图像处理方法及相关装置与流程

文档序号:26007731发布日期:2021-07-23 21:26阅读:68来源:国知局
图像处理方法及相关装置与流程

本申请涉及图像数据处理技术领域,具体涉及一种图像处理方法及相关装置。



背景技术:

随着人民对安全需求的日益提高,城市安防显得十分重要。行人重识别旨在给定某个行人的图片,从图片数据库中准确地找出该行人的其他图片,以达到对该行人的识别的目的。随着近些年深度学习,卷积神经网络的兴起,行人重识别领域得到蓬勃的发展,在常规的行人检索中取得不俗的成果。然而,仍旧存在着一些问题,其中之一便是现实场景中行人容易被障碍物遮挡,由于遮挡物的存在,会干扰神经网络最终提出来的特征,导致了进行图像匹配时的准确性较低。



技术实现要素:

本申请实施例提供一种图像处理方法及相关装置,能够提升图像匹配时的准确性。

本申请实施例的第一方面是提供了一种图像处理方法,所述方法包括:

对待检测图像进行特征提取,得到a个第一子特征数据,所述第一子特征数据为未被遮挡的人体图像的特征数据;

根据所述a个第一子特征数据,从第一数据库中确定t张第一图像,所述第一图像包括与所述a个第一子特征数据匹配的特征数据;

至少根据所述t张第一图像进行处理,得到与所述待检测图像对应的目标图像;

根据所述目标图像在第二数据库中进行匹配,得到与所述目标图像对应的匹配图像。

本示例中,通过对待检测图像进行特征提取,得到a个第一子特征数据,该第一子特征数据为未被遮挡的人体图像的特征数据,根据所述a个第一子特征数据,从第一数据库中确定t张第一图像,所述第一图像包括与所述a个第一子特征数据匹配的特征数据,至少根据所述t张第一图像进行处理,得到与所述待检测图像对应的目标图像,根据所述目标图像在第二数据库中进行匹配,得到与所述目标图像对应的匹配图像,因此,相对于现有方案中,对有遮挡的待检测图像进行匹配时的准确度不高,能够通过待检测图像中未被遮挡的人体图像的特征数据获取t张第一图像,通过第t张第一图像得到与待检测图像对应的目标图像,目标图像中携带有待检测图像中未被遮挡的人体图像的信息,根据目标图像进行匹配得到匹配图像,则能够提升匹配图像获取时的准确性。

结合第一方面,在一个可能的实现方式中,所述根据所述a个第一子特征数据,从第一数据库中确定t张第一图像,包括:

在第一数据库中获取与所述a个第一特征数据中的每个第一特征数据对应的k张图像,以得到a个第一图像集合;

获取t张第一图像,所述第一图像为所述a个第一图像集合中均存在的图像。

本示例中,从第一数据库中获取与a个第一特征数据对应的a个第一图像集合,并从a个第一图像集合中获取t张第一图像,第一图像为所述a个第一图像集合中均存在的图像,因此,可以提升t张第一图像获取时的准确性。

结合第一方面,在一个可能的实现方式中,所述至少根据所述t张第一图像进行处理,得到与所述待检测图像对应的目标图像,包括:

对所述t张第一图像进行特征提取,得到t个参考特征数据;

根据所述t个参考特征数据,确定目标特征数据;

对所述待检测图像进行特征提取,得到b个第二子特征数据,所述第二子特征数据为被遮挡的人体图像的特征数据;

获取所述目标特征数据中与所述b个第二子特征数据对应的特征数据,得到b个第三子特征数据;

根据所述b个第三子特征数据对所述待检测图像进行处理,得到所述目标图像。

本示例中,通过与待检测图像中的b个第二子特征数据对应的b个第三子特征数据对待检测图像进行处理,得到目标图像,b个第三子特征数据是t个参考特征数据确定的目标特征数据中确定的,则可以携带有t个参考特征数据的信息,从而提升了目标图像确定时的准确性。

结合第一方面,在一个可能的实现方式中,所述根据所述b个第三子特征数据对所述待检测图像进行处理,得到所述目标图像,包括:

将所述待检测图像的特征数据中所述b个第二子特征数据替换为对应的所述b个第三子特征数据,以得到所述待检测图像替换后的特征数据;

将所述替换后的特征数据对应的图像,确定为所述目标图像。

本示例中,将待检测图像中的b个第二子特征数据替换为b个第三特征数据,从而可以将待检测图像中被遮挡的人体图像的特征数据进行替换,使得目标图像中均为未被遮挡的人体图像,从而提升了后续图像匹配时的准确性。

结合第一方面,在一个可能的实现方式中,所述根据所述t个参考特征数据,确定目标特征数据,包括:

