一种图像处理的方法及电子设备的制造方法
【技术领域】
[0001 ] 本发明涉及图像处理技术，尤其涉及一种图像处理的方法及电子设备。
【背景技术】
[0002]在给定的一张静态图像中，通常很难确定图像中的各个物体的前后关系，例如:诸如电视或视频设备的图像显示在平面屏幕上，电子设备无法感知图像中物体的深度信息。如果能够确定图像中物体之间前后关系，可以很好为图像分割、背景建模、物体识别等技术做好铺垫。
【发明内容】
[0003]有鉴于此，本发明实施例为解决现有技术中的存在的问题而提供一种图像处理的方法及电子设备，能够很好为图像分割、背景建模、物体识别等技术做好铺垫。
[0004]本发明实施例的技术方案是这样实现的:
[0005]一种图像处理的方法，应用于电子设备，所述方法包括:
[0006]获得第一图像；
[0007]对所述第一图像进行第一处理，获得所述第一图像中与每个物体一一对应的子图像块；
[0008]基于所述与每个物体一一对应的子图像块，获得每个物体的边缘形状；
[0009]根据所述边缘形状确定所述第一图像中各所述物体之间的前后关系。
[0010]一种电子设备，所述电子设备包括第一获得装置、第二获得装置、第三获得装置和确定装置，其中:
[0011]所述第一获得装置，用于获得第一图像；
[0012]所述第二获得装置，用于对所述第一图像进行第一处理，获得所述第一图像中与每个物体--对应的子图像块；
[0013]所述第三获得装置，用于基于所述与每个物体一一对应的子图像块，获得每个物体的边缘形状；
[0014]所述确定装置，用于根据所述边缘形状确定所述第一图像中各所述物体之间的前后关系。
[0015]本发明实施例中，先获得第一图像；然后对所述第一图像进行第一处理，获得所述第一图像中与每个物体一一对应的子图像块；再基于所述与每个物体一一对应的子图像块，获得每个物体的边缘形状；最后根据所述边缘形状确定所述第一图像中各所述物体之间的前后关系；如此，能够很好为图像分割、背景建模、物体识别等技术做好铺垫。
【附图说明】
[0016]图1-1为本发明实施例一一种图像处理的方法的实现流程示意图；
[0017]图1-2为本发明实施例一另一种图像处理的方法的实现流程示意图；
[0018]图2为本发明实施例二图像处理的方法的实现流程示意图；
[0019]图3为本发明实施例二中步骤2022的实现流程示意图；
[0020]图4为本发明实施例二当所述第一分割结果由多个面积不完全相等的第一分割图像块构成时的实现流程示意图；
[0021]图5-1为本发明实施例五图像处理的方法的实现流程示意图；
[0022]图5-2至图5-4为本发明实施例第一图像以三个物体为例时进行第二处理的过程示意图；
[0023]图6-1为本发明实施例六电子设备的一种组成结构示意图；
[0024]图6-2为本发明实施例六电子设备的另一种组成结构示意图；
[0025]图7为本发明实施例七电子设备的组成结构示意图；
[0026]图8为本发明实施例七中合并单元722的一种组成结构示意图；
[0027]图9为本发明实施例七中合并单元722的另一种组成结构示意图；
[0028]图10为本发明实施例十电子设备的组成结构示意图。
【具体实施方式】
[0029]在图形学中，任何一个几何形状都可以分为凸形状(convex)和凹形状(concave)，其中，所述凸形状的定义为:延长多边形的任何一条边，这个图形都在这条边的所在直线的同一侧的多边形叫凸多边形。本发明实施例图像处理的方法及电子设备中提出一条假设，即自然界物体外形映射为平面图形时为凸形状，下面将以该假设为前提来描述本发明实施例的技术方案。
[0030]下面结合附图和具体实施例对本发明的技术方案进一步详细阐述。
[0031]实施例一
[0032]本发明实施例一提供一种图像处理的方法，应用于电子设备，图1-1为本发明实施例一一种图像处理的方法的实现流程示意图，如图1-1所示，该方法包括以下步骤:
[0033]步骤101，获得第一图像；
