CN111709955B - 图像分割检验方法、装置、终端及存储介质 - Google Patents

图像分割检验方法、装置、终端及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN111709955B
CN111709955B CN202010557034.6A CN202010557034A CN111709955B CN 111709955 B CN111709955 B CN 111709955B CN 202010557034 A CN202010557034 A CN 202010557034A CN 111709955 B CN111709955 B CN 111709955B
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
pixel
pixel blocks
segmentation
pixel block
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010557034.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111709955A (zh
Inventor
戴晓雪
曾志勇
许清泉
李志阳
叶志鸿
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Xiamen Meitu Yifu Technology Co ltd
Original Assignee
Xiamen Meitu Yifu Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xiamen Meitu Yifu Technology Co ltd filed Critical Xiamen Meitu Yifu Technology Co ltd
Priority to CN202010557034.6A priority Critical patent/CN111709955B/zh
Publication of CN111709955A publication Critical patent/CN111709955A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111709955B publication Critical patent/CN111709955B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11—Region-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/136—Segmentation; Edge detection involving thresholding
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/187—Segmentation; Edge detection involving region growing; involving region merging; involving connected component labelling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10004—Still image; Photographic image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20092—Interactive image processing based on input by user
    • G06T2207/20104—Interactive definition of region of interest [ROI]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明提供一种图像分割验证方法、装置、终端及存储介质，涉及图像处理技术领域。该方法包括：对待处理图像进行区域分割，确定区域分割后的图像中的目标区域；对区域分割后的图像进行像素分割，得到多个像素块；确定多个第一像素块之间的连通性，并根据多个第一像素块之间的连通性，确定多个像素块中的主体像素块以及碎片像素块；根据碎片像素块和待处理图像，对区域分割的结果进行验证。通过确定了多个像素块中的主体像素块以及碎片像素块，继而根据碎片像素块和待处理图像便确定区域分割结果的准确性，减少了成本和时间成本，提升了检验的准确性和可靠性，适用于对大量数据分割的结果或复杂图像分割的结果进行验证。

Description

图像分割检验方法、装置、终端及存储介质
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种图像分割检验方法、装置、终端及存储介质。
背景技术
图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。随着图像分割技术被广泛的使用，因此，对于图像分割结果的准确性检验变得越来越重要。
相关技术中，通过人工对每个图像分割结果进行检查，挑选出一个图像分割结果中错误数据，从而根据该错误数据确定图像分割结果的准确性。