将所述t个参考特征数据的均值,确定为所述目标特征数据。

结合第一方面,在一个可能的实现方式中,所述至少根据所述t张第一图像进行处理,得到与所述待检测图像对应的目标图像,包括:

对所述t张第一图像进行特征提取,得到t个参考特征数据;

根据所述t个参考特征数据,确定目标特征数据;

将所述目标特征数据对应的图像,确定为所述目标图像。

本示例中,将t个参考特征数据确定的目标特征数据对应的图像,确定为目标图像,由于t张第一图像为未被遮挡的图像,则目标图像也为未被遮挡的图像,从而提升了后续图像匹配时的准确性。

结合第一方面,在一个可能的实现方式中,所述对待检测图像进行特征提取,得到a个第一子特征数据,包括:

对所述待检测图像进行特征提取,得到n个局部特征数据;

根据人体语义分割方法,确定所述待检测图像中人体区域信息;

根据所述人体区域信息,确定每个局部特征数据对应的子人体区域信息;

根据所述每个局部特征数据对应的子人体区域信息,从所述n个局部特征数据中确定出所述a个第一子特征数据。

本示例中,通过对待检测图像进行特征提取,得到n个局部特征数据,并根据子人体区域信息,确定a个第一子特征数据,从而提升了第一子特征数据获取时的准确性。

结合第一方面,在一个可能的实现方式中,所述根据所述每个局部特征数据对应的子人体区域信息,从所述n个局部特征数据中确定出所述a个第一子特征数据,包括:

获取所述子人体区域信息对应的区域面积与对应的局部特征数据对应的区域面积的比例值,以得到n人体面积比例值;

获取所述n个人体面积比例值中高于预设面积比例值的a个人体面积比例值;

将所述a个人体面积比例值对应的局部特征数据,确定为所述a个第一子特征数据。

本示例中,将人体面积比例值高于预设面积比例值对应的局部特征数据确定为a个第一子特征数据,人体面积比例值高于预设面积比例值,则可以体现出人体未被遮挡的特征,从而提升了第一子特征数据确定时的准确性。

结合第一方面,在一个可能的实现方式中,所述方法还包括:

根据所述每个局部特征数据对应的子人体区域信息,从所述n个局部特征数据中确定出所述b个第二子特征数据,其中,a与b之和为n。

结合第一方面,在一个可能的实现方式中,所述方法还包括:

根据所述匹配图像进行目标识别,得到目标识别结果。

本示例中,根据匹配图像进行目标识别,得到目标识别结果,由于匹配图像的准确性得到了提升,则目标识别结果的准确性更高。

本申请实施例的第二方面提供了一种图像处理装置,所述装置包括:

提取单元,用于对待检测图像进行特征提取,得到a个第一子特征数据,所述第一子特征数据为未被遮挡的人体图像的特征数据;

确定单元,用于根据所述a个第一子特征数据,从第一数据库中确定t张第一图像,所述第一图像包括与所述a个第一子特征数据匹配的特征数据;

处理单元,用于至少根据所述t张第一图像进行处理,得到与所述待检测图像对应的目标图像;

匹配单元,用于根据所述目标图像在第二数据库中进行匹配,得到与所述目标图像对应的匹配图像。

结合第二方面,在一个可能的实现方式中,所述确定单元用于:

在第一数据库中获取与所述a个第一特征数据中的每个第一特征数据对应的k张图像,以得到a个第一图像集合;

获取t张第一图像,所述第一图像为所述a个第一图像集合中均存在的图像。

结合第二方面,在一个可能的实现方式中,所述处理单元用于:

对所述t张第一图像进行特征提取,得到t个参考特征数据;

根据所述t个参考特征数据,确定目标特征数据;

对所述待检测图像进行特征提取,得到b个第二子特征数据,所述第二子特征数据为被遮挡的人体图像的特征数据;

获取所述目标特征数据中与所述b个第二子特征数据对应的特征数据,得到b个第三子特征数据;

根据所述b个第三子特征数据对所述待检测图像进行处理,得到所述目标图像。

结合第二方面,在一个可能的实现方式中,在所述根据所述b个第三子特征数据对所述待检测图像进行处理,得到所述目标图像方面,所述处理单元用于:

将所述待检测图像的特征数据中所述b个第二子特征数据替换为对应的所述b个第三子特征数据,以得到所述待检测图像替换后的特征数据;

将所述替换后的特征数据对应的图像,确定为所述目标图像。

结合第二方面,在一个可能的实现方式中,在所述根据所述t个参考特征数据,确定目标特征数据方面,所述处理单元用于:

将所述t个参考特征数据的均值,确定为所述目标特征数据。

结合第二方面,在一个可能的实现方式中,在所述至少根据所述t张第一图像进行处理,得到与所述待检测图像对应的目标图像方面,所述处理单元用于:

对所述t张第一图像进行特征提取,得到t个参考特征数据;

根据所述t个参考特征数据,确定目标特征数据;

将所述目标特征数据对应的图像,确定为所述目标图像。

结合第二方面,在一个可能的实现方式中,所述提取单元用于:

对所述待检测图像进行特征提取,得到n个局部特征数据;

根据人体语义分割方法,确定所述待检测图像中人体区域信息;

根据所述人体区域信息,确定每个局部特征数据对应的子人体区域信息;

根据所述每个局部特征数据对应的子人体区域信息,从所述n个局部特征数据中确定出所述a个第一子特征数据。

结合第二方面,在一个可能的实现方式中,在所述根据所述每个局部特征数据对应的子人体区域信息,从所述n个局部特征数据中确定出所述a个第一子特征数据方面,所述提取单元用于:

获取所述子人体区域信息对应的区域面积与对应的局部特征数据对应的区域面积的比例值,以得到n人体面积比例值;

获取所述n个人体面积比例值中高于预设面积比例值的a个人体面积比例值;

将所述a个人体面积比例值对应的局部特征数据,确定为所述a个第一子特征数据。

结合第二方面,在一个可能的实现方式中,所述装置还用于:

根据所述每个局部特征数据对应的子人体区域信息,从所述n个局部特征数据中确定出所述b个第二子特征数据,其中,a与b之和为n。

结合第二方面,在一个可能的实现方式中,所述装置还用于:

根据所述匹配图像进行目标识别,得到目标识别结果。

本申请实施例的第三方面提供一种终端,包括处理器、输入设备、输出设备和存储器,所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接,其中,所述存储器用于存储计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,所述处理器被配置用于调用所述程序指令,执行如本申请实施例第一方面中的步骤指令。

本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质,其中,上述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序,其中,上述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。

本申请实施例的第五方面提供了一种计算机程序产品,其中,上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质,上述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,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的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1a为本申请实施例提供了一种图像处理方法的流程示意图;

图1b为本申请实施例提供了一种图像分割的示意图;

图1c为本申请实施例提供了一种图像替换处理的效果图;

图2为本申请实施例提供了另一种图像处理方法的流程示意图;

图3为本申请实施例提供了一种终端的结构示意图;

图4为本申请实施例提供了一种图像处理装置的结构示意图。

具体实施方式

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。基于本申请中的实施例,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他实施例,都属于本申请保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象,而不是用于描述特定顺序。此外,术语“包括”和“具有”以及它们任何变形,意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元,而是可选地还包括没有列出的步骤或单元,或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。

在本申请中提及“实施例”意味着,结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例,也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是,本申请所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

为了更好的理解本申请实施例提供的一种图像处理方法,下面首先对应用图像处理方法的场景进行简要介绍。图像处理方法应用于目标重识别的场景,例如,在小区安防中,摄像头拍摄到某个行人的图片,根据该图片在数据库中进行匹配,得到与该行人对应的其他图片,例如该行人在小区其他摄像头所拍摄的区域活动的图片等,从而达到对该行人进行识别的效果。但是由于摄像头在拍摄行人的图片时,可能会被一些其它物体遮挡,从而拍摄的图片仅为该行人的部分人体图像,例如,被树叶遮挡、被垃圾箱遮挡、被车辆车档等。如果采用人体被遮挡的图片进行匹配时,则其匹配的效果较差,更严重的情况则是不能匹配到对应的图像,导致了匹配时的准确度急剧下降。本申请旨在解决上述匹配准确度较低的情况,通过人体被遮挡的图片进行遮挡补全处理,即对被遮挡的人体进行替换为相类似的未被遮挡的人体图像,从而提升匹配时的准确性。

请参阅图1,图1为本申请实施例提供了一种图像处理方法的流程示意图。该图像处理方法可以由终端设备或服务器等电子设备执行,终端设备可以为用户设备(userequipment,ue)、移动设备、用户终端、终端、蜂窝电话、无绳电话、个人数字助理(personaldigitalassistant,pda)、手持设备、计算设备、车载设备、可穿戴设备等,该图像处理方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。或者,可通过服务器执行该图像处理方法。如图1所示,该图像处理方法可以包括:

101、对待检测图像进行特征提取,得到a个第一子特征数据,所述第一子特征数据为未被遮挡的人体图像的特征数据。

待检测图像是用于对目标用户进行重识别的图像,例如可以是用户在小区行走的图像。该目标用户可以是被拍摄到的任一用户,例如,可以是小区内的住户,小区内的来访人员,也可以是其他人员。

