圖像檢測方法及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001 ] 本發(fā)明涉及計算機技術(shù)，尤其涉及一種圖像檢測方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]圖像中的物體檢測是國內(nèi)外研究的熱門課題，目前主流的方法有:基于HOG (Histogram of Oriented Gradient,方向梯度直方圖)特征和 linear SVM (SupportVector Machine,支持向量機)分類器的物體檢測、基于haar (哈爾)小波和Adaboost (迭代算法)分類器的物體檢測等。現(xiàn)有的這種物體檢測方法對于人體、人臉、自行車等擁有較多形狀、紋理信息的占據(jù)中等或者較大區(qū)域的圖像，其檢測效果顯著；但對于結(jié)構(gòu)簡單且所占區(qū)域較小的目標(biāo)物體(比如某些簡單的商標(biāo)或者徽標(biāo)等)，比如該目標(biāo)物體在某張1280*1024像素的圖像中所占區(qū)域為100*100像素或者50*50像素甚至更小的區(qū)域；由于這類小的目標(biāo)物體包含的信息量較少且特征區(qū)分力較弱，因此上述檢測方式用來檢測這類目標(biāo)物體均不能取得良好的效果，甚至不能檢測出上述目標(biāo)物體。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]鑒于以上內(nèi)容，有必要提供一種圖像檢測方法及裝置，旨在達到能夠檢測出上述目標(biāo)物體的目的。
[0004]本發(fā)明實施例公開了一種圖像檢測方法，包括以下步驟:
[0005]掃描待檢測圖像，獲取組成所述待檢測圖像的各預(yù)設(shè)區(qū)域所分別對應(yīng)的圖像特征，并根據(jù)獲取的所述圖像特征識別出滿足預(yù)設(shè)規(guī)則的所述預(yù)設(shè)區(qū)域；
[0006]標(biāo)記滿足所述預(yù)設(shè)規(guī)則的預(yù)設(shè)區(qū)域；
[0007]統(tǒng)計被標(biāo)記的所述預(yù)設(shè)區(qū)域的個數(shù)大于預(yù)設(shè)數(shù)量閾值時，檢測出所述待檢測圖像中存在目標(biāo)物體。
[0008]本發(fā)明實施例還公開一種圖像檢測裝置，包括:
[0009]掃描模塊，用于掃描待檢測圖像，獲取組成所述待檢測圖像的各預(yù)設(shè)區(qū)域所分別對應(yīng)的圖像特征，并根據(jù)獲取的所述圖像特征識別出滿足預(yù)設(shè)規(guī)則的所述預(yù)設(shè)區(qū)域；
[0010]標(biāo)記模塊，用于標(biāo)記滿足所述預(yù)設(shè)規(guī)則的預(yù)設(shè)區(qū)域；
[0011]統(tǒng)計模塊，用于統(tǒng)計被標(biāo)記的所述預(yù)設(shè)區(qū)域的個數(shù)大于預(yù)設(shè)數(shù)量閾值時，檢測出所述待檢測圖像中存在目標(biāo)物體。
[0012]本發(fā)明實施例掃描待檢測圖像，獲取組成所述待檢測圖像的各預(yù)設(shè)區(qū)域所分別對應(yīng)的圖像特征，并根據(jù)獲取的所述圖像特征識別出滿足預(yù)設(shè)規(guī)則的所述預(yù)設(shè)區(qū)域；標(biāo)記滿足所述預(yù)設(shè)規(guī)則的預(yù)設(shè)區(qū)域；統(tǒng)計被標(biāo)記的所述預(yù)設(shè)區(qū)域的個數(shù)大于預(yù)設(shè)數(shù)量閾值時，檢測出所述待檢測圖像中存在目標(biāo)物體；具有能夠檢測出目標(biāo)物體的有益效果，提高了檢測圖像中目標(biāo)物體的準確率。
【附圖說明】
