圖像處理方法及圖像處理裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種圖像處理方法，其包括獲取處理圖像，并將處理圖像轉(zhuǎn)換為灰度處理圖像；獲取灰度處理圖像的檢測區(qū)域，并對灰度處理圖像的檢測區(qū)域進(jìn)行多方位多尺度遍歷，得到多個檢測區(qū)域塊；以及使用不同尺寸的預(yù)設(shè)模型，對多個檢測區(qū)域塊進(jìn)行檢測操作。本發(fā)明還提供一種圖像處理裝置。本發(fā)明的圖像處理方法及圖像處理裝置通過對多個檢測過程并行處理，提高了數(shù)據(jù)處理效率以及縮短了數(shù)據(jù)處理時間；解決了現(xiàn)有的數(shù)據(jù)處理方法及圖像處理裝置的數(shù)據(jù)處理過程耗時較長以及數(shù)據(jù)處理效率較低的技術(shù)問題。
【專利說明】
圖像處理方法及圖像處理裝置

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，特別是涉及一種圖像處理方法及圖像處理裝置。

【背景技術(shù)】
[0002]為了實(shí)現(xiàn)交通管理，如交通流調(diào)查、交通違法取證、或在高速及停車場的全自動收費(fèi)等，對車輛進(jìn)行分析的技術(shù)已越來越重要。
[0003]對車輛進(jìn)行分析時，對視頻或照片中的車輛進(jìn)行定位的操作非常重要?，F(xiàn)有技術(shù)中一般是通過基于Haar特征的目標(biāo)檢測算法對圖像中的像素進(jìn)行分析，從而找到圖像中的車輛目標(biāo)。具體的數(shù)據(jù)處理過程如下:
一、收集大量的車輛圖片，使用ADAB00ST算法進(jìn)行分類器的訓(xùn)練，從而得到分類器模型，該分類器模型具有多個層次。
[0004]二、使用分類器模型對圖像中的車輛目標(biāo)進(jìn)行判斷檢測，具體為將圖像進(jìn)行多方位、多尺度遍歷，然后將遍歷后的各個掃描塊與預(yù)設(shè)模型的各層次進(jìn)行對比。當(dāng)該圖像的某個掃描塊滿足該預(yù)設(shè)模型的所有層次時，即判斷該掃描塊具有一車輛目標(biāo)；如圖像的某個掃描塊不滿足該預(yù)設(shè)模型的某個層次，即判斷該掃描塊不具有車輛目標(biāo)。
[0005]使用現(xiàn)有的基于Haar特征的目標(biāo)檢測算法進(jìn)行上述對比操作時，每個過程處理一掃描塊的車輛檢測操作，由于需要進(jìn)行檢測操作的掃描塊數(shù)量特別大，因此該數(shù)據(jù)處理過程耗時較長以及數(shù)據(jù)處理效率較低。
[0006]故，有必要提供一種數(shù)據(jù)處理方法及圖像處理裝置，以解決現(xiàn)有技術(shù)所存在的問題。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]本發(fā)明實(shí)施例還提供一種處理時間短以及處理時間效率較高的數(shù)據(jù)處理方法及圖像處理裝置，以解決現(xiàn)有的數(shù)據(jù)處理方法及圖像處理裝置的數(shù)據(jù)處理過程耗時較長以及數(shù)據(jù)處理效率較低的技術(shù)問題。
[0008]本發(fā)明實(shí)施例提供一種圖像處理方法，其包括:
獲取處理圖像，并將所述處理圖像轉(zhuǎn)換為灰度處理圖像；
獲取所述灰度處理圖像的檢測區(qū)域，并對所述灰度處理圖像的檢測區(qū)域進(jìn)行多方位多尺度遍歷，得到多個檢測區(qū)域塊；以及
使用不同尺寸的預(yù)設(shè)模型，對多個所述檢測區(qū)域塊進(jìn)行檢測操作；
其中所述對多個所述檢測區(qū)域塊進(jìn)行檢測操作的步驟包括:
生成多個檢測過程，其中每個檢測過程包括至少一個判斷子過程；以及對生成的多個所述檢測過程并行處理，以對多個所述檢測區(qū)域塊進(jìn)行檢測操作；
其中所述對生成的多個所述檢測過程并行處理的步驟包括:
當(dāng)所述檢測過程的所述判斷子過程運(yùn)行時，將具有第一判斷結(jié)果的所述判斷子過程的所述檢測過程繼續(xù)進(jìn)行并行處理操作，對具有第二判斷結(jié)果的所述判斷子過程的所述檢測過程停止處理操作。
[0009]在本發(fā)明所述的圖像處理方法中，如所述處理圖像為視頻圖像，則所述獲取所述灰度處理圖像的檢測區(qū)域的步驟包括:
通過預(yù)先畫面設(shè)定，確定所述灰度處理圖像的檢測區(qū)域；
對所述灰度處理圖像的檢測區(qū)域進(jìn)行運(yùn)動檢測，以得到檢測結(jié)果圖像；以及對所述檢測結(jié)果圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波，以得到有效的所述灰度處理圖像的檢測區(qū)域。
[0010]在本發(fā)明所述的圖像處理方法中，如所述處理圖像為靜態(tài)圖像，則所述獲取所述灰度處理圖像的檢測區(qū)域的步驟包括:
通過預(yù)先畫面設(shè)定，確定所述灰度處理圖像的檢測區(qū)域。
