圖像的識別方法及裝置的制造方法
【技術領域】
[0001]本公開涉及圖像識別技術領域，尤其涉及圖像的識別方法及裝置。
【背景技術】
[0002]現有技術中的圖像識別技術只能識別整張圖是否模糊，無法識別一些前背景模糊度顯著不同的圖像，如背景虛化的圖像。為了更好地識別前背景模糊度顯著不同的圖像，其最佳的解決方法就是將前景和背景分開，以分別識別前景模糊度和背景模糊度，但這涉及到將模糊度不同圖像的前景和背景進行分割的問題，而這種將前景和背景進行分割的方法復雜度較高，處理起來相當麻煩。

【發(fā)明內容】

[0003]本公開實施例提供了圖像的識別方法及裝置。所述技術方案如下:
[0004]根據本公開實施例的第一方面，提供一種圖像的識別方法，包括:
[0005]獲取當前圖像中每個像素點的梯度值；
[0006]確定所述每個像素點的鄰域；
[0007]根據預設梯度閾值和所述每個像素點的鄰域中的各像素點的梯度值，確定所述當前圖像的初始模糊分布圖；
[0008]將所述初始模糊分布圖進行處理，以得到所述初始模糊分布圖中的最大連通區(qū)域；
[0009]當所述最大連通區(qū)域位于所述初始模糊分布圖的目標中心區(qū)域時，確定所述最大連通區(qū)域為所述當前圖像的前景區(qū)域，且所述當前圖像為前景清晰、背景模糊的圖像。
[0010]在一個實施例中，所述方法還包括:
[0011 ]當所述最大連通區(qū)域沒有位于所述目標中心區(qū)域時，確定所述當前圖像為預設模糊圖像。
[0012]在一個實施例中，所述方法還包括:
[0013]當所述最大連通區(qū)域位于所述目標中心區(qū)域時，確定所述最大連通區(qū)域中各像素點在所述初始模糊分布圖中的第一像素值；
[0014]根據所述最大連通區(qū)域中各像素點在所述初始模糊分布圖中的第一像素值，確定所述最大連通區(qū)域中的所有像素點的像素值的均值；
[0015]根據所述像素值的均值確定所述前景區(qū)域的模糊度。
[0016]在一個實施例中，所述方法還包括:
[0017]根據所述初始模糊分布圖的尺寸大小、所述初始模糊分布圖的中心點和第一預設半徑，確定所述目標中心區(qū)域。
[0018]在一個實施例中，所述獲取當前圖像中每個像素點的梯度值，包括:
[0019]對所述當前圖像進行歸一化處理，得到歸一化圖像；
[0020]使用預設圖像模板，將所述歸一化圖像進行卷積處理，以得到卷積處理后的所述歸一化圖像中的每個像素點的橫向梯度和縱向梯度；
[0021]根據所述每個像素點的橫向梯度和縱向梯度，獲取所述每個像素點的梯度值。
[0022]在一個實施例中，所述每個像素點的鄰域包括:以所述每個像素點的坐標值為中心，以預設長度為第二預設半徑的區(qū)域；
[0023]所述根據預設梯度閾值和所述每個像素點的鄰域中的各像素點的梯度值，確定所述當前圖像的初始模糊分布圖，包括:
[0024]確定所述每個像素點的鄰域中梯度值大于所述預設梯度閾值的目標像素點；
[0025]確定所述目標像素點的梯度的均值；
[0026]根據所述每個像素點的鄰域對應的所述梯度的均值、和所述每個像素點的坐標值，生成所述初始模糊分布圖。
[0027]在一個實施例中，所述將所述初始模糊分布圖進行處理，以得到所述初始模糊分布圖中的最大連通區(qū)域，包括:
[0028]將所述初始模糊分布圖進行二值化處理；
[0029]將二值化處理后的所述初始模糊分布圖進行連通域分析，得到所述初始模糊分布圖的至少一個連通區(qū)域；
[0030]從所述至少一個連通區(qū)域中確定出所述最大連通區(qū)域。
[0031 ]在一個實施例中，所述將所述初始模糊分布圖進行二值化處理，包括:
[0032]將所述初始模糊分布圖中的每個像素點的像素值與預設像素值閾值進行比較；
[0033]確定所述初始模糊分布圖中像素值大于所述預設像素值閾值的第一像素點和確定所述初始模糊分布圖中像素值小于或等于所述預設像素值閾值的第二像素點；
