CN105005980A - 图像处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种图像处理方法，该方法包括：获取原始图像；对所述原始图像进行分析，获取该原始图像的原始像素矩阵；根据所述原始像素矩阵生成相似度矩阵，该相似度矩阵中包含任意两点间的像素相似度差值；从所述相似度矩阵中，根据像素相似度差值由大到小提取出预设个数的相似度差值；根据所述提取出的相似度差值将原始图像划分为前景图像和背景图像；对所述背景图像进行虚化处理；整合所述前景图像和所述虚化处理后的背景图像，生成新图像。本发明还公开了一种图像处理装置。采用本发明，可实现对原始图像中的背景图像进行虚化，突出前景图像的效果。

Description

图像处理方法及装置

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像处理方法及装置。

背景技术

随着科学技术的发展，手机、相机、平板电脑等终端设备的性能在逐步提高，且普及程度越来越来越大。人们可通过手机、相机、平板电脑等终端设备实现拍照功能，方便人们捕捉日常生活中的场景，但是当前拍照出来的图像中并没有突出前景图像，使得人们在查看该图像时，容易被背景图像吸引，而不能迅速将注意力放置在前景图像上。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种图像处理方法及装置，旨在实现虚化原始图像中的背景图像，以突出前景图像，方便用户查看图像。

为实现上述目的，本发明提供一种图像处理方法，该方法包括：

获取原始图像；

对所述原始图像进行分析，获取该原始图像的原始像素矩阵；

根据所述原始像素矩阵生成相似度矩阵，该相似度矩阵中包含任意两点间的像素相似度差值；

从所述相似度矩阵中，根据像素相似度差值由大到小提取出预设个数的相似度差值；

根据所述提取出的相似度差值将原始图像划分为前景图像和背景图像；

对所述背景图像进行虚化处理；

整合所述前景图像和所述虚化处理后的背景图像，生成新图像。

优选地，所述对所述背景图像进行虚化处理的步骤包括：

将所述背景图像分割成多个图像块；

将所述图像块中的各个像素点的像素值设置为所述图像块中的中间位置像素点的像素值。

优选地，所述图像块为九宫格图像块。

优选地，所述根据所述原始像素矩阵生成相似度矩阵的步骤包括：

将所述原始像素句子转换成一维的灰度矩阵，用数据集X表示；

计算所述数据集X中的各个点的尺度参数，再根据所述数据集X和计算出的各个尺度参数生成相似度矩阵。

优选地，所述根据所述提取出的相似度差值将原始图像划分为前景图像和背景图像的步骤包括：

根据所述提取出的相似度差值确定所述原始图像中的前景图像和背景图像的边缘；

将所述边缘内部对应区域确定为前景图像，将所述边缘外部对应区域确定为背景图像。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种图像处理装置，该装置包括：