[0013]圖1是本發(fā)明圖像檢測方法第一實施例流程示意圖；
[0014]圖2是本發(fā)明圖像檢測方法中掃描待檢測圖像、獲取組成待檢測圖像的各預(yù)設(shè)區(qū)域所分別對應(yīng)的圖像特征，并根據(jù)圖像特征識別出滿足預(yù)設(shè)規(guī)則的預(yù)設(shè)區(qū)域一實施例流程不意圖；
[0015]圖3是本發(fā)明圖像檢測方法第二實施例流程示意圖；
[0016]圖4是本發(fā)明圖像檢測方法第三實施例流程示意圖；
[0017]圖5是本發(fā)明物理檢測方法中建立包括目標(biāo)物體的圖像特征的特征數(shù)據(jù)庫一實施例流程示意圖；
[0018]圖6是本發(fā)明圖像檢測方法中構(gòu)成包括目標(biāo)物體圖像特征的特征數(shù)據(jù)庫一實施例數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)示意圖；
[0019]圖7是本發(fā)明圖像檢測裝置第一實施例功能模塊示意圖；
[0020]圖8是本發(fā)明圖像檢測裝置第二實施例功能模塊示意圖；
[0021]圖9是本發(fā)明圖像檢測裝置第三實施例功能模塊示意圖；
[0022]圖10是本發(fā)明圖像檢測裝置一實施例硬件架構(gòu)示意圖。
[0023]本發(fā)明實施例目的的實現(xiàn)、功能特點及優(yōu)點將結(jié)合實施例，參照附圖做進一步說明。
【具體實施方式】
[0024]以下結(jié)合說明書附圖及具體實施例進一步說明本發(fā)明的技術(shù)方案。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0025]本發(fā)明提供了一種圖像檢測方法第一實施例；如圖1所示，本發(fā)明圖像檢測方法包括以下步驟:
[0026]步驟S01、掃描待檢測圖像，獲取組成所述待檢測圖像的各預(yù)設(shè)區(qū)域所分別對應(yīng)的圖像特征，并根據(jù)獲取的所述圖像特征識別出滿足預(yù)設(shè)規(guī)則的所述預(yù)設(shè)區(qū)域；
[0027]步驟S02、標(biāo)記滿足所述預(yù)設(shè)規(guī)則的預(yù)設(shè)區(qū)域；
[0028]本發(fā)明實施例中，系統(tǒng)可以采用滑動窗口的方式對待檢測圖像進行掃描；比如，系統(tǒng)在掃描待檢測圖像之前，為待檢測圖像建立一坐標(biāo)系，在掃描時，以該待檢測圖像坐標(biāo)系中的任意一點作為掃描起點，以預(yù)設(shè)尺寸為半徑，將待檢測圖像劃分為多個所述預(yù)設(shè)區(qū)域，并依次掃描組成所述待檢測圖像的各個所述預(yù)設(shè)區(qū)域。當(dāng)然，系統(tǒng)也可以采用其他的掃描方式對待檢測圖像進行掃描；比如，在掃描之前，系統(tǒng)先將待檢測圖像進行分區(qū)，得到所述預(yù)設(shè)區(qū)域，然后再分別掃描上述預(yù)設(shè)區(qū)域；本實施例對掃描待檢測圖像的具體掃描方式不做限定。
[0029]系統(tǒng)在掃描上述每一個所述預(yù)設(shè)區(qū)域的同時，分別獲取組成所述待檢測圖像的各預(yù)設(shè)區(qū)域所分別對應(yīng)的圖像特征。所述待檢測圖像中各預(yù)設(shè)區(qū)域的圖像特征包括但不限于:HOG特征、LBP (Local binary patterns,局部二值模式)特征、哈爾特征、紋理特征、顏色特征、形狀特征、空間關(guān)系特征等；本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以理解，通過掃描待檢測圖像，根據(jù)實際應(yīng)用場景和使用場景的需要，可以獲取組成所述待檢測圖像各預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的多種不同圖像特征。本實施例不對待檢測圖像對應(yīng)的圖像特征進行一一窮舉。
