[发明专利]图像处理装置和方法

说明书

本发明公开了一种图像处理装置和方法。所述图像处理装置包括：被配置为获得待处理层叠物体的预确定信息的单元，其中所述预确定信息包括区域结构模板、区域分布信息及层结构信息；被配置为根据所述区域分布信息从输入图像中至少包含所述层叠物体中的一部分的区域中确定子区域的单元；被配置为根据所述层结构信息对所述子区域进行分类的单元；以及被配置为基于所述分类的子区域及所述区域结构模板确定所述层叠物体的信息的单元。根据本发明，对于所述层叠物体，可准确地确定这些层叠物体的ROI。因此，可提高属性识别的精确度。

技术领域

本发明涉及图像处理，尤其涉及确定物体的样式(style of an object)或物体的可视区域。

背景技术

由于外套(wearing outer clothes,WOC)的属性通常在各个观察方向下均不变，所以WOC的属性(例如，WOC的类型(type of WOC)、WOC的款式(pattern of WOC))可稳定地用来描述人。因此，WOC的属性被广泛用于视频/图像分析和识别过程，诸如人物图像检索(human image retrieval)及人体身份识别(person re-identification)。其中，WOC是人们穿在最外层的衣服。由于WOC属性的精确度直接影响视频/图像分析和识别的精确度，而WOC属性的精确度直接取决于WOC中一些区域的精确度，这些区域是从中提取用于识别WOC属性的特征的区域，因此关键操作是如何从WOC确定准确的区域。其中，在下文中将该类区域描述为感兴趣区域(region of interest,ROI)。

一般而言，从衣服确定的ROI是否准确主要取决于对应的图像分割技术。“HumanParsing with Contextualized Convolutional Neural Network”(X.Liang.C.Xu,X.Shen,J.Yang,S.Liu,J.Tang,L.Lin,and S.Yan.,The IEEE International Conferenceon Computer Vision(ICCV),2015,pp.1386-1394.)中公开了一种示例性技术。该示例性技术主要公开了以下过程：将包含人的输入图像分成若干超像素，其中一个超像素表示一组具有相似属性(例如，相似纹理、相似颜色、相似亮度等)的像素；通过比较相邻超像素的特征之间的相似性度量，将超像素分成不同类别；然后，基于所述类别提取此人的对应物体(例如，头发、包、夹克、裤子、鞋等)的ROI。也就是说，根据该技术，具有相似特征(例如，相似纹理、相似颜色等)的相邻超像素将被分成同一类别。

但是，对于输入图像中的层叠物体(诸如，包、WOC及内衣)，彼此相邻的超像素可能属于不同的层叠物体但同时可能具有相似的特征。在该情形下，上述技术会将这些超像素分成同一类别，从而将导致获得的对应层叠物体的ROI不准确。因此，基于这些不准确的ROI，对应层叠物体的属性(诸如，WOC的属性)的精确度将受到影响。也就是说，根据上述技术，属性识别的精确度将受到影响。

发明内容

因此，鉴于上面的背景技术中的记载，本公开旨在解决上述问题中的至少一点。

根据本发明的一个方面，提供一种图像处理装置，所述图像处理装置包括：信息获得单元，被配置为获得待处理层叠物体的预确定信息，其中所述预确定信息包括所述层叠物体的区域结构模板、所述区域结构模板的区域分布信息及所述区域结构模板的层结构信息；子区域确定单元，被配置为根据所述区域结构模板的所述区域分布信息，从输入图像中至少包含所述层叠物体中的一部分的区域中确定子区域；分类单元，被配置为根据所述区域结构模板的所述层结构信息对所述子区域进行分类；及信息确定单元，被配置为基于所述分类的子区域及所述层叠物体的所述区域结构模板，确定所述层叠物体的信息。