图像中目标检测方法及装置与流程

文档序号：12272294阅读：147来源：国知局

本发明实施例属于图像处理领域，尤其涉及图像中目标检测方法及图像中目标检测装置。

背景技术：

在图像处理中，图像中亮度或灰度变化激烈的地方对应称为高频成分，如图像中的文字，细节，边缘部分；反之对应称为低频成分，如图像中的大片色块区域是低频成分，即一幅图像中有高频分量和低频分量。在图像中目标检测的处理过程中，需要检测图像中的高频成分，特别是图像中的文字、细节或者边缘处，以与图像的其他区域作区分处理，防止检测到的图像中的文字、细节或者边缘部分变得模糊。

在实现本发明实施例的过程中，发明人发现现有技术至少存在以下问题：现有的高频检测方案都较复杂，这使得这些技术应用在芯片上成本较高，且在高频检测过程中，图像中的噪点也被检测出来，这给我们检测图像中的文字、细节或者边缘带来许多干扰。

技术实现要素：

为了解决上述问题，本发明实施例提供一种图像中目标检测方法和一种图像中目标检测装置，以解决现有的高频检测方案都较复杂，在芯片上应用成本高，且在高频检测过程中，图像中的噪点也会被检测出来，给检测图像中的文字、细节或者边缘带来干扰的问题。

第一方面，本发明实施例提供一种图像中目标检测方法，具体包括：

提取图像中像素的灰阶信息，所述像素包括待检测像素，以及与所述待检测像素相邻的像素；

获取第一灰阶差值，所述第一灰阶差值取所述待检测像素和所述相邻像素的灰阶差值中的最大值；

将所述第一灰阶差值与第一阈值对比，如果第一灰阶差值大于第一阈值，则判断所述待检测像素为目标像素。

可选的，当所述第一灰阶差值小于第一预设阈值时，所述方法还包括对所述待检测像素进行二次检测步骤，所述二次检测过程如下：

在图像中选取待检测像素以外的像素作为辅助检测像素；

获取所述辅助检测像素的灰阶信息，以及与所述辅助检测像素相邻的像素灰阶信息；

获取第二灰阶差值，所述第二灰阶差值取所述辅助检测像素和与所述辅助像素相邻的像素的灰阶差值中的最大值；

获取第三灰阶差值，所述第三灰阶差值为所述第一灰阶差值和所述第二灰阶差值的差值；

将所述第三灰阶值与第二阈值进行对比，如果所述第三灰阶差值小于第二阈值，则判断所述待检测像素为目标像素。

可选的，所述辅助检测像素为图像中水平方向上与所述待检测像素邻近的像素。

可选的，对所述待检测像素进行二次检测之后，如果所述第三灰阶差值大于所述第二预设阈值，还包括选取图像中纵向和/或斜向与待检测像素邻近的像素作为辅助检测像素，并对所述待检测像素进行确认检测。

可选的，遍历检测图像中所有像素，获得组成图像中目标的全部目标像素。

第二方面，本发明实施例还提供一种图像中目标检测装置，包括：

信息获取单元，用于提取图像中像素的灰阶信息，所述像素包括待检测像素，以及与所述待检测像素相邻的像素；

灰阶差值获取单元，用于获取第一灰阶差值，所述第一灰阶差值取所述待检测像素和所述相邻像素的灰阶差值中的最大值；

判断单元，用于将所述第一灰阶差值与第一阈值对比，如果第一灰阶差值大于第一阈值，则判断所述待检测像素为目标像素。

可选的，当所述第一灰阶差值小于第一预设阈值时，所述装置还对所述待检测像素进行二次检测，所述装置还包括：

像素选取单元，用于在图像中选取待检测像素以外的像素作为辅助检测像素；

所述装置执行二次检测过程时：

所述信息获取单元还用于获取所述辅助检测像素的灰阶信息，以及与所述辅助检测像素相邻的像素灰阶信息；

灰阶差值获取单元还用于获取第二灰阶差值，所述第二灰阶差值取所述辅助检测像素和与所述辅助像素相邻的像素的灰阶差值中的最大值，以及获取第三灰阶差值，所述第三灰阶差值为所述第一灰阶差值和所述第二灰阶差值的差值；