第一获取模块，用于获取原始图像；

第二获取模块，用于对所述原始图像进行分析，获取该原始图像的原始像素矩阵；

第一生成模块，用于根据所述原始像素矩阵生成相似度矩阵，该相似度矩阵中包含任意两点间的像素相似度差值；

提取模块，用于从所述相似度矩阵中，根据像素相似度差值由大到小提取出预设个数的相似度差值；

划分模块，用于根据所述提取出的相似度差值将原始图像划分为前景图像和背景图像；

处理模块，用于对所述背景图像进行虚化处理；

第二生成模块，用于整合所述前景图像和所述虚化处理后的背景图像，生成新图像。

优选地，所述处理模块包括：

分割单元，用于将所述背景图像分割成多个图像块；

处理单元，用于将所述图像块中的各个像素点的像素值设置为所述图像块中的中间位置像素点的像素值。

优选地，所述图像块为九宫格图像块。

优选地，所述第一生成模块包括：

转换单元，用于将所述原始像素句子转换成一维的灰度矩阵，用数据集X表示；

生成单元，用于计算所述数据集X中的各个点的尺度参数，再根据所述数据集X和计算出的各个尺度参数生成相似度矩阵。

优选地，所述划分模块包括：

第一确定单元，用于根据所述提取出的相似度差值确定所述原始图像中的前景图像和背景图像的边缘；

第二确定单元，用于将所述边缘内部对应区域确定为前景图像，将所述边缘外部对应区域确定为背景图像。

本发明的图像处理方法及装置，通过获取原始图像；对所述原始图像进行分析，获取该原始图像的原始像素矩阵；根据所述原始像素矩阵生成相似度矩阵，该相似度矩阵中包含任意两点间的像素相似度差值；从所述相似度矩阵中，根据像素相似度差值由大到小提取出预设个数的相似度差值；根据所述提取出的相似度差值将原始图像划分为前景图像和背景图像；对所述背景图像进行虚化处理；整合所述前景图像和所述虚化处理后的背景图像，生成新图像；可获得具有前景图像清晰而背景图像虚化效果的新图像，即实现虚化原始图像中的背景图像，以突出前景图像，方便用户查看图像的效果。

附图说明

图1为本发明图像处理方法的优选实施例的流程示意图；

图2为图1中步骤S50的详细流程示意图；

图3为图1中步骤S60的详细流程示意图；

图4为本发明图像处理装置的优选实施例的结构示意图；

图5为图4中划分模块的详细结构示意图；

图6为图4中处理模块的详细结构示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提供一种图像处理方法。

参照图1，图1为本发明图像处理方法的优选实施例的流程示意图，该方法包括：

S10、获取原始图像。

在该步骤中，可从预设的存储位置中获取原始图像，也可直接通过照相机、手机、平板电脑等终端设备拍摄获取原始图像。在获取原始图像时，相应的获取该原始图像的图像信息，如原始图像的大小，原始图像中各像素点的像素值。在一实施例中，该原始图像的大小为a*b像素点，a和b为自然数。

S20、对该原始图像进行分析，获取该原始图像的原始像素矩阵。

在该步骤中，对该原始图像进行分析，将该原始图像的各个像素点分割出来，生成该原始图像的原始像素矩阵I，该原始图像的大小为a*b像素点，该原始像素矩阵I表示如下：

I_ij表示原始图像中的坐标为(i，j)的像素点的像素值，i∈(1，a)，j∈(1，b)。

S30、根据该原始像素矩阵生成相似度矩阵，该相似度矩阵中包含任意两点间的像素相似度差值。

将该原始图像的原始像素矩阵I转换成一维的灰度矩阵，用数据集X表示。

X＝{x₁,x₂,...,x_i,...x_n}∈R^d，x_i表示第i个点的灰度值(即表示原始图像中的第i个点的灰度值)，i∈(1，n)，n为数据集中数据的个数，n＝a*b，d表示数据维数，R代表整个实数集。

计算该数据集X中的各个点的尺度参数σ_i，再根据该数据集X和计算出的各个尺度参数生成相似度矩阵A。

该尺度参数σ_i通过以下公式计算：

其中，x_i表示数据集中第i个点的灰度值，i∈(1，n)，该x_(i+d)表示在该数据集中第i个点的右边且与该第i个点的距离为d的点的灰度值，该x_(i-d)表示在该数据集中第i个点的左边且与该第i个点的距离为d的点的灰度值，该m是一个常数，可根据实际需要设置，通常可将该m设置为7。

根据上述计算公式可计算出数据集X中的各个点的尺度参数σ_i，该数据集中包括a*b个数，则可计算出a*b个尺度参数。

根据该数据集X和计算出的各个尺度参数生成相似度矩阵A，该相似度矩阵A表示如下：

其中，A_ij＝exp(-||x_i-x_j||²/σ_iσ_j)，i,j∈(1，n)；A_ij表示相似度矩阵A的任意元素，表示数据集中第i点和第j点之间的差异(相应的，也间接表示原始图像中第i点和第j点像素点之间的差异)；σ_i，σ_j分别表示数据集中任意点x_i和x_j对应的尺度参数，||x_i-x_j||表示点x_i和x_j的欧氏距离。

在该相似度矩阵A中，第一行表示数据集中的第一个点分别与数据集中的所有点(第一个点、第二个点、第三个点……最后一个点)的相似度差值，第二行表示数据集中的第二个点与数据集中的所有点(第一个点、第二个点、第三个点……最后一个点)的相似度差值，依次类推，最后一行表示数据集中最后一个点分别与数据集中的所有点(第一个点、第二个点、第三个点……最后一个点)的相似度差值。

