[发明专利]图片识别方法及装置

权利要求书

1.一种图片识别方法，其特征在于，包括：

扫描多张预选图片，获取所述预选图片中的目标图片；

扫描所述目标图片，获取所述目标图片中各像素点的索贝尔值A和所有像素点的灰阶均值G1；

获取所述目标图片中索贝尔值大于阈值的像素点的灰阶均值G2；

根据所述目标图片中所有像素点的灰阶均值G1和所述目标图片中索贝尔值大于阈值的像素点的灰阶均值G2，从所述目标图片中识别蓝天图片；

其中，当G1小于80且(G2-G1)与G1的比值大于0.1时，所述目标图片为非蓝天图片；否则，所述目标图片为蓝天图片。

2.根据权利要求1所述的图片识别方法，其特征在于，扫描多张样品图片，获取所述样品图片中的目标图片的步骤包括：

扫描多张预选图片，获取所述预选图片中蓝天区域在HSV颜色空间的坐标；

根据所述蓝天区域在HSV颜色空间的坐标，获取所述蓝天区域第一区内的像素点的索贝尔均值B_m、及非所述蓝天区域第一区内的像素点的索贝尔均值C_m；

计算所述蓝天区域第一区内的像素点占所述蓝天区域中所有点的比例a；

若a大于0.9或B_m大于0.6*C_m，则所述预选图片为非目标图片；否则，所述预选图片为所述目标图片；

其中，所述第一区在HSV颜色空间的范围为0.51≤H≤0.63，0.45≤V≤1，0.2≤V≤1，且S+V＞1。

3.根据权利要求2所述的图片识别方法，其特征在于，所述蓝天图片的蓝天像素区为：

所述蓝天图片中像素点的索贝尔值大于0.9*C_m的第二集合。

4.根据权利要求1所述的图片识别方法，其特征在于，获取所述目标图片中索贝尔值大于阈值的像素点的灰阶均值G2的步骤包括：

获取所述目标图片中像素点的索贝尔值大于127的第一集合；

获取所述第一集合中每一像素点的灰阶值；

根据每一像素点的灰阶值，计算所述第一集合的灰阶均值G2。

5.一种图片识别装置，其特征在于，所述图片识别装置包括预选模块、第一灰阶计算模块、第二灰阶计算模块及筛选模块；

所述预选模块用于扫描多张预选图片，获取所述预选图片中的目标图片；

所述第一灰阶计算模块用于扫描所述目标图片，获取所述目标图片中各像素点的索贝尔值A和所有像素点的灰阶均值G1；

所述第二灰阶计算模块用于获取所述目标图片中索贝尔值大于阈值的像素点的灰阶均值G2；

所述筛选模块用于根据所述目标图片中所有像素点的灰阶均值G1和所述目标图片中索贝尔值大于阈值的像素点的灰阶均值G2，从所述目标图片中筛选蓝天图片及蓝天像素区；

其中，当G1小于80且(G2-G1)与G1的比值大于0.1时，所述目标图片为非蓝天图片；否则，所述目标图片为蓝天图片。

6.根据权利要求5所述的图片识别装置，其特征在于，所述预选模块包括第一获取单元、第一计算单元、第二计算单元及预选单元；

所述第一获取单元用于扫描多张预选图片，获取所述预选图片中蓝天区域在HSV颜色空间的坐标；

所述第一计算单元用于根据所述蓝天区域在HSV颜色空间的坐标，获取所述蓝天区域第一区内的像素点的索贝尔均值B_m、及非所述蓝天区域第一区内的像素点的索贝尔均值C_m；

所述第二计算单元用于计算所述蓝天区域第一区内的像素点占所述蓝天区域中所有点的比例a；

所述预选单元对所述预选图片进行预选；

当a大于0.9或B_m大于0.6*C_m，则所述预选图片为非目标图片；否则，所述预选图片为所述目标图片；

其中，所述第一区在HSV颜色空间的范围为0.51≤H≤0.63，0.45≤V≤1，0.2≤V≤1，且S+V＞1。