CN110751618B - 一种漂浮物检测方法、装置及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种漂浮物检测方法、装置及电子设备，该方法包括：对待检测的图像区域进行水平变换和垂直变换，获取所述图像区域中每个像素点在水平和垂直方向的各分量值；根据所述图像区域中每个像素点的灰度值，确定所述每个像素点对应的各第一分量阈值；针对每个像素点，将该像素点的各分量值与该像素点对应的各第一分量阈值进行比较，根据比较结果确定所述图像区域中的漂浮物，降低了水波纹信息对漂浮物的检出率的影响，进而较为准确地确定图像区域中的漂浮物，提高漂浮物的检出率。

Description

一种漂浮物检测方法、装置及电子设备

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种漂浮物检测方法、装置及电子设备。

背景技术

近年来，随着经济社会的快速发展，工业化、城镇化建设的加速，水体污染问题与水质安全状况引发更多人的关注。在相关人员巡查水体污染问题与水质安全状况的过程中，不可避免地受到河道距离长、巡查耗费的时间长、视觉盲区、大海区域面积大等因素的影响，从而导致无法及时检查出水面漂浮物，甚至造成一些地方漏检。

为了避免人员巡查过程中出现的问题，可以通过对待进行漂浮物识别检测的图像区域进行相应的漂浮物检测处理。现有技术的基于图像的漂浮物检测处理方法大部分都是在建好的背景模型上进行漂浮物检测处理，因此，背景模型建设的好坏将直接影响后续漂浮物检测处理的精度。

有鉴于此，如何提高水面上漂浮物检测精度，成为水体污染治理过程中亟待解决的一个问题。

发明内容

本发明实施例提供了一种漂浮物检测方法、装置及电子设备，用以解决现有的漂浮物检测方法普遍精度不高的问题。

本发明实施例提供了一种漂浮物检测方法，所述方法包括：

根据所述图像区域中每个像素点的灰度值，确定所述每个像素点对应的各第一分量阈值；

针对每个像素点，将该像素点的各分量值与该像素点对应的各第一分量阈值进行比较，根据比较结果确定所述图像区域中的漂浮物。

进一步地，根据所述图像区域中每个像素点的灰度值，确定所述每个像素点对应的各第一分量阈值包括：

根据所述图像区域中每个像素点的灰度值及预设的灰度区间，确定每个像素点归属的目标灰度区间，将目标灰度区间对应的各分量阈值作为每个像素点对应的各第一分量阈值。

进一步地，所述根据比较结果确定所述图像区域中的漂浮物包括：

如果像素点的各分量值均大于该像素点对应的各第一分量阈值，将该像素点作为漂浮物上的像素点，保持该像素点的像素值不变，否则，将该像素点作为非漂浮物上的像素点，将该像素点的像素值更新为预设值。

进一步地，所述保持该像素点的像素值不变之后，所述方法还包括：

根据包含该像素点的设定区域内每个像素点的每个图像通道的值，确定该设定区域的每个图像通道的值；

判断该设定区域的每个图像通道的值中的任意两个的差的绝对值是否均大于对应的设定阈值；

如果是，保持该像素点的像素值不变，否则，将该像素点的像素值更新为预设值。

进一步地，所述保持该像素点的像素值不变之后，所述方法还包括：

根据该像素点的灰度值是否小于设定的灰度阈值；

如果是，保持该像素点的像素值不变，否则，将该像素点的像素值更新为预设值。

进一步地，所述针对每个像素点，判断该像素点的各分量值是否均大于该像素点所对应的目标灰度区间对应的各第一分量阈值之前，所述方法还包括：

针对每个像素点，判断该像素点的各分量值是否均大于预设的各第二分量阈值；如果是，针对该像素点，进行判断该像素点的各分量值是否均大于该像素点所对应的目标灰度区间对应的各第一分量阈值的步骤。

进一步地，所述根据比较结果确定所述图像区域中的漂浮物包括：

如果像素点的各分量值均大于该像素点对应的各第一分量阈值，将所述图像区域对应的掩码图像中该像素点对应的像素值设置为第一数值，否则，将所述图像区域对应的掩码图像中该像素点对应的像素值设置为第二数值；

如果所述掩码图像中像素点的像素值为第一数值，将该像素点作为漂浮物上的像素点，保持所述图像区域中对应像素点的像素值不变，如果所述掩码图像中像素点的像素值为第二数值，将该像素点作为非漂浮物上的像素点，并将所述图像区域中对应像素点的像素值恢复为预设值。

进一步地，所述方法还包括：

识别所述图像区域中像素值不变的像素点所在的子区域，将所述子区域作为漂浮物所在区域，并输出所述子区域的位置信息。

进一步地，所述获取所述图像区域中每个像素点在水平和垂直方向的各分量值包括：

获取所述图像区域中每个像素点在水平方向上的低频和垂直方向上的低频对应分量LL1的分量值，水平方向上的低频和垂直方向上的高频对应分量LH1的分量值、水平方向上的高频和垂直方向上的低频对应分量HL1的分量值，以及水平方向上的高频和垂直方向上的高频对应分量HH1的分量值。

本发明实施例提供了一种漂浮物检测装置，所述装置包括：

获取模块，用于对待检测的图像区域进行水平变换和垂直变换，获取所述图像区域中每个像素点在水平和垂直方向的各分量值；

确定模块，用于根据所述图像区域中每个像素点的灰度值，确定所述每个像素点对应的各第一分量阈值；

执行模块，用于针对每个像素点，将该像素点的各分量值与该像素点对应的各第一分量阈值进行比较，根据比较结果确定所述图像区域中的漂浮物。

本发明实施例提供了一种电子设备，所述电子设备包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

所述存储器中存储有计算机程序，当所述程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述任一项所述方法的步骤。