但是，相关技术中，通过人工挑选错误数据，以确定图像分割结果的准确性，浪费了不必要的人力资源，增加了检验成本，而且，由于人眼并不能保证发现所有的错误数据，因此，还存在检验的可靠性较低的问题。
发明内容
本发明的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种图像分割检验方法、装置、终端及存储介质，以便解决相关技术中，通过人工挑选错误数据，以确定图像分割结果的准确性，浪费了不必要的人力资源，增加了检验成本，而且，由于人眼并不能保证发现所有的错误数据，因此，还存在检验的可靠性较低的问题。
为实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：
第一方面，本发明实施例提供了一种图像分割验证方法，包括：
对待处理图像进行区域分割，确定区域分割后的图像中的目标区域；
对区域分割后的图像进行像素分割，得到多个像素块，所述多个像素块包括：所述目标区域内的多个第一像素块；
确定所述多个第一像素块之间的连通性，并根据所述多个第一像素块之间的连通性，确定所述多个像素块中的主体像素块以及碎片像素块；
根据所述碎片像素块和所述待处理图像，对所述区域分割的结果进行验证。
可选地，所述对区域分割后的图像进行像素分割，得到多个像素块，包括：
对所述目标区域和非目标区域进行掩膜处理，得到掩膜图像，其中，所述非目标区域为所述区域分割后的图像中所述目标区域之外的区域；
对所述掩膜图像进行像素分割，得到所述多个像素块，所述多个像素块还包括：所述非目标区域的多个第二像素块。
可选地，所述确定所述多个第一像素块之间的连通性，包括：
将所述多个第一像素块分别初始化为多个图像顶点；
根据所述多个图像顶点中每两个图像顶点的位置，确定所述每两个图像顶点对应的两个第一像素块之间的连通性。
可选地，所述根据所述多个图像顶点中每两个图像顶点的位置，确定所述每两个图像顶点对应的两个第一像素块之间的连通性，包括：
根据所述多个图像顶点中每两个图像顶点的位置，计算所述每两个图像顶点之间的欧氏距离；
根据所述欧氏距离，确定所述每两个图像顶点对应的两个第一像素块之间的连通性，所述欧氏距离越小，对应的连通性越大。
可选地，所述根据所述多个第一像素块之间的连通性，确定所述多个像素块中的主体像素块以及碎片像素块，包括：
从每个图像顶点开始，根据所述多个第一像素块之间的连通性，将连通性最大的多个像素块进行连通，得到多个像素块堆；
从所述多个像素块堆中，确定主像素块堆以及碎片像素块堆，所述主像素块堆中的像素块为所述主体像素块，所述碎片像素块堆中的像素块为所述碎片像素块。
可选地，所述从所述多个像素块堆中，确定主像素块堆以及碎片像素块堆，包括：
从所述多个像素块堆中，确定像素块最多的至少一个像素块堆为所述主像素块堆，确定多个所述像素块堆中所述主像素块堆之外的像素块堆为所述碎片像素块堆。
可选地，所述根据所述碎片像素块和所述待处理图像，对所述区域分割的结果进行验证，包括：
根据所述碎片像素块的总面积和所述待处理图像的面积，对所述区域分割的结果进行验证。
可选地，所述根据所述碎片像素块的总面积和所述待处理图像的面积，对所述区域分割的结果进行验证，包括：
判断所述碎片像素块的总面积和所述待处理图像的面积的比值，是否大于预设阈值；
若所述比值大于所述预设阈值，则确定所述区域分割的结果未通过验证；
若所述比值小于或等于所述预设阈值，则确定所述区域分割的结果验证通过。
可选地，所述对所述目标区域和非目标区域进行掩膜处理，得到掩膜图像，包括：
采用第一像素值对所述目标区域进行遮挡，采用与所述第一像素值不同的第二像素值对所述非目标区域进行遮挡，得到所述掩膜图像。
第二方面，本发明实施例还提供了一种图像分割验证装置，包括：
第一确定模块，用于对待处理图像进行区域分割，确定区域分割后的图像中的目标区域；
获取模块，用于对区域分割后的图像进行像素分割，得到多个像素块，所述多个像素块包括：所述目标区域内的多个第一像素块；
第二确定模块，用于确定所述多个第一像素块之间的连通性，并根据所述多个第一像素块之间的连通性，确定所述多个像素块中的主体像素块以及碎片像素块；
验证模块，用于根据所述碎片像素块和所述待处理图像，对所述区域分割的结果进行验证。
可选地，所述获取模块，还用于对所述目标区域和非目标区域进行掩膜处理，得到掩膜图像，其中，所述非目标区域为所述区域分割后的图像中所述目标区域之外的区域；对所述掩膜图像进行像素分割，得到所述多个像素块，所述多个像素块还包括：所述非目标区域的多个第二像素块。
可选地，所述第二确定模块，还用于将所述多个第一像素块分别初始化为多个图像顶点；根据所述多个图像顶点中每两个图像顶点的位置，确定所述每两个图像顶点对应的两个第一像素块之间的连通性。
可选地，所述第二确定模块，还用于根据所述多个图像顶点中每两个图像顶点的位置，计算所述每两个图像顶点之间的欧氏距离；根据所述欧氏距离，确定所述每两个图像顶点对应的两个第一像素块之间的连通性，所述欧氏距离越小，对应的连通性越大。
可选地，所述第二确定模块，还用于从每个图像顶点开始，根据所述多个第一像素块之间的连通性，将连通性最大的多个像素块进行连通，得到多个像素块堆；从所述多个像素块堆中，确定主像素块堆以及碎片像素块堆，所述主像素块堆中的像素块为所述主体像素块，所述碎片像素块堆中的像素块为所述碎片像素块。
可选地，所述第二确定模块，还用于从所述多个像素块堆中，确定像素块最多的至少一个像素块堆为所述主像素块堆，确定多个所述像素块堆中所述主像素块堆之外的像素块堆为所述碎片像素块堆。
