[发明专利]一种图像检测方法和装置

说明书

本发明公开了一种图像检测方法和装置。该方法包括：通过双阈值算法检测待检测图像中的高亮区域像素点；统计待检测图像中的高亮区域像素点以外的像素点在指定邻域中的灰度直方图，根据灰度直方图构建高亮区域像素点以外的像素点的灰度分布的混合高斯模型；利用期望最大化算法对高亮区域像素点以外的像素点的混合高斯模型进行参数估计；基于参数估计得到的混合高斯模型的参数值确定高亮区域像素点以外的像素点是否属于待检测图像中的目标检测区域。根据本发明实施例提供的图像检测方法，可以准确的检测出图像中的感兴趣区域。

技术领域

本发明涉及图像处理和识别技术领域，尤其涉及一种图像检测方法和装置。

背景技术

随着数码相机、摄像头、超高速扫描仪等图像获取设备的广泛应用，工业化生产技术水平和生产效率的不断提高，对与之配套的生产检测能力也有着越来越高的要求。图像处理技术的日益发展，图像检测技术广泛运用在工业生产过程检测、日常生活安全检测等领域，极大的提升了企业的生产效率和人们的生活水平。

在图像处理和识别的技术领域中，一般地，工业安全的检测通常采用图像分割方法对图像中的特定区域进行检测和识别。现有的图像分割方法主要利用感兴趣区域和背景区域的整体灰度差异，选取适当的阈值分割图像得到感兴趣区域。在光照不均匀或者待检测区域和背景区域灰度差别较小时往往不能准确地分割出感兴趣区域。

发明内容

本发明实施例提供一种图像检测方法和装置，可以准确地检测出图像中的感兴趣区域。

根据本发明实施例的一方面，提供一种图像检测方法，该图像检测方法包括：通过双阈值算法检测待检测图像中的高亮区域像素点；统计待检测图像中的高亮区域像素点以外的像素点在指定邻域中的灰度直方图，根据灰度直方图构建高亮区域像素点以外的像素点的灰度分布的混合高斯模型；利用期望最大化算法对高亮区域像素点以外的像素点的混合高斯模型进行参数估计；基于参数估计得到的混合高斯模型的参数值确定高亮区域像素点以外的像素点是否属于待检测图像中的目标检测区域。

根据本发明实施例的另一方面，提供一种图像检测装置，该检测装置包括：高亮区域检测模块，用于通过双阈值算法检测待检测图像中的高亮区域像素点；混合高斯模型构建模块，用于统计待检测图像中的高亮区域像素点以外的像素点在指定邻域中的灰度直方图，根据灰度直方图构建高亮区域像素点以外的像素点的灰度分布的混合高斯模型；参数值估计模块，用于利用期望最大化算法对高亮区域像素点以外的像素点的混合高斯模型进行参数估计；目标检测区域确定模块，用于基于参数估计得到的混合高斯模型的参数值确定高亮区域像素点以外的像素点是否属于待检测图像中的目标检测区域。

本发明实施例中的图像检测方法和装置，对待检测图像中高亮区域以外的图像的每一个像素点，使用混合高斯模型分析其邻域窗口内的灰度值分布，并使用混合高斯模型中高斯项系数、均值和方差对该图像进行分割，检测出目标检测区域。通过本发明实施例中的图像检测方法，在光照不均匀或者待检测区域和背景区域灰度差别较小时，可以准确地分割出感兴趣的目标区域。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是示出根据本发明一实施例的图像检测方法的流程图；

图2是示出根据本发明另一实施例的图像检测方法的更详细的流程图；

图3是示出根据本发明一实施例的图像检测装置的结构示意图；

图4是示出根据本发明另一实施例的图像检测装置的更详细的结构示意图；

图5是示出了发明一实施例的能够实现根据本发明实施例的图像检测方法和装置的计算设备的示例性硬件架构的结构图。

具体实施方式