本发明实施例提供了一种漂浮物检测方法、装置及电子设备，该方法包括：对待检测的图像区域进行水平变换和垂直变换，获取所述图像区域中每个像素点在水平和垂直方向的各分量值；根据所述图像区域中每个像素点的灰度值，确定所述每个像素点对应的各第一分量阈值；针对每个像素点，将该像素点的各分量值与该像素点对应的各第一分量阈值进行比较，根据比较结果确定所述图像区域中的漂浮物。由于本发明实施例中针对待检测的图像区域中的每个像素点，确定该像素点与该像素点对应的各第一分量阈值的比较，确定该像素点是否为水波纹像素点，这样可以过滤掉待检测的图像区域中绝大多数的水波纹信息，降低了水波纹信息对漂浮物的检出率的影响，进而较为准确地确定图像区域中的漂浮物，提高漂浮物的检出率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1a为本发明实施例1提供的一种漂浮物检测方法的过程示意图；

图1b为本发明实施例2提供的一种漂浮物检测方法的过程示意图；

图2为本发明实施例3提供的一种漂浮物检测方法的过程示意图；

图3a-图3h为本发明实施例3提供的采用现有技术和本发明实施例中的漂浮物检测方法进行漂浮物检测的效果图；

图4a-图4d为本发明实施例3提供的采用现有技术和本发明实施例中的漂浮物检测方法进行漂浮物检测的水波纹抑制效果图；

图5a-图5h为本发明实施例3提供的采用现有技术和本发明实施例中图2所示的方法进行漂浮物检测的水波纹抑制效果图；

图6a-图6h为本发明实施例3提供的采用现有技术和本发明实施例中图2所示的方法进行漂浮物检测的效果图；

图7为本发明实施例4提供的一种漂浮物检测方法的流程图；

图8为本发明实施例4提供的待检测的图像示意图；

图9a-图9c为本发明实施例4提供的显示待检测的图像中分量值信息的图像；

图10a-图10d为本发明实施例4提供的显示待检测的图像中分量值信息的灰度图；

图11为本发明实施例4提供的待检测的图像中设定的漂浮物检测区域；

图12a为本发明实施例4提供的待检测的图像对应的掩码图像；

图12b为本发明实施例4提供的显示垃圾检测区域在待检测的图像中位置的图像；

图13为本发明实施例4提供的二维离散小波分解和重构过程示意图；

图14为本发明实施例5提供的一种漂浮物检测装置的结构示意图；

图15为本发明实施例6提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1：

为了准确地确定图像区域中的漂浮物，提高漂浮物的检出率，本发明实施例提供了一种漂浮物检测方法，图1a为本发明实施例提供的该漂浮物检测过程示意图，该过程包括以下步骤：

S101a：对待检测的图像区域进行水平变换和垂直变换，获取所述图像区域中每个像素点在水平和垂直方向的各分量值。

待检测的图像区域可以是预先选中的待检测图像上怀疑存在漂浮物的区域，即垃圾检测区域，该图像区域可以是待检测的图像的全部，或者部分。该图像区域的形状不做限定，可以是待检测的图像中的不规则图形区域，也可以是待检测的图像中的规则图形区域。

为了提高漂浮物的检出率，可以对该图像区域进行变换，即首先对该图像区域中每个像素点进行水平变换，得到该每个像素点对应的水平变换后的各分量的分量值，然后，对每个水平变换后的像素点进行垂直变换，得到每个像素点在水平和垂直方向的各分量的分量值。具体的得到的是每个像素点在水平方向上的低频和垂直方向上的低频对应的分量LL1，水平方向上的低频和垂直方向上的高频对应的分量LH1、水平方向上的高频和垂直方向上的低频对应的分量HL1，以及水平方向上的高频和垂直方向上的高频对应的分量HH1。

对该图像区域进行变换包括：对该图像区域进行哈尔(haar)变换、或二维离散小波变换、或快速小波变换等。

S102a：根据所述图像区域中每个像素点的灰度值，确定所述每个像素点对应的各第一分量阈值。

由于垃圾漂浮物和水波纹对应的像素点在不同的灰度值下在水平和垂直方向上的分量是不相同的，因此，可以针对不同灰度值，设置不同的分量阈值。另外，为了减少存储灰度值与分量阈值对应关系占用的存储空间，可以存储部分灰度值与分量阈值的关系，例如按照预设的间隔对灰度值范围进行划分，在每个区间中选取一个灰度值作为目标灰度值，可以将区间的起始点作为目标灰度值，保存每个目标灰度值与各第一分量阈值的对应关系。当确定了像素点的灰度值后，判断该灰度值距离那个目标灰度值近，将距离最近的目标灰度值对应的各第一分量阈值作为该像素点对应的各第一分量阈值。

S103a：针对每个像素点，将该像素点的各分量值与该像素点对应的各第一分量阈值进行比较，根据比较结果确定所述图像区域中的漂浮物。

确定了像素点对应的各第一分量阈值后，根据该像素点的各分量值与对应的各第一分量阈值的比较结果确定图像区域中的漂浮物时，可以是像素点的各分量阈值中大于对应的各第一分量阈值的各分量的数量，如果数量大于预设的阈值，该预设的阈值可以是3、4等，则可以认为该像素点为漂浮物上的像素点，否则，将该像素点认为是非漂浮物上的像素点。

由于本发明实施例中针对待检测的图像区域中的每个像素点，确定该像素点归属的目标灰度区间，根据该像素点在水平和垂直方向的各分量值及该目标灰度区间对应的各第一分量阈值，确定该像素点是否为水波纹像素点，这样可以过滤掉待检测的图像区域中绝大多数的水波纹信息，降低了水波纹信息对漂浮物的检出率的影响，进而较为准确地确定图像区域中的漂浮物，提高漂浮物的检出率。