所述判断单元还用于将所述第三灰阶值与第二阈值进行对比，如果所述第三灰阶差值小于第二阈值，则判断所述待检测像素为目标像素。

可选的，所述像素选取单元选取的辅助检测像素为图像中水平方向上与所述待检测像素邻近的像素。

可选的，所述装置对所述待检测像素进行二次检测之后，如果判断单元判断所述第三灰阶差值大于所述第二预设阈值，则所述像素选取单元选取图像中纵向和/或斜向与待检测像素相邻的像素作为辅助检测像素，用于对所述待检测像素进行确认检测。

可选的，所述装置遍历检测图像中所有像素，获得组成图像中目标的全部目标像素。

通过本发明实施例提供的图像中目标检测方法和装置，通过比较待检测像素与周围像素的灰阶差值来判断待检测像素是否处于图像中文字、细节或者边缘处，处理算法简单，在芯片中应用成本低，当待检测像素与周围像素的灰阶差值较小时，通过对待检测像素与辅助检测像素分别求取灰阶差值，并将求取的灰阶差值进一步求差，根据进一步获取的差值进行二次判断，以更加精确地获取图像中目标的细节；此外通过本发明实施例提供的图像中目标检测方法和装置还可过滤图像中的噪点的干扰。

附图说明

为了更清楚地说明本发明或现有技术中的方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一个简单介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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1为本发明实施例一中图像中目标检测方法的流程图。

图2为本发明实施例一中图像中文字的局部示意图。

图3为本发明实施例二中图像中目标检测方法的流程图。

图4为本发明实施例二中二次检测流程图。

图5为本发明实施例二中图像中文字示意图。

图6为本发明实施例二中图像中文字局部放大示意图。

图7为本发明实施例二中图像中目标检测方法的具体流程图。

图8为本发明实施例二中图像中目标检测方法的另一具体流程图。

图9为本发明实施例三中图像中目标检测装置的框图。

图10为本发明实施例四中图像中目标检测装置的框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例,附图中给出了本发明的较佳实施例。本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例，相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容的理解更加透彻全面。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本发明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。

在本文中提及“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发明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，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

实施例一

对于图像中目标的检测，不同的检测算法对应特定的颜色空间，在本发明实施例中，其所提供的技术方案的基于RGB颜色空间来实施。请参阅图1，图示为本发明实施例提供的图像中目标检测方法的流程图，所述方法具体包括：

S01、提取图像中像素的灰阶信息，所述像素包括待检测像素，以及与所述待检测像素相邻的像素；

每张数字图像都像素(pixels)组合而成，在RGB颜色空间中，像素由红、绿、蓝(RGB)三个颜色通道来表示，每个颜色通道构成一个子像素，每个子像素背后的光源都可以显现出不同的亮度级别。灰阶代表由最暗到最亮之间不同亮度的层次级别，图像中每一个点的色彩变化，都由构成像素的三个RGB子像素的灰阶变化决定。

因此，获取图像中像素的灰阶信息实际上是获取构成像素的三个RGB子像素的灰阶信息。在本实施例中，需要获取待检测像素的RGB子像素的灰阶信息，以及与待检测像素直接相邻的像素的RGB子像素的灰阶信息。实际上，待检测像素与直接相邻的像素构成一个像素九宫格，待检测像素位于像素九宫格中央。