对待检测图像进行特征提取,得到a个第一子特征数据的方法可以是:对待检测图像进行特征提取,得到多个局部特征数据,从局部特征数据中确定出a个第一子特征数据。

局部特征数据可以理解为对待检测图像进行分割处理后,得到的子图像对应的特征数据。对待检测图像进行分割的方法可以是采用均匀分割的方式,例如,将待检测图像均分为2个子图像、4个子图像、8个子图像等。一种可能的分割示意图如图1b所示,图1b中示出了将待检测图像分割为2个子图像、4个子图像。

102、根据所述a个第一子特征数据,从第一数据库中确定t张第一图像,所述第一图像包括与所述a个第一子特征数据匹配的特征数据。

可以根据每个第一子特征数据从第一数据库中匹配出多张图像,并根据该多张图像得到t张第一图像。第一子特征数据从第一数据库中匹配出多张图像可以是:将与第一子特征数据之间的相似度从高到低取固定数值的图像,从而得到该多张图像。具体例如,取第一数据库中与第一子特征数据相似度从高到低的前10张图像,得到该多张图像。当然,也可以是其他数值的图像,此处仅为举例说明不作具体限定。

103、至少根据所述t张第一图像进行处理,得到与所述待检测图像对应的目标图像。

可以通过t张第一图像对待检测图像中被遮挡的人体图像进行替换,得到目标图像,也可以将t张第一图像对应的特征数据的均值,所对应的图像,确定为目标图像。

具体例如,在第一数据库中匹配到了5张与用户在小区中行走的图像匹配的图像,该5张图像与用户在小区中行走的图像相关联。该5张图像是完整的图像,具体可以理解为,该5张图像中每张图像中的人像均为完整的人像,没有被遮挡。具体替换可以是:如果,用户在小区中行走的图像中腿部张贴栏所遮挡,则该图像中仅能显示该用户的上身图像,采用该5张匹配的图像对该用户在小区中行走的图像进行遮挡替换,替换掉被遮挡的腿部,得到替换后的目标图像。替换后的目标图像可以被看作为未被遮挡的图像,并可以用作后续的图像检索匹配等。

104、根据所述目标图像在第二数据库中进行匹配,得到与所述目标图像对应的匹配图像。

根据目标图像在第二数据库中进行匹配,将与目标图像匹配度最高的图像,确定为与目标图像对应的匹配图像。此处的匹配度可以通过相似度进行对应,相似度越高,则匹配度越高,相似度越低,则匹配度越低。

第一数据库和第二数据库可以是相同的数据库,也可以是不同的数据库。若第一数据库与第二数据库为不同的数据库,则第一数据库的容量可以小于第二数据库的容量,以实现快速的检索以对有遮挡的待检测图像进行图像补全替换,在补全替换后,在容量更大的第二数据库中进行检索,得到对应的匹配图像。

本示例中,通过对待检测图像进行特征提取,得到a个第一子特征数据,该第一子特征数据为未被遮挡的人体图像的特征数据,根据所述a个第一子特征数据,从第一数据库中确定t张第一图像,所述第一图像包括与所述a个第一子特征数据匹配的特征数据,至少根据所述t张第一图像进行处理,得到与所述待检测图像对应的目标图像,根据所述目标图像在第二数据库中进行匹配,得到与所述目标图像对应的匹配图像,因此,相对于现有方案中,对有遮挡的待检测图像进行匹配时的准确度不高,能够通过待检测图像中未被遮挡的人体图像的特征数据获取t张第一图像,通过第t张第一图像得到与待检测图像对应的目标图像,目标图像中携带有待检测图像中未被遮挡的人体图像的信息,根据目标图像进行匹配得到匹配图像,则能够提升匹配图像获取时的准确性。

在一个可能的实现方式中,一种可能的对待检测图像进行特征提取,得到a个第一子特征数据的方法包括:

a1、对所述待检测图像进行特征提取,得到n个局部特征数据;

a2、根据人体语义分割方法,确定所述待检测图像中人体区域信息;

a3、根据所述人体区域信息,确定每个局部特征数据对应的子人体区域信息;

a4、根据所述每个局部特征数据对应的子人体区域信息,从所述n个局部特征数据中确定出所述a个第一子特征数据。

可以通过特征提取网络,对待检测图像进行特征提取,得到n个局部特征数据。该特征网络可以是预先训练好的用于特征提取的网络。特征提取网络可以对待检测图像进行分割处理,得到分割后的多个子图像,对每个子图像进行特征提取,得到与每个子图像对应的局部特征数据。

