[发明专利]一种大数据图像处理方法在审

专利信息
申请号: 201710646319.5 申请日: 2017-08-01
公开(公告)号: CN107609561A 公开(公告)日: 2018-01-19
发明(设计)人: 徐秋养 申请(专利权)人: 佛山市深研信息技术有限公司
主分类号: G06K9/46 分类号: G06K9/46;G06K9/62;G06F17/30
代理公司: 佛山市智汇聚晨专利代理有限公司44409 代理人: 张艳梅
地址: 528000 广东省佛山市禅城区*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 数据 图像 处理 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及数据处理技术领域,特别涉及一种大数据图像处理方法。

背景技术

随着移动互联网与智能终端技术的发展,带有数字摄像头智能手机、平板电脑越来越多的进入人们的生活,很容易产生大量的个人数字图像。对于海量图像的处理是一个很庞大的工程,通常对于产生的图像可以先进行分类处理,之后再进行其他形式的处理,因此,分类的好坏可能会直接影响后续对图像的处理效果。

目前,常见的分类处理大都是根据图像的名称、修改时间、类型来对海量的图像进行归类,不难理解的是,对于图像的名称以及修改时间以及图像类型往往是可以进行修改的,例如,同样一张图像,如果用户输入的名称为“东方明珠”时,该图像被分类到建筑类,但是如果用户修改该图像的名称为“留影之东方明珠”后,该图像可能会被分类到旅游景点类;由此可见,上述的对图像的分类处理方式,具有很强的主观性和随机性,对图像进行分类的准确度较低。

发明内容

本发明实施例公开了一种大数据图像处理方法,提高了对图像进行分类的准确度。

为了达到上述目的,本发明实施例提供了一种大数据图像处理方法,所述方法包括:

获得目标图像;

对所述目标图像进行特征提取,获得针对所述目标图像中每一像素的特征值;

判断所述特征值是否与预设分类库中任一类型图像的特征值匹配;

如果是,将所述目标图像标记为该类型图像。

可选的,在判断所述特征值与预设分类库中任一类型图像的特征值均不匹配的情况下,所述方法还包括:

基于所述目标图像,在所述预设分类库中建立一个新的类型图像。

可选的,所述对所述目标图像进行特征提取,获得针对所述目标图像中每一像素的特征值,包括:

对所述目标图像中每一像素的像素值进行提取,获得每一像素的像素值。

可选的,所述对所述目标图像进行特征提取,获得针对所述目标图像中每一像素的特征值,包括:

对所述目标图像进行灰度处理,提取灰度值,获取针对所述目标图像中每一像素的灰度值。

可选的,在所述特征值同时与所述分类库中的多个类型图形的特征值匹配的情况下,所述将所述目标图像标记为该类型图像,包括:

将所述目标图像标记为目标类型图像,所述目标类型图像为与所述目标图像的特征值匹配度最高的类型图像。

本发明实施例提供的方案中,在获得目标图像后;对所述目标图像进行特征提取,获得针对所述目标图像中每一像素的特征值;判断所述特征值是否与预设分类库中任一类型图像的特征值匹配;如果是,将所述目标图像标记为该类型图像,应用本发明实施例提供的方案对目标图像进行分类处理,能够可观地根据目标图像的真实内容,对目标图像进行特征提取,能够有效地提高分类的准确度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,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为本发明实施例提供的大数据图像处理方法的流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。

下面通过具体实施例,对本发明进行详细说明。

图1为本发明实施例提供的大数据图像处理方法的流程示意图,该方法包括如下步骤:

为了达到上述目的,本发明实施例提供了一种大数据图像处理方法,所述方法包括:

S101:获得目标图像;

在本发明实施例提供的方案中,称待处理的图像为目标图像,例如,待处理的图像为“赵丽颖”,那么,该图像即为目标图像,图像处理器能够获得目标图像。

S102:对所述目标图像进行特征提取,获得针对所述目标图像中每一像素的特征值;

本领域技术人员能够理解的是,目标图像是由大量的像素构成的,每一像素均是独立的元素,因此人们所看到的目标图像才会呈现出五彩斑斓的颜色和雄伟壮丽的场景。

在本发明实施例提供的一种具体实现方式中,上述的对所述目标图像进行特征提取,获得针对所述目标图像中每一像素的特征值,可以包括:

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