所述候选区域划分为背景区域和手部区域，其中，与设定的非交互边界相交的候选区域为背景区域，计算待判定的候选区域与背景区域的颜色相似度，在待判定的候选区域与背景区域的颜色相似度大于预设第二阈值时，将待判定的候选区域判定为背景区域，在待判定的候选区域与背景区域的颜色相似度小于预设第二阈值时，将待判定的候选区域判定为手部区域，得到手部区域初步识别结果。

进一步地，所述检测所述图像中是否存在手部区域的步骤包括：

根据所述图像每个像素点的运动显著度和运动增量计算所述图像的第一视角显著度，在所述图像的第一视角显著度大于预设第三阈值时，判断所述图像中存在手部区域。

进一步地，根据连续多帧图像中运动区域的面积变化计算所述运动增量。

进一步地，所述利用所述手部区域初步识别结果训练超像素级分类器的步骤之前，所述方法还包括：

根据每一超像素区域的置信度W_sp及面积A_sp从超像素区域中筛选出训练用像素样本；

所述利用所述手部区域初步识别结果训练超像素级分类器的步骤包括：