实施例2：

为了进一步提高漂浮物的检出率，在上述实施例的基础上，在本发明实施例中，所述根据所述图像区域中每个像素点的灰度值，确定所述每个像素点对应的各第一分量阈值包括：

根据所述图像区域中每个像素点的灰度值及预设的灰度区间，确定每个像素点归属的目标灰度区间，将目标灰度区间对应的各分量阈值作为每个像素点对应的各第一分量阈值。

为了滤除该图像区域中的水波纹信息，根据整个灰度值的范围，预先将整个灰度值的范围划分为多个灰度区间，其中每个灰度区间的长度可以相等，也可以不等，较佳地，每个灰度区间的长度相等。例如划分为N个灰度区间，分别为：[0,N1)，[N1,N2)，[N2,N3)，…[NN,255)，Ni为位于0和255之间的数值。

根据每个像素点的灰度值，及预设的灰度区间，可以确定每个像素点归属的目标灰度区间，也就是具体的判断像素点的灰度值位于哪个灰度区间内，将灰度值所位于的那个灰度区间作为该像素点归属的目标灰度区间。

具体的，所述根据比较结果确定所述图像区域中的漂浮物包括：

如果像素点的各分量值均大于该像素点对应的各第一分量阈值，将该像素点作为漂浮物上的像素点，保持该像素点的像素值不变，否则，将该像素点作为非漂浮物上的像素点，将该像素点的像素值更新为预设值。

由于垃圾漂浮物和水波纹对应的像素点在不同的灰度值下在水平和垂直方向上的分量是不相同的，因此，可以预先针对上述设置的每个灰度区间设置不同的第一分量阈值，从而可以区分不同的灰度值的像素点是否为水波纹图像中的像素点。

在针对不同的灰度区间，预先设置该灰度区间对应的各第一分量阈值时，因为针对图像区域进行了变换后，每个像素点的各分量包括：LL1、HL1、LH1和HH1，因此在进行第一分量阈值设置时，分别针对每个分量设置对应的分量阈值。具体的可以是，针对第n个灰度区间，针对该灰度区间的LL1设置的第一分量阈值为final_threshold_LL1_n，针对该灰度区间的HL1设置的第一分量阈值为final_threshold_HL1_n，针对该灰度区间的LH1设置的第一分量阈值为final_threshold_LH1_n，针对该灰度区间的HH1设置的第一分量阈值为final_threshold_HH1_n。

在进行第一分量阈值设置时，同一灰度区间的不同分量对应的第一分量阈值可以相同，也可以不同，不同灰度区间的相同分量对应的第一分量阈值可以相同，也可以不同。

当确定上述每个灰度区间对应的第一分量阈值后，为了滤除图像区域中的水波纹信息，可以针对每个像素点，判断该像素点的各分量值是否均大于该像素点归属的目标灰度区间对应的各第一分量阈值；如果是，说明该像素点为漂浮物对应的像素点，为了更加准确地检测出漂浮物，可以保持该像素点的像素值不变；如果否，说明该像素点极有可能是非漂浮物的物体对应的像素点，比如水波纹对应的像素点，为了区别检测出的漂浮物，可以将该像素点的像素值更新为预设值，其中，该预设值不做限制，但与漂浮物像素值差异越大越好，比如黑色对应的像素值。这样处理后得到的图像区域就是对漂浮物进行检测的掩码区域。

通过本发明实施例的上述方法对图像区域进行处理后，因为图像区域中被认为漂浮物对应的像素点的像素值被保持不变，而水波纹信息对应的像素点的像素值被更新为预设值，因此处理后的图像区域将直接展示出对应的漂浮物，根据展示的结果，人工可以直接识别图像区域中的漂浮物，并确定其所在的位置。

图1b为本发明实施例提供的一种漂浮物检测方法的过程示意图，该方法包括：

S101b：对待检测的图像区域进行水平变换和垂直变换，获取所述图像区域中每个像素点在水平和垂直方向的各分量值。

S102b：根据所述图像区域中每个像素点的灰度值及预设的灰度区间，确定每个像素点归属的目标灰度区间。

S103b：针对每个像素点，判断该像素点的各分量值是否均大于该像素点归属的目标灰度区间对应的各第一分量阈值；如果是，将该像素点作为漂浮物上的像素点，保持该像素点的像素值不变，否则，将该像素点作为非漂浮物上的像素点，并将该像素点的像素值更新为预设值。

实施例3：

为了进一步提高漂浮物检测的效率，在上述实施例的基础上，所述针对每个像素点，判断该像素点的各分量值是否均大于该像素点所对应的目标灰度区间对应的各第一分量阈值之前，所述方法还包括：

针对每个像素点，判断该像素点的各分量值是否均大于预设的各第二分量阈值；如果是，针对该像素点，进行判断该像素点的各分量值是否均大于该像素点所对应的目标灰度区间对应的各第一分量阈值的步骤。

为了减少计算量，提升漂浮物检测的速度，在上述的针对每个像素点，判断该像素点的各分量值是否均大于该像素点所对应的目标灰度区间对应的各第一分量阈值之前，可以先粗过滤图像区域中水波纹信息，得到上述图像区域中可能是漂浮物的部分。

为了能够粗过滤掉图像区域中的大部分水波纹信息，可以预先设置像素点的各分量对应的第二分量阈值，从而可以区分像素点是否为水波纹图像中的像素点。

因为针对图像区域进行变换后，每个像素点的各分量包括：LL1、HL1、LH1和HH1，所以，在进行第二分量阈值设置时，针对每个分量设置了对应的第二分量阈值。具体的可以是，针对LL1设置的第二分量阈值为base_threshold_LL1，针对HL1设置的第二分量阈值为base_threshold_HL1，针对LH1设置的第二分量阈值为base_threshold_LH1，针对HH1设置的第二分量阈值为base_threshold_HH1。

当确定上述每个分量对应的第二分量阈值后，为了粗过滤图像区域中的水波纹信息，可以针对每个像素点，判断该像素点的各分量值是否均大于预设的各第二分量阈值，如果是，说明该像素点为漂浮物对应的像素点，为了更加准确地检测出漂浮物，可以针对该像素点，判断该像素点的各分量值是否均大于该像素点归属的目标灰度区间对应的各第一分量阈值，并根据判断结果，对该像素点进行相应的操作，具体的过程已经在实施例1中阐述过了，在此不再赘述。这样可以滤除基础水波纹信息且同时保留大部分垃圾漂浮物信息，减少计算量，提升了漂浮物检测的速度，当然，如果对漂浮物检测的耗时没有要求的话，也可以不进行该步骤。