[0034]將所述第一像素點的像素值設置為第一像素值，將所述第二像素點的像素值設置為第二像素值；
[0035]所述將二值化處理后的所述初始模糊分布圖進行連通域分析，得到所述初始模糊分布圖的至少一個連通區(qū)域，包括:
[0036]按照所述第一像素值和所述第二像素值，對二值化處理后的所述初始模糊分布圖進行連通域分析，以得到所述至少一個連通區(qū)域，其中，所述至少一個連通區(qū)域每個連通區(qū)域中的各像素點的像素值均為所述第一像素值或均為所述第二像素值。
[0037]根據本公開實施例的第二方面，提供一種圖像的識別裝置，包括:
[0038]獲取模塊，用于獲取當前圖像中每個像素點的梯度值；
[0039]第一確定模塊，用于確定所述獲取模塊獲取的所述每個像素點的鄰域；
[0040]第二確定模塊，用于根據預設梯度閾值和所述第一確定模塊確定的所述每個像素點的鄰域中的各像素點的梯度值，確定所述當前圖像的初始模糊分布圖；
[0041]處理模塊，用于將所述第二確定模塊確定的所述初始模糊分布圖進行處理，以得到所述初始模糊分布圖中的最大連通區(qū)域；
[0042]第三確定模塊，用于當所述處理模塊獲得的所述最大連通區(qū)域位于所述初始模糊分布圖的目標中心區(qū)域時，確定所述最大連通區(qū)域為所述當前圖像的前景區(qū)域，且所述當前圖像為前景清晰、背景模糊的圖像。
[0043]在一個實施例中，所述裝置還包括:
[0044]第四確定模塊，用于當所述處理模塊獲得的所述最大連通區(qū)域沒有位于所述目標中心區(qū)域時，確定所述當前圖像為預設模糊圖像。
[0045]在一個實施例中，所述裝置還包括:
[0046]第五確定模塊，用于當所述最大連通區(qū)域位于所述目標中心區(qū)域時，確定所述最大連通區(qū)域中各像素點在所述初始模糊分布圖中的第一像素值；
[0047]第六確定模塊，用于根據所述第五確定模塊確定的所述最大連通區(qū)域中各像素點在所述初始模糊分布圖中的第一像素值，確定所述最大連通區(qū)域中的所有像素點的像素值的均值；
[0048]第七確定模塊，用于根據所述第六確定模塊確定的所述像素值的均值確定所述前景區(qū)域的模糊度。
[0049]在一個實施例中，所述裝置還包括:
[0050]第八確定模塊，用于根據所述初始模糊分布圖的尺寸大小、所述初始模糊分布圖的中心點和第一預設半徑，確定所述目標中心區(qū)域。
[0051 ]在一個實施例中，所述獲取模塊包括:
[0052]第一處理子模塊，用于對所述當前圖像進行歸一化處理，得到歸一化圖像；
[0053]第二處理子模塊，用于使用預設圖像模板，將所述第一處理子模塊獲得的所述歸一化圖像進行卷積處理，以得到卷積處理后的所述歸一化圖像中的每個像素點的橫向梯度和縱向梯度；
[0054]獲取子模塊，用于根據所述第二處理子模塊獲得的所述每個像素點的橫向梯度和縱向梯度，獲取所述每個像素點的梯度值。
[0055]在一個實施例中，所述每個像素點的鄰域包括:以所述每個像素點的坐標值為中心，以預設長度為第二預設半徑的區(qū)域；
[0056]所述第二確定模塊包括:
[0057]第一確定子模塊，用于確定所述每個像素點的鄰域中梯度值大于所述預設梯度閾值的目標像素點；
[0058]第二確定子模塊，用于確定所述第一確定子模塊確定的所述目標像素點的梯度的均值；
[0059]生成子模塊，用于根據所述第二確定子模塊確定的所述每個像素點的鄰域對應的所述梯度的均值、和所述每個像素點的坐標值，生成所述初始模糊分布圖。
[0060]在一個實施例中，所述處理模塊包括:
[0061 ]第三處理子模塊，用于將所述初始模糊分布圖進行二值化處理；
[0062]分析子模塊，用于將所述第三處理子模塊獲得的二值化處理后的所述初始模糊分布圖進行連通域分析，得到所述初始模糊分布圖的至少一個連通區(qū)域；
