電子設(shè)備和圖像處理方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種電子設(shè)備及其圖像處理方法，能夠有效地對輸入圖像的食物場景進(jìn)行識別，從而能夠提高食物場景的輸入圖像的處理效果。圖像處理方法包括：輸入包括YUV分量的彩色輸入圖像；檢測在彩色輸入圖像中是否存在規(guī)定形狀的對象；在檢測出存在規(guī)定形狀的對象的情況下，基于規(guī)定形狀的對象的位置來確定所述彩色輸入圖像中的分析區(qū)域；判斷與分析區(qū)域中的像素對應(yīng)的U分量值和V分量值是否滿足規(guī)定的條件，在滿足規(guī)定的條件的情況下，將彩色輸入圖像的場景識別為食物場景。
【專利說明】
電子設(shè)備和圖像處理方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001 ] 本發(fā)明涉及電子設(shè)備和應(yīng)用于電子設(shè)備的圖像處理方法。
【背景技術(shù)】
[0002]在現(xiàn)有技術(shù)中，存在對輸入圖像的場景進(jìn)行識別的技術(shù)。例如在手機(jī)、平板電腦、數(shù)碼相機(jī)等的電子設(shè)備中，對要拍攝的照片的場景進(jìn)行識別，從而進(jìn)行與識別出的場景適應(yīng)的處理(例如，補(bǔ)光、顏色調(diào)整等)。例如，若識別為要拍攝的照片是人物場景時，則進(jìn)行與人物場景適應(yīng)的處理，在識別為要拍攝的照片是風(fēng)景場景，則進(jìn)行與風(fēng)景場景適應(yīng)的處理，由此提高照片的成像質(zhì)量。
[0003]但是，在現(xiàn)有技術(shù)中還不存在對食物場景進(jìn)行有效識別的方法，因此無法對食物場景的輸入圖像進(jìn)行適當(dāng)?shù)睦缪a(bǔ)光、顏色調(diào)整等的處理。由此，難以針對食物場景的輸入圖像，進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶幚恚瑘D像處理的效果不顯著。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明鑒于上述問題而完成，其目的在于提供一種電子設(shè)備和圖像處理方法，能夠有效地對輸入圖像的食物場景進(jìn)行識別，從而能夠提高食物場景的輸入圖像的處理效果O
[0005]根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供一種電子設(shè)備。所述電子設(shè)備包括:圖像輸入單元，配置來輸入包括YUV分量的彩色輸入圖像；以及處理單元，配置來檢測所述彩色輸入圖像中是否存在規(guī)定形狀的對象，在檢測出存在規(guī)定形狀的對象的情況下，基于所述規(guī)定形狀的對象的位置來確定所述彩色輸入圖像中的分析區(qū)域，并且判斷與所述分析區(qū)域中的像素對應(yīng)的U分量值和V分量值是否滿足規(guī)定的條件，在滿足規(guī)定的條件的情況下，將所述彩色輸入圖像的場景識別為食物場景。
[0006]根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供一種應(yīng)用于電子設(shè)備的圖像處理方法。所述圖像處理方法包括:輸入包括YUV分量的彩色輸入圖像；檢測在所述彩色輸入圖像中是否存在規(guī)定形狀的對象；在檢測出存在規(guī)定形狀的對象的情況下，基于所述規(guī)定形狀的對象的位置來確定所述彩色輸入圖像中的分析區(qū)域；判斷與所述分析區(qū)域中的像素對應(yīng)的U分量值和V分量值是否滿足規(guī)定的條件，在滿足規(guī)定的條件的情況下，將所述彩色輸入圖像的場景識別為食物場景。
[0007]根據(jù)本發(fā)明的電子設(shè)備和圖像處理方法，在判斷彩色輸入圖像的場景是否為食物場景時，通過對確定出的分析區(qū)域進(jìn)行顏色分布分析，從而能夠顯著提高準(zhǔn)確率。
【附圖說明】
[0008]圖1是表示本發(fā)明的實(shí)施方式的電子設(shè)備的功能框圖。