人体语义分割方法可以确定出待检测图像中的人体区域信息,该人体语义分割方法分割后,得到二值图像,该二值图像中人体部分的灰度值为255,非人体部分灰度值为0。例如待检测图像中的用户头部被遮挡,则用户的头部的灰度值为0,其余的身体部位的灰度值为255。又例如,用户腿部被遮挡,则用户腿部的灰度值为0,其余身体部位的灰度值为255。

将人体区域与局部特征数据对应的区域的交集,确定为局部特征数据对应的子人体区域,从而得到与局部特征数据对应的子人体区域信息。

根据局部特征数据对应的子人体区域信息,确定a个第一子特征数据的方法可以是根据人体区域信息对应的人体区域与子特征数据对应的区域的面积比值,来确定第一子特征数据。

本示例中,通过对待检测图像进行特征提取,得到n个局部特征数据,并根据子人体区域信息,确定a个第一子特征数据,从而提升了第一子特征数据获取时的准确性。

在一个可能的实现方式中,一种可能的根据所述每个局部特征数据对应的子人体区域信息,从所述n个局部特征数据中确定出所述a个第一子特征数据的方法包括:

b1、获取所述子人体区域信息对应的区域面积与对应的局部特征数据对应的区域面积的比例值,以得到n人体面积比例值;

b2、获取所述n个人体面积比例值中高于预设面积比例值的a个人体面积比例值;

b3、将所述a个人体面积比例值对应的局部特征数据,确定为所述a个第一子特征数据。

其中,预设面积比例值可以通过经验值或历史数据设定,具体例如可以是0.3等。具体例如,待检测图像被分割为4个子图像,子图像可以记为第一子图像、第二子图像、第三子图像和第四子图像,顺序是从头部往下的顺序,例如,用户的头部存在第一子图像中,腿部存在于第四子图像中。待检测图像中用户的腿部被遮挡,该腿部数据在第四子图像对应的局部特征数据中。则可以根据腿部图像在第四子图像中的面积比例值,来判别第四子图像对应的局部特征数据是否为第一子特征数据。例如,当预设面积比例值为0.3是,且该面积比例值小于0.3,则第四子图像对应的局部特征数据为第一子特征数据。

子人体区域信息对应的区域面积与局部特征数据对应的区域面积之间是相对应的,具体可以理解为,将局部特征数据对应的区域中的子人体区域信息对应的区域的面积,与该局部特征数据对应的区域面积的比值,确定为人体面积比例值。该人体面积比例值是人体面积占总的局部特征数据对应的区域的比值。

本示例中,将人体面积比例值高于预设面积比例值对应的局部特征数据确定为a个第一子特征数据,人体面积比例值高于预设面积比例值,则可以体现出人体未被遮挡的特征,从而提升了第一子特征数据确定时的准确性。

在一个可能的实现方式中,一种可能的确定第二子特征数据的方法包括:

根据所述每个局部特征数据对应的子人体区域信息,从所述n个局部特征数据中确定出所述b个第二子特征数据,其中,a与b之和为n。

将子人体区域信息对应的区域面积与局部特征数据对应的区域面积的比值小于预设面积比例值的局部特征数据,确定为第二子特征数据。

当然也可以是将n个局部特征数据中,处第一子特征数据外的局部特征数据确定为第二子特征数据。

在一个可能的实现方式中,一种可能的根据所述a个第一子特征数据,从第一数据库中确定t张第一图像的方法包括:

c1、在第一数据库中获取与所述a个第一特征数据中的每个第一特征数据对应的k张图像,以得到a个第一图像集合;

c2、获取t张第一图像,所述第一图像为所述a个第一图像集合中均存在的图像。

在第一数据库中获取与第一特征数据对应的第一图像集合的方法可以是:

可以将第一数据库中的图像进行分割处理,得到与第一特征数据对应的分割图像。例如,第一特征数据是将待检测图像分割成2部分中的第一部分图像的特征数据,则与该第一特征数据对应的分割图像是,将数据库中的图像分割成2部分中的第一部分的图像。对第一数据库中的图像进行分割方法与对待检测图像进行分割的方法完全相同,例如,均为通过分割网络进行分割等。

采用第一特征数据对应的图像与该分割图像进行相似度比对,得到对应的相似度。将相似度从高到低的k张分割图像对应的完整图像,确定为该k张图像,得到第一图像集合。

可以将a个第一图像集合的交集中的图像,确定为t张第一图像。当然也可以是将将a个第一图像集合的交集中的子集中的图像,确定为t张第一图像。

本示例中,从第一数据库中获取与a个第一特征数据对应的a个第一图像集合,并从a个第一图像集合中获取t张第一图像,第一图像为所述a个第一图像集合中均存在的图像,因此,可以提升t张第一图像获取时的准确性。

