一种图像比对分析方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本发明涉及图像比对分析，具体为一种图像比对分析方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、相关技术中识别相似图像时，一种实现方式为采用编辑距离来计算图形的相似度，如汉明距离、莱文斯坦距离等。在图形识别过程中，一般将图形进行降噪、二值化处理，遍历查找二值化的图形信息，通过相似度算法计算的相似度满足阈值时，则认为当前图形与目标图形是相似的。

2、目前市面上存在对图像进行精准比对的软件，但是这类软件采用的技术均是通过图像的逐像素移动并随时调整匹配容差的方法来确定图像各部分的偏移量，效率低下，分别提取每个待检测目标的目标检测结果，导致图像分析结果单一，不方便图像的后续处理，每当新增图形时，则需要增加对该图形的大量训练，成本较高，为此我们提出了一种图像比对分析方法、装置、电子设备及存储介质。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种图像比对分析方法、装置、电子设备及存储介质，以解决上述背景技术中提出了分别提取每个待检测目标的目标检测结果，导致图像分析结果单一，不方便图像的后续处理，每当新增图形时，则需要增加对该图形的大量训练，成本较高的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种图像比对分析方法、装置、电子设备及存储介质，包括：

3、获取待对比的第一图像和第二图像，并对图像进行预处理；

4、使用预先训练的特征提取网络模型提取多个待识别图像的图像特征，获得多个图像特；

5、根据多个第一图像对应的相似度，确定第一图像与第二图像是否相似；

6、按照预设合并规则对多个目标检测结果进行合并，得到目标合并检测结果。

7、优选的，提取第一图像中的第一图像尺寸，以及第二图像中的第二图像尺寸；第一图像主体的尺寸与第二图像主体的尺寸相同，对第一图像和第二图像分别按照预设的等分切割原则进行切割。

8、优选的，图象分割，把图象阵列分解成若干个互不交迭的区域，每一个区域内部的某种特性或特征相同或接近，而不同区域间的图象特征则有明显差别，即同一区域内部特性变化平缓，相对一致，而区域边界处则特性变化比较剧烈，给定某种一致性(均匀)属性准则(度量)p，将图象￥正确地划分成为互不交迭的区域集11,o2，…,n)的过程称之为分割。

9、优选的，用做图象分割的度量准则不是唯一的，它与应用场景图象及应用目的有关，用于图象分割的场景图象特征信息有亮度、色彩、纹理、结构、温度、频谱、运动、形状、位置、梯度和模型等。

10、优选的，已被确认类别的样本象元是指那些位于训练区的象元，在这种分类中，分析者在象元上对每一种类别选取一定数量的训练区，计算机计算每种训练样区的统计或其他信息，每个象元和训练样本作比较，按照不同规则将其划分到和其最相似的样本类。

11、优选的，按照位置关系，将每个检测结果分组包括的目标检测结果进行合并，得到每个组内目标合并后的组内主体检测结果及组内组件检测结果，分别将每个目标主体的组内主体检测结果及组内组件检测结果进行合并，得到目标主体组内合并检测结果。

12、包括：

13、图像获取模块：用于获取需要对比的第一图像和第二图像；

14、特征提取模块：用于特征提取网络模型提取多个待识别图像的图像特征；

15、图像检测模块：用于检测并确定第一图像与第二图像是否相似；

16、图像合并模块：用于对多个目标检测结果进行合并，得到目标合并检测结果。

17、包括：

18、至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1－6中任一项所述的方法。

19、所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1－6中任一项所述的方法。

20、与现有技术相比，本发明的有益效果是：该图像比对分析方法、装置、电子设备及存储介质，通过提取第一图像中的第一图像尺寸，以及第二图像中的第二图像尺寸，对第一图像和第二图像分别按照预设的等分切割原则进行切割，把图象阵列分解成若干个互不交迭的区域，每一个区域内部的某种特性或特征相同或接近，每个象元和训练样本作比较，按照不同规则将其划分到和其最相似的样本类，将每个检测结果分组包括的目标检测结果进行合并，得到每个组内目标合并后的组内主体检测结果及组内组件检测结果，分别将每个目标主体的组内主体检测结果及组内组件检测结果进行合并，得到目标主体组内合并检测结果，从而能够提高确定图像各部分的偏移量的效率，同时实现多种图像检测，便于后期图像的处理，并且在增加新图形时也能够进行大量训练，降低成本。

技术特征：

1.一种图像比对分析方法，其特征在于：包括：

2.根据权利要求1所述的一种图像比对分析方法，其特征在于：提取第一图像中的第一图像尺寸，以及第二图像中的第二图像尺寸；第一图像主体的尺寸与第二图像主体的尺寸相同，对第一图像和第二图像分别按照预设的等分切割原则进行切割。

3.根据权利要求1所述的一种图像比对分析方法，其特征在于：图象分割，把图象阵列分解成若干个互不交迭的区域，每一个区域内部的某种特性或特征相同或接近，而不同区域间的图象特征则有明显差别，即同一区域内部特性变化平缓，相对一致，而区域边界处则特性变化比较剧烈，给定某种一致性(均匀)属性准则(度量)p，将图象￥正确地划分成为互不交迭的区域集11,o2，…,n)的过程称之为分割。

4.根据权利要求1所述的一种图像比对分析方法，其特征在于：用做图象分割的度量准则不是唯一的，它与应用场景图象及应用目的有关，用于图象分割的场景图象特征信息有亮度、色彩、纹理、结构、温度、频谱、运动、形状、位置、梯度和模型等。

5.根据权利要求1所述的一种图像比对分析方法，其特征在于：已被确认类别的样本象元是指那些位于训练区的象元，在这种分类中，分析者在象元上对每一种类别选取一定数量的训练区，计算机计算每种训练样区的统计或其他信息，每个象元和训练样本作比较，按照不同规则将其划分到和其最相似的样本类。

6.根据权利要求1所述的一种图像比对分析方法，其特征在于：按照位置关系，将每个检测结果分组包括的目标检测结果进行合并，得到每个组内目标合并后的组内主体检测结果及组内组件检测结果，分别将每个目标主体的组内主体检测结果及组内组件检测结果进行合并，得到目标主体组内合并检测结果。

7.一种图像比对装置，其特征在于：包括：

8.一种电子设备及存储介质，其特征在于：包括：

9.一种存储有计算机指令的计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1－6中任一项所述的方法。

技术总结
本发明公开了图像比对分析技术领域的一种图像比对分析方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取待对比的第一图像和第二图像，并对图像进行预处理；使用预先训练的特征提取网络模型提取多个待识别图像的图像特征，获得多个图像特；根据多个第一图像对应的相似度，确定第一图像与第二图像是否相似；按照预设合并规则对多个目标检测结果进行合并，得到目标合并检测结果，该图像比对分析方法、装置、电子设备及存储介质，结构设计合理，能够提高确定图像各部分的偏移量的效率，同时实现多种图像检测，便于后期图像的处理，并且在增加新图形时也能够进行大量训练，降低成本。

技术研发人员：方晶,杨张震,谭旭星,曹佳磊,张洪岭
受保护的技术使用者：深圳市中科中天科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/6