[0009]圖2是表示本發(fā)明的實(shí)施方式的圖像處理方法的流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0010]下面，參照附圖來說明本發(fā)明的實(shí)施方式。提供以下參照附圖的描述，以幫助對由權(quán)利要求及其等價物所限定的本發(fā)明的示例實(shí)施方式的理解。其包括幫助理解的各種具體細(xì)節(jié)，但它們只能被看作是示例性的。因此，本領(lǐng)域技術(shù)人員將認(rèn)識到，可對這里描述的實(shí)施方式進(jìn)行各種改變和修改，而不脫離本發(fā)明的范圍和精神。而且，為了使說明書更加清楚簡潔，將省略對本領(lǐng)域熟知功能和構(gòu)造的詳細(xì)描述。
[0011]參照圖1來說明本發(fā)明的實(shí)施方式的電子設(shè)備I。圖1是表示本發(fā)明的實(shí)施方式的電子設(shè)備I的功能框圖。
[0012]如圖1所不，電子設(shè)備I包括圖像輸入單兀11和處理單兀12。其中，電子設(shè)備I為諸如手機(jī)、平板電腦、筆記本電腦、數(shù)碼相機(jī)等的電子設(shè)備，只要具備能夠處理彩色輸入圖像的功能即可。
[0013]圖像輸入單元11配置來輸入包括YUV分量的彩色輸入圖像。其中，圖像輸入單元的具體構(gòu)成方式不受限定。例如，在圖像輸入單元11中，由拍攝模塊采集彩色輸入圖像，若所采集的彩色輸入圖像為YUV格式，則直接將采集的彩色輸入圖像輸入到處理單元12，若所采集的彩色輸入圖像不是YUV格式(例如為RGB格式)，則將所采集的彩色輸入圖像轉(zhuǎn)換為YUV格式之后輸入到處理單元12。再如，在圖像輸入單元11中，不采集彩色輸入圖像，而是將例如從其他電子設(shè)備接收的彩色輸入圖像(或者，本地存儲器中存儲的彩色輸入圖像)輸入到處理單元12。同樣，若彩色輸入圖像為YUV格式，則直接將該彩色輸入圖像輸入到處理單元12，若彩色輸入圖像不是YUV格式(例如為RGB格式)，則將所采集的彩色輸入圖像轉(zhuǎn)換為YUV格式之后輸入到處理單元12。
[0014]此外，優(yōu)選為，由圖像輸入單元11輸入的彩色輸入圖像還包括深度分量，該深度分量例如能夠體現(xiàn)彩色輸入圖像中的各對象之間在縱向上的遠(yuǎn)近關(guān)系。
[0015]處理單元12檢測從圖像輸入單元接收的彩色輸入圖像中是否存在規(guī)定形狀的對象。其中，規(guī)定形狀可以是任意的形狀，例如為橢圓形狀、矩形形狀等。例如，處理單元12檢測從圖像輸入單元接收的彩色輸入圖像中是否存在橢圓形狀的對象。通過檢測是否存在橢圓形狀的對象，由此能夠判定彩色輸入圖像中是否存在盤子等的用于盛放食物的對象。由于用于盛放食物的對象不限定于橢圓形狀，因此可以根據(jù)具體的用于盛放食物的對象，適當(dāng)?shù)卦O(shè)定規(guī)定形狀。此外，根據(jù)具體的情形，可以設(shè)定多個規(guī)定形狀。在彩色輸入圖像中檢測規(guī)定形狀的處理可以通過現(xiàn)有技術(shù)中的檢測方法進(jìn)行處理，因此不展開進(jìn)行說明。
[0016]在檢測出存在規(guī)定形狀的對象的情況下，處理單元12基于規(guī)定形狀的對象的位置來確定彩色輸入圖像中的分析區(qū)域。具體地，在檢測出存在規(guī)定形狀的對象的情況下，能夠確認(rèn)在彩色輸入圖像中存在用于盛放食物的對象，因此進(jìn)一步根據(jù)該用于盛放食物的對象的位置，確定彩色輸入圖像中存在可能存在食物的分析區(qū)域。另外，在沒有檢測出存在規(guī)定形狀的對象的情況下，處理單元12可以直接識別為彩色輸入圖像不是食物場景。
[0017]例如，在將食物盛放于盤子的情況下，在彩色輸入圖像中，食物所存在的區(qū)域以盤子的中心點(diǎn)為中心而被布置。因此，在檢測出存在橢圓形狀的對象的情況下，基于檢測出的橢圓的中心點(diǎn)的位置來確定所述彩色輸入圖像中的分析區(qū)域。此外，在基于橢圓的中心點(diǎn)的位置來確定分析區(qū)域時，也可以參照橢圓的大小等信息，從而更加合理地確定出存在食物的可能性高的分析區(qū)域。
[0018]此外，在由圖像輸入單元11輸入的彩色輸入圖像還包括深度分量的情況下，處理單元12在確定分析區(qū)域時也可以利用該深度分量。具體地，處理單元12在基于橢圓的中心點(diǎn)的位置來確定的分析區(qū)域的像素中，確定所對應(yīng)的深度分量值與位于橢圓的中心點(diǎn)的像素的深度分量值之間滿足規(guī)定關(guān)系的像素，并且在基于橢圓的中心點(diǎn)的位置來確定的分析區(qū)域中排除滿足規(guī)定關(guān)系的像素所在的位置，從而重新確定分析區(qū)域。