[0011]在本發(fā)明所述的圖像處理方法中，使用圖像處理器對生成的多個所述檢測過程并行處理，以對多個所述檢測區(qū)域塊進(jìn)行檢測操作。
[0012]在本發(fā)明所述的圖像處理方法中，所述圖像處理器包括常量存儲器、紋理存儲器以及統(tǒng)一存儲器，所述不同尺寸的預(yù)設(shè)模型存儲在所述常量存儲器中，所述積分圖存儲在所述紋理存儲器中，所述檢測操作的結(jié)果存儲在所述統(tǒng)一存儲器中。
[0013]在本發(fā)明所述的圖像處理方法中，所述使用不同尺寸的預(yù)設(shè)模型，對多個所述檢測區(qū)域塊進(jìn)行檢測操作的步驟具體為:
使用不同尺寸的預(yù)設(shè)模型以及所述灰度處理圖像的積分圖，對多個所述檢測區(qū)域塊進(jìn)行檢測操作。
[0014]本發(fā)明實(shí)施例還提供一種圖像處理裝置，其包括:
CPU端處理器，包括:
轉(zhuǎn)換單元，用于將處理圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像；以及 GPU端處理器，包括:
掃描單元，用于獲取所述灰度處理圖像的檢測區(qū)域，并對所述灰度處理圖像的檢測區(qū)域進(jìn)行多方位多尺度遍歷，得到多個檢測區(qū)域塊；以及
檢測單元，用于使用不同尺寸的預(yù)設(shè)模型，對多個所述檢測區(qū)域塊進(jìn)行檢測操作；
其中所述檢測單元包括:
檢測過程生成子單元，用于生成多個檢測過程，其中每個檢測過程包括至少一個判斷子過程；以及
檢測子單元，用于對生成的多個所述檢測過程并行處理，以對多個所述檢測區(qū)域塊進(jìn)行檢測操作；
其中當(dāng)所述檢測過程的所述判斷子過程運(yùn)行時，所述檢測子單元將具有第一判斷結(jié)果的所述判斷子過程的所述檢測過程繼續(xù)進(jìn)行并行處理操作，將具有第二判斷結(jié)果的所述判斷子過程的所述檢測過程停止處理操作。
[0015]在本發(fā)明所述的圖像處理裝置中，所述掃描單元包括:
檢測區(qū)域獲取子單元，用于通過預(yù)先畫面設(shè)定，確定所述灰度處理圖像的檢測區(qū)域；
運(yùn)動檢測子單元，用于對所述灰度處理圖像的檢測區(qū)域進(jìn)行運(yùn)動檢測，以得到檢測結(jié)果圖像；以及
濾波子單元，用于對所述檢測結(jié)果圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波，以得到有效的所述灰度處理圖像的檢測區(qū)域。
[0016]在本發(fā)明所述的圖像處理裝置中，所述掃描單元包括:
檢測區(qū)域獲取子單元，用于通過預(yù)先畫面設(shè)定，確定所述灰度處理圖像的檢測區(qū)域。
[0017]在本發(fā)明所述的圖像處理裝置中，所述GPU端處理器還包括常量存儲器、紋理存儲器以及統(tǒng)一存儲器，所述不同尺寸的預(yù)設(shè)模型存儲在所述常量存儲器中，所述積分圖存儲在所述紋理存儲器中，所述檢測操作的結(jié)果存儲在所述統(tǒng)一存儲器中。
[0018]相較于現(xiàn)有技術(shù)的數(shù)據(jù)處理方法及圖像處理裝置，本發(fā)明的數(shù)據(jù)處理方法及圖像處理裝置通過對多個檢測過程并行處理，提高了數(shù)據(jù)處理效率以及縮短了數(shù)據(jù)處理時間；解決了現(xiàn)有的數(shù)據(jù)處理方法及圖像處理裝置的數(shù)據(jù)處理過程耗時較長以及數(shù)據(jù)處理效率較低的技術(shù)問題。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0019]圖1為本發(fā)明的圖像處理方法的優(yōu)選實(shí)施例的流程圖；
圖2為本發(fā)明的圖像處理方法的優(yōu)選實(shí)施例的步驟S102的流程圖；
圖3為本發(fā)明的圖像處理方法的優(yōu)選實(shí)施例的步驟S103的流程圖；
圖4為本發(fā)明的圖像處理裝置的優(yōu)選實(shí)施例的結(jié)構(gòu)示意圖；
圖5為本發(fā)明的圖像處理裝置的優(yōu)選實(shí)施例的掃描單元的結(jié)構(gòu)示意圖；
圖6為本發(fā)明的圖像處理裝置的優(yōu)選實(shí)施例的檢測單元的結(jié)構(gòu)示意圖。

【具體實(shí)施方式】
[0020]請參照圖式，其中相同的組件符號代表相同的組件，本發(fā)明的原理是以實(shí)施在一適當(dāng)?shù)倪\(yùn)算環(huán)境中來舉例說明。以下的說明是基于所例示的本發(fā)明具體實(shí)施例，其不應(yīng)被視為限制本發(fā)明未在此詳述的其它具體實(shí)施例。
