[發明專利]智能圖像分割及分類方法、裝置及計算機可讀存儲介質

有效

• 申請號: 201910972271.6
• 申請日: 2019-10-12
• 公開（公告）號: CN110853047B
• 公開（公告）日: 2023-09-15
• 發明（設計）人: 趙遠
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/136;G06T5/00;G06T5/10;G06V10/764
• 代理公司: 深圳市沃德知識產權代理事務所(普通合伙) 44347
• 代理人: 高杰;于志光

本發明涉及一種人工智能技術，揭露了一種智能圖像分割及分類方法，包括：接收原始圖像和圖像分類數，對所述原始圖像進行傅里葉變換、降噪處理、編碼壓縮、線性拉伸、圖像增強及區域檢測處理得到圖像相似度集合，將所述圖像相似度集合進行閾值分割得到原始分割圖像集，將所述原始分割圖像集映射成無向圖集，根據預先構建的目標函數優化所述無向圖集得到分割圖像集，提取所述分割圖像集的邊界特征得到特征集，基于所述特征集和所述圖像分類數建立分類概率模型，根據所述分類概率模型對所述分割圖像集進行分類并輸出分類結果。本發明還提出一種智能圖像分割及分類裝置以及一種計算機可讀存儲介質。本發明可以實現精準的智能圖像分割及分類功能。

技術領域

本發明涉及人工智能技術領域，尤其涉及一種智能圖像分割及分類的方法、裝置及計算機可讀存儲介質。

背景技術

圖像分割及分類是采用計算機對圖像進行一系列分析后，得到將圖片分割并以預設特征分類為多個圖像的效果，現有的圖像分割及分類方法多以預先設定的規則為前提，如預先設定以人為分割分類規則將圖像分割分類為含有人的圖像和不含人的圖像，因此無法達到智能化的目的。

發明內容

本發明提供一種智能圖像分割及分類方法、裝置及計算機可讀存儲介質，其主要目的在于提供一種不需人為操作的、智能化的智能圖像分割及分類方案。

為實現上述目的，本發明提供的一種智能圖像分割及分類方法，包括：

接收用戶輸入的原始圖像和圖像分類數，對所述原始圖像進行傅里葉變換得到變換圖像，并基于退化函數對所述變換圖像進行降噪處理得到降噪圖像；

計算所述降噪圖像的灰度概率，根據所述灰度概率將所述降噪圖像進行編碼壓縮得到壓縮圖像；

將所述壓縮圖像進行線性拉伸、圖像增強及區域檢測處理得到圖像相似度集合；

將所述圖像相似度集合進行閾值分割得到原始分割圖像集，將所述原始分割圖像集映射成無向圖集，根據預先構建的目標函數優化所述無向圖集得到分割圖像集；

提取所述分割圖像集內各分割圖像的邊界特征得到特征集，基于所述特征集和所述圖像分類數建立分類概率模型，根據所述分類概率模型對所述分割圖像集進行分類并輸出所述原始圖像的分類結果。

可選地，所述傅里葉變換包括：

遍歷所述原始圖像的原始像素點，計算所述原始像素點的二維離散傅里葉變換函數；

根據所述二維離散傅里葉變換函數求解所述原始圖像的傅里葉逆變換函數；

將所述傅里葉逆變換函數的函數值替換所述原始像素點得到所述變換圖像。

可選地，所述二維離散傅里葉變換函數包括：

所述傅里葉逆變換函數包括：

其中，F(u,v)為所述二維離散傅里葉變換函數，f(x,y)為所述傅里葉逆變換函數，(u,v)為所述原始像素點的坐標，(x,y)為所述傅里葉變換后的像素點坐標，與分別為變換核和逆變換核，j為預設調節系數，M,N為所述原始圖像的圖像規格。

可選地，所述基于退化函數對所述變換圖像進行降噪處理得到降噪圖像，包括：

求解所述變換圖像的像素方差和噪聲方差；

根據所述退化函數、所述像素方差和所述噪聲方差利用下述方法得到降噪圖像：