S02、获取第一灰阶差值，所述第一灰阶差值取所述待检测像素和所述相邻像素的灰阶差值中的最大值；

在本实施例中，需要计算待检测像素与多个相邻像素的灰阶差值，可选的，在像素九宫格中，存在八个相邻像素，相应的将获得八个灰阶差值，当然，对于处在图像边缘的像素不会有八个灰阶差值，比如边像素只有五个灰阶差值，而角像素只有三个灰阶差值。具体地，所第一述灰阶差值通过待检测像素的RGB子像素灰阶与相邻像素对应的RGB子像素灰阶的绝对差值获得，即分别将R通道、G通道、B通道的灰阶求差，并取绝对值。现以具体实例加以说明，请参阅图2，图示为图像中文字的局部示意图，假设图像中某一待检测像素为(j，i)，该像素周围八像素分别为(j-1，i-1)、(j-1，i)、(j-1，i+1)、(j，i-1)、(j，i+1)、(j+1，i-1)、(j+1，i)、(j+1，i+1)，所述待检测像素与周围八像素的灰阶差值设为fx，则有下述等式用于计算灰阶差值：

f1＝max(|r(j，i)–r(j-1，i-1)|，|g(j，i)–g(j-1，i-1)|，|b(j，i)–b(j-1，i-1)|)；

f2＝max(|r(j，i)–r(j-1，i)|，|g(j，i)–g(j-1，i)|，|b(j，i)–b(j-1，i)|)；

f3＝max(|r(j，i)–r(j-1，i+1)|，|g(j，i)–g(j-1，i+1)|，|b(j，i)–b(j-1，i+1)|)；

f4＝max(|r(j，i)–r(j，i-1)|，|g(j，i)–g(j，i-1)|，|b(j，i)–b(j，i-1)|)；

f5＝max(|r(j，i)–r(j，i+1)|，|g(j，i)–g(j，i+1)|，|b(j，i)–b(j，i+1)|)；

f6＝max(|r(j，i)–r(j+1，i-1)|，|g(j，i)–g(j+1，i-1)|，|b(j，i)–b(j+1，i-1)|)；

f7＝max(|r(j，i)–r(j+1，i)|，|g(j，i)–g(j+1，i)|，|b(j，i)–b(j+1，i)|)；

f8＝max(|r(j，i)–r(j+1，i+1)|，|g(j，i)–g(j+1，i+1)|，|b(j，i)–b(j+1，i+1)|)；

所述r(j，i)、g(j，i)、b(j，i)分别为待检测像素的RGB子像素的灰阶值。令所述待检测像素对应的第一灰阶差值设为f(j，i)，则有如下等式：

f(j，i)＝max(f1，f2，f3，f4，f5，f6，f7，f8)。

通过上式即可获得第一灰阶差值。

S03、将所述第一灰阶差值与第一阈值对比，如果第一灰阶差值大于第一阈值，则判断所述待检测像素为目标像素；

从图2中可以看出，文字的笔画区域与周围区域灰阶相差较大。在本发明实施例中，当检测到像素R，G，B灰阶与周围像素R，G，B灰阶的差值较大时，则认定检测到图片中文字、细节或者边缘的像素，尤其对于边缘像素，其与周围像素的灰阶值差，至少存在一处的灰阶差值较大。同样以上述实例进行说明，当第一灰阶差值f(j，i)值越大，则像素(j，i)被认为处在图像中文字、细节或者边缘处的概率越大，可以设定一个第一阈值，如果f(j，i)大到超过第一阈值，则可认为像素(j，i)处在图像中文字、细节或者边缘处，所述待检测像素即为目标像素。

在本发明实施例中，被检测的目标包括但不限于文字、头发、或者其他纹理细节。

通过本发明实施例提供的图像中目标检测方法，通过比较待检测像素与周围像素的灰阶差值来判断待检测像素是否处于图像中文字、细节或者边缘处，处理算法简单，在芯片中应用成本低。

实施例二

在本发明实施例中，如图3所示，基于前述实施例，根据得到的所述灰阶差值，当所述第一灰阶差值小于第一预设阈值时，所述方法还包括：

S04、对所述待检测像素进行二次检测；

由于存在图像中文字的像素与背景像素灰阶相差不大的情形，导致第一灰阶差值小于第一预设阈值，因此需要进一步对该被检测像素进行二次检测判断，以确认待检测像素是否为目标像素，实现精细化检测。