[0021]在以下的說明中，本發(fā)明的具體實(shí)施例將參考由一部或多部計(jì)算機(jī)所執(zhí)行之作業(yè)的步驟及符號來說明，除非另有述明。因此，其將可了解到這些步驟及操作，其中有數(shù)次提到為由計(jì)算機(jī)執(zhí)行，包括了由代表了以一結(jié)構(gòu)化型式中的數(shù)據(jù)之電子信號的計(jì)算機(jī)處理單元所操縱。此操縱轉(zhuǎn)換該數(shù)據(jù)或?qū)⑵渚S持在該計(jì)算機(jī)之內(nèi)存系統(tǒng)中的位置處，其可重新配置或另外以本領(lǐng)域技術(shù)人員所熟知的方式來改變該計(jì)算機(jī)之運(yùn)作。該數(shù)據(jù)所維持的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為該內(nèi)存之實(shí)體位置，其具有由該數(shù)據(jù)格式所定義的特定特性。但是，本發(fā)明原理以上述文字來說明，其并不代表為一種限制，本領(lǐng)域技術(shù)人員將可了解到以下所述的多種步驟及操作亦可實(shí)施在硬件當(dāng)中。
[0022]如本申請所使用的術(shù)語“組件”、“模塊”、“系統(tǒng)”、“接口 ”、“進(jìn)程”等等一般地旨在指計(jì)算機(jī)相關(guān)實(shí)體:硬件、硬件和軟件的組合、軟件或執(zhí)行中的軟件。例如，組件可以是但不限于是運(yùn)行在處理器上的進(jìn)程、處理器、對象、可執(zhí)行應(yīng)用、執(zhí)行的線程、程序和/或計(jì)算機(jī)。通過圖示，運(yùn)行在控制器上的應(yīng)用和該控制器二者都可以是組件。一個或多個組件可以有在于執(zhí)行的進(jìn)程和/或線程內(nèi)，并且組件可以位于一個計(jì)算機(jī)上和/或分布在兩個或更多計(jì)算機(jī)之間。
[0023]而且，要求保護(hù)的主題可以被實(shí)現(xiàn)為使用標(biāo)準(zhǔn)編程和/或工程技術(shù)產(chǎn)生軟件、固件、硬件或其任意組合以控制計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)所公開的主題的方法、裝置或制造品。本文所使用的術(shù)語“制造品”旨在包含可從任意計(jì)算機(jī)可讀設(shè)備、載體或介質(zhì)訪問的計(jì)算機(jī)程序。當(dāng)然，本領(lǐng)域技術(shù)人員將認(rèn)識到可以對該配置進(jìn)行許多修改，而不脫離要求保護(hù)的主題的范圍或精神。
[0024]本文提供了實(shí)施例的各種操作。在一個實(shí)施例中，所述的一個或多個操作可以構(gòu)成一個或多個計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)上存儲的計(jì)算機(jī)可讀指令，其在被電子設(shè)備執(zhí)行時將使得計(jì)算設(shè)備執(zhí)行所述操作。描述一些或所有操作的順序不應(yīng)當(dāng)被解釋為暗示這些操作必需是順序相關(guān)的。本領(lǐng)域技術(shù)人員將理解具有本說明書的益處的可替代的排序。而且，應(yīng)當(dāng)理解，不是所有操作必需在本文所提供的每個實(shí)施例中存在。
[0025]而且，本文所使用的詞語“優(yōu)選的”意指用作實(shí)例、示例或例證。奉文描述為“優(yōu)選的”任意方面或設(shè)計(jì)不必被解釋為比其他方面或設(shè)計(jì)更有利。相反，詞語“優(yōu)選的”的使用旨在以具體方式提出概念。如本申請中所使用的術(shù)語“或”旨在意指包含的“或”而非排除的“或”。即，除非另外指定或從上下文中清楚，“X使用A或B”意指自然包括排列的任意一個。即，如果X使用A ;X使用B;或X使用A和B 二者，則“X使用A或B”在前述任一示例中得到滿足。
[0026]而且，盡管已經(jīng)相對于一個或多個實(shí)現(xiàn)方式示出并描述了本公開，但是本領(lǐng)域技術(shù)人員基于對本說明書和附圖的閱讀和理解將會想到等價變型和修改。本公開包括所有這樣的修改和變型，并且僅由所附權(quán)利要求的范圍限制。特別地關(guān)于由上述組件(例如元件、資源等)執(zhí)行的各種功能，用于描述這樣的組件的術(shù)語旨在對應(yīng)于執(zhí)行所述組件的指定功能(例如其在功能上是等價的)的任意組件(除非另外指示)，即使在結(jié)構(gòu)上與執(zhí)行本文所示的本公開的示范性實(shí)現(xiàn)方式中的功能的公開結(jié)構(gòu)不等同。此外，盡管本公開的特定特征已經(jīng)相對于若干實(shí)現(xiàn)方式中的僅一個被公開，但是這種特征可以與如可以對給定或特定應(yīng)用而言是期望和有利的其他實(shí)現(xiàn)方式的一個或多個其他特征組合。而且，就術(shù)語“包括”、“具有”、“含有”或其變形被用在【具體實(shí)施方式】或權(quán)利要求中而言，這樣的術(shù)語旨在以與術(shù)語“包含”相似的方式包括。
[0027]本優(yōu)選實(shí)施例的圖像處理方法在CPU+GPU結(jié)構(gòu)中使用，CPU的單線程復(fù)雜運(yùn)算的執(zhí)行能力較強(qiáng)，GPU的多線程的并行運(yùn)算的執(zhí)行能力較強(qiáng)。因此本優(yōu)選實(shí)施例的圖像處理方法通過CPU和GPU的交互，共同完成了對圖像數(shù)據(jù)的處理，數(shù)據(jù)處理效率較高。