[0019]例如，假設(shè)在墻前擺放了盛放了食物的盤子的情況下，橢圓的中心點(diǎn)的像素的深度分量值與食物存在的區(qū)域的像素的深度分量值之間差值相對小，但是橢圓的中心點(diǎn)的像素的深度分量值與墻存在的區(qū)域的像素的深度分量值之間差值相對大。因此，在基于橢圓的中心點(diǎn)的位置來確定的分析區(qū)域中存在墻存在的區(qū)域的情況下，能夠利用深度分量值，從基于橢圓的中心點(diǎn)的位置來確定的分析區(qū)域中排除墻存在的區(qū)域。在具體的處理中，可以設(shè)定一個深度分量閾值，如果基于橢圓的中心點(diǎn)的位置來確定的分析區(qū)域中的像素的深度分量值與橢圓的中心點(diǎn)的像素的深度分量值的差值大于該深度分量閾
[0020]值，則從基于橢圓的中心點(diǎn)的像素的深度分量值中排除該像素。如上，通過利用深度分量來確定分析區(qū)域，從而能夠排除在分析區(qū)域中不可能存在食物的區(qū)域，提高所確定的分析區(qū)域的精度。
[0021]通過如上的處理確定了存在食物的可能性高的分析區(qū)域之后，處理單元12利用食物存在的區(qū)域的像素的U分量值和V分量值呈一定規(guī)律的特性，針對分析區(qū)域進(jìn)行判斷，進(jìn)而將彩色輸入圖像的場景識別為食物場景。因此，處理單元12判斷與分析區(qū)域中的像素對應(yīng)的U分量值和V分量值是否滿足規(guī)定的條件，在滿足規(guī)定的條件的情況下，將彩色輸入圖像的場景識別為食物場景。此外，在與分析區(qū)域中的像素對應(yīng)的U分量值和V分量值不滿足規(guī)定的條件的情況下，處理單元12將彩色輸入圖像的場景識別為非食物場景。
[0022]具體地，在YUV格式的彩色輸入圖像中，食物存在的區(qū)域的像素的U分量值與V分量值分別落入第一范圍和第二范圍的可能性很高。鑒于此，處理單元12計算所對應(yīng)的U分量值與V分量值分別落入第一范圍和第二范圍的像素的比例，在計算出的比例大于第一閾值時，能夠?qū)⒉噬斎雸D像的場景識別為食物場景。在具體處理中，處理單元12計算分析區(qū)域中的、所對應(yīng)的U分量值和V分量值分別落入第一范圍和第二范圍的像素的數(shù)目，在所對應(yīng)的U分量值和V分量值分別落入第一范圍和第二范圍的像素的數(shù)目相對于分析區(qū)域中的所有像素的數(shù)目的比例大于第一閾值的情況下，將彩色輸入圖像的場景識別為食物場景。
[0023]例如，處理單元12針對分析區(qū)域中的各個像素，判斷所對應(yīng)的U分量值是否為大于al小于a2，并且判斷所對應(yīng)的V分量值是否為大于bl小于b2，在某一像素的U分量值大于al小于a2并且V分量值大于bl小于b2，則認(rèn)為該像素滿足規(guī)定條件。通過對分析區(qū)域中的每個像素進(jìn)行判斷，從而能夠統(tǒng)計出滿足規(guī)定條件的像素的數(shù)目。例如，滿足規(guī)定的像素的數(shù)目為X個，分析區(qū)域中的全部像素的數(shù)目為y個，當(dāng)比例(x/y)值大于第一閾值的情況下，將彩色輸入圖像的場景識別為食物場景。
[0024]優(yōu)選為，處理單元12基于多個彩色訓(xùn)練圖像的U分量和V分量，預(yù)先設(shè)定第一范圍和第二范圍。當(dāng)然，為了保證所設(shè)定的第一范圍和第二范圍的有效性，選取食物場景的彩色訓(xùn)練圖像。
[0025]具體地，在所選取的多個彩色訓(xùn)練圖像的各個彩色訓(xùn)練圖像中，分別劃定了存在食物的預(yù)設(shè)區(qū)域。劃定該預(yù)設(shè)區(qū)域的處理，例如通過手動劃定的方式進(jìn)行。如后所述，通過僅利用存在食物的預(yù)設(shè)區(qū)域進(jìn)行訓(xùn)練，能夠提高用于識別食物場景的第一范圍和第二范圍的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。