在一个可能的实现方式中,一种可能的至少根据所述t张第一图像进行处理,得到与所述待检测图像对应的目标图像的方法包括:

d1、对所述t张第一图像进行特征提取,得到t个参考特征数据;

d2、根据所述t个参考特征数据,确定目标特征数据;

d3、对所述待检测图像进行特征提取,得到b个第二子特征数据,所述第二子特征数据为被遮挡的人体图像的特征数据;

d4、获取所述目标特征数据中与所述b个第二子特征数据对应的特征数据,得到b个第三子特征数据;

d5、根据所述b个第三子特征数据对所述待检测图像进行处理,得到所述目标图像。

对t张第一图像进行特征提取的方法可以是采用通用的特征提取算法进行提取,得到t个参考特征数据。也可以是采用前述实施例中的特征提取网络进行特征提取,得到t个参考特征数据。该特征提取网络可以提取局部特征数据,也可以提取全局特征数据,该全局特征数据即可以理解为整张图像的特征数据。

可以将t个参考特征数据的均值,确定为目标特征数据。

对所述待检测图像进行特征提取,得到b个第二子特征数据的方法可以参照前述实施例中所示的方法,此处不再赘述。

第三子特征数据与第二子特征数据一一对应,其对应关系是通过位置进行对应,具体对应方法可以参照前述实施例中的第一子特征数据与分割图像对应方法。

可以将待处理图像中的与第三子特征数据对应的特征数据进行替换,从而得到目标图像。

本示例中,通过与待检测图像中的b个第二子特征数据对应的b个第三子特征数据对待检测图像进行处理,得到目标图像,b个第三子特征数据是t个参考特征数据确定的目标特征数据中确定的,则可以携带有t个参考特征数据的信息,从而提升了目标图像确定时的准确性。

在一个可能的实现方式中,一种可能的根据所述b个第三子特征数据对所述待检测图像进行处理,得到所述目标图像,包括:

e1、将所述待检测图像的特征数据中所述b个第二子特征数据替换为对应的所述b个第三子特征数据,以得到所述待检测图像替换后的特征数据;

e2、将所述替换后的特征数据对应的图像,确定为所述目标图像。

具体可以参照图1c所示,图1c示出了一种图像替换处理的效果图。图1c中,待检测图像的腿部一下部分被遮挡了,对遮挡部分进行了替换,替换后的图像中补全了腿部特征,得到了完整的人体图像。

进行特征数据替换,则将特征数据按照原特征数据的格式进行完全替换。由于第三子特征数据均为未被遮挡的人体图像获得的特征数据,因此提换后得到的目标图像中将不存在被遮挡人体图像。

在一个可能的实现方式中,一种可能的根据所述t个参考特征数据,确定目标特征数据,包括:

将所述t个参考特征数据的均值,确定为所述目标特征数据。

将参考特征数据的均值确定为目标特征数据,可以提升目标特征数据确定时的准确性。

在一个可能的实现方式中,另一种可能的至少根据所述t张第一图像进行处理,得到与所述待检测图像对应的目标图像,包括:

f1、对所述t张第一图像进行特征提取,得到t个参考特征数据;

f2、根据所述t个参考特征数据,确定目标特征数据;

f3、将所述目标特征数据对应的图像,确定为所述目标图像。

上述步骤f1、f2可以参照前述实施例中的步骤d1、d2的实现方式,此处不再赘述。

本示例中,将目标特征数据对应的图像,确定为目标图像,则可以提升目标图像的连续性,从而提升匹配时的可靠性。

在一个可能的实现方式中,本申请实施例还可以通过匹配图像进行目标识别,具体包括:

根据所述匹配图像进行目标识别,得到目标识别结果。

根据匹配图像进行目标识别可以是,获取与匹配图像对应的属性信息,将该属性信息确定为目标识别结果。属性信息可以包括匹配图像中的用户的身份信息、工作类别、居住的家庭住址信息等。

请参阅图2,图2为本申请实施例提供了另一种图像处理方法的流程示意图。如图2所示,该方法包括:

201、对待检测图像进行特征提取,得到a个第一子特征数据,所述第一子特征数据为未被遮挡的人体图像的特征数据;

202、根据所述a个第一子特征数据,从第一数据库中确定t张第一图像,所述第一图像包括与所述a个第一子特征数据匹配的特征数据;

203、对所述t张第一图像进行特征提取,得到t个参考特征数据;

204、根据所述t个参考特征数据,确定目标特征数据;