图2为本发明实施例提供了一种漂浮物检测方法的过程示意图，该过程包括以下步骤：

S201：对待检测的图像区域进行水平变换和垂直变换，获取该图像区域中每个像素点在水平和垂直方向的各分量值。

S202：根据该图像区域中每个像素点的灰度值及预设的灰度区间，确定该像素点归属的目标灰度区间。

S203：针对每个像素点，判断该像素点的各分量值是否均大于预设的各第二分量阈值，如果是，执行步骤S204，如果否，执行步骤S206。

S204：针对该像素点，判断该像素点的各分量值是否均大于该像素点归属的目标灰度区间对应的各第一分量阈值，如果是，执行步骤S205，否则，执行步骤S206。

S205：将该像素点作为漂浮物上的像素点，保持该像素点的像素值不变。

S206：将该像素点作为非漂浮物上的像素点，并将该像素点的像素值更新为预设值。

图3a-图3d为本发明实施例提供的待检测的图像，其中图3a-图3d的待检测的图像中包含了待检测的图像区域，具体的图3a-图3d中的图像框1为将要采用本发明实施例提供的检测方法进行检测的图像区域，图像框3为将要采用现有技术的漂浮物检测的方法进行检测的图像区域，其中图3a、图3c和图3d中采用本发明实施例提供的检测方法进行检测的图像区域，与采用现有技术的漂浮物检测的方法进行检测的图像区域为同一区域，为了简便就不再示出。

分别对图3a-图3d中的待检测区域进行检测，图3e-图3h为采用本发明实施例提供的漂浮物检测的方法对待检测的图像区域进行检测后的漂浮物检测效果图。因为没有现有技术中进行检测的原始图片数据，只能是基于现有技术处理后的图像上继续进行处理，得到的采用现有技术处理后的检测效果如图3a、3b中的图像框2所示。

图4a-图4b为本发明实施例提供的待检测的图像，其中图4a-图4b的待检测的图像中包含了待检测的图像区域，具体的图4a-图4b中的图像框1为将要采用本发明实施例提供的检测方法进行检测的图像区域，图像框3为将要采用现有技术的漂浮物检测的方法进行检测的图像区域。

分别对图4a-图4b中的待检测区域进行检测，图4c-图4d为采用本发明实施例提供的漂浮物检测的方法对待检测的图像区域进行检测后的水波纹抑制效果图。

图5a-图5d为本发明实施例提供的待检测的图像，其中图5a-图5d的待检测的图像中包含了待检测的图像区域，具体的图5a-图5d中的图像框1为将要采用本发明实施例提供的检测方法进行检测的图像区域，图像框3为将要采用现有技术的漂浮物检测的方法进行检测的图像区域，其中图5b和图5c中采用本发明实施例提供的检测方法进行检测的图像区域，与采用现有技术的漂浮物检测的方法进行检测的图像区域为同一区域，为了简便就不再示出。

分别对图5a-图5d中的待检测区域进行检测，图5e-图5h为采用本发明实施例提供的漂浮物检测的方法对待检测的图像区域进行检测后的水波纹抑制效果图。

图6a-图6d为本发明实施例提供的待检测的图像，其中图6a-图6d的待检测的图像中包含了待检测的图像区域，具体的图6a-图6d中的图像框1为将要采用本发明实施例提供的检测方法进行检测的图像区域，图像框3为将要采用现有技术的漂浮物检测的方法进行检测的图像区域，其中图6b中采用本发明实施例提供的检测方法进行检测的图像区域，与采用现有技术的漂浮物检测的方法进行检测的图像区域为同一区域，为了简便就不再示出。

分别对图6a-图6d中的待检测区域进行检测，图6e-图6h为采用本发明实施例提供的漂浮物检测的方法对待检测的图像区域进行检测后的漂浮物检测效果图。因为没有现有技术中进行检测的原始图片数据，只能是基于现有技术处理后的图像上继续进行处理，得到的采用现有技术处理后的检测效果如图6a、6c中的图像框2所示。

根据图3a-图3h和6a-图6h所示的内容，可以看出采用现有漂浮物检测的方法检测出的漂浮物区域与对应的待检测的图像区域并不吻合，漂浮物的检出率低，而采用本发明实施例中漂浮物检测的方法或图2所示的方法检测出的漂浮物区域与对应的待检测的图像区域不仅吻合，可以准确地显示出该图像区域的漂浮物，漂浮物的检出率高。

根据图4a-图4d和图5a-图5h所示的内容，可以看出现有漂浮物检测的方法检测出的漂浮物区域较大，其中包含很多水波纹且没有漂浮物的部分，容易将存在大量水波纹的区域识别为漂浮物区域，说明这个方案抑制水波纹的效果差，漂浮物的检出率低；而采用本发明实施例中漂浮物检测的方法或图2所示的方法检测出的漂浮物区域较小，其中包含水波纹且没有漂浮物的部分比现有的方法得到的部分少很多，并没有将存在大量水波纹的区域识别为漂浮物区域，说明本发明实施例提供的方法抑制水波纹的效果好，漂浮物的检出率高。

由于本发明实施例中在针对每个像素点，判断该像素点的各分量值是否均大于该像素点所对应的目标灰度区间对应的各第一分量阈值之前，针对每个像素点，判断该像素点的各分量值是否均大于预设的各第二分量阈值；如果是，针对该像素点进行后续操作，这样可以减少计算量，滤除基础水波纹且保留大部分垃圾漂浮物信息，进一步提高漂浮物检测的效率。