[0030]在獲取到組成所述待檢測圖像的各預(yù)設(shè)區(qū)域所分別對應(yīng)的圖像特征后，系統(tǒng)根據(jù)獲取的各預(yù)設(shè)區(qū)域的圖像特征，識別獲取的所述圖像特征是否滿足預(yù)設(shè)規(guī)則，同時識別出滿足預(yù)設(shè)規(guī)則的所述預(yù)設(shè)區(qū)域，并對滿足預(yù)設(shè)規(guī)則的所述預(yù)設(shè)區(qū)域進行標(biāo)記。所述預(yù)設(shè)規(guī)則可以按照系統(tǒng)的默認規(guī)則來執(zhí)行，也可以按照用戶側(cè)根據(jù)不同類型的待檢測圖像所觸發(fā)的設(shè)置指令來配置所述預(yù)設(shè)規(guī)則，本實施例對預(yù)設(shè)規(guī)則的具體內(nèi)容不做限定；比如，獲取的待檢測圖像各預(yù)設(shè)區(qū)域的圖像特征為顏色特征時，所述預(yù)設(shè)規(guī)則為各預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的顏色直方圖中不同色彩在整個所述預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的圖像中所占的比例達到對應(yīng)的預(yù)設(shè)閾值。
[0031]步驟S03、統(tǒng)計被標(biāo)記的所述預(yù)設(shè)區(qū)域的個數(shù)大于預(yù)設(shè)數(shù)量閾值時，檢測出所述待檢測圖像中存在目標(biāo)物體。
[0032]系統(tǒng)統(tǒng)計組成所述待檢測圖像中所有被標(biāo)記的預(yù)設(shè)區(qū)域，得到被標(biāo)記的預(yù)設(shè)區(qū)域的個數(shù)；識別被標(biāo)記的預(yù)設(shè)區(qū)域的個數(shù)是否大于預(yù)設(shè)數(shù)量閾值；當(dāng)識別出被標(biāo)記的預(yù)設(shè)區(qū)域的個數(shù)大于預(yù)設(shè)數(shù)量閾值時，檢測出該待檢測圖像中存在目標(biāo)物體。本實施例中，所述預(yù)設(shè)數(shù)量閾值可以根據(jù)實際進行檢測的待檢測圖像的整體圖像特征以及目標(biāo)物體的圖像特征進行具體設(shè)置。
[0033]本發(fā)明實施例掃描待檢測圖像，獲取組成所述待檢測圖像的各預(yù)設(shè)區(qū)域所分別對應(yīng)的圖像特征，并根據(jù)獲取的所述圖像特征識別出滿足預(yù)設(shè)規(guī)則的所述預(yù)設(shè)區(qū)域；標(biāo)記滿足所述預(yù)設(shè)規(guī)則的預(yù)設(shè)區(qū)域；統(tǒng)計被標(biāo)記的所述預(yù)設(shè)區(qū)域的個數(shù)大于預(yù)設(shè)數(shù)量閾值時，檢測出所述待檢測圖像中存在目標(biāo)物體；具有能夠檢測出目標(biāo)物體的有益效果，提高了檢測目標(biāo)物體的準確率。
[0034]本發(fā)明還提供了一種圖像檢測方法中掃描待檢測圖像、獲取組成待檢測圖像的各預(yù)設(shè)區(qū)域所分別對應(yīng)的圖像特征，并根據(jù)圖像特征識別出滿足預(yù)設(shè)規(guī)則的預(yù)設(shè)區(qū)域的另一實施例方式。
[0035]本實施例僅對圖1所述實施例中的“步驟S01、掃描待檢測圖像，獲取組成所述待檢測圖像的各預(yù)設(shè)區(qū)域所分別對應(yīng)的圖像特征，并根據(jù)獲取的所述圖像特征識別出滿足預(yù)設(shè)規(guī)則的所述預(yù)設(shè)區(qū)域”進行描述，有關(guān)本發(fā)明圖像檢測方法所涉及的其他步驟，請參照相應(yīng)實施例的描述。