[0028]請參照圖1，圖1為本發(fā)明的圖像處理方法的優(yōu)選實(shí)施例的流程圖。本優(yōu)選實(shí)施例的圖像處理方法包括:
步驟S101，獲取處理圖像，并將處理圖像轉(zhuǎn)換為灰度處理圖像；
步驟S102，獲取灰度處理圖像的檢測區(qū)域，并對灰度處理圖像的檢測區(qū)域進(jìn)行多方位多尺度遍歷，得到多個檢測區(qū)域塊；
步驟S103，使用不同尺寸的預(yù)設(shè)模型和處理圖像的積分圖，對多個檢測區(qū)域塊進(jìn)行檢測操作。
[0029]下面詳細(xì)說明本優(yōu)選實(shí)施例的圖像處理方法中的各步驟的具體流程。
[0030]在步驟SlOl中，圖像處理裝置的CPU部分獲取處理圖像，如具有車輛目標(biāo)的圖片等，將獲取的處理圖像轉(zhuǎn)換為灰度處理圖像，并將該灰度處理圖像傳輸至圖像處理裝置的GPU部分，以便圖像處理裝置的GPU部分進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)處理；隨后轉(zhuǎn)到步驟S102。
[0031]在步驟S102中，圖像處理裝置的GPU部分獲取灰度處理圖像的檢測區(qū)域，如處理圖像為視頻圖像，則獲取灰度處理圖像的檢測區(qū)域的步驟如圖2所示，圖2為本發(fā)明的圖像處理方法的優(yōu)選實(shí)施例的步驟S102的流程圖，其包括:
步驟S1021，圖像處理裝置通過預(yù)先畫面設(shè)定，確定灰度處理圖像的檢測區(qū)域，即將灰度處理圖像中的如樹木區(qū)域、房屋區(qū)域等非檢測部分去除，以減少不必要的計(jì)算。同時理論上車輛不可能行駛在路面的外面，也可通過設(shè)定路面范圍，確定灰度處理圖像的檢測區(qū)域，以減少不必要的計(jì)算。隨后轉(zhuǎn)到步驟S1022。
[0032]步驟S1022，圖像處理裝置對步驟S1021獲取的灰度處理圖像的檢測區(qū)域進(jìn)行運(yùn)動檢測，以得到檢測結(jié)果圖像。由于處理圖像為視頻圖像，理論上認(rèn)為視頻圖像中具有運(yùn)動目標(biāo)的區(qū)域才有可能具有圖像處理目標(biāo)，因此使用混合高斯模型檢測灰度處理圖像的檢測區(qū)域，得到灰度處理圖像的運(yùn)動區(qū)域，即檢測結(jié)果圖像(前景圖)，以進(jìn)一步縮小檢測范圍，減少不必要的計(jì)算。隨后轉(zhuǎn)到步驟S1023。
[0033]步驟S1023，圖像處理裝置對步驟S1022獲取的檢測結(jié)果圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波，如對檢測結(jié)果圖像進(jìn)行雜點(diǎn)的過濾，膨脹檢測結(jié)果圖像得到運(yùn)動物體的大致長方形的輪廓等形態(tài)學(xué)操作。這樣即得到了有效的灰度處理圖像的檢測區(qū)域。
[0034]隨后對獲取的有效的灰度處理圖像的檢測區(qū)域進(jìn)行多方位多尺度遍歷，得到多個檢測區(qū)域塊。這里的多方位多尺度遍歷是指對以不同方位不同尺度標(biāo)準(zhǔn)多次掃描檢測區(qū)域，從而得到該檢測區(qū)域的多個不同方位不同尺度的檢測區(qū)域塊，如可檢測區(qū)域中以特定的步長用5*5 pixels的尺度標(biāo)準(zhǔn)對檢測區(qū)域進(jìn)行遍歷,得到多個5 *5 pixels的尺度標(biāo)準(zhǔn)的檢測區(qū)域塊；隨后可在檢測區(qū)域中以特定的步長用6 *6 pixels的尺度標(biāo)準(zhǔn)對檢測區(qū)域進(jìn)行遍歷，得到多個6 *6 pixels的尺度標(biāo)準(zhǔn)的檢測區(qū)域塊，……等；這樣可以盡可能的對檢測區(qū)域中的所有像素區(qū)域進(jìn)行檢測。隨后轉(zhuǎn)到步驟S103。
[0035]如處理圖像為靜態(tài)圖像，則圖像處理裝置直接通過預(yù)先畫面設(shè)定，確定灰度處理圖形的檢測區(qū)域，即將灰度處理圖像中的如樹木區(qū)域、房屋區(qū)域等非檢測部分去除，以減少不必要的計(jì)算。同時理論上車輛不可能行駛在路面的外面，也可通過設(shè)定路面范圍，確定灰度處理圖像的檢測區(qū)域，以減少不必要的計(jì)算。隨后對獲取的灰度處理圖像的檢測區(qū)域進(jìn)行多方位多尺度遍歷，得到多個檢測區(qū)域塊。這里的多方位多尺度遍歷是指對以不同方位不同尺度標(biāo)準(zhǔn)多次掃描檢測區(qū)域，從而得到該檢測區(qū)域的多個不同方位不同尺度的檢測區(qū)域塊。隨后轉(zhuǎn)到步驟S103。
[0036]在步驟S103中，圖像處理裝置的GPU部分使用不同尺寸(尺度標(biāo)準(zhǔn))的預(yù)設(shè)模型以及灰度處理圖像的積分圖，對步驟S102中獲取的檢測區(qū)域塊進(jìn)行檢測操作。其中灰度處理圖像的積分圖的使用，可以進(jìn)一步減少檢測區(qū)域塊的檢測操作的計(jì)算量。具體對檢測區(qū)域塊進(jìn)行檢測操作的步驟如圖3所示，圖3為本發(fā)明的圖像處理方法的優(yōu)選實(shí)施例的步驟S103的流程圖。其包括:
步驟S1031，圖像處理裝置的GPU部分生成多個檢測過程，其中每個檢測過程包括至少一個判斷子過程；圖像處理裝置根據(jù)預(yù)設(shè)模型以及相應(yīng)的檢測區(qū)域塊，生成多個用于檢測該檢測區(qū)域塊中是否存在檢測目標(biāo)的檢測過程。其中每個檢測過程均包括至少一個用于使檢測過程停止處理操作的判斷子過程。隨后轉(zhuǎn)到步驟S1032。
[0037]步驟S1032，圖像處理裝置的GPU部分對步驟S1031生成的多個檢測過程進(jìn)行并行處理，以實(shí)現(xiàn)同時對多個檢測區(qū)域塊進(jìn)行檢測目標(biāo)的檢測操作。由于每個檢測過程中均包括至少一個判斷子過程，每個判斷子過程均用于判斷該檢測區(qū)域塊中是否存在檢測目標(biāo)，如任一判斷子過程判斷檢測區(qū)域塊中不存在檢測目標(biāo)，則判斷該檢測區(qū)域塊中不存在檢測目標(biāo)。如某個檢測過程中具有判斷檢測目標(biāo)條件一的判斷子過程以及判斷目標(biāo)條件二的判斷子過程，如判斷檢測目標(biāo)條件一的判斷子過程確定該檢測區(qū)域塊中不滿足條件一，不存在檢測目標(biāo)，則該檢測過程判斷該檢測區(qū)域塊不需要判斷條件二，即認(rèn)為不存在檢測目標(biāo)。
[0038]因此為了進(jìn)一步提高檢測操作的效率，當(dāng)多個檢測過程并行處理時，將具有第一判斷結(jié)果(判斷存在檢測目標(biāo))的判斷子過程的檢測過程繼續(xù)進(jìn)行并行處理操作，對具有第二判斷結(jié)果(判斷不存在檢測目標(biāo))的判斷子過程的檢測過程停止處理操作。這樣檢測過程不需要等待所有并行的檢測過程結(jié)束后再進(jìn)行下一步操作，而是對確定不存在檢測目標(biāo)的檢測過程及時停止處理操作，使用相應(yīng)的資源建立新的并行的檢測過程，充分利用的GPU部分的系統(tǒng)資源，避免了 GPU資源的浪費(fèi)。
[0039]因此本優(yōu)選實(shí)施例的圖像處理裝置的GPU部分對多個檢測過程進(jìn)行并行處理時，只有判斷子過程判斷為“是”的檢測過程會進(jìn)入到下一個判斷子過程的判斷，而判斷子過程的調(diào)用(通過Kernel函數(shù)調(diào)用)速度很快，檢測過程的檢測計(jì)算量則比較大，因此通過判斷子過程的調(diào)用可以及時停止已經(jīng)明確檢測結(jié)果的檢測過程，檢測過程不會進(jìn)行不必要的計(jì)算，充分發(fā)揮了 GTO部分的并行運(yùn)算能力。
[0040]為了進(jìn)一步加強(qiáng)圖像處理裝置的計(jì)算能力，該圖像處理裝置的GPU部分(圖像處理器)包括常量(constant)存儲器、紋理(Texture)存儲器以及統(tǒng)一(Unified)存儲器，其中要求讀取速度較快的預(yù)設(shè)模型存儲在常量存儲器中，要求數(shù)據(jù)較多的積分圖存儲在紋理存儲器中，檢測操作的結(jié)果存儲在統(tǒng)一存儲器中，以便于圖像處理裝置的CPU部分進(jìn)行讀取操作。
[0041]因此本發(fā)明的數(shù)據(jù)處理方法通過對多個檢測過程并行處理，提高了數(shù)據(jù)處理效率以及縮短了數(shù)據(jù)處理時間。
[0042]本發(fā)明還提供一種圖像處理裝置，請參照圖4-圖6，圖4為本發(fā)明的圖像處理裝置的優(yōu)選實(shí)施例的結(jié)構(gòu)示意圖，圖5為本發(fā)明的圖像處理裝置的優(yōu)選實(shí)施例的掃描單元的結(jié)構(gòu)示意圖；圖6為本發(fā)明的圖像處理裝置的優(yōu)選實(shí)施例的檢測單元的結(jié)構(gòu)示意圖。本優(yōu)選實(shí)施例的圖像處理裝置40包括CPU端處理器41以及GPU端處理器42，CPU端處理器41包括用于將處理圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像的轉(zhuǎn)換單元43。GPU端處理器42包括掃描單元44以及檢測單元45，掃描單元44用于獲取灰度處理圖像的檢測區(qū)域，并對灰度處理圖像的檢測區(qū)域進(jìn)行多方位多尺度遍歷，得到多個檢測區(qū)域塊；檢測單元45用于使用不同尺寸的預(yù)設(shè)模型和處理圖像的積分圖，對多個所述檢測區(qū)域塊進(jìn)行檢測操作。
[0043]該檢測單元45包括檢測過程生成子單元451以及檢測子單元452，檢測過程生成子單元451用于生成多個檢測過程，其中每個檢測過程包括至少一個判斷子過程；檢測子單元452用于對生成的多個檢測過程并行處理，以對多個檢測區(qū)域塊進(jìn)行檢測操作。