[0026]處理單元12對與各個彩色訓(xùn)練圖像的預(yù)設(shè)區(qū)域中的像素對應(yīng)的U分量值和V分量值進(jìn)行統(tǒng)計。例如，在某一像素所對應(yīng)的U分量值和V分量值分別為a和b的情況下，在U分量值=a且V分量值=b的像素的數(shù)目進(jìn)行加I。通過對預(yù)設(shè)區(qū)域中的每個像素進(jìn)行上述處理，從而得到與U分量值和V分量值的各個取值對應(yīng)的像素的數(shù)目。在對與各個彩色訓(xùn)練圖像的預(yù)設(shè)區(qū)域中的像素對應(yīng)的U分量值和V分量值進(jìn)行統(tǒng)計的結(jié)果，與在第一范圍內(nèi)的U分量值和第二范圍內(nèi)的V分量值對應(yīng)的像素的數(shù)目明顯多于其他的U分量值和V分量值。由此也可知，存在食物的區(qū)域的像素的U分量值和V分量值分別落入第一范圍和第二范圍的可能性高。此外，對預(yù)設(shè)區(qū)域中的像素的U分量值和V分量值，也可以采用其他的統(tǒng)計方法。
[0027]具體地，處理單元12將與在多個彩色訓(xùn)練圖像的預(yù)設(shè)區(qū)域中的像素對應(yīng)的所有U分量值中取值概率大于第二閾值的范圍設(shè)為第一范圍，將與在多個彩色訓(xùn)練圖像的預(yù)設(shè)區(qū)域中的像素對應(yīng)的所有V分量值中取值概率大于第三閾值的范圍設(shè)為第二范圍。其中，在U分量的取值范圍為0-255時，所設(shè)定的第一范圍例如為大于等于60小于120，在V分量的取值范圍為0-255時，所設(shè)定的第二范圍例如為大于等于50小于120。例如，處理單元12在與U分量值和V分量值的各個取值對應(yīng)的像素的數(shù)目中，確定所對應(yīng)的像素的數(shù)目相對于預(yù)設(shè)區(qū)域中的像素的總數(shù)目的比例超過所設(shè)定的閾值的U分量值和V分量值，并根據(jù)所確定的比例超過所設(shè)定的閾值的U分量值和V分量值，確定關(guān)于U分量值的第一范圍和關(guān)于V分量值的第二范圍。此外，也可以采用其他的方法來設(shè)定第一范圍和第二范圍，只要能夠保證:所設(shè)定的第一范圍為，在預(yù)設(shè)區(qū)域的像素中的U分量值取值概率大的范圍，并且所設(shè)定的第二范圍為，在預(yù)設(shè)區(qū)域的像素中的V分量值取值概率大的范圍。
[0028]此外，在預(yù)設(shè)區(qū)域中的所有像素的總數(shù)目固定的情況下，在上述確定第一范圍和第二范圍的處理中，不利用取值概率或相對于所有像素的總數(shù)目的比例，而直接利用像素的數(shù)目即可。
[0029]如上所述，通過基于食物場景的多個彩色訓(xùn)練圖像來設(shè)定用于判定彩色輸入圖像的場景的關(guān)于U分量值的第一范圍和關(guān)于V分量值的第二范圍，因此能夠保證用于識別食物場景的第一范圍和第二范圍的實(shí)用性。
[0030]在通過上述處理，從而將彩色輸入圖像識別為食物場景之后，在后續(xù)的處理中，例如能夠進(jìn)行與食物場景相適應(yīng)的處理(例如補(bǔ)光、顏色調(diào)整等的處理)，提高食物場景的輸入圖像的處理效果。
[0031]根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施方式的電子設(shè)備1，基于檢測出的規(guī)定形狀的位置來確定分析區(qū)域之后，判斷分析區(qū)域中的像素的顏色分布是否滿足規(guī)定條件，從而將彩色輸入圖像的場景識別為食物場景。由此，能夠有效地對輸入圖像的食物場景進(jìn)行識別，提高識別的準(zhǔn)確率，從而能夠提高食物場景的輸入圖像的處理效果。例如，根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施方式的電子設(shè)備1，能夠有效避免例如將表示空盤的對象等的彩色輸入圖像的場景確定為食物場景。
[0032]下面，參照圖2來說明本發(fā)明的實(shí)施方式的應(yīng)用于電子設(shè)備的控制方法。圖2是表示本發(fā)明的實(shí)施方式的控制方法的流程圖。
[0033]圖2的流程圖所示的控制方法能夠應(yīng)用于圖1所示的電子設(shè)備I。如圖1所示，電子設(shè)備I包括圖像輸入單元11、和處理單元12。