[0063]第三確定子模塊，用于從所述分析子模塊獲得的所述至少一個連通區(qū)域中確定出所述最大連通區(qū)域。
[0064]在一個實施例中，所述第三處理子模塊包括:
[0065]比較單元，用于將所述初始模糊分布圖中的每個像素點的像素值與預設像素值閾值進行比較；
[0066]確定單元，用于確定所述比較單元得到的所述初始模糊分布圖中像素值大于所述預設像素值閾值的第一像素點和確定所述比較單元得到的所述初始模糊分布圖中像素值小于或等于所述預設像素值閾值的第二像素點；
[0067]設置單元，用于將所述確定單元確定的所述第一像素點的像素值設置為第一像素值，將所述確定單元確定的所述第二像素點的像素值設置為第二像素值；
[0068]所述分析子模塊包括:
[0069]分析單元，用于按照所述設置單元設置的所述第一像素值和所述第二像素值，對二值化處理后的所述初始模糊分布圖進行連通域分析，以得到所述至少一個連通區(qū)域，其中，所述至少一個連通區(qū)域每個連通區(qū)域中的各像素點的像素值均為所述第一像素值或均為所述第二像素值。
[0070]根據本公開實施例的第三方面，提供了一種圖像的識別裝置，包括:
[0071]處理器；
[0072]用于存儲處理器可執(zhí)行指令的存儲器；
[0073]其中，所述處理器被配置為:
[0074]獲取當前圖像中每個像素點的梯度值；
[0075]確定所述每個像素點的鄰域；
[0076]根據預設梯度閾值和所述每個像素點的鄰域中的各像素點的梯度值，確定所述當前圖像的初始模糊分布圖；
[0077]將所述初始模糊分布圖進行處理，以得到所述初始模糊分布圖中的最大連通區(qū)域；
[0078]當所述最大連通區(qū)域位于所述初始模糊分布圖的目標中心區(qū)域時，確定所述最大連通區(qū)域為所述當前圖像的前景區(qū)域，且所述當前圖像為前景清晰、背景模糊的圖像。
[0079]本公開的實施例提供的技術方案可以包括以下有益效果:
[0080]本公開的實施例提供的技術方案，可以根據該預設梯度閾值和當前圖像中每個像素點的鄰域中的各像素點的梯度值，將該初始模糊分布圖進行處理以得到該初始模糊分布圖中的最大連通區(qū)域，而該最大連通區(qū)域表征該當前圖像中對應的區(qū)域是清晰的，且前景圖像又通常位于該當前圖像的中心區(qū)域，因而在確定出該最大連通區(qū)域后，如果該最大連通區(qū)域剛好位于該初始模糊分布圖的目標中心區(qū)域，則能夠準確地確定該當前圖像為前景清晰、背景模糊的圖像。
[0081]應當理解的是，以上的一般描述和后文的細節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本公開。
【附圖說明】
[0082]此處的附圖被并入說明書中并構成本說明書的一部分，示出了符合本公開的實施例，并與說明書一起用于解釋本公開的原理。
[0083]圖1是根據一示例性實施例示出的一種圖像的識別方法的流程圖。
[0084]圖2是根據一示例性實施例示出的另一種圖像的識別方法的流程圖。
[0085]圖3是根據一示例性實施例一示出的又一種圖像的識別方法的流程圖。
[0086]圖4是根據一示例性實施例一示出的再一種圖像的識別方法的流程圖。
[0087]圖5是根據一示例性實施例一示出的再一種圖像的識別方法的流程圖。
[0088]圖6是根據一示例性實施例一示出的再一種圖像的識別方法的流程圖。
[0089]圖7是根據一示例性實施例一示出的再一種圖像的識別方法的流程圖。
[0090]圖8是根據一示例性實施例一示出的再一種圖像的識別方法的流程圖。
[0091]圖9是根據一示例性實施例示出的一種圖像的識別裝置的框圖。
[0092]圖10是根據一示例性實施例示出的另一種圖像的識別裝置的框圖。
[0093]圖11是根據一示例性實施例示出的又一種圖像的識別裝置的框圖。
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