[0044]掃描單元44包括檢測區(qū)域獲取子單元441、運(yùn)動檢測子單元442以及濾波子單元443。檢測區(qū)域獲取子單元441用于通過預(yù)先畫面設(shè)定，確定灰度處理圖像的檢測區(qū)域；運(yùn)動檢測子單元442用于對灰度處理圖像的檢測區(qū)域進(jìn)行運(yùn)動檢測，以得到檢測結(jié)果圖像；濾波子單元443用于對檢測結(jié)果圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波，以得到有效的灰度處理圖像的檢測區(qū)域。
[0045]本優(yōu)選實(shí)施例的圖像處理裝置40使用時，首先圖像處理裝置40的CPU端處理器41的轉(zhuǎn)換單元43獲取處理圖像，如具有車輛目標(biāo)的圖片等，將獲取的處理圖像轉(zhuǎn)換為灰度處理圖像，并將該灰度處理圖像傳輸至圖像處理裝置40的GPU端處理器42，以便圖像處理裝置40的GPU端處理器42進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)處理。
[0046]隨后圖像處理裝置40的GPU端處理器42的掃描單元44獲取灰度處理圖像的檢測區(qū)域，如處理圖像為視頻圖像，則掃描單元44獲取灰度處理圖像的檢測區(qū)域的步驟包括:
掃描單元44的檢測區(qū)域獲取子單元441通過預(yù)先畫面設(shè)定，確定灰度處理圖像的檢測區(qū)域，即將灰度處理圖像中的如樹木區(qū)域、房屋區(qū)域等非檢測部分去除，以減少不必要的計(jì)算。同時理論上車輛不可能行駛在路面的外面，也可通過設(shè)定路面范圍，確定灰度處理圖像的檢測區(qū)域，以減少不必要的計(jì)算。
[0047]掃描單元44的運(yùn)動檢測子單元442對檢測區(qū)域獲取子單元441獲取的灰度處理圖像的檢測區(qū)域進(jìn)行運(yùn)動檢測，以得到檢測結(jié)果圖像。由于處理圖像為視頻圖像，理論上認(rèn)為視頻圖像中具有運(yùn)動目標(biāo)的區(qū)域才有可能具有圖像處理目標(biāo)，因此使用混合高斯模型檢測灰度處理圖像的檢測區(qū)域，得到灰度處理圖像的運(yùn)動區(qū)域，即檢測結(jié)果圖像(前景圖)，以進(jìn)一步縮小檢測范圍，減少不必要的計(jì)算。
[0048]掃描單元44的濾波子單元443對運(yùn)動檢測子單元442獲取的檢測結(jié)果圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波，如對檢測結(jié)果圖像進(jìn)行雜點(diǎn)的過濾，膨脹檢測結(jié)果圖像得到運(yùn)動物體的大致長方形的輪廓等形態(tài)學(xué)操作。這樣即得到了有效的灰度處理圖像的檢測區(qū)域。
[0049]隨后掃描單元44對獲取的有效的灰度處理圖像的檢測區(qū)域進(jìn)行多方位多尺度遍歷，得到多個檢測區(qū)域塊。這里的多方位多尺度遍歷是指對以不同尺度標(biāo)準(zhǔn)多次掃描檢測區(qū)域，從而得到該檢測區(qū)域的多個不同尺度的檢測區(qū)域塊，如可檢測區(qū)域中以特定的步長用5*5 pixels的尺度標(biāo)準(zhǔn)對檢測區(qū)域進(jìn)行遍歷,得到多個5 *5 pixels的尺度標(biāo)準(zhǔn)的檢測區(qū)域塊；隨后可在檢測區(qū)域中以特定的步長用6 *6 pixels的尺度標(biāo)準(zhǔn)對檢測區(qū)域進(jìn)行遍歷，得到多個6 *6 pixels的尺度標(biāo)準(zhǔn)的檢測區(qū)域塊，……等；這樣可以盡可能的對檢測區(qū)域中的所有像素區(qū)域進(jìn)行檢測。
[0050]如處理圖像為靜態(tài)圖像，則掃描單元44的檢測區(qū)域獲取子單元441直接通過預(yù)先畫面設(shè)定，確定灰度處理圖形的檢測區(qū)域，即將灰度處理圖像中的如樹木區(qū)域、房屋區(qū)域等非檢測部分去除，以減少不必要的計(jì)算。同時理論上車輛不可能行駛在路面的外面，也可通過設(shè)定路面范圍，確定灰度處理圖像的檢測區(qū)域，以減少不必要的計(jì)算。隨后掃描單元44對獲取的灰度處理圖像的檢測區(qū)域進(jìn)行多方位多尺度遍歷，得到多個檢測區(qū)域塊。這里的多方位多尺度遍歷是指對以不同方位不同尺度標(biāo)準(zhǔn)多次掃描檢測區(qū)域，從而得到該檢測區(qū)域的多個不同方位不同尺度的檢測區(qū)域塊。
[0051 ] 最后圖像處理裝置40的GPU端處理器42的檢測單元45使用不同尺寸(尺度標(biāo)準(zhǔn))的預(yù)設(shè)模型以及灰度處理圖像的積分圖，對掃描單元獲取的檢測區(qū)域塊進(jìn)行檢測操作。其中灰度處理圖像的積分圖的使用，可以進(jìn)一步減少檢測區(qū)域塊的檢測操作的計(jì)算量。具體檢測單元45對檢測區(qū)域塊進(jìn)行檢測操作的步驟包括:
檢測單元45的檢測過程生成子單元451生成多個檢測過程，其中每個檢測過程包括至少一個判斷子過程；檢測過程生成子單元451根據(jù)預(yù)設(shè)模型以及相應(yīng)的檢測區(qū)域塊，生成多個用于檢測該檢測區(qū)域塊中是否存在檢測目標(biāo)的檢測過程。其中每個檢測過程均包括至少一個用于使檢測過程停止處理操作的判斷子過程。