[0034]在步驟SI中，輸入包括YUV分量的彩色輸入圖像。具體地，由圖像輸入單元11輸入包括YUV分量的彩色輸入圖像。例如，在圖像輸入單元11中，由拍攝模塊采集彩色輸入圖像，若所采集的彩色輸入圖像為YUV格式，則直接將采集的彩色輸入圖像輸入到處理單元12，若所采集的彩色輸入圖像不是YUV格式(例如為RGB格式)，則將所采集的彩色輸入圖像轉(zhuǎn)換為YUV格式之后輸入到處理單元12。再如，在圖像輸入單元11中，不采集彩色輸入圖像，而是將例如從其他電子設(shè)備接收的彩色輸入圖像(或者，本地存儲器中存儲的彩色輸入圖像)輸入到處理單元12。同樣，若彩色輸入圖像為YUV格式，則直接將該彩色輸入圖像輸入到處理單元12，若彩色輸入圖像不是YUV格式(例如為RGB格式)，則將所采集的彩色輸入圖像轉(zhuǎn)換為YUV格式之后輸入到處理單元12。
[0035]此外，優(yōu)選為，彩色輸入圖像還包括深度分量。該深度分量例如能夠體現(xiàn)彩色輸入圖像中的各對象之間在縱向上的遠(yuǎn)近關(guān)系。
[0036]在步驟S2中，檢測在彩色輸入圖像中是否存在規(guī)定形狀的對象。其中，規(guī)定形狀可以是任意的形狀，例如為橢圓形狀、矩形形狀等。例如，處理單元12檢測從圖像輸入單元11接收的彩色輸入圖像中是否存在橢圓形狀的對象。通過檢測是否存在橢圓形狀的對象，由此能夠判定彩色輸入圖像中是否存在盤子等的用于盛放食物的對象。此外，根據(jù)具體的情形，可以設(shè)定多個規(guī)定形狀。
[0037]在步驟S3中，在檢測出存在規(guī)定形狀的對象的情況下，基于規(guī)定形狀的對象的位置來確定彩色輸入圖像中的分析區(qū)域。
[0038]具體地，在檢測出存在規(guī)定形狀的對象的情況下，處理單元12基于規(guī)定形狀的對象的位置來確定彩色輸入圖像中的分析區(qū)域。例如，在檢測出存在規(guī)定形狀的對象的情況下，能夠確認(rèn)在彩色輸入圖像中存在用于盛放食物的對象，因此進(jìn)一步根據(jù)該用于盛放食物的對象的位置，確定彩色輸入圖像中存在可能存在食物的分析區(qū)域。另外，在沒有檢測出存在規(guī)定形狀的對象的情況下，處理單元12可以直接識別為彩色輸入圖像不是食物場景。
[0039]優(yōu)選為，在檢測出存在橢圓形狀的對象的情況下，基于檢測出的橢圓的中心點(diǎn)的位置來確定彩色輸入圖像中的分析區(qū)域。此外，在基于橢圓的中心點(diǎn)的位置來確定分析區(qū)域時，也可以參照橢圓的大小等信息，從而更加合理地確定出存在食物的可能性高的分析區(qū)域。這是因?yàn)?，例如在將食物盛放于盤子的情況下，在彩色輸入圖像中，食物所存在的區(qū)域以盤子的中心點(diǎn)為中心而被布置。
[0040]此外，在由圖像輸入單元11輸入的彩色輸入圖像還包括深度分量的情況下，在步驟S3中確定分析區(qū)域時，也可以利用該深度分量。具體地，處理單元12在基于橢圓的中心點(diǎn)的位置來確定的分析區(qū)域的像素中，確定所對應(yīng)的深度分量值與位于橢圓的中心點(diǎn)的像素的深度分量值之間滿足規(guī)定關(guān)系的像素，并且在基于橢圓的中心點(diǎn)的位置來確定的分析區(qū)域中排除滿足規(guī)定關(guān)系的像素所在的位置，從而重新確定分析區(qū)域。
[0041]例如，在基于橢圓的中心點(diǎn)的位置來確定的分析區(qū)域中存在墻存在的區(qū)域的情況下，能夠利用深度分量值，從基于橢圓的中心點(diǎn)的位置來確定的分析區(qū)域中排除墻存在的區(qū)域。在具體的處理中，可以設(shè)定一個深度分量閾值，如果基于橢圓的中心點(diǎn)的位置來確定的分析區(qū)域中的像素的深度分量值與橢圓的中心點(diǎn)的像素的深度分量值的差值大于該深度分量閾值，則從基于橢圓的中心點(diǎn)的像素的深度分量值中排除該像素。如上，通過利用深度分量來確定分析區(qū)域，從而能夠排除在分析區(qū)域中不可能存在食物的區(qū)域，提高所確定的分析區(qū)域的精度。
[0042]在步驟S4中，判斷與分析區(qū)域中的像素對應(yīng)的U分量值和V分量值是否滿足規(guī)定的條件，在滿足規(guī)定的條件的情況下，將彩色輸入圖像的場景識別為食物場景。此外，在與分析區(qū)域中的像素對應(yīng)的U分量值和V分量值不滿足規(guī)定的條件的情況下，將彩色輸入圖像的場景識別為非食物場景。