所述二次检测的具体处理过程根据下述方案进行，参阅图4：

S041、在图像中选取待检测像素以外的像素作为辅助检测像素；

具体的，所述辅助检测像素为与所述待检测像素临近的像素。可选的，选取图像中位置上与待检测像素处在同一方向上的临近像素。

在本发明实施例中，所述辅助检测像素为图像中水平方向上与所述待检测像素邻近的像素。

S042、获取所述辅助检测像素的灰阶信息，以及与所述辅助检测像素相邻的像素灰阶信息；

具体地，获取构成辅助检测像素的三个RGB子像素的灰阶信息，以及与辅助检测像素直接相邻的像素的RGB子像素的灰阶信息。

S043、获取第二灰阶差值，所述第二灰阶差值取所述辅助检测像素和与所述辅助像素相邻的像素的灰阶差值中的最大值；

具体地，获取第二灰阶差值的过程与实施例一中获取第一灰阶差值的过程相同，不同的是通过辅助检测像素和与所述辅助像素相邻的像素的灰阶差值获得，具体计算过程可参考实施例一中相关技术内容。

S044、获取第三灰阶差值，所述第三灰阶差值为所述第一灰阶差值和所述第二灰阶差值的差值；

具体地，以所述辅助检测像素为图像中水平方向上与所述待检测像素邻近的像素为例。参阅图5，及图5中虚线框部分局部放大示意图图6，图像5中文字“臂”下部“月”字两“―”的像素与背景像素灰阶相差不大，即f(j，i)较小，那么可选的，参阅图6，计算f(j，i)与f(j，i-2)，f(j，i-1)，f(j，i+1)，f(j，i+2)的差值，即水平方向上各像素的灰阶差值的差值，具体通过对前述第一灰阶差值与第二灰阶差值的差值取绝对值求得，相应的有如下等式：

f'02＝|f(j,i)–f(j,i-2)|；

f'01＝|f(j,i)–f(j,i-1)|；

f01＝|f(j,i)–f(j,i+2)|；

f02＝|f(j,i)–f(j,i+1)|；

所述f(j，i-2)，f(j，i-1)，f(j，i+1)，f(j，i+2)分别为像素(j，i-2)、(j，i-1)、(j，i+1)、(j，i+2)对应的灰阶差值，图6中虚线框Ⅰ、虚线框Ⅱ、虚线框Ⅲ分别对应像素(j，i)、(j，i-1)、(j，i+1)的计算灰阶差值的像素九宫格。

设第三灰阶差值为D(j，i)，D(j，i)取上述差值的绝对值的最大值，有如下等式：

D(j，i)＝max(f'02，f'01，f01，f02)。

通过上式即可获得第三灰阶差值。

S045、将所述第三灰阶值与第二阈值进行对比，如果所述第三灰阶差值小于第二阈值，则判断所述待检测像素为目标像素。

D(j，i)越小，该像素处在文字中的可能性越大，故通过将D(j，i)与预设的第二阈值进行对比，如果所述第三灰阶差值小于第二阈值，则判断所述待检测像素为处在图像中文字、细节或者边缘处的目标像素。

以所述辅助检测像素为图像中水平方向上与所述待检测像素邻近的像素为例，参阅图7，图示为一种图像中目标像素检测的具体流程图，接收图像数据后，先计算待检测像素与周围像素的灰阶差值，差值越大，该待检测像素处在图像中文字、细节或者边缘处的可能性较大，当差值较小时，再计算该像素与水平方向(横向)各像素灰阶差值的差值，当像素灰阶差值的差值越小时，该待检测像素处在图像中文字、细节或者边缘处的可能性亦较大。