[0052]隨后檢測單元45的檢測子單元452對檢測過程生成子單元451生成的多個檢測過程進(jìn)行并行處理，以實(shí)現(xiàn)同時對多個檢測區(qū)域塊進(jìn)行檢測目標(biāo)的檢測操作。由于每個檢測過程中均包括至少一個判斷子過程，每個判斷子過程均用于判斷該檢測區(qū)域塊中是否存在檢測目標(biāo)，如任一判斷子過程判斷檢測區(qū)域塊中不存在檢測目標(biāo)，則檢測子單元452判斷該檢測區(qū)域塊中不存在檢測目標(biāo)。如某個檢測過程中具有判斷檢測目標(biāo)條件一的判斷子過程以及判斷目標(biāo)條件二的判斷子過程，如判斷檢測目標(biāo)條件一的判斷子過程確定該檢測區(qū)域塊中不滿足條件一，不存在檢測目標(biāo)，則該檢測過程判斷該檢測區(qū)域塊不需要判斷條件二，即認(rèn)為不存在檢測目標(biāo)。
[0053]因此為了進(jìn)一步提高檢測操作的效率，當(dāng)多個檢測過程并行處理時，將具有第一判斷結(jié)果(判斷存在檢測目標(biāo))的判斷子過程的檢測過程繼續(xù)進(jìn)行并行處理操作，對具有第二判斷結(jié)果(判斷不存在檢測目標(biāo))的判斷子過程的檢測過程停止處理操作。這樣檢測過程不需要等待所有并行的檢測過程結(jié)束后再進(jìn)行下一步操作，而是對確定不存在檢測目標(biāo)的檢測過程及時停止處理操作，使用相應(yīng)的資源建立新的并行的檢測過程，充分利用的GPU端處理器42的系統(tǒng)資源，避免了 GPU端處理器42的浪費(fèi)。
[0054]因此本優(yōu)選實(shí)施例的圖像處理裝置40的GPU端處理器42對多個檢測過程進(jìn)行并行處理時，只有判斷子過程判斷為“是”的檢測過程會進(jìn)入到下一個判斷子過程的判斷，而判斷子過程的調(diào)用(通過Kernel函數(shù)調(diào)用)速度很快，檢測過程的檢測計(jì)算量則比較大，因此通過判斷子過程的調(diào)用可以及時停止已經(jīng)明確檢測結(jié)果的檢測過程，檢測過程不會進(jìn)行不必要的計(jì)算，充分發(fā)揮了 GPU端處理器42的并行運(yùn)算能力。
[0055]為了進(jìn)一步加強(qiáng)圖像處理裝置40的計(jì)算能力，該圖像處理裝置40的GPU端處理器42(圖像處理器)包括常量(constant)存儲器、紋理(Texture)存儲器以及統(tǒng)一(Unified)存儲器，其中要求讀取速度較快的預(yù)設(shè)模型存儲在常量存儲器中，要求數(shù)據(jù)較多的積分圖存儲在紋理存儲器中，檢測操作的結(jié)果存儲在統(tǒng)一存儲器中，以便于圖像處理裝置40的CPU端處理器42進(jìn)行讀取操作。
[0056]因此本發(fā)明的圖像處理裝置通過對多個檢測過程并行處理，提高了數(shù)據(jù)處理效率以及縮短了數(shù)據(jù)處理時間；解決了現(xiàn)有的圖像處理裝置的數(shù)據(jù)處理過程耗時較長以及數(shù)據(jù)處理效率較低的技術(shù)問題。
[0057]本發(fā)明實(shí)施例中的各功能單元可以集成在一個處理模塊中，也可以是各個單元單獨(dú)物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個模塊中。上述集成的模塊既可以采用硬件的形式實(shí)現(xiàn)，也可以采用軟件功能模塊的形式實(shí)現(xiàn)。所述集成的模塊如果以軟件功能模塊的形式實(shí)現(xiàn)并作為獨(dú)立的產(chǎn)品銷售或使用時，也可以存儲在一個計(jì)算機(jī)可讀取存儲介質(zhì)中。上述提到的存儲介質(zhì)可以是只讀存儲器，磁盤或光盤等。上述的各裝置或系統(tǒng)，可以執(zhí)行相應(yīng)方法實(shí)施例中的方法。
[0058]綜上所述，雖然本發(fā)明已以優(yōu)選實(shí)施例揭露如上，但上述優(yōu)選實(shí)施例并非用以限制本發(fā)明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)，均可作各種更動與潤飾，因此本發(fā)明的保護(hù)范圍以權(quán)利要求界定的范圍為準(zhǔn)。
【權(quán)利要求】