[0043]具體地，計算在步驟S3中確定的分析區(qū)域中的、所對應(yīng)的U分量值和V分量值分別落入第一范圍和第二范圍的像素的數(shù)目，在所對應(yīng)的U分量值和V分量值分別落入第一范圍和第二范圍的像素的數(shù)目相對于所述分析區(qū)域中的所有像素的數(shù)目的比例大于第一閾值的情況下，將彩色輸入圖像的場景識別為食物場景。這是因?yàn)?，在YUV格式的彩色輸入圖像中，食物存在的區(qū)域的像素的U分量值與V分量值分別落入第一范圍和第二范圍的可能性很高，在計算出的像素數(shù)目的比例大于第一閾值時，能夠?qū)⒉噬斎雸D像的場景識別為食物場景。
[0044]例如，處理單元12針對分析區(qū)域中的各個像素，判斷所對應(yīng)的U分量值是否為大于al小于a2，并且判斷所對應(yīng)的V分量值是否為大于bl小于b2，在某一像素的U分量值大于al小于a2并且V分量值大于bl小于b2，則認(rèn)為該像素滿足規(guī)定條件。通過對分析區(qū)域中的每個像素進(jìn)行判斷，從而能夠統(tǒng)計出滿足規(guī)定條件的像素的數(shù)目。例如，滿足規(guī)定的像素的數(shù)目為X個，分析區(qū)域中的全部像素的數(shù)目為y個，當(dāng)比例(x/y)值大于第一閾值的情況下，將彩色輸入圖像的場景識別為食物場景。
[0045]在本發(fā)明的實(shí)施方式的控制方法中，優(yōu)選為還包括:基于多個彩色訓(xùn)練圖像的U分量和V分量，確定第一范圍和第二范圍。其中，彩色訓(xùn)練圖像的場景為食物場景。此外，該用于確定第一范圍和第二范圍的步驟可以預(yù)先執(zhí)行，從而預(yù)先確定出第一范圍和第二范圍。
[0046]具體地，在所選取的多個彩色訓(xùn)練圖像的各個彩色訓(xùn)練圖像中，分別劃定了存在食物的預(yù)設(shè)區(qū)域。劃定該預(yù)設(shè)區(qū)域的處理，例如通過手動劃定的方式進(jìn)行。如后所述，通過僅利用存在食物的預(yù)設(shè)區(qū)域進(jìn)行訓(xùn)練，能夠提高用于識別食物場景的第一范圍和第二范圍的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。
[0047]在基于多個彩色訓(xùn)練圖像的U分量和V分量來確定第一范圍和第二范圍時，對與各個彩色訓(xùn)練圖像的預(yù)設(shè)區(qū)域中的像素對應(yīng)的U分量值和V分量值進(jìn)行統(tǒng)計，并且將與在多個彩色訓(xùn)練圖像的預(yù)設(shè)區(qū)域中的像素對應(yīng)的所有U分量值中取值概率大于第二閾值的范圍設(shè)為第一范圍，將與在多個彩色訓(xùn)練圖像的預(yù)設(shè)區(qū)域中的像素對應(yīng)的所有V分量值中取值概率大于第三閾值的范圍設(shè)為第二范圍。其中，在U分量的取值范圍為0-255時，所設(shè)定的第一范圍例如為大于等于60小于120，在V分量的取值范圍為0-255時，所設(shè)定的第二范圍例如為大于等于50小于120。
[0048]例如，在某一像素所對應(yīng)的U分量值和V分量值分別為a和b的情況下，在U分量值=a且V分量值=b的像素的數(shù)目進(jìn)行加I。通過對預(yù)設(shè)區(qū)域中的每個像素進(jìn)行上述處理，從而得到與U分量值和V分量值的各個取值對應(yīng)的像素的數(shù)目。處理單元12在與U分量值和V分量值的各個取值對應(yīng)的像素的數(shù)目中，確定所對應(yīng)的像素的數(shù)目相對于預(yù)設(shè)區(qū)域中的像素的總數(shù)目的比例超過所設(shè)定的閾值的U分量值和V分量值，并根據(jù)所確定的比例超過所設(shè)定的閾值的U分量值和V分量值，確定關(guān)于U分量值的第一范圍和關(guān)于V分量值的第二范圍。此外，也可以采用其他的方法來設(shè)定第一范圍和第二范圍，只要能夠保證:所設(shè)定的第一范圍為，在預(yù)設(shè)區(qū)域的像素中的U分量值取值概率大的范圍，并且所設(shè)定的第二范圍為，在預(yù)設(shè)區(qū)域的像素中的V分量值取值概率大的范圍。
[0049]此外，在預(yù)設(shè)區(qū)域中的所有像素的總數(shù)目固定的情況下，在上述確定第一范圍和第二范圍的處理中，不利用取值概率或相對于所有像素的總數(shù)目的比例，而直接利用像素的數(shù)目即可。
[0050]如上所述，通過基于食物場景的多個彩色訓(xùn)練圖像來設(shè)定用于判定彩色輸入圖像的場景的關(guān)于U分量值的第一范圍和關(guān)于V分量值的第二范圍，因此能夠保證用于識別食物場景的第一范圍和第二范圍的實(shí)用性。