该相似度矩阵中，对角线上的点A₁₁、A₂₂、A₃₃、……A_nn的值为零。

S40、从该相似度矩阵中，根据像素相似度差值由大到小提取出预设个数的相似度差值。

对上述相似度矩阵A中的数据进行排序，可进行升序排列或降序排列，形成排序后的第一数组，当升序排列时，从该第一数组中从后往前依次选取预设个数的相似度差值，当降序排列时，从该第一数组中从前往后依次选取预设个数的相似度差值；该预设个数可以为相似度矩阵A中的相似度差值总个数的10％(如，该相似度矩阵A中共包括n*n个数，则该预设个数为n*n*10％)。

在该步骤中，从该相似度矩阵中提取出数值较大的点，即提取出灰度值相差较大的点，进而可根据该灰度值相差较大的点确定其在原始图像中的像素点。

根据该提取出的预设个数的相似度差值生成第二数组A_m。

S50、根据该提取出的相似度差值将原始图像划分为前景图像和背景图像。

根据该提取出的相似度差值在原始图像的原始像素矩阵I进行标注，以标注出像素值相差较大的点，即在原始图像中获取边缘像素点，根据该获取的边缘像素点将原始图像划分为前景图像和背景图像。将该第二数组A_m中的所有数标记在原始像素矩阵I中，如当该第二数组A_m包括A₁₉和A₉₅，则在该原始像素矩阵I中标注出第一点、第五点、第九点。

在一实施例中，如图2所示，该步骤S50包括：

S51、根据该提取出的相似度差值确定该原始图像中的前景图像和背景图像的边缘。

根据该提取的相似度差值确定该原始图像中的前景图像与背景图像之间的边缘，如提取出的相似度为A_xy，则在该原始图像的原始像素矩阵I中查找到第x个位置的像素点和第y个位置的像素点，对该第x个位置的像素点和第y个位置的像素点进行标记，这些标记的像素点在原始像素矩阵中形成一个边缘，即为该原始图像的前景图像与背景图像之间的边缘，该标记的像素点为边缘像素点。该边缘大致走向是呈闭合图形，该闭合图形将原始图像分为两部分：前景部分和背景部分。

S52、将该边缘内部对应区域确定为前景图像，将该边缘外部对应区域确定为背景图像。

遍历原始图像中的点，将该边缘内部对应的点认为是前景部分的点，即将该边缘内部对应的区域确定为前景图像，将该边缘外部的点认为是背景部分的点，即将该边缘外部对应的区域确定为背景部分。

S60、对该背景图像进行虚化处理，然后执行步骤S70。

对该背景图像进行虚化处理，以突出前景图像。对该背景图像进行模糊程度的调整，将背景图像模糊化，突出前景图像，增加前景图像的立体感，使得前景图像更加引人注目。

在一实施例中，如图3所示，该步骤S60包括：

S61、将该背景图像分割成多个图像块。

可将该背景图像按照从左到右或从右到左的顺序分割成预设大小的多个图像块。在一实施例中，该图像块为九宫格图像块，该预设大小为3*3。在另一实施例中，该图像块为长方形图像块，该预设大小可为4*5。在对背景图像进行分割时，处于背景图像边缘上的像素点可能不能构成完整图像块，如在将背景图像分割成九宫格图像块时，分割到最后一个九宫格图像块时，剩下的像素点为2个时，则无法将该剩下的2个像素点构成一个九宫格图像块，对于不能构成一个九宫格图像块的像素点不进行处理，即该像素点的像素值不发生变化。

S62、将该图像块中的各个像素点的像素值设置为该图像块中的中间位置像素点的像素值。

在该步骤中，虚化图像块中的各个像素点的像素值，将该图像块中的各个像素点的像素值设置为该图像块中的中间位置像素点的像素值。

当该图像块为九宫格图像块时，表一为虚化处理前的九宫格图像块的像素值示意图，表二为虚化处理后的九宫格图像块的像素值示意图。

当该图像块为长方形图像块时，从该长方形图像块中找到中间位置像素点的像素值，将该长方形图像块中的各个像素点的像素值设置为该长方形图像块中的中间位置像素点的像素值；当该中间位置像素点只有一个时，则直接将该中间位置像素点的像素值作为该长方形图像块中的各个像素点的像素值，当该中间位置像素点有多个时，则将该多个像素点的像素值求平均，将得到的平均像素值作为该长方形图像块中的各个像素点的像素值。

