[发明专利]图像检测方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备在审

专利信息
申请号: 201910527221.7 申请日: 2019-06-18
公开(公告)号: CN110246129A 公开(公告)日: 2019-09-17
发明(设计)人: 姚英杰;王君乐;张力柯;荆彦青 申请(专利权)人: 深圳市腾讯网域计算机网络有限公司
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06T7/90
代理公司: 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 代理人: 黄晓庆
地址: 518051 广东省深圳市南*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 像素点 色阶 色块 计算机可读存储介质 待检测图像 计算机设备 图像检测 像素 图像检测效率 像素值区间 检测结果 色块分析 申请 图像
【说明书】:

本申请涉及一种图像检测方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备,方法包括:获取待检测图像中的各像素点的像素参数值,根据各像素点的像素参数值,确定各像素点所处的色阶,一个色阶对应一个像素值区间,根据各像素点所处的色阶,确定各色阶在待检测图像中的色块,任意一个色块中的各像素点所处的色阶相同,对各色块进行色块分析,获得图像色块检测结果。本申请提供的方案可以提高图像检测效率。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域,特别是涉及一种图像检测方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备。

背景技术

异常图像检测是图像检测中重要的一环,由于目前市面上的设备的多样性,各类涉及图像界面的项目在上线前、上线初期以及重要版本更新的时候,均需要在大量不同的设备上进行适配性测试,以检测是否在运行过程中会出现异常画面。

图像中出现色块是图像异常现象中的一种,图像中的色块一般是大量相同颜色的像素点构成的矩形。在异常图像检测中,图片大面积色块这种异常占据了很大的比重。

然而,传统的检测图像中是否有色块的方式,一般是基于机器学习或深度学习算法来实现的。采用机器学习或深度学习算法的方式,首先需要寻找或者构造大量的包含色块与不包含色块的图片作为训练样本,然后通过选择合适的机器学习或深度学习算法来训练模型,最终用于检查图像中是否有大面积的色块存在,这种检测方式,需要耗费大量的时间成本和技术成本来搜集样本和选择模型,效率低下。

发明内容

基于此,有必要针对检测效率低下的技术问题,提供一种图像检测方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备。

一种图像检测方法,包括:

获取待检测图像中的各像素点的像素参数值;

根据各所述像素点的像素参数值,确定各所述像素点所处的色阶,一个色阶对应一个像素值区间;

根据各所述像素点所处的色阶,确定各色阶在所述待检测图像中的色块,任意一个色块中的各像素点所处的色阶相同;

对各所述色块进行色块分析,获得图像色块检测结果。

一种图像检测装置,所述装置包括:

参数值获取模块,用于获取待检测图像中的各像素点的像素参数值;

色阶确定模块,用于根据各所述像素点的像素参数值,确定各所述像素点所处的色阶,一个色阶对应一个像素值区间;

色块确定模块,用于根据各所述像素点所处的色阶,确定各色阶在所述待检测图像中的色块,任意一个色块中的各像素点所处的色阶相同;

检测结果获得模块,用于对各所述色块进行色块分析,获得图像色块检测结果。

一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,使得所述处理器执行上述图像检测方法的步骤。

一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,使得所述处理器执行上述图像检测方法的步骤。

上述图像检测方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备,通过获取待检测图像中的各像素点的像素参数值,根据各像素点的像素参数值,确定各像素点所处的色阶,一个色阶对应一个像素值区间,根据各像素点所处的色阶,确定各色阶在待检测图像中的色块,任意一个色块中的各像素点所处的色阶相同,对各色块进行色块分析,获得图像色块检测结果。按色阶划分的方式将像素值划分为多个像素值区间,并通过色阶来确定图像中的色块,简化了进行色块筛选的数据对象,减小了色块筛选过程的数据处理,相较于通过机器学习或深度学习算法的图像检测方式,无需进行样本搜集和模型选择等繁琐的处理过程,在保证图像检测准确度的同时,提高了检测效率。

附图说明

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