数之差的第一绝对值；
[0100]步骤B3，确定各所述第一绝对值与已设置的第一阈值之间的大小关系；
[0101]步骤B4，当所述第一绝对值小于所述第一阈值时，将所述第一分割图像块和其所述第一绝对值小于第一阈值的第一分割图像块合并为同一部分；
[0102]步骤B5，经第一轮合并后的分割图像块称为第二分割图像块，确定每个所述第二分割图像块的图像颜色参数；
[0103]步骤B6，针对每个所述第二分割图像块，确定所述第二分割图像块的图像颜色参数与其周围的各第二分割图像块的图像颜色参数之差的第二绝对值；
[0104]步骤B7，确定各所述第二绝对值与已设置的第二阈值之间的大小关系；
[0105]步骤B8，当所述第二绝对值小于所述第二阈值时，将所述第二分割图像块和所述第二绝对值小于所述第二阈值的各第二分割图像块合并为同一部分；
[0106]步骤B9，依次类推，继续进行合并，直至所述第一图像中各分割图像块的图像颜色参数与其周围的各分割图像块的图像颜色参数之差的绝对值大于等于已设置的第N阈值为止。
[0107]其中，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，对应地，所述对所述第一分割结果进行图像合并还包括步骤Cl至C3:
[0108]步骤Cl，确定每个所述第一分割图像块的图像面积；
[0109]步骤C2，针对每个所述第一分割图像块，判断所述第一分割图像块的图像面积与已设置的第一面积阈值之间的大小关系；
[0110]步骤C3，当判断所述第一分割图像块的图像面积小于所述第一面积阈值时，再确定每个所述第一分割图像块的图像颜色参数。
[0111]本发明实施例中提供的图像处理的方法，以自然界物体外形映射为平面图形时为凸形状为前提，来确定图像中物体的前后关系，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。
[0112]实施例六
[0113]本发明实施例六提供一种电子设备，图6-1为本发明实施例六电子设备的组成结构示意图，如图6-1所示，该电子设备包括第一获得装置601、第二获得装置602、第三获得装置603和确定装置604，其中:
[0114]所述第一获得装置601，用于获得第一图像；
[0115]所述第二获得装置602，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；
[0116]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。
[0117]所述第三获得装置603，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；
[0118]所述确定装置604，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iu后关系。
[0119]本发明实施例中，如图6-2所示，该电子设备还包括滤波装置600，用于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；
[0120]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。
[0121]本发明实施例提供的图像处理的电子设备，通过第一获得装置601获得第一图像；然后通过第二获得装置602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；再通过第三获得装置603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；最后通过确定装置604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。
[0122]实施例七
[0123]基于前述实施例六，本发明实施例七提供一种电子设备，图7为本发明实施例七电子设备的组成结构示意图，如图7所示，该电子设备包括第一获得装置701、第二获得装置702、第三获得装置703和确定装置704，其中所述第二获得装置702包括分割单元721、合并单元722和第一确定单元723，其中:
[0124]所述第一获得装置701，用于获得第一图像；
[0125]所述分割单元721，用于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；
[0126]所述合并单元722，用于对所述第一分割结果进行图像合并，得到第一合并结果；
[0127]所述第一确定单元723，用于基于所述第一合并结果，确定所述第一图像中与每个物体--对应的子图像块。
[0128]所述第三获得装置703，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；
[0129]所述确定装置704，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iu后关系。
[0130]本发明实施例中，该电子设备还包括滤波装置，用于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并触发所述分割单元721 ；
[0131]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。
[0132]实施例八
[0133]基于前述实施例七，当所述第一分割结果由多个第一分割图像块构成时，本发明实施例八提供一种电子设备，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，如图8所示，所述合并单元722包括第一确定模块801、第二确定模块802、第三确定模块803、第一合并模块804、第四确定模块805、第五确定模块806、第六确定模块807、第二合并模块808和循环模块809，其中:
[0134]所述第一确定模块801，用于确定每个所述第一分割图像块的图像颜色参数；
[0135]所述第二确定模块802，用于针对每个所述第一分割图像块，确定所述第一分割图像块的图像颜色参数与其周围的第一分割图像块的图像颜色参数之差的第一绝对值；
[0136]所述第三确定模块803，用于确定各所述第一绝对值与已设置的第一阈值之间的大小关系；
[0137]所述第一合并模块804，用于当所述第一绝对值小于所述第一阈值时，将所述第一分割图像块和其所述第一绝对值小于第一阈值的第一分割图像块合并为同一部分；
[0138]所述第四确定模块805，用于经第一轮合并后的分割图像块称为第二分割图像块，确定每个所述第二分割图像块的图像颜色参数；
[0139]所述第五确定模块806，用于针对每个所述第二分割图像块，确定所述第二分割图像块的图像颜色参数与其周围的各第二分割图像块的图像颜色参数之差的第二绝对值；
[0140]所述第六确定模块807，用于确定各所述第二绝对值与已设置的第二阈值之间的大小关系；
[0141]所述第二合并模块808，用于当所述第二绝对值小于所述第二阈值时，将所述第二分割图像块和所述第二绝对值小于所述第二阈值的各第二分割图像块合并为同一部分；
[0142]所述循环模块809，用于依次类推，继续进行合并，直至所述第一图像中各分割图像块的图像颜色参数与其周围的各分割图像块的图像颜色参数之差的绝对值大于等于已设置的第N阈值为止。
[0143]本发明实施例中，所述第一阈值、所述第二阈值和所述第N阈值为同一阈值；或者，
[0144]所述第一阈值、所述第二阈值和所述第N阈值为各异的阈值；或者，
[0145]所述第一阈值、所述第二阈值和所述第N阈值中任两个阈值相同。
[0146]实施例九
[0147]基于前述实施例八，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，本发明实施例九提供一种电子设备，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，如图9所示，所述合并单元722包括第七确定模块901、判断模块902和第八确定模块903、第一确定模块904、第二确定模块905、第三确定模块906、第一合并模块907、第四确定模块908、第五确