[0051]在通過上述處理，從而將彩色輸入圖像識別為食物場景之后，在后續(xù)的處理中，例如能夠進(jìn)行與食物場景相適應(yīng)的處理(例如補(bǔ)光、顏色調(diào)整等的處理)，提高食物場景的輸入圖像的處理效果。
[0052]根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施方式的控制方法，基于檢測出的規(guī)定形狀的位置來確定分析區(qū)域之后，判斷分析區(qū)域中的像素的顏色分布是否滿足規(guī)定條件，從而將彩色輸入圖像的場景識別為食物場景。由此，能夠有效地對輸入圖像的食物場景進(jìn)行識別，提高識別的準(zhǔn)確率，從而能夠提高食物場景的輸入圖像的處理效果。例如，根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施方式的控制方法，能夠有效避免例如將表示空盤的對象等的彩色輸入圖像的場景確定為食物場景。
[0053]本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以意識到，結(jié)合在本發(fā)明的實(shí)施方式描述的各個單元和步驟，能夠以電子硬件、計算機(jī)軟件或者二者的結(jié)合來實(shí)現(xiàn)。并且軟件模塊可以置于任意形式的計算機(jī)存儲介質(zhì)中。為了清楚地說明硬件和軟件的可互換性，在上述說明中已經(jīng)按照功能一般性地描述了各示例的組成及步驟。這些功能究竟以硬件還是軟件方式來執(zhí)行，取決于技術(shù)方案的特定應(yīng)用和設(shè)計約束條件。本領(lǐng)域技術(shù)人員可以對每個特定的應(yīng)用來使用不同方法來實(shí)現(xiàn)所描述的功能，但是這種實(shí)現(xiàn)不應(yīng)認(rèn)為超出本發(fā)明的范圍。
[0054]在上面詳細(xì)描述了本發(fā)明的各個實(shí)施方式。然而，本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該理解，在不脫離本發(fā)明的原理和精神的情況下，可對這些實(shí)施方式進(jìn)行各種修改，組合或子組合，并且這樣的修改應(yīng)落入本發(fā)明的范圍內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種電子設(shè)備，包括: 圖像輸入單元，配置來輸入包括YUV分量的彩色輸入圖像；以及 處理單元，配置來檢測所述彩色輸入圖像中是否存在規(guī)定形狀的對象，在檢測出存在規(guī)定形狀的對象的情況下，基于所述規(guī)定形狀的對象的位置來確定所述彩色輸入圖像中的分析區(qū)域，并且判斷與所述分析區(qū)域中的像素對應(yīng)的U分量值和V分量值是否滿足規(guī)定的條件，在滿足規(guī)定的條件的情況下，將所述彩色輸入圖像的場景識別為食物場景。2.如權(quán)利要求1所述的電子設(shè)備，其中， 所述處理單元檢測在所述彩色輸入圖像中是否存在橢圓形狀的對象，在檢測出存在橢圓形狀的對象的情況下，基于檢測出的橢圓的中心點(diǎn)的位置來確定所述彩色輸入圖像中的分析區(qū)域。3.如權(quán)利要求2所述的電子設(shè)備，其中， 在所述彩色輸入圖像中還包括深度分量， 所述處理單元在所述分析區(qū)域的像素中，確定所對應(yīng)的深度分量值與位于橢圓的中心點(diǎn)的像素的深度分量值之間滿足規(guī)定關(guān)系的像素，并且在所述分析區(qū)域中排除滿足規(guī)定關(guān)系的像素所在的位置，從而重新確定分析區(qū)域。4.如權(quán)利要求1所述的電子設(shè)備，其中， 所述處理單元計算所述分析區(qū)域中的、所對應(yīng)的U分量值和V分量值分別落入第一范圍和第二范圍的像素的數(shù)目，在所對應(yīng)的U分量值和V分量值分別落入第一范圍和第二范圍的像素的數(shù)目相對于所述分析區(qū)域中的所有像素的數(shù)目的比例大于第一閾值的情況下，將所述彩色輸入圖像的場景識別為食物場景。5.如權(quán)利要求4所述的電子設(shè)備，其中， 所述處理單元基于多個彩色訓(xùn)練圖像的U分量和V分量，確定所述第一范圍和所述第二范圍， 其中，所述彩色訓(xùn)練圖像的場景為食物場景。