S70、整合该前景图像和该虚化处理后的背景图像，生成新图像。

采用本发明实施例，通过获取原始图像，对所述原始图像进行分析，将所述原始图像划分为前景图像和背景图像；对所述背景图像进行虚化处理；整合所述前景图像和所述虚化处理后的背景图像，生成新图像；可获得具有前景图像清晰而背景图像虚化效果的新图像，实现虚化原始图像中的背景图像，以突出前景图像，方便用户查看图像的效果。

本发明还提供一种图像处理装置。

参照图4，图4为本发明图像处理装置的优选实施例的结构示意图，该装置可应用于照相机、手机、平板电脑等终端设备中，该装置包括第一获取模块10，与该第一获取模块10连接的第二获取模块20，与该第二获取模块20连接的第一生成模块30，与该第一生成模块30连接的提取模块40，与该提取模块40连接的划分模块50，与该划分模块50连接的处理模块60，与该处理模块60连接的第二生成模块70，其中：

该第一获取模块10，用于获取原始图像；

该第二获取模块20，用于对所述原始图像进行分析，获取该原始图像的原始像素矩阵；

该第一生成模块30，用于根据所述原始像素矩阵生成相似度矩阵，该相似度矩阵中包含任意两点间的像素相似度差值；

该提取模块40，用于从所述相似度矩阵中，根据像素相似度差值由大到小提取出预设个数的相似度差值；

该划分模块50，用于根据所述提取出的相似度差值将原始图像划分为前景图像和背景图像；

该处理模块60，用于对该背景图像进行虚化处理；

该第二生成模块70，用于整合该前景图像和该虚化处理后的背景图像，生成新图像。

该第一获取模块10可从预设的存储位置中获取原始图像，也可直接通过照相机、手机、平板电脑等终端设备拍摄获取原始图像。在获取原始图像时，相应的获取该原始图像的图像信息，如原始图像的大小，原始图像中各像素点的像素值。在一实施例中，该原始图像的大小为a*b像素点，a和b为自然数。

该第二获取模块20对该原始图像进行分析，将该原始图像的各个像素点分割出来，生成该原始图像的原始像素矩阵I，该原始图像的大小为a*b像素点，该原始像素矩阵I表示如下：

I_ij表示原始图像中的坐标为(i，j)的像素点的像素值，i∈(1，a)，j∈(1，b)。

在一实施例中，该第一生成模块30包括：转换单元31，用于将所述原始像素句子转换成一维的灰度矩阵，用数据集X表示；生成单元32，用于计算所述数据集X中的各个点的尺度参数，再根据所述数据集X和计算出的各个尺度参数生成相似度矩阵。

该转换单元31将该原始图像的原始像素矩阵I转换成一维的灰度矩阵，用数据集X表示。

X＝{x₁,x₂,...,x_i,...x_n}∈R^d，x_i表示第i个点的灰度值(即表示原始图像中的第i个点的灰度值)，i∈(1，n)，n为数据集中数据的个数，n＝a*b，d表示数据维数，R代表整个实数集。

该生成单元32计算该数据集X中的各个点的尺度参数σ_i，再根据该数据集X和计算出的各个尺度参数生成相似度矩阵A。

该尺度参数σ_i通过以下公式计算：

其中，x_i表示数据集中第i个点的灰度值，i∈(1，n)，该X_(i+d)表示在该数据集中第i个点的右边且与该第i个点的距离为d的点的灰度值，该x_(i-d)表示在该数据集中第i个点的左边且与该第i个点的距离为d的点的灰度值，该m是一个常数，可根据实际需要设置，通常可将该m设置为7。

