[发明专利]一种图像处理方法及设备有效
申请号: | 202010361137.5 | 申请日: | 2020-04-30 |
公开(公告)号: | CN111523608B | 公开(公告)日: | 2023-04-18 |
发明(设计)人: | 余横;李锋;汪佳丽;徐赛杰 | 申请(专利权)人: | 上海顺久电子科技有限公司 |
主分类号: | G06V10/74 | 分类号: | G06V10/74;G06V20/40;G06V10/25;G06F16/53 |
代理公司: | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人: | 黄志华 |
地址: | 201203 上海市浦东新区*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 图像 处理 方法 设备 | ||
1.一种图像处理方法,其特征在于,包括:
确定获取到的当前帧图像中各像素对应的相似度;其中,所述相似度用于表示所述像素在所述当前帧图像和历史帧图像中所显示画面之间的相似程度;
根据确定出的各所述像素的相似度,按照预设的第一筛选规则,对预先确定出的第一参考区域对应的各所述像素进行筛选,以及按照预设的第二筛选规则,对预先确定出的第二参考区域对应的各所述像素进行筛选;
根据筛选结果,确定所述当前帧图像中是否包括静态图标;
其中,所述第一参考区域和所述第二参考区域的确定方式为:在识别出参考帧图像包括静态图标,且按照预设的区域划分规则,将所述参考帧图像划分出多个参考区域时,将包括至少部分所述静态图标的所述参考区域确定为所述第一参考区域,将其余所述参考区域确定为所述第二参考区域;所述参考帧图像为:所述当前帧图像或位于所述当前帧图像之前的任一帧图像。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一筛选规则包括:从所述第一参考区域对应所述各所述像素中,筛选出相似度不小于预设的第一阈值的像素;
所述第二筛选规则包括:从所述第二参考区域对应所述各所述像素中,筛选出相似度不小于预设的第二阈值的像素;
所述第一阈值小于所述第二阈值不同。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,根据筛选结果,确定所述当前帧图像中是否包括静态图标,具体包括:
在根据确定出的各所述像素的相似度,按照预设的第一筛选规则,从所述第一参考区域对应的各所述像素中筛选出第一像素,和/或,按照预设的第二筛选规则,从所述第二参考区域对应的各所述像素中筛选出第二像素时,确定所述当前帧图像中包括所述静态图标;
根据筛选出的所述第一像素和/或所述第二像素,提取出所述当前帧图像中的所述静态图标。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,在确定获取到的当前帧图像中各像素对应的相似度之前,还包括:
在确定出所述当前帧图像包括所述静态图标时,确定所述当前帧图像中所述静态图标所在的相似性区域。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,确定获取到的当前帧图像中各像素对应的相似度,具体包括:确定所述当前帧图像中位于所述相似性区域内的各像素对应的相似度;
在所述相似性区域与全部所述第一参考区域、以及至少部分所述第二参考区域对应设置时,所述第一筛选规则还包括:从所述第一参考区域筛选出的像素位于所述相似性区域,所述第二筛选规则还包括:从所述第二参考区域筛选出的像素位于所述相似性区域。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,对所述参考帧图像中进行识别,具体包括:
根据预设的全卷积神经网络模型,对所述参考帧图像进行识别;
其中,所述全卷积神经网络模型为:根据预设的待训练的样本集进行训练后得到,所述样本集包括多个样本图像,所述样本图像包括所述静态图标。
7.如权利要求1所述的方法,其特征在于,连续两帧所述参考帧图像之间间隔有N帧图像,N为零或正整数。
8.如权利要求1所述的方法,其特征在于,确定获取到的当前帧图像中各像素对应的相似度,具体包括:
提取所述当前帧图像包括的图像特征;
确定每个所述图像特征对应的参考值、以及每个所述图像特征与所述像素的对应关系;
根据所述当前帧图像中所述图像特征对应的参考值、每个所述图像特征与所述像素的对应关系、以及所述历史帧图像中提取出的图像特征对应的参考值,确定所述当前帧图像中各像素对应的相似度。
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