实施例4：

为了更加准确地检测出漂浮物，在上述各个实施例的基础上，所述保持该像素点的像素值不变之后，所述方法还包括：

根据包含该像素点的设定区域内每个像素点的每个图像通道的值，确定该设定区域的每个图像通道的值；

判断该设定区域的每个图像通道的值中的任意两个的差的绝对值是否均大于对应的设定阈值；

如果是，保持该像素点的像素值不变，否则，将该像素点的像素值更新为预设值。

在上述过滤水波纹信息的基础上，为了更加准确地检测出漂浮物，还需要设定一定的条件精过滤水波纹，具体的通过观察发现，图像中的垃圾漂浮物等有明显的颜色特征，而对于水波纹来说没有明显的颜色特征。因此在本发明实施例中，可以根据图像区域中的像素点的每个图像通道的值中的任意两个值的差是否均大于对应的设定阈值的判断结果，来精过滤水波纹。

具体地，由于阳光对水波纹的影响，图像中的水波纹对应的像素点的每个图像通道的颜色值比较相近，而垃圾漂浮物对应的像素点的每个图像通道的颜色值一般不会特别相近，比如绿色浮草的每个图像通道的值的颜色值不是特别相近，其中图像通道包括RGB三通道，当然也可以是四通道。

下面以图像通道包括RGB三通道为例进行说明。

因此，在上述实施例的基础上，当确定了某一像素点的像素值保持不变后，还可以继续确定一个包含了该像素点的设定区域，该设定区域的形状和大小不做限定，具体的该设定区域可以为一个矩形区域，该矩形区域的大小可以是m*m，其中，m为不小于1的整数。如果是m大于等于2的矩形区域，图像通道包括RGB三通道时，将该矩形区域内的每个像素点的R值、G值和B值各自对应的平均值，确定为该矩形区域的R值、G值和B值。

为了方便后续确定每个像素点是否为水波纹图像的像素点，预先设置R值、G值和B值中任意两个的差的绝对值对应的设定阈值，具体的可以是，设定区域的R值与G值相减后的差对应的设定阈值为rg_threshold_n，该设定区域的R值与B值相减后的差对应的设定阈值为rb_threshold_n，该设定区域的G值与B值相减后的差对应的设定阈值为gb_threshold_n。

确定了设定区域的R值、G值和B值后，根据该设定区域的R值、G值和B值中任意两个值的差的绝对值是否均大于对应的设定阈值的判断结果，来区别该像素点是垃圾漂浮物图像上的像素点和水波纹图像上的像素点，具体地判断过程如下式：

|R-G|>rg_threshold_n，|R-B|>rb_threshold_n，|G-B|>gb_threshold_n；

其中，|R-G|表示设定区域的R值与G值相减后的差的绝对值，|R-B|表示设定区域的R值与B值相减后的差的绝对值，|G-B|表示设定区域的G值与B值相减后的差的绝对值。

如果上述不等式均成立的话，说明该设定区域的R值、G值和B值中的任意两个的差均大于对应的设定阈值，该设定区域内的像素点是漂浮物图像上的像素点，则该像素点的像素值保持不变，否则，说明该像素点极有可能不是漂浮物图像上的像素点，而是水波纹图像上的像素点，此时可以将该像素点的像素值更新为预设值。

由于阳光对水波纹的影响，图像中的水波纹对应的像素点的灰度值比漂浮物对应的像素点的灰度值更大些，特别是在强阳光的照射下，水波纹对应的像素点的灰度值接近255，故可以将灰度值特别大的像素点认为是水波纹对应的像素点。因此，在实施例1和实施例2所述方法的基础上，可以预先设定灰度阈值，然后针对像素值不变的每个像素点，根据该像素点的灰度值与该灰度阈值的比较结果，来对该像素点进行的后续操作。

具体地，在保持该像素点的像素值不变之后，所述方法还包括：

根据该像素点的灰度值是否小于设定的灰度阈值；

如果是，保持该像素点的像素值不变，否则，将该像素点的像素值更新为预设值。

如果该像素点的灰度值小于设定的灰度阈值，说明该像素点为漂浮物对应的像素点，需保持该像素点的像素值不变，否则说明该像素点极有可能不是漂浮物对应的像素点，将该像素点更新为预设值。

具体的，在上述各实施例中，如果像素点满足某一条件，可以保持该像素点的像素值不变，也可以根据该像素点，在该图像区域对应掩码图像中，将该像素点对应的像素值设置为第一数值，例如可以是1，如果需要改变某一像素点的像素值，也可以在该图像区域对应掩码图像中，将该像素点对应的像素值设置为第二数值，例如可以是0，从而得到该图像区域的掩码图像。

如果所述掩码图像中像素点的像素值为第一数值，将该像素点作为漂浮物上的像素点，保持所述图像区域中对应像素点的像素值不变，如果所述掩码图像中像素点的像素值为第二数值，将该像素点作为非漂浮物上的像素点，并将所述图像区域中对应像素点的像素值恢复为预设值。

具体的，根据得到的该图像区域的掩码图像，再结合前后背景的图像处理方法，例如形态学处理方法，或graphcut方法，得到最终处理后的该图像区域的图像。处理后的图像中针对满足条件的像素点，即之前认为可以保持像素值不变的像素点，在该处理后的图像中该像素点的像素值也会保存不变，而对于之前认为像素值改变的像素点，在该处理后的图像中该像素点的像素值也会被改变为设定值。

下面结合一个具体的实施例，对本发明实施例的上述过程进行详细说明。

图7为本发明实施例提供了一种漂浮物检测方法的流程图，图8为本发明实施例提供的待检测的图像示意图，该检测过程包括：

S701：对待检测的图像进行haar变换，获取该图像中每个像素点在水平和垂直方向的各分量值。即得到每个像素点的LL1、HL1、LH1、HH1对应的各分量值。

图9a展示了待检测的图像中每个像素点的LH1对应的分量值，图9b展示了待检测的图像中每个像素点的HL1对应的分量值，图9c展示了待检测的图像中每个像素点的HH1对应的分量值，其中，图9a-图9c中各个分量对应的分量值的数值从负数到几百不等。