根据上述计算公式可计算出数据集X中的各个点的尺度参数σ_i，该数据集中包括a*b个数，则可计算出a*b个尺度参数。

根据该数据集X和计算出的各个尺度参数生成相似度矩阵A，该相似度矩阵A表示如下：

其中，A_ij＝exp(-||x_i-x_j||²/σ_iσ_j)，i,j∈(1，n)；A_ij表示相似度矩阵A的任意元素，表示数据集中第i点和第j点之间的差异(相应的，也间接表示原始图像中第i点和第j点像素点之间的差异)；σ_i，σ_j分别表示数据集中任意点x_i和x_j对应的尺度参数，||x_i-x_j||表示点x_i和x_j的欧氏距离。

在该相似度矩阵A中，第一行表示数据集中的第一个点分别与数据集中的所有点(第一个点、第二个点、第三个点……最后一个点)的相似度差值，第二行表示数据集中的第二个点与数据集中的所有点(第一个点、第二个点、第三个点……最后一个点)的相似度差值，依次类推，最后一行表示数据集中最后一个点分别与数据集中的所有点(第一个点、第二个点、第三个点……最后一个点)的相似度差值。

该相似度矩阵中，对角线上的点A₁₁、A₂₂、A₃₃、……A_nn的值为零。

该提取模块40对上述相似度矩阵A中的数据进行排序，可进行升序排列或降序排列，形成排序后的第一数组，当升序排列时，从该第一数组中从后往前依次选取预设个数的相似度差值，当降序排列时，从该第一数组中从前往后依次选取预设个数的相似度差值；该预设个数可以为相似度矩阵A中的相似度总个数的10％(如，该相似度矩阵A中共包括n*n个数，则该预设个数为n*n*10％)。该提取模块40从该相似度矩阵中提取出数值较大的点，即提取出灰度值相差较大的点，进而可根据该灰度值相差较大的点确定其在原始图像中像素点。

该提取模块40根据该提取出的预设个数的相似度差值生成第二数组A_m。

该划分模块50根据该提取出的相似度差值在原始图像的原始像素矩阵I进行标注，以标注出像素值相差较大的点，即在原始图像中获取边缘像素点，根据该获取的边缘像素点将原始图像划分为前景图像和背景图像。将该第二数组A_m中的所有数标记在原始像素矩阵I中，如当该第二数组A_m包括A₁₉和A₉₅，则在该原始像素矩阵I中标注出第一点、第五点、第九点。

该处理模块60对该背景图像进行虚化处理，以突出前景图像。对该背景图像进行模糊程度的调整，将背景图像模糊化，突出前景图像，增加前景图像的立体感，使得前景图像更加引人注目。

进一步的，如图5所示，该划分模块50包括：

第一确定单元51，用于根据该提取出的相似度差值确定该原始图像中的前景图像和背景图像的边缘；

第二确定单元52，用于将该边缘内部对应区域确定为前景图像，将该边缘外部对应区域确定为背景图像。

该第一确定单元51根据该提取的相似度差值确定该原始图像中的前景图像与背景图像之间的边缘，如提取出的相似度差值为A_xy，则在该原始图像的原始像素矩阵I中查找到第x个位置的像素点和第y个位置的像素点，对该第x个位置的像素点和第y个位置的像素点进行标记，这些标记的像素点在原始像素矩阵中形成一个边缘，即为该原始图像的前景图像与背景图像之间的边缘，该标记的像素点为边缘像素点。该边缘大致走向是呈闭合图形，该闭合图形将原始图像分为两部分：前景部分和背景部分。

该第二确定单元52遍历原始图像中的点，将该边缘内部对应的点认为是前景部分的点，即将该边缘内部对应的区域确定为前景图像，将该边缘外部的点认为是背景部分的点，即将该边缘外部对应的区域确定为背景部分。

进一步的，如图6所示，该处理模块60包括：

分割单元61，用于将该背景图像分割成多个图像块；

处理单元62，用于将该图像块中的各个像素点的像素值设置为该图像块中的中间位置像素点的像素值。

该分割单元61可将该背景图像按照从左到右或从右到左的顺序分割成预设大小的多个图像块。在一实施例中，该图像块为九宫格图像块，该预设大小为3*3。在另一实施例中，该图像块为长方形图像块，该预设大小可为4*5。在对背景图像进行分割时，处于背景图像边缘上的像素点可能不能构成完整图像块，如在将背景图像分割成九宫格图像块时，分割到最后一个九宫格图像块时，剩下的像素点为2个时，则无法将该剩下的2个像素点构成一个九宫格图像块，对于不能构成一个九宫格图像块的像素点不进行处理，即该像素点的像素值不发生变化。