反之，如果所述第三灰阶差值大于第二阈值，则待检测像素处在噪点中的可能性较大，对于这种情况，可选的，对所述待检测像素进行二次检测之后，还包括选取图像中纵向和/或斜向与待检测像素邻近的像素作为辅助检测像素，并对所述待检测像素进行确认检测。

参阅图8，其对比过程如下：

1、横向对比；

当通过图像中横向与待检测像素相邻的像素计算第三灰阶差值时，如果第三灰阶差值小于第二阈值，则判断所述待检测像素为处在图像中文字、细节或者边缘处的目标像素；如果第三灰阶差值大于第二阈值，进一步选取图像中纵向与待检测像素相邻的像素计算第三灰阶差值。

2、纵向对比；

当通过图像中纵向与待检测像素相邻的像素计算第三灰阶差值时，如果第三灰阶差值小于第二阈值，则判断所述待检测像素为处在图像中文字、细节或者边缘处的目标像素；如果第三灰阶差值大于第二阈值，进一步选取图像中斜向与待检测像素相邻的像素计算第三灰阶差值。

3、斜向对比。

当通过图像中斜向与待检测像素相邻的像素计算第三灰阶差值时，如果第三灰阶差值小于第二阈值，则判断所述待检测像素为处在图像中文字、细节或者边缘处的目标像素；如果第三灰阶差值大于第二阈值，则判断所述待检测像素处在噪点中。

在本发明实施例中，上述横向比对、纵向比对、斜向比对的顺序可以任意设定，最终目的在于确认待检测像素是否为目标像素。

在本发明实施例中，可选的，遍历检测图像中所有像素，获得组成图像中目标的全部目标像素。

具体的，在接收到图像数据后，指定图中一个起始待判像素，根据图像中像素排布，依次检测全部像素，当检测完一个像素后，自动检测相邻的下一个像素。如此依次顺序检测所有像素，得到所有目标像素，从而获得需要检测的目标。

通过本发明实施例提供的图像中目标检测方法，通过比较待检测像素与周围像素的灰阶差值来判断待检测像素是否处于图像中文字、细节或者边缘处，处理算法简单，在芯片中应用成本低。当待检测像素与周围像素的灰阶差值较小时，通过对待检测像素与辅助检测像素分别求取灰阶差值，并将求取的灰阶差值进一步求差，根据进一步获取的差值进行二次判断，以更加精确地获取图像中目标的细节；此外通过本发明实施例提供的图像中目标检测方法还可过滤图像中的噪点的干扰。

实施例三

本发明实施例还提供一种图像中目标检测装置，包括信息获取单元01、灰阶差值获取单元02、判断单元03，如图9所示，其中：

信息获取单元01用于提取图像中像素的灰阶信息，所述像素包括待检测像素，以及与所述待检测像素相邻的像素。

具体地，信息获取单元01需要获取待检测像素的RGB子像素的灰阶信息，以及与待检测像素直接相邻的像素的RGB子像素的灰阶信息。

灰阶差值获取单元02用于获取第一灰阶差值，所述第一灰阶差值取所述待检测像素和所述相邻像素的灰阶差值中的最大值。

可选的，待检测像素与直接相邻的像素构成一个像素九宫格，待检测像素位于像素九宫格中央，灰阶差值获取单元02计算待检测像素与相邻八个像素的灰阶差值，获得八个灰阶差值，当然，对于处在图像边缘的像素不会有八个灰阶差值，比如边像素只有五个灰阶差值，而角像素只有三个灰阶差值。具体地，灰阶差值获取单元02通过计算待检测像素的RGB子像素灰阶与相邻像素对应的RGB子像素灰阶的绝对差值获得第一灰阶差值。

假设图像中某一待检测像素为(j，i)，该像素周围八像素分别为(j-1，i-1)、(j-1，i)、(j-1，i+1)、(j，i-1)、(j，i+1)、(j+1，i-1)、(j+1，i)、(j+1，i+1)，所述待检测像素与周围八像素的灰阶差值设为fx，则灰阶差值获取单元02根据下述等式计算灰阶差值：