[发明专利]一种图像的像素分类处理方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种图像的像素分类处理方法，应用于图像处理系统，其特征在于，包括：

获取待分类的图像及其多个编码参数；

根据所述图像的多个编码参数，通过预先训练的智能分类器对所述图像的所有像素进行分类，得到多个像素分类；

其中，所述多个编码参数包括预测模式、预测参数、运动向量、量化参数、残差信息、当前像素值和相邻像素值中的部分或全部；

其中，在根据所述图像的多个编码参数，通过预先训练的智能分类器对所述图像的所有像素进行分类，得到多个像素分类之前，还包括：提取所述图像的多个特征值，所述特征值为所述图像的水平方向、竖直方向以及两个对角线方向上的四个梯度值；

通过预先训练的智能分类器对所述图像的所有像素进行分类，得到多个像素分类，包括：

将待分类的图像的所有像素及其每个像素的部分或者所有编码参数和所述多个特征值输入到预先训练的所述智能分类器中，得到多个像素分类。

2.如权利要求1所述的像素分类处理方法，其特征在于，所述智能分类器为逻辑回归模型、决策树或者支持向量机。

3.如权利要求1所述的像素分类处理 方法，其特征在于，还包括：

获取训练样本集，所述训练样本集包括多个图像样本以及每个所述图像样本的预测模式、预测参数、运动向量、量化参数、残差信息、当前像素值和相邻像素值的部分或全部；

根据所述训练样本集进行模型训练，得到所述分类器。

4.一种图像的像素分类处理装置，应用于图像处理系统，其特征在于，包括：

图像输入模块，被配置为获取待分类的图像及其多个编码参数；

分类执行模块，被配置为根据所述图像的多个编码参数，通过预先训练的智能分类器对所述图像的所有像素进行分类，得到多个像素分类；

其中，所述多个编码参数包括预测模式、预测参数、运动向量、量化参数、残差信息、当前像素值和相邻像素值中的部分或全部；

梯度提取模块，用于在分类执行模块利用智能分类器对所有像素进行分类之前，提取待分类的图像的多个特征值，所述特征值为所述图像的水平方向、竖直方向以及两个对角线方向上的四个梯度值；

所述分类执行模块具体用于：将待分类的图像的所有像素及其每个像素的部分或者所有编码参数和所述多个梯度值输入到预先训练的所述智能分类器中，得到多个像素分类。

5.如权利要求4所述的像素分类处理装置，其特征在于，所述智能分类器为逻辑回归模型、决策树或者支持向量机。

6.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行如权利要求1～3任一项所述的像素分类处理方法。

7.一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由移动终端的处理器执行时，使得移动终端能够执行如权利要求1～3任一项所述的像素分类处理方法。