6.如權(quán)利要求5所述的電子設(shè)備，其中， 在所述多個彩色訓(xùn)練圖像的各個彩色訓(xùn)練圖像中，分別劃定了存在食物的預(yù)設(shè)區(qū)域， 所述處理單元對與各個彩色訓(xùn)練圖像的預(yù)設(shè)區(qū)域中的像素對應(yīng)的U分量值和V分量值進(jìn)行統(tǒng)計，并且將與在所述多個彩色訓(xùn)練圖像的預(yù)設(shè)區(qū)域中的像素對應(yīng)的所有U分量值中取值概率大于第二閾值的范圍設(shè)為所述第一范圍，將與在所述多個彩色訓(xùn)練圖像的預(yù)設(shè)區(qū)域中的像素對應(yīng)的所有V分量值中取值概率大于第三閾值的范圍設(shè)為所述第二范圍。7.一種圖像處理方法，應(yīng)用于電子設(shè)備，所述圖像處理方法包括: 輸入包括YUV分量的彩色輸入圖像； 檢測在所述彩色輸入圖像中是否存在規(guī)定形狀的對象； 在檢測出存在規(guī)定形狀的對象的情況下，基于所述規(guī)定形狀的對象的位置來確定所述彩色輸入圖像中的分析區(qū)域； 判斷與所述分析區(qū)域中的像素對應(yīng)的U分量值和V分量值是否滿足規(guī)定的條件，在滿足規(guī)定的條件的情況下，將所述彩色輸入圖像的場景識別為食物場景。8.如權(quán)利要求7所述的圖像處理方法，其中， 在檢測在所述彩色輸入圖像中是否存在規(guī)定形狀的對象的步驟中， 檢測在所述彩色輸入圖像中是否存在橢圓形狀的對象， 在檢測出存在規(guī)定形狀的對象的情況下，基于所述規(guī)定形狀的對象的位置來確定所述彩色輸入圖像中的分析區(qū)域的步驟中， 在檢測出存在橢圓形狀的對象的情況下，基于檢測出的橢圓的中心點(diǎn)的位置來確定所述彩色輸入圖像中的分析區(qū)域。9.如權(quán)利要求8所述的圖像處理方法，其中， 在所述彩色輸入圖像中還包括深度分量， 在檢測出存在規(guī)定形狀的對象的情況下，基于所述規(guī)定形狀的對象的位置來確定所述彩色輸入圖像中的分析區(qū)域的步驟中， 在所述分析區(qū)域的像素中，確定所對應(yīng)的深度分量值與位于橢圓的中心點(diǎn)的像素的深度分量值之間滿足規(guī)定關(guān)系的像素，并且在所述分析區(qū)域中排除滿足規(guī)定關(guān)系的像素所在的位置，從而重新確定分析區(qū)域。10.如權(quán)利要求7所述的圖像處理方法，其中， 判斷與所述分析區(qū)域中的像素對應(yīng)的U分量值和V分量值是否滿足規(guī)定的條件，在滿足規(guī)定的條件的情況下，將所述彩色輸入圖像的場景識別為食物場景的步驟中， 計算所述分析區(qū)域中的、所對應(yīng)的U分量值和V分量值分別落入第一范圍和第二范圍的像素的數(shù)目，在所對應(yīng)的U分量值和V分量值分別落入第一范圍和第二范圍的像素的數(shù)目相對于所述分析區(qū)域中的所有像素的數(shù)目的比例大于第一閾值的情況下，將所述彩色輸入圖像的場景識別為食物場景。11.如權(quán)利要求10所述的圖像處理方法，還包括: 基于多個彩色訓(xùn)練圖像的U分量和V分量，確定所述第一范圍和所述第二范圍， 其中，所述彩色訓(xùn)練圖像的場景為食物場景。12.如權(quán)利要求11所述的圖像處理方法，其中， 在所述多個彩色訓(xùn)練圖像的各個彩色訓(xùn)練圖像中，分別劃定了存在食物的預(yù)設(shè)區(qū)域， 基于多個彩色訓(xùn)練圖像的U分量和V分量，確定所述第一范圍和所述第二范圍的步驟中， 對與各個彩色訓(xùn)練圖像的預(yù)設(shè)區(qū)域中的像素對應(yīng)的U分量值和V分量值進(jìn)行統(tǒng)計，并且將與在所述多個彩色訓(xùn)練圖像的預(yù)設(shè)區(qū)域中的像素對應(yīng)的所有U分量值中取值概率大于第二閾值的范圍設(shè)為所述第一范圍，將與在所述多個彩色訓(xùn)練圖像的預(yù)設(shè)區(qū)域中的像素對應(yīng)的所有V分量值中取值概率大于第三閾值的范圍設(shè)為所述第二范圍。
【文檔編號】G06K9/00GK106033616SQ201510116864
【公開日】2016年10月19日
【申請日】2015年3月17日
【發(fā)明人】許楓, 許之敏
【申請人】聯(lián)想(北京)有限公司