[发明专利]图像处理方法及系统

说明书

本发明公开了一种图像处理方法，获取图像的像素矩阵；基于所述图像的像素矩阵，计算所述图像中任意两个像素点的相似度组成的相似度矩阵；根据所述相似度矩阵得到所述图像的特征向量矩阵；根据所述特征向量矩阵计算所述图像的熵值矩阵；计算所述熵值矩阵中的各个熵值的平均值；根据所述平均值对所述图像进行二值化处理，以确定所述图像的目标区域和背景区域。本发明还公开了一种图像处理系统。本发明提高了图像处理的准确性。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像处理方法及系统。

背景技术

现有的图像采集系统，一般都是通过行车记录仪、车牌扫描仪、监控摄像头等图像采集设备对图像进行采集，在通过图像采集设备采集图像后，需要对采集的图像进行处理才能进行显示，而现在的图像采集设备，对图像的处理的方式都比较简单，例如，对图像进行灰度值处理，得到灰度值图像，然后根据灰度值图像确定图像的目标区域和背景区域，而灰度值图像仅仅是根据颜色确定图像的目标区域和背景区域，但是当图像中目标区域和背景区域颜色差别不大时，通过灰度值对图像进行处理以确定目标区域和背景区域，使得图像的处理不够准确。

发明内容

本发明的主要目的在于提出一种图像处理方法及系统，旨在解决传统的图像处理方式，对图像的处理不够准确的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供的一种图像处理方法，所述图像处理方法包括以下步骤：

获取图像的像素矩阵；

基于所述图像的像素矩阵，计算所述图像中任意两个像素点的相似度组成的相似度矩阵；

根据所述相似度矩阵得到所述图像的特征向量矩阵；

根据所述特征向量矩阵计算所述图像的熵值矩阵；

计算所述熵值矩阵中的各个熵值的平均值；

根据所述平均值对所述图像进行二值化处理，以确定所述图像的目标区域和背景区域。

优选地，所述基于所述图像的像素矩阵，计算所述图像中任意两个像素点的相似度组成的相似度矩阵的步骤包括：

将所述图像的像素矩阵转化为灰度矩阵；

根据所述灰度矩阵，计算所述图像中任意两个像素点的相似度组成的相似度矩阵。

优选地，所述根据所述相似度矩阵得到所述图像的特征向量矩阵的步骤包括：

基于所述相似度矩阵计算所述图像的拉普拉斯矩阵；

对所述拉普拉斯矩阵进行特征分解，得到所述图像的特征向量矩阵。

优选地，所述根据所述平均值对所述图像进行二值化处理，以确定所述图像的目标区域和背景区域的步骤之后，所述图像处理方法还包括：

对所述目标区域进行强化插值处理，并对所述背景区域进行稀疏插值处理。

优选地，所述强化插值处理为将所述目标区域的所有点的像素值均增加一预设值，当某一点增加后的像素值超过上限像素值时，将该点的像素值记为所述上限像素值；

所述稀疏插值处理为将所述背景区域的所有点的像素值固定至一预设值。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种图像处理系统，所述图像处理系统包括：

获取模块，用于获取图像的像素矩阵；

第一计算模块，用于基于所述图像的像素矩阵，计算所述图像中任意两个像素点的相似度组成的相似度矩阵；

第一处理模块，用于对所述相似度矩阵进行处理，得到所述图像的特征向量矩阵；

第二计算模块，用于根据所述特征向量矩阵计算所述图像的熵值矩阵；