[0036]基于圖1所述實施例的描述，如圖2所示，本發(fā)明圖像檢測方法中，所述步驟S01、掃描待檢測圖像，獲取組成所述待檢測圖像的各預(yù)設(shè)區(qū)域所分別對應(yīng)的圖像特征，并根據(jù)獲取的所述圖像特征識別出滿足預(yù)設(shè)規(guī)則的所述預(yù)設(shè)區(qū)域的步驟包括:
[0037]步驟S11、掃描組成所述待檢測圖像的第一預(yù)設(shè)區(qū)域，獲取所述第一預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的第一圖像特征；
[0038]本實施例中，系統(tǒng)掃描組成所述待檢測圖像的第一預(yù)設(shè)區(qū)域，所述第一預(yù)設(shè)區(qū)域也可以理解為系統(tǒng)第一次掃描組成所述待檢測圖像的任意一個預(yù)設(shè)區(qū)別；在掃描該第一預(yù)設(shè)區(qū)域時，獲取該第一預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的第一圖像特征。
[0039]參照圖1所述實施例的描述，所述第一圖像特征為HOG特征、LBP特征、哈爾特征、紋理特征、顏色特征、形狀特征、空間關(guān)系特征等圖像特征中的任意一種，本實施例以第一圖像特征為LBP特征為例進行描述。
[0040]步驟S12、在預(yù)先建立的包括所述目標(biāo)物體的圖像特征的特征數(shù)據(jù)庫中，計算所述第一圖像特征對應(yīng)的預(yù)設(shè)范圍R的權(quán)重值；
[0041]查找預(yù)先建立的包括目標(biāo)物體圖像特征的特征數(shù)據(jù)庫；在該特征數(shù)據(jù)庫中，計算第一圖像特征如LBP特征對應(yīng)的預(yù)設(shè)范圍R內(nèi)的權(quán)重值；所述預(yù)設(shè)范圍R可以理解為該LBP特征對應(yīng)的R近鄰；也就是說，在預(yù)先建立的所述目標(biāo)物體對應(yīng)的所述特征數(shù)據(jù)庫中，計算LBP特征對應(yīng)的R近鄰的權(quán)重值Wl。
[0042]步驟S13、在所述權(quán)重值大于預(yù)設(shè)權(quán)重閾值時，獲取所述第一預(yù)設(shè)區(qū)域的第二圖像特征，并在所述特征數(shù)據(jù)庫中查找所述第二圖像特征對應(yīng)的預(yù)設(shè)范圍R '；
[0043]判斷計算得到的該第一預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的第一圖像特征對應(yīng)的預(yù)設(shè)范圍R的權(quán)重值是否大于預(yù)設(shè)權(quán)重閾值；比如，判斷上述第一預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)?yīng)的LBP特征對應(yīng)的R近鄰的權(quán)重值Wl是否大于預(yù)設(shè)權(quán)重閾值WO ;在LBP特征對應(yīng)的R近鄰的權(quán)重值Wl大于預(yù)設(shè)權(quán)重閾值WO時，再獲取該第一預(yù)設(shè)區(qū)域的第二圖像特征，同時在目標(biāo)物體圖像特征對應(yīng)的特征數(shù)據(jù)庫中，查找該第二圖像特征對應(yīng)的預(yù)設(shè)范圍R丨;本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以理解，所述第二圖像特征與第一圖像特征不同，且所述第二圖像特征為HOG特征、LBP特征、哈爾特征、紋理特征、顏色特征、形狀特征、空間關(guān)系特征等圖像特征中與所述第一圖像特征不相同的任意一種圖像特征。