图像分析方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001 ]本公开涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种图像分析方法及装置。
【背景技术】
[0002] 图像中感兴趣的物体或区域（即，目标），通常称为图像的前景。相关技术中，常用 的前景分割方法，通常是利用图像区域的颜色、纹理等图像特征将图像前景分割出来。
[0003] 利用颜色、纹理等特征分割图像前景，通常将图像中纹理较复杂、颜色丰富的区域 确定为图像前景。但是，图像背景所包含的物体的纹理可能也比较复杂、颜色也比较丰富。 因此，利用此种方法分析得到的图像前景和图像背景的准确率低。
【发明内容】
[0004] 为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种图像分析方法及装置。
[0005] 为了解决上述技术问题，本公开实施例公开了如下技术方案：
[0006] 根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像分析方法，包括：
[0007] 获取待分析图片；
[0008] 对所述待分析图片进行清晰度估计，得到清晰度估计图像；
[0009] 逐一过滤掉所述清晰度估计图像中的各个不清晰区域，得到所述清晰度估计图像 中的清晰区域；
[0010]确定所述清晰区域为所述待分析图片的前景图像，所述待分析图片中除所述前景 图像之外的其它图像为所述待分析图片的背景图像。
[0011] 第一方面提供的图像分析方法采用另一种思路确定图像中的前景图像和背景图 像，利用图像的清晰度确定前景图像和背景图像，图像中的前景图像的清晰度高于背景图 像的清晰度，因此利用此种方法获得的前景图像准确率较高。
[0012] 可选地，所述对所述待分析图片进行清晰度估计，得到清晰度估计图像，包括：
[0013] 将所述待分析图片划分预设大小的图像区域；
[0014] 对于每个图像区域，在预先获得的基向量字典所包含的各个基向量的方向上进行 投影，得到当前图像区域对应的投影矩阵；
[0015] 确定所述每个图像区域对应的不为0的基向量，得到所述每个图像区域的投影基 向量；
[0016] 根据所述待分析图片对应的全部投影基向量，得到清晰度估计图像。
[0017] 可选地，所述方法还包括：
[0018] 获取模糊样本图片；
[0019] 对所述模糊样本图片进行训练学习，得到所述基向量字典，所述基向量字典包含 分解图像所需的全部基向量。
[0020] 本实施例提供的图像分析方法，利用模糊样本图片训练基向量字典，然后，将待分 析图片投影到基向量字典所包含的基向量上，根据投影基向量的数量估计图片的清晰度， 准确率高。
[0021]可选地，所述逐一过滤掉所述清晰度估计图像中的各个不清晰区域，包括：
[0022]利用自适应二值算法，确定预设阈值；
[0023] 当所述图像区域对应的投影基向量的数量大于所述预设阈值时，确定所述图像区 域是清晰区域;或者，
[0024] 当所述图像区域对应的投影基向量的数量小于或等于所述预设阈值时，确定所述 图像区域是不清晰区域。
[0025] 可选地，所述方法还包括：
[0026] 获取所述前景图像所包含的像素数量；
[0027] 计算所述前景图像的像素数量与所述待分析图片所包含的全部像素数量的比值；
[0028] 当所述比值小于或等于预设比值时，确定所述待分析图片是模糊图片。
[0029] 可选地，所述方法还包括：
[0030] 输出第一提醒消息，所述第一提醒消息用于提醒用户所述待分析图片是模糊图 片。
[0031] 本实施例提供的图像分析方法，在确定出待分析图片的前景图像和背景图像之 后，进一步分析图片的整体清晰度，如果确定待分析图片是模糊图片，则输出第一提醒消息 提醒用户待分析图片是模糊图片，以便用户针对模糊图片做进一步的处理。
[0032] 根据本公开实施例的第二方面，提供一种图像分析装置，包括：
[0033] 第一获取模块，用于获取待分析图片；
[0034]清晰度估计模块，用于对所述第一获取模块获得的待分析图片进行清晰度估计， 得到清晰度估计图像；
[0035] 过滤模块，用于逐一过滤掉所述清晰度估计模块获得的清晰度估计图像中的各个 不清晰区域，得到所述清晰度估计图像中的清晰区域；
[0036] 第一确定模块，用于确定所述过滤模块获得的清晰区域为所述待分析图片的前景 图像，所述待分析图片中除所述前景图像之外的其它图像为所述待分析图片的背景图像。
[0037] 可选地，所述清晰度估计模块，包括：
[0038]划分子模块，用于将所述待分析图片划分预设大小的图像区域；
[0039]投影子模块，用于对于所述划分子模块划分得到的每个图像区域，在预先获得的 基向量字典所包含的各个基向量的方向上进行投影，得到当前图像区域对应的投影矩阵；
[0040] 第一确定子模块，用于确定所述每个图像区域对应的不为0的基向量，得到所述每 个图像区域的投影基向量；
[0041] 生成子模块，用于根据所述待分析图片对应的全部投影基向量，得到清晰度估计 图像。
[0042] 可选地，所述装置还包括：
[0043]第二获取模块，用于获取模糊样本图片；
[0044]训练模块，用于对所述模糊样本图片进行训练学习，得到所述基向量字典，所述基 向量字典包含分解图像所需的全部基向量。
[0045] 可选地，所述过滤模块，包括：
[0046] 第二确定子模块，用于利用自适应二值算法，确定预设阈值；
[0047]第三确定子模块，用于当所述图像区域对应的投影基向量的数量大于所述预设阈 值时，确定所述图像区域是清晰区域;或者，
[0048]第四确定子模块，用于当所述图像区域对应的投影基向量的数量小于或等于所述 预设阈值时，确定所述图像区域是不清晰区域。
[0049] 可选地，所述装置还包括：
[0050] 第三获取模块，用于获取所述前景图像所包含的像素数量；
[0051] 计算模块，用于计算所述前景图像的像素数量与所述待分析图片所包含的全部像 素数量的比值；
[0052] 第二确定模块，用于当所述比值小于或等于预设比值时，确定所述待分析图片是 模糊图片。
[0053] 可选地，所述装置还包括：
[0054]输出模块，用于输出第一提醒消息，所述第一提醒消息用于提醒用户所述待分析 图片是模糊图片。
[0055]根据本公开实施例的第三方面，提供一种终端设备，包括：
[0056] 处理器；
[0057]用于存储处理器可执行指令的存储器；
[0058]其中，所述处理器被配置为：
[0059]获取待分析图片；
[0060] 对所述待分析图片进行清晰度估计，得到清晰度估计图像；
[0061] 逐一过滤掉所述清晰度估计图像中的各个不清晰区域，得到所述清晰度估计图像 中的清晰区域；
[0062]确定所述清晰区域为所述待分析图片的前景图像，所述待分析图片中除所述前景 图像之外的其它图像为所述待分析图片的背景图像。
[0063] 本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:本公开提供的图像分析 方法，利用图片中前景图像与背景图像的清晰度区别，分析出图像中的前景图像。前景图像 的清晰度通常大于背景图像的清晰度。查询基向量字典，对待分析图片进行清晰度估计，得 到与待分析图片对应的清晰度估计图像;然后，逐一过滤清晰度估计图像中的不清晰区域， 最终清晰度估计图像中剩余的图像是清晰度较高的区域，即清晰区域。确定清晰区域的图 像为待分析图片的前景图像，待分析图片中的其它区域即背景图像。该方法采用另一种思 路确定图像中的前景图像和背景图像，利用图像的清晰度确定前景图像和背景图像，图像 中的前景图像的清晰度高于背景图像的清晰度，因此利用此种方法获得的前景图像准确率 较高。
[0064] 应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示