[发明专利]一种图像处理方法、摄食状态检测方法及存储介质

说明书

本发明涉及一种图像处理方法、摄食状态检测方法及存储介质，包括获取针对目标水面的初始图像；创建基础模板，基础模板包括多个用于分割变化点的背景模板和一个连续前景模板；根据初始图像对每个背景模板进行初始化，并对连续前景模板进行初始化置零，以得到初始化后的基础模板；获取针对目标水面的多帧待处理目标图像；利用初始化后的基础模板分别对多帧待处理目标图像进行前景提取，得到每帧待处理目标图像的前景图像；对前景图像进行滤波处理，得到多帧待处理目标图像对应的水花图像。本发明可以在复杂的水面环境下，准确地提取目标水面的水花图像。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、摄食状态检测方法及存储介质。

背景技术

目前，与水花图像的提取相关的技术方案较少，并且现有的也只是比较粗糙的进行提取，更没有对水花图像的进一步的分割及分析。对于此，主要是由于对水花图像的应用较少，对准确的水花图像的需求不强。一般波动的水面包含多种干扰因素，除水花外，还包括如波纹、倒影、光线、漂浮物、运动物等多种干扰因素。

随着对准确的水花图像的需求应用越来越多，例如，在水产养殖过程中，由于水产，例如鱼类，其摄食量受到如气温、季节等多种因素影响，无法保证每天摄食量固定，特别部分鱼种摄食差异量巨大，为了保证鱼类体重生长，投入饲料需基本符合鱼当天摄食情况，且投入过多饲料不但增加养殖成本，也会导致水体污染。因此传统的养殖过程中需一直人工观察摄食情况以调整喂食数量，消耗过多人力，且人工判断不客观、观测效率低。因此近年兴起的智慧养殖，通过各种智能化的手段对鱼群的摄食状态进行检测，进而进行相应的投食，例如高频声呐观测鱼群、视觉相机观测鱼群，而现有这些技术存在各种不足，设备成本高昂，无法普及使用，且对使用人员要求高，并且场地要求高，抗干扰能力弱。

本申请的发明人通过研究，发现通过水花图像对鱼群摄食状态进行判断可以很好的解决上述技术存在的问题，然而通过水花图像对鱼群摄食状态进行判断时，需要准确的水花图像。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种图像处理方法、摄食状态检测方法及存储介质，以至少可以在复杂的水面环境下，准确地提取目标水面的水花图像。

为实现上述目的，本发明实施例一方面提供一种图像处理方法，作为其中一种实施方式，该图像处理方法包括：

获取针对目标水面的初始图像；

创建基础模板，所述基础模板包括多个用于分割变化点的背景模板和一个连续前景模板；

根据所述初始图像对每个所述背景模板进行初始化，并对所述连续前景模板进行初始化置零，以得到初始化后的基础模板；

获取针对所述目标水面的多帧待处理目标图像；

利用所述初始化后的基础模板分别对所述多帧待处理目标图像进行前景提取，得到每帧所述待处理目标图像的前景图像；

对所述前景图像进行滤波处理，得到所述多帧待处理目标图像对应的多张水花图像。

作为其中一种实施方式，所述根据所述初始图像对每个所述背景模板进行初始化，包括：

根据所述初始图像填充每个所述背景模板，其中每个所述背景模板中各个像素点的数值由所述初始图像中对应像素点的周边领域内的随机一个像素点的像素值填充。

作为其中一种实施方式，所述初始图像为所述多帧待处理目标图像中的第一帧图像。

作为其中一种实施方式，所述多帧待处理目标图像为预设时间段内连续的多帧图像。

作为其中一种实施方式，所述利用所述初始化后的基础模板分别对所述多帧待处理目标图像进行前景提取，得到每帧所述待处理目标图像的前景图像，包括：