[0034]步骤102，对所述第一图像进行第一处理，获得所述第一图像中与每个物体一一对应的子图像块；
[0035]这里，所述对所述第一图像进行第一处理可以包括:对所述第一图像依次进行图像分割操作和合并操作；所述分割操作可以采用简单的迭代线性聚类(SLIC，SimpleIterative Linear Clustering)的超像素分割算法(super-pixel segmentat1nalgorithm)，也可以采用其他现有分割算法，本领域的技术人员可以根据实际获得的第一图像，来确定分割算法，只要能获得第一图像中与每个物体一一对应的子图像块即可，这里并不对分割算法做出限定；在具体实施的过程中，SLIC超像素分割算法一般情况下能够取得较好的分割效果。
[0036]步骤103，基于所述与每个物体一一对应的子图像块，获得每个物体的边缘形状；
[0037]步骤104，根据所述边缘形状确定所述第一图像中各所述物体之间的前后关系。
[0038]本发明实施例中，如图1-2所示，在步骤101之后，该方法还包括步骤100:对所述第一图像进行滤波，去掉所述第一图像中的噪声干扰；
[0039]这里，所述对所述第一图像进行滤波可以是对所述第一图像进行高斯滤波、或中值滤波，或双边滤波等。
[0040]本发明实施例提供的图像处理的方法，先获得第一图像；然后对所述第一图像进行第一处理，获得所述第一图像中与每个物体一一对应的子图像块；再基于所述与每个物体一一对应的子图像块，获得每个物体的边缘形状；最后根据所述边缘形状确定所述第一图像中各所述物体之间的前后关系；如此，能够很好为图像分割、背景建模、物体识别等技术做好铺垫。
[0041]实施例二
[0042]基于前述实施例一，本发明实施例二提供一种图像处理的方法，应用于电子设备，图2为本发明实施例二图像处理的方法的实现流程示意图，如图2所示，该方法包括以下步骤:
[0043]步骤201，获得第一图像；
[0044]步骤2021，对所述第一图像进行基于边缘检测的图像分割，得到第一分割结果；
[0045]这里，所述图像分割可以采用简单的迭代线性聚类(SLIC, Simple IterativeLinear Clustering)的超像素分割算法(super-pixel segmentat1n algorithm)等分割算法。经过图像分割之后，所述第一图像被分割后的第一分割结果由多个第一分割图像块组成，若采用前述SLIC超像素分割算法，那么第一图像将由多个面积不完全相等的第一分割图像块构成，其中本领域的技术人员可以根据实际需要对每一分割图像块的面积进行调難
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[0046]步骤2022，对所述第一分割结果进行图像合并，得到第一合并结果；
[0047]这里，先对第一图像进行图像分割，然后再对第一图像进行图像合并，是为了防止过分割的发生。
[0048]步骤2023，基于所述第一合并结果，确定所述第一图像中与每个物体一一对应的子图像块；
[0049]步骤203，基于所述与每个物体一一对应的子图像块，获得每个物体的边缘形状；
[0050]步骤204，根据所述边缘形状确定所述第一图像中各所述物体之间的前后关系。
[0051]本发明实施例中，在步骤201之后，该方法还包括:对所述第一图像进行滤波，去掉所述第一图像中的噪声干扰；
[0052]这里，所述对所述第一图像进行滤波可以是对所述第一图像进行高斯滤波、或中值滤波，或双边滤波等。
[0053]本发明实施例提供的图像处理的方法，在实施例一的基础上，先对获得的第一图像进行基于边缘检测的图像分割，得到第一分割结果；然后，对所述第一分割结果进行图像合并，得到第一合并结果；再基于所述第一合并结果，确定所述第一图像中与每个物体一一对应的子图像块；如此，本发明实施例提供的技术方案通过对第一图像依次进行分割和合并，即可获得所述第一图像中与每个物体一一对应的子图像块，不仅简单而且方便。另外