为了滤除图像中的水波纹信息，可以根据图9a-图9c所示的待检测的图像中每个像素点的各分量对应的分量值，将待检测的图像转换为对应的灰度图，由于该过程是现有技术，在此不再赘述。具体地，将上述每个像素点的LL1、HL1、LH1、HH1对应的各分量值转换为灰度图后分别得到图10a-图10d。根据图10a-图10d所示的内容，可以看出小矩形框住的区域中呈现斜线状的水波纹在图10d所示的灰度图上大幅减小，但漂浮物区域中的像素点的灰度值较大，漂浮物区域仍较清晰，大矩形框住的区域在图10b所示的灰度图中很清晰，但是在图10c和图10d所示的灰度图上的灰度值较小，较模糊。

S702：根据每个像素点的各分量值以及设定不同灰度区间对应的分量阈值，生成待检测的图像对应的掩码图像。

为了提高漂浮物检测的效率，可以预先在待检测的图像中框选一个漂浮物检测区域，对该区域进行后续的操作，由于该区域对应的图像区域与实施例1中提到的垃圾检测区域的用途是相同的，该区域可以理解为实施例1中提到的垃圾检测区域。

根据实施例1所述的方法，对该垃圾检测区域中的每个像素点进行相应的操作，得到该垃圾检测区域的掩码图像，掩码图像的生成过程上述实施例中已经描述，这里不再赘述。得到如图11所示的待检测的图像对应的掩码图像。根据得到的掩码图像，再结合前后背景的图像处理方法，例如形态学处理方法，或graphcut方法，得到最终处理后的该图像区域的图像，如图12a和图12b显示的垃圾检测区域。得到待检测的图像对应的掩码图像后可以执行步骤S703，也可以直接执行步骤S704。

S703：设定条件过滤待检测的图像中的水波纹信息。

为了提高漂浮物检测的效率，该步骤中的设定的条件可以是根据上述垃圾检测区域中的像素点的RGB三通道值中的任意两个的差是否均大于对应的设定阈值的判断结果，也可以根据上述垃圾检测区域中的像素点的灰度值与设定灰度值阈值的比较结果，来精过滤水波纹，具体的过程在上述实施例中已经阐述过了，在此不再赘述。

根据上述方法过滤掉水波纹信息后，可以得到待检测的图像对应的掩码图像。

S704：结合前后背景分割方法，得到最终的效果图。

将得到的待检测的图像对应的掩码图像，结合前后背景分割方法，得到最终的效果图。该过程是现有技术，在此不再赘述。

需要说明的是，为了得到待检测的图像中每个像素点在水平和垂直方向的各分量值，步骤S701中对该图像进行变换的方法不仅仅局限于haar变换，也可以使用其他的变换方法，比如二维离散小波变换。以二维离散小波变换为例，结合图13所示的二维离散小波分解和重构过程示意图，阐述一下获取该图像中的每个像素点的LL1、HL1、LH1、HH1的信息的过程，该分解过程为：首先对该图像的每一行进行1维离散小波变换(1D-DWT)，获得该图像在水平方向上的低频分量L和高频分量H，然后对变换所得数据的每一列进行1D-DWT，该过程可以理解为对该图像的一级分解，从而得到该图像在水平和垂直方向上的低频对应的分量LL1，水平方向上的低频和垂直方向上的高频对应的分量LH1、水平方向上的高频和垂直方向上的低频对应的分量HL1以及水平和垂直方向上的高频对应的分量HH1，还可以根据实际需要，在该一级分解后进行二级分解，具体的二级分解过程与一级分解的过程相同，同时重构过程与该分解过程相反，这两个过程均在此不再赘述。

由于本发明实施例中根据包含该像素点的设定区域内每个像素点的红R值、绿G值、蓝B值，确定该设定区域的R值、G值和B值；判断该设定区域的R值、G值和B值中的任意两个的差是否均大于对应的设定阈值；如果是，保持该像素点的像素值不变，否则，将该像素点的像素值更新为预设值，可以更加准确地检测出漂浮物。

实施例5：

在上述各个实施例的基础上，图14为本发明实施例提供的一种漂浮物检测装置的结构示意图，所述装置包括：

获取模块1401，用于对待检测的图像区域进行水平变换和垂直变换，获取所述图像区域中每个像素点在水平和垂直方向的各分量值；

确定模块1402，用于根据所述图像区域中每个像素点的灰度值，确定所述每个像素点对应的各第一分量阈值；

执行模块1403，用于针对每个像素点，将该像素点的各分量值与该像素点对应的各第一分量阈值进行比较，根据比较结果确定所述图像区域中的漂浮物。

在进行漂浮物检测时，执行模块根据判断结果，将像素值不变的像素点确定为漂浮物对应的像素点。

其中，获取模块获取的所述图像区域中每个像素点在水平和垂直方向的各分量值包括：获取所述图像区域中每个像素点在水平方向上的低频和垂直方向上的低频对应分量LL1的分量值，水平方向上的低频和垂直方向上的高频对应分量LH1的分量值、水平方向上的高频和垂直方向上的低频对应分量HL1的分量值，以及水平方向上的高频和垂直方向上的高频对应分量HH1的分量值。

进一步地，所述确定模块1402，具体用于根据所述图像区域中每个像素点的灰度值及预设的灰度区间，确定每个像素点归属的目标灰度区间，将目标灰度区间对应的各分量阈值作为每个像素点对应的各第一分量阈值。

进一步地，所述执行模块1403，具体用于如果像素点的各分量值均大于该像素点对应的各第一分量阈值，将该像素点作为漂浮物上的像素点，保持该像素点的像素值不变，否则，将该像素点作为非漂浮物上的像素点，并将该像素点的像素值更新为预设值。