205、对所述待检测图像进行特征提取,得到b个第二子特征数据,所述第二子特征数据为被遮挡的人体图像的特征数据;

206、获取所述目标特征数据中与所述b个第二子特征数据对应的特征数据,得到b个第三子特征数据;

207、根据所述b个第三子特征数据对所述待检测图像进行处理,得到所述目标图像;

208、根据所述目标图像在第二数据库中进行匹配,得到与所述目标图像对应的匹配图像。

本示例中,将t个参考特征数据确定的目标特征数据对应的图像,确定为目标图像,由于t张第一图像为未被遮挡的图像,则目标图像也为未被遮挡的图像,从而提升了后续图像匹配时的准确性。

与上述实施例一致的,请参阅图3,图3为本申请实施例提供的一种终端的结构示意图,如图所示,包括处理器、输入设备、输出设备和存储器,处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接,其中,所述存储器用于存储计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,所述处理器被配置用于调用所述程序指令,上述程序包括用于执行以下步骤的指令;

对待检测图像进行特征提取,得到a个第一子特征数据,所述第一子特征数据为未被遮挡的人体图像的特征数据;

根据所述a个第一子特征数据,从第一数据库中确定t张第一图像,所述第一图像包括与所述a个第一子特征数据匹配的特征数据;

至少根据所述t张第一图像进行处理,得到与所述待检测图像对应的目标图像;

根据所述目标图像在第二数据库中进行匹配,得到与所述目标图像对应的匹配图像。

在一个可能的实现方式中,所述根据所述a个第一子特征数据,从第一数据库中确定t张第一图像,包括:

在第一数据库中获取与所述a个第一特征数据中的每个第一特征数据对应的k张图像,以得到a个第一图像集合;

获取t张第一图像,所述第一图像为所述a个第一图像集合中均存在的图像。

在一个可能的实现方式中,所述至少根据所述t张第一图像进行处理,得到与所述待检测图像对应的目标图像,包括:

对所述t张第一图像进行特征提取,得到t个参考特征数据;

根据所述t个参考特征数据,确定目标特征数据;

对所述待检测图像进行特征提取,得到b个第二子特征数据,所述第二子特征数据为被遮挡的人体图像的特征数据;

获取所述目标特征数据中与所述b个第二子特征数据对应的特征数据,得到b个第三子特征数据;

根据所述b个第三子特征数据对所述待检测图像进行处理,得到所述目标图像。

在一个可能的实现方式中,所述根据所述b个第三子特征数据对所述待检测图像进行处理,得到所述目标图像,包括:

将所述待检测图像的特征数据中所述b个第二子特征数据替换为对应的所述b个第三子特征数据,以得到所述待检测图像替换后的特征数据;

将所述替换后的特征数据对应的图像,确定为所述目标图像。

在一个可能的实现方式中,所述根据所述t个参考特征数据,确定目标特征数据,包括:

将所述t个参考特征数据的均值,确定为所述目标特征数据。

在一个可能的实现方式中,所述至少根据所述t张第一图像进行处理,得到与所述待检测图像对应的目标图像,包括:

对所述t张第一图像进行特征提取,得到t个参考特征数据;

根据所述t个参考特征数据,确定目标特征数据;

将所述目标特征数据对应的图像,确定为所述目标图像。

在一个可能的实现方式中,所述对待检测图像进行特征提取,得到a个第一子特征数据,包括:

对所述待检测图像进行特征提取,得到n个局部特征数据;

根据人体语义分割方法,确定所述待检测图像中人体区域信息;

根据所述人体区域信息,确定每个局部特征数据对应的子人体区域信息;

根据所述每个局部特征数据对应的子人体区域信息,从所述n个局部特征数据中确定出所述a个第一子特征数据。

在一个可能的实现方式中,所述根据所述每个局部特征数据对应的子人体区域信息,从所述n个局部特征数据中确定出所述a个第一子特征数据,包括:

获取所述子人体区域信息对应的区域面积与对应的局部特征数据对应的区域面积的比例值,以得到n人体面积比例值;

获取所述n个人体面积比例值中高于预设面积比例值的a个人体面积比例值;

将所述a个人体面积比例值对应的局部特征数据,确定为所述a个第一子特征数据。

在一个可能的实现方式中,所述方法还包括:

根据所述每个局部特征数据对应的子人体区域信息,从所述n个局部特征数据中确定出所述b个第二子特征数据,其中,a与b之和为n。

在一个可能的实现方式中,所述方法还包括:

根据所述匹配图像进行目标识别,得到目标识别结果。

上述主要从方法侧执行过程的角度对本申请实施例的方案进行了介绍。可以理解的是,终端为了实现上述功能,其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到,结合本文中所提供的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,本申请能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

