[发明专利]图像处理方法、装置及存储介质有效

专利信息
申请号: 201811536169.3 申请日: 2018-12-14
公开(公告)号: CN111325701B 公开(公告)日: 2023-05-09
发明(设计)人: 叶军;杨伟;陈晓;肖飞 申请(专利权)人: 杭州海康微影传感科技有限公司
主分类号: G06T5/50 分类号: G06T5/50;G06V20/52
代理公司: 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 代理人: 刘映东
地址: 311501 浙江省杭州市桐*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 图像 处理 方法 装置 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种图像处理方法,其特征在于,所述方法包括:

从可见光视频和热成像视频中获取采集的可见光图像和热成像图像;

从所述可见光图像和所述热成像图像中确定出第一图像和第二图像,当所述第一图像为所述可见光图像时所述第二图像为所述热成像图像,当所述第一图像为所述热成像图像时所述第二图像为所述可见光图像;

从所述第一图像中获取目标像素点对应的第一高频灰度值,所述第一高频灰度值用于指示所述目标像素点与邻像素点的灰度值的差量;

将所述第一高频灰度值融合至所述第二图像中,得到融合图像;

基于所述融合图像,识别出所述融合图像中目标物体;

其中,所述将所述第一高频灰度值融合至所述第二图像中之前,还包括:

对所述第一高频灰度值进行边缘增强处理,得到所述第一高频灰度值对应的第二高频灰度值;

将所述第二高频灰度值与预设增益系数相乘,得到所述第二高频灰度值对应的第三高频灰度值;

相应地,所述将所述第一高频灰度值融合至所述第二图像中,包括:

将所述第三高频灰度值融合至所述第二图像中;

其中,所述对所述第一高频灰度值进行边缘增强处理,包括:

当所述第一高频灰度值大于预设高频灰度值时,确定所述第一高频灰度值与所述预设高频灰度值之间的差值,得到所述第一高频灰度值对应的第二高频灰度值;

当所述第一高频灰度值小于所述预设高频灰度值的负值时,确定所述第一高频灰度值与所述预设高频灰度值之和,得到所述第一高频灰度值对应的第二高频灰度值;

当所述第一高频灰度值不大于所述预设高频灰度值,且所述第一高频灰度值不小于所述预设高频灰度值的负值时,将所述第一高频灰度值置为零,得到所述第一高频灰度值对应的第二高频灰度值。

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述从所述第一图像中获取目标像素点对应的第一高频灰度值,包括:

确定目标数量,所述目标数量为所述第一图像包括的像素点的个数;

令i=1;确定所述第一图像中第i个像素点的灰度值与第i+1个像素点的灰度值之间的差值,当所述差值的绝对值大于预设阈值时,将所述第i个像素点确定为目标像素点,以及将所述差值作为所述目标像素点的第一高频灰度值;

之后令i=i+1,当所述i小于所述目标数量时,返回至所述确定所述第i个像素点的灰度值与第i+1个像素点的灰度值之间的差值,当所述差值的绝对值大于预设阈值时,将所述第i个像素点确定为目标像素点,以及将所述差值作为所述目标像素点的第一高频灰度值的操作;当所述i等于所述目标数量时,结束操作。

3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述融合图像,识别出所述融合图像中目标物体,包括:

通过目标网络模型对所述融合图像进行识别处理,输出所述目标物体对应的第一识别数据,所述目标网络模型用于基于任一图像确定所述图像中的目标物体的类别和第一位置坐标;

通过背景建模算法对所述融合图像进行识别处理,输出所述目标物体对应的第二识别数据,所述背景建模算法用于基于任一图像确定所述图像中的目标物体的第二位置坐标;

基于所述第一识别数据和所述第二识别数据,识别出所述融合图像中目标物体。

4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一识别数据和所述第二识别数据,识别出所述融合图像中目标物体,包括:

对所述第一识别数据和所述第二识别数据进行匹配筛选处理,得到所述目标物体对应的第三识别数据;

调用目标跟踪模型,将所述第三识别数据输入至所述目标跟踪模型中,输出所述目标物体的识别结果,所述目标跟踪模型用于基于任一目标物体对应的识别数据对所述目标物体进行跟踪识别。

5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述对所述第一识别数据与所述第二识别数据进行匹配筛选处理,得到所述目标物体对应的第三识别数据,包括:

当所述第一识别数据包括类别和第一位置坐标,所述第二识别数据包括第二位置坐标时,如果所述第一位置坐标与所述第二位置坐标相同,则将所述类别和所述第一位置坐标确定为所述目标物体的第三识别数据;

如果所述第一位置坐标与所述第二位置坐标不相同,则将所述第二位置坐标确定为所述目标物体的第三识别数据。

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