指令可由装置900的处理器920执行以完成上述方法。例如， 所述非临时性计算机可读存储介质可以是R0M、随机存取存储器(RAM)、CD-R0M、磁带、软盘 和光数据存储设备等。
[0189] -种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由移动终端的处理 器执行时，使得终端设备能够执行一种图像分析方法，所述方法包括：
[0190] 获取待分析图片；
[0191] 对所述待分析图片进行清晰度估计，得到清晰度估计图像；
[0192] 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；
[0193] 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。
[0194] 图10是根据一示例性实施例示出的一种用于图像分析的装置1000的框图。例如， 装置1000可以被提供为一服务器。如图10所示，装置1000包括处理组件1022,其进一步包括 一个或多个处理器，以及由存储器1032所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件1022 的执行的指令，例如应用程序。存储器1032中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的 每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件1022被配置为执行指令，以执行上述图1~ 图3所示的方法实施例。
[0195] 装置1000还可以包括一个电源组件1026被配置为执行装置1000的电源管理，一个 有线或无线网络接口 1050被配置为将装置1000连接到网络，和一个输入输出（I/O)接口 1058。装置1000可以操作基于存储在存储器1032的操作系统，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM，LinuxTM，FreeBSDTM或类似。
[0196] 本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其 它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或 者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识 或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的 权利要求指出。
[0197] 应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并 且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。
【主权项】
1. 一种图像分析方法，其特征在于，包括： 获取待分析图片； 对所述待分析图片进行清晰度估计，得到清晰度估计图像； 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； 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。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，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： 将所述待分析图片划分预设大小的图像区域； 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； 确定所述每个图像区域对应的不为〇的基向量，得到所述每个图像区域的投影基向量； 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。3. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括： 获取模糊样本图片； 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。4. 根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，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： 利用自适应二值算法，确定预设阈值； 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， 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。5. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括： 获取所述前景图像所包含的像素数量； 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； 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。6. 根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括： 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。7. -种图像分析装置，其特征在于，包括： 第一获取模块，用于获取待分析图片； 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； 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； 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。8. 根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述清晰度估计模块，包括： 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； 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； 第一确定子模块，用于确定所述每个图像区域对应的不为〇的基向量，得到所述每个图 像区域的投影基向量； 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。9. 根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括： 第二获取模块，用于获取模糊样本图片； 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。10. 根据权利要求8或9所述的装置，其特征在于，所述过滤模块，包括： 第二确定子模块，用于利用自适应二值算法，确定预设阈值； 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， 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。11. 根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括： 第三获取模块，用于获取所述前景图像所包含的像素数量； 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； 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。12. 根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述装置还包括： 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。13. -种终端设备，其特征在于，包括： 处理器； 用于存储处理器可执行指令的存储器； 其中，所述处理器被配置为： 获取待分析图片； 对所述待分析图片进行清晰度估计，得到清晰度估计图像； 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； 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。
【专利摘要】本公开实施例公开了一种图像分析方法及装置，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。
【IPC分类】G06T7/00
【公开号】CN105574857
【申请号】CN201510921111
【发明人】侯文迪, 陈志军, 汪平仄
【申请人】小米科技有限责任公司
【公开日】2016年5月11日
【申请日】2015年12月11日