进一步地，所述装置还包括：

过滤模块1404，用于针对每个像素点，判断该像素点的各分量值是否均大于该像素点所对应的目标灰度区间对应的各第一分量阈值之前，针对每个像素点，判断该像素点的各分量值是否均大于预设的各第二分量阈值；如果是，触发执行模块。

进一步地，所述执行模块1403，还用于在保持该像素点的像素值不变之后，根据包含该像素点的设定区域内每个像素点的每个图像通道的值，确定该设定区域的每个图像通道的值；判断该设定区域的每个图像通道的值中的任意两个的差的绝对值是否均大于对应的设定阈值；如果是，保持该像素点的像素值不变，否则，将该像素点的像素值更新为预设值。

进一步地，所述执行模块1403，还用于在保持该像素点的像素值不变之后，根据该像素点的灰度值是否小于设定的灰度阈值；如果是，保持该像素点的像素值不变，否则，将该像素点的像素值更新为预设值。

执行模块具体用于如果像素点的各分量值均大于该像素点对应的各第一分量阈值，将所述图像区域对应的掩码图像中该像素点对应的像素值设置为第一数值，否则，将所述图像区域对应的掩码图像中该像素点对应的像素值设置为第二数值；如果所述掩码图像中像素点的像素值为第一数值，将该像素点作为漂浮物上的像素点，保持所述图像区域中对应像素点的像素值不变，如果所述掩码图像中像素点的像素值为第二数值，将该像素点作为非漂浮物上的像素点，并将所述图像区域中对应像素点的像素值恢复为预设值。

进一步地，所述装置还包括：

输出模块，用于识别所述图像区域中像素值不变的像素点所在的子区域，将所述子区域作为漂浮物所在区域，并输出所述子区域的位置信息。

由于本发明实施例中获取模块1401，用于对待检测的图像区域进行水平变换和垂直变换，获取该图像区域中每个像素点在水平和垂直方向的各分量值；确定模块1402，用于根据所述图像区域中每个像素点的灰度值，确定所述每个像素点对应的各第一分量阈值；执行模块1403，用于针对每个像素点，将该像素点的各分量值与该像素点对应的各第一分量阈值进行比较，根据比较结果确定所述图像区域中的漂浮物，提高了漂浮物的检出率。

实施例6：

在上述各个实施例的基础上，本发明实施例提供了一种电子设备，如图15所示，包括处理器1501、通信接口1502、存储器1503和通信总线1504，其中，处理器1501，通信接口1502，存储器1503通过通信总线1504完成相互间的通信；

所述存储器1503中存储有计算机程序，当所述程序被所述处理器1501执行时，使得所述处理器1501执行如下步骤：

对待检测的图像区域进行水平变换和垂直变换，获取所述图像区域中每个像素点在水平和垂直方向的各分量值；

根据所述图像区域中每个像素点的灰度值，确定所述每个像素点对应的各第一分量阈值；

针对每个像素点，将该像素点的各分量值与该像素点对应的各第一分量阈值进行比较，根据比较结果确定所述图像区域中的漂浮物。

上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

通信接口1502用于上述电子设备与其他设备之间的通信。

存储器1503可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如至少一个磁盘存储器。可选地，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。

上述处理器1501可以是通用处理器，包括中央处理器、网络处理器(NetworkProcessor，NP)等；还可以是数字指令处理器(Digital Signal Processing，DSP)、专用集成电路、现场可编程门陈列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。

进一步地，处理器1501，具体用于根据所述图像区域中每个像素点的灰度值及预设的灰度区间，确定每个像素点归属的目标灰度区间，将目标灰度区间对应的各分量阈值作为每个像素点对应的各第一分量阈值。

进一步地，处理器1501，具体用于如果像素点的各分量值均大于该像素点对应的各第一分量阈值，将该像素点作为漂浮物上的像素点，保持该像素点的像素值不变，否则，将该像素点作为非漂浮物上的像素点，并将该像素点的像素值更新为预设值。

进一步地，处理器1501，还用于针对每个像素点，判断该像素点的各分量值是否均大于该像素点所对应的目标灰度区间对应的各第一分量阈值之前，针对每个像素点，判断该像素点的各分量值是否均大于预设的各第二分量阈值；如果是，针对该像素点，进行判断该像素点的各分量值是否均大于该像素点所对应的目标灰度区间对应的各第一分量阈值的步骤。

进一步地，处理器1501，还用于在保持该像素点的像素值不变之后，根据包含该像素点的设定区域内每个像素点的每个图像通道的值，确定该设定区域的每个图像通道的值；判断该设定区域的每个图像通道的值中的任意两个的差的绝对值是否均大于对应的设定阈值；如果是，保持该像素点的像素值不变，否则，将该像素点的像素值更新为预设值。

进一步地，处理器1501，还用于在保持该像素点的像素值不变之后，根据该像素点的灰度值是否小于设定的灰度阈值；如果是，保持该像素点的像素值不变，否则，将该像素点的像素值更新为预设值。

进一步地，处理器1501，具体用于如果像素点的各分量值均大于该像素点对应的各第一分量阈值，将所述图像区域对应的掩码图像中该像素点对应的像素值设置为第一数值，否则，将所述图像区域对应的掩码图像中该像素点对应的像素值设置为第二数值；如果所述掩码图像中像素点的像素值为第一数值，将该像素点作为漂浮物上的像素点，保持所述图像区域中对应像素点的像素值不变，如果所述掩码图像中像素点的像素值为第二数值，将该像素点作为非漂浮物上的像素点，并将所述图像区域中对应像素点的像素值恢复为预设值。

进一步地，处理器1501，还用于识别所述图像区域中像素值不变的像素点所在的子区域，将所述子区域作为漂浮物所在区域，并输出所述子区域的位置信息。

进一步地，处理器1501，具体用于获取所述图像区域中每个像素点在水平方向上的低频和垂直方向上的低频对应分量LL1的分量值，水平方向上的低频和垂直方向上的高频对应分量LH1的分量值、水平方向上的高频和垂直方向上的低频对应分量HL1的分量值，以及水平方向上的高频和垂直方向上的高频对应分量HH1的分量值。