该处理单元62虚化图像块中的各个像素点的像素值，将该图像块中的各个像素点的像素值设置为该图像块中的中间位置像素点的像素值。

当该图像块为九宫格图像块时，表一为虚化处理前的九宫格图像块的像素值示意图，表二为虚化处理后的九宫格图像块的像素值示意图。

当该图像块为长方形图像块时，该处理单元62从该长方形图像块中找到中间位置像素点的像素值，将该长方形图像块中的各个像素点的像素值设置为该长方形图像块中的中间位置像素点的像素值；当该中间位置像素点只有一个时，该处理单元62则直接将该中间位置像素点的像素值作为该长方形图像块中的各个像素点的像素值，当该中间位置像素点有多个时，该处理单元62则将该多个像素点的像素值求平均，将得到的平均像素值作为该长方形图像块中的各个像素点的像素值。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种图像处理方法，其特征在于，该方法包括：

获取原始图像；

对所述原始图像进行分析，获取该原始图像的原始像素矩阵；

根据所述原始像素矩阵生成相似度矩阵，该相似度矩阵中包含任意两点间的像素相似度差值；

从所述相似度矩阵中，根据像素相似度差值由大到小提取出预设个数的相似度差值；

根据所述提取出的相似度差值将原始图像划分为前景图像和背景图像；

对所述背景图像进行虚化处理；

整合所述前景图像和所述虚化处理后的背景图像，生成新图像。

2.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述对所述背景图像进行虚化处理的步骤包括：

将所述背景图像分割成多个图像块；

将所述图像块中的各个像素点的像素值设置为所述图像块中的中间位置像素点的像素值。

3.如权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述图像块为九宫格图像块。

4.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述原始像素矩阵生成相似度矩阵的步骤包括：

将所述原始像素句子转换成一维的灰度矩阵，用数据集X表示；

计算所述数据集X中的各个点的尺度参数，再根据所述数据集X和计算出的各个尺度参数生成相似度矩阵。

5.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述提取出的相似度差值将原始图像划分为前景图像和背景图像的步骤包括：

根据所述提取出的相似度差值确定所述原始图像中的前景图像和背景图像的边缘；

将所述边缘内部对应区域确定为前景图像，将所述边缘外部对应区域确定为背景图像。

6.一种图像处理装置，其特征在于，该装置包括：

第一获取模块，用于获取原始图像；

第二获取模块，用于对所述原始图像进行分析，获取该原始图像的原始像素矩阵；

第一生成模块，用于根据所述原始像素矩阵生成相似度矩阵，该相似度矩阵中包含任意两点间的像素相似度差值；

提取模块，用于从所述相似度矩阵中，根据像素相似度差值由大到小提取出预设个数的相似度差值；

划分模块，用于根据所述提取出的相似度差值将原始图像划分为前景图像和背景图像；

处理模块，用于对所述背景图像进行虚化处理；

第二生成模块，用于整合所述前景图像和所述虚化处理后的背景图像，生成新图像。

7.如权利要求6所述的图像处理装置，其特征在于，所述处理模块包括：

分割单元，用于将所述背景图像分割成多个图像块；

处理单元，用于将所述图像块中的各个像素点的像素值设置为所述图像块中的中间位置像素点的像素值。

8.如权利要求7所述的图像处理装置，其特征在于，所述图像块为九宫格图像块。

9.如权利要求6所述的图像处理装置，其特征在于，所述第一生成模块包括：

转换单元，用于将所述原始像素句子转换成一维的灰度矩阵，用数据集X表示；

生成单元，用于计算所述数据集X中的各个点的尺度参数，再根据所述数据集X和计算出的各个尺度参数生成相似度矩阵。

10.如权利要求6所述的图像处理装置，其特征在于，所述划分模块包括：

第一确定单元，用于根据所述提取出的相似度差值确定所述原始图像中的前景图像和背景图像的边缘；

第二确定单元，用于将所述边缘内部对应区域确定为前景图像，将所述边缘外部对应区域确定为背景图像。