本申请实施例可以根据上述方法示例对终端进行功能单元的划分,例如,可以对应各个功能划分各个功能单元,也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。需要说明的是,本申请实施例中对单元的划分是示意性的,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式。

与上述一致的,请参阅图4,图4为本申请实施例提供了一种图像处理装置的结构示意图。如图4所示,所述装置包括:

提取单元401,用于对待检测图像进行特征提取,得到a个第一子特征数据,所述第一子特征数据为未被遮挡的人体图像的特征数据;

确定单元402,用于根据所述a个第一子特征数据,从第一数据库中确定t张第一图像,所述第一图像包括与所述a个第一子特征数据匹配的特征数据;

处理单元403,用于至少根据所述t张第一图像进行处理,得到与所述待检测图像对应的目标图像;

匹配单元404,用于根据所述目标图像在第二数据库中进行匹配,得到与所述目标图像对应的匹配图像。

在一个可能的实现方式中,所述确定单元502用于:

在第一数据库中获取与所述a个第一特征数据中的每个第一特征数据对应的k张图像,以得到a个第一图像集合;

获取t张第一图像,所述第一图像为所述a个第一图像集合中均存在的图像。

在一个可能的实现方式中,所述处理单元403用于:

对所述t张第一图像进行特征提取,得到t个参考特征数据;

根据所述t个参考特征数据,确定目标特征数据;

对所述待检测图像进行特征提取,得到b个第二子特征数据,所述第二子特征数据为被遮挡的人体图像的特征数据;

获取所述目标特征数据中与所述b个第二子特征数据对应的特征数据,得到b个第三子特征数据;

根据所述b个第三子特征数据对所述待检测图像进行处理,得到所述目标图像。

在一个可能的实现方式中,在所述根据所述b个第三子特征数据对所述待检测图像进行处理,得到所述目标图像方面,所述处理单元403用于:

将所述待检测图像的特征数据中所述b个第二子特征数据替换为对应的所述b个第三子特征数据,以得到所述待检测图像替换后的特征数据;

将所述替换后的特征数据对应的图像,确定为所述目标图像。

在一个可能的实现方式中,在所述根据所述t个参考特征数据,确定目标特征数据方面,所述处理单元403用于:

将所述t个参考特征数据的均值,确定为所述目标特征数据。

在一个可能的实现方式中,在所述至少根据所述t张第一图像进行处理,得到与所述待检测图像对应的目标图像方面,所述处理单元403用于:

对所述t张第一图像进行特征提取,得到t个参考特征数据;

根据所述t个参考特征数据,确定目标特征数据;

将所述目标特征数据对应的图像,确定为所述目标图像。

在一个可能的实现方式中,所述提取单元401用于:

对所述待检测图像进行特征提取,得到n个局部特征数据;

根据人体语义分割方法,确定所述待检测图像中人体区域信息;

根据所述人体区域信息,确定每个局部特征数据对应的子人体区域信息;

根据所述每个局部特征数据对应的子人体区域信息,从所述n个局部特征数据中确定出所述a个第一子特征数据。

在一个可能的实现方式中,在所述根据所述每个局部特征数据对应的子人体区域信息,从所述n个局部特征数据中确定出所述a个第一子特征数据方面,所述提取单元401用于:

获取所述子人体区域信息对应的区域面积与对应的局部特征数据对应的区域面积的比例值,以得到n人体面积比例值;

获取所述n个人体面积比例值中高于预设面积比例值的a个人体面积比例值;

将所述a个人体面积比例值对应的局部特征数据,确定为所述a个第一子特征数据。

在一个可能的实现方式中,所述装置还用于:

根据所述每个局部特征数据对应的子人体区域信息,从所述n个局部特征数据中确定出所述b个第二子特征数据,其中,a与b之和为n。

在一个可能的实现方式中,所述装置还用于:

根据所述匹配图像进行目标识别,得到目标识别结果。

本申请实施例还提供一种计算机存储介质,其中,该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序,该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种图像处理方法的部分或全部步骤。

本申请实施例还提供一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质,该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种图像处理方法的部分或全部步骤。

需要说明的是,对于前述的各方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本申请并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本申请,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。

在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置,可通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外,在申请明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件程序模块的形式实现。

所述集成的单元如果以软件程序模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储器中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括:u盘、只读存储器(read-onlymemory,rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory,ram)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成,该程序可以存储于一计算机可读存储器中,存储器可以包括:闪存盘、只读存储器、随机存取器、磁盘或光盘等。

以上对本申请实施例进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本申请的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

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