对于系统/装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者一个操作与另一个实体或者另一个操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或者操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全应用实施例、或结合应用和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (9)

1.一种漂浮物检测方法，其特征在于，所述方法包括：

对待检测的图像区域进行水平变换和垂直变换，获取所述图像区域中每个像素点在水平和垂直方向的各分量值；

根据所述图像区域中每个像素点的灰度值，确定所述每个像素点对应的各第一分量阈值；

针对每个像素点，将该像素点的各分量值与该像素点对应的各第一分量阈值进行比较，根据比较结果确定所述图像区域中的漂浮物；

其中，所述根据比较结果确定所述图像区域中的漂浮物包括：

如果像素点的各分量值均大于该像素点对应的各第一分量阈值，将该像素点作为漂浮物上的像素点，保持该像素点的像素值不变，否则，将该像素点作为非漂浮物上的像素点，并将该像素点的像素值更新为预设值；或，

确定所述像素点的各分量值中大于该像素点对应的各第一分量阈值的各分量的数量；若所述数量大于预设数量阈值，则确定该像素点为漂浮物上的像素点，保持该像素点的像素值不变，否则，将该像素点作为非漂浮物上的像素点，并将该像素点的像素值更新为预设值；

其中，所述对待检测的图像区域进行水平变换和垂直变换包括：

对所述图像区域中每个像素点进行水平变换，得到所述每个像素点对应的水平变换后的各分量的分量值；

对每个水平变换后的像素点进行垂直变换；

所述获取所述图像区域中每个像素点在水平和垂直方向的各分量值包括：

获取所述图像区域中每个像素点在水平方向上的低频和垂直方向上的低频对应分量LL1的分量值，水平方向上的低频和垂直方向上的高频对应分量LH1的分量值、水平方向上的高频和垂直方向上的低频对应分量HL1的分量值，以及水平方向上的高频和垂直方向上的高频对应分量HH1的分量值。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像区域中每个像素点的灰度值，确定所述每个像素点对应的各第一分量阈值包括：

根据所述图像区域中每个像素点的灰度值及预设的灰度区间，确定每个像素点归属的目标灰度区间，将目标灰度区间对应的各分量阈值作为每个像素点对应的各第一分量阈值。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述保持该像素点的像素值不变之后，所述方法还包括：

根据包含该像素点的设定区域内每个像素点的每个图像通道的值，确定该设定区域的每个图像通道的值；判断该设定区域的每个图像通道的值中的任意两个的差的绝对值是否均大于对应的设定阈值；

如果是，保持该像素点的像素值不变，否则，将该像素点的像素值更新为预设值。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述保持该像素点的像素值不变之后，所述方法还包括：

根据该像素点的灰度值是否小于设定的灰度阈值；

如果是，保持该像素点的像素值不变，否则，将该像素点的像素值更新为预设值。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像区域中每个像素点的灰度值，确定所述每个像素点对应的各第一分量阈值之前，所述方法还包括：

针对每个像素点，判断该像素点的各分量值是否均大于预设的各第二分量阈值；如果是，针对该像素点，进行根据所述图像区域中每个像素点的灰度值，确定所述每个像素点对应的各第一分量阈值的步骤。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据比较结果确定所述图像区域中的漂浮物包括：

如果像素点的各分量值均大于该像素点对应的各第一分量阈值，将所述图像区域对应的掩码图像中该像素点对应的像素值设置为第一数值，否则，将所述图像区域对应的掩码图像中该像素点对应的像素值设置为第二数值；

如果所述掩码图像中像素点的像素值为第一数值，将该像素点作为漂浮物上的像素点，保持所述图像区域中对应像素点的像素值不变，如果所述掩码图像中像素点的像素值为第二数值，将该像素点作为非漂浮物上的像素点，并将所述图像区域中对应像素点的像素值恢复为预设值。

7.如权利要求1或6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

识别所述图像区域中像素值不变的像素点所在的子区域，将所述子区域作为漂浮物所在区域，并输出所述子区域的位置信息。

8.一种漂浮物检测装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于对待检测的图像区域进行水平变换和垂直变换，获取所述图像区域中每个像素点在水平和垂直方向的各分量值；

确定模块，用于根据所述图像区域中每个像素点的灰度值，确定所述每个像素点对应的各第一分量阈值；

执行模块，用于针对每个像素点，将该像素点的各分量值与该像素点对应的各第一分量阈值进行比较，根据比较结果确定所述图像区域中的漂浮物

其中，所述执行模块，具体用于如果像素点的各分量值均大于该像素点对应的各第一分量阈值，将该像素点作为漂浮物上的像素点，保持该像素点的像素值不变，否则，将该像素点作为非漂浮物上的像素点，并将该像素点的像素值更新为预设值；或，确定所述像素点的各分量值中大于该像素点对应的各第一分量阈值的各分量的数量；若所述数量大于预设数量阈值，则确定该像素点为漂浮物上的像素点，保持该像素点的像素值不变，否则，将该像素点作为非漂浮物上的像素点，并将该像素点的像素值更新为预设值；

其中，获取模块，具体用于对所述图像区域中每个像素点进行水平变换，得到所述每个像素点对应的水平变换后的各分量的分量值；对每个水平变换后的像素点进行垂直变换；

获取模块获取的所述图像区域中每个像素点在水平和垂直方向的各分量值包括：获取所述图像区域中每个像素点在水平方向上的低频和垂直方向上的低频对应分量LL1的分量值，水平方向上的低频和垂直方向上的高频对应分量LH1的分量值、水平方向上的高频和垂直方向上的低频对应分量HL1的分量值，以及水平方向上的高频和垂直方向上的高频对应分量HH1的分量值。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

所述存储器中存储有计算机程序，当所述程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1-7任一项所述方法的步骤。

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