1.一種圖像處理方法，其特征在于，包括: 獲取處理圖像，并將所述處理圖像轉(zhuǎn)換為灰度處理圖像； 獲取所述灰度處理圖像的檢測區(qū)域，并對所述灰度處理圖像的檢測區(qū)域進(jìn)行多方位多尺度遍歷，得到多個檢測區(qū)域塊；以及 使用不同尺寸的預(yù)設(shè)模型，對多個所述檢測區(qū)域塊進(jìn)行檢測操作； 其中所述對多個所述檢測區(qū)域塊進(jìn)行檢測操作的步驟包括: 生成多個檢測過程，其中每個檢測過程包括至少一個判斷子過程；以及 對生成的多個所述檢測過程并行處理，以對多個所述檢測區(qū)域塊進(jìn)行檢測操作； 其中所述對生成的多個所述檢測過程并行處理的步驟包括: 當(dāng)所述檢測過程的所述判斷子過程運(yùn)行時，將具有第一判斷結(jié)果的所述判斷子過程的所述檢測過程繼續(xù)進(jìn)行并行處理操作，對具有第二判斷結(jié)果的所述判斷子過程的所述檢測過程停止處理操作。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像處理方法，其特征在于，如所述處理圖像為視頻圖像，則所述獲取所述灰度處理圖像的檢測區(qū)域的步驟包括: 通過預(yù)先畫面設(shè)定，確定所述灰度處理圖像的檢測區(qū)域； 對所述灰度處理圖像的檢測區(qū)域進(jìn)行運(yùn)動檢測，以得到檢測結(jié)果圖像；以及 對所述檢測結(jié)果圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波，以得到有效的所述灰度處理圖像的檢測區(qū)域。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像處理方法，其特征在于，如所述處理圖像為靜態(tài)圖像，則所述獲取所述灰度處理圖像的檢測區(qū)域的步驟包括: 通過預(yù)先畫面設(shè)定，確定所述灰度處理圖像的檢測區(qū)域。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像處理方法，其特征在于，使用圖像處理器對生成的多個所述檢測過程并行處理，以對多個所述檢測區(qū)域塊進(jìn)行檢測操作。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的圖像處理方法，其特征在于，所述圖像處理器包括常量存儲器、紋理存儲器以及統(tǒng)一存儲器，所述不同尺寸的預(yù)設(shè)模型存儲在所述常量存儲器中，所述積分圖存儲在所述紋理存儲器中，所述檢測操作的結(jié)果存儲在所述統(tǒng)一存儲器中。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像處理方法，其特征在于，所述使用不同尺寸的預(yù)設(shè)模型，對多個所述檢測區(qū)域塊進(jìn)行檢測操作的步驟具體為: 使用不同尺寸的預(yù)設(shè)模型以及所述灰度處理圖像的積分圖，對多個所述檢測區(qū)域塊進(jìn)行檢測操作。
7.一種圖像處理裝置，其特征在于，包括: CPU端處理器，包括: 轉(zhuǎn)換單元，用于將處理圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像；以及 GPU端處理器，包括: 掃描單元，用于獲取所述灰度處理圖像的檢測區(qū)域，并對所述灰度處理圖像的檢測區(qū)域進(jìn)行多方位多尺度遍歷，得到多個檢測區(qū)域塊；以及 檢測單元，用于使用不同尺寸的預(yù)設(shè)模型和所述處理圖像的積分圖，對多個所述檢測區(qū)域塊進(jìn)行檢測操作； 其中所述檢測單元包括: 檢測過程生成子單元，用于生成多個檢測過程，其中每個檢測過程包括至少一個判斷子過程；以及 檢測子單元，用于對生成的多個所述檢測過程并行處理，以對多個所述檢測區(qū)域塊進(jìn)行檢測操作； 其中當(dāng)所述檢測過程的所述判斷子過程運(yùn)行時，所述檢測子單元將具有第一判斷結(jié)果的所述判斷子過程的所述檢測過程繼續(xù)進(jìn)行并行處理操作，將具有第二判斷結(jié)果的所述判斷子過程的所述檢測過程停止處理操作。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的圖像處理裝置，其特征在于，所述掃描單元包括: 檢測區(qū)域獲取子單元，用于通過預(yù)先畫面設(shè)定，確定所述灰度處理圖像的檢測區(qū)域； 運(yùn)動檢測子單元，用于對所述灰度處理圖像的檢測區(qū)域進(jìn)行運(yùn)動檢測，以得到檢測結(jié)果圖像；以及 濾波子單元，用于對所述檢測結(jié)果圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波，以得到有效的所述灰度處理圖像的檢測區(qū)域。
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的圖像處理裝置，其特征在于，所述掃描單元包括: 檢測區(qū)域獲取子單元，用于通過預(yù)先畫面設(shè)定，確定所述灰度處理圖像的檢測區(qū)域。
10.根據(jù)權(quán)利要求7所述的圖像處理裝置，其特征在于，所述GPU端處理器還包括常量存儲器、紋理存儲器以及統(tǒng)一存儲器，所述不同尺寸的預(yù)設(shè)模型存儲在所述常量存儲器中，所述積分圖存儲在所述紋理存儲器中，所述檢測操作的結(jié)果存儲在所述統(tǒng)一存儲器中。
【文檔編號】G06T7/60GK104408720SQ201410684218
【公開日】2015年3月11日 申請日期:2014年11月25日 優(yōu)先權(quán)日:2014年11月25日
【發(fā)明者】曹泉, 郭強(qiáng) 申請人:深圳市哈工大交通電子技術(shù)有限公司