可选地，所述验证模块，还用于根据所述碎片像素块的总面积和所述待处理图像的面积，对所述区域分割的结果进行验证。
可选地，所述验证模块，还用于判断所述碎片像素块的总面积和所述待处理图像的面积的比值，是否大于预设阈值；若所述比值大于所述预设阈值，则确定所述区域分割的结果未通过验证；若所述比值小于或等于所述预设阈值，则确定所述区域分割的结果验证通过。
可选地，所述获取模块，还用于采用第一像素值对所述目标区域进行遮挡，采用与所述第一像素值不同的第二像素值对所述非目标区域进行遮挡，得到所述掩膜图像。
第三方面，本发明实施例还提供了一种终端，包括：存储器和处理器，所述存储器存储有所述处理器可执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面任一项所述的图像分割验证方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被读取并执行时，实现上述第一方面任一项所述的图像分割验证方法。
本发明的有益效果是：本发明实施例提供一种图像分割验证方法、装置、终端及存储介质，该方法可以包括：对待处理图像进行区域分割，确定区域分割后的图像中的目标区域；对区域分割后的图像进行像素分割，得到多个像素块，多个像素块包括：目标区域内的多个第一像素块；确定多个第一像素块之间的连通性，并根据多个第一像素块之间的连通性，确定多个像素块中的主体像素块以及碎片像素块；根据碎片像素块和待处理图像，对区域分割的结果进行验证。通过确定区域分割后的图像中，目标区域内的多个第一像素块连通性，继而确定了多个像素块中的主体像素块以及碎片像素块，根据碎片像素块和待处理图像便可以确定区域分割结果的准确性，实现了对于区域分割结果的自动化验证，减少了成本和时间成本，对于复杂分割结果进行检验时，较大的提升了检验的准确性和可靠性，可以适用于对大量数据分割的结果或复杂图像分割的结果进行验证。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，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相关的附图。
图1为本发明实施例提供的一种图像分割验证方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种图像分割验证方法的流程示意图；
图3为本发明实施例提供的一种图像分割验证方法的流程示意图；
图4为本发明实施例提供的一种图像分割验证方法的流程示意图；
图5为本发明实施例提供的一种图像分割验证方法的流程示意图；
图6为本发明实施例提供的一种图像分割验证方法的流程示意图；
图7为本发明实施例提供的一种图像分割验证装置的结构示意图；
图8为本发明实施例提供的一种终端的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
本发明实施例提供的图像分割验证方法，执行主体可以为终端或者服务器，以下实施例中以终端为例进行说明。其中，终端可以为电脑、手机、平板电脑等安装有图像处理应用的设备。
图1为本发明实施例提供的一种图像分割验证方法的流程示意图，如图1所示，该方法可以包括：
S101、对待处理图像进行区域分割，确定区域分割后的图像中的目标区域。
其中，区域分割的方式可以为图像分割算法或者图像分割模型。例如，图像分割模型可以为深度学习模型。
在一些实施方式中，终端可以对待处理图像进行区域分割，得到区域分割结果，即区域分割后的图像，以在分割结果中确定目标区域和非目标区域。该目标区域为感兴趣区域，即重点分析和关注的区域；同理，非目标区域为不感兴趣区域。
S102、对区域分割后的图像进行像素分割，得到多个像素块。
其中，多个像素块包括：目标区域内的多个第一像素块。
另外，终端可以采用预设分割方式对区域分割后的图像进行像素分割，例如，预设分割方式可以为超像素分割方式。
需要说明的是，根据区域分割后的图像中的目标区域和非目标区域，对区域分割后的图像进行预处理，得到预处理后的图像，采用预设分割方式对预处理后的图像进行分割，得到多个第一像素块和多个第二像素块，该第二像素块为非目标区域内的像素块。
S103、确定多个第一像素块之间的连通性，并根据多个第一像素块之间的连通性，确定多个像素块中的主体像素块以及碎片像素块。
其中，终端可以采用预设连通性确定算法或者预设公式第一像素块之间的连通性。
在一种可能的实施方式中，终端在确定多个第一像素块之间的连通性后，可以对连通性满足预设条件的多个第一像素块进行连通，从而可以确定多个连通后的像素块，即主体像素块，而多个第一像素块中剩余的至少一个像素块，则为碎片像素块。
S104、根据碎片像素块和待处理图像，对区域分割的结果进行验证。
其中，区域分割的结果为区域分割后的图像。
在本申请实施例中，终端可以确定碎片像素块和待处理图像的相关参数，例如像素块的数量、面积等等，继而采用预设的运算规则，根据碎片像素块的参数和待处理图像的参数进行计算，得到计算结果。
需要说明的是，终端可以根据上述计算结果，对区域分割的结果进行验证得到验证结果，验证结果可以用于表示区域分割的结果准确或者不准确，或者验证结果也可以用于表示区域分割结果的准确度，准确度越高则区域分割结果越准确，反之，准确度越低则区域分割结果越不准确。
综上，本发明实施例提供一种图像分割验证方法，该方法可以包括：对待处理图像进行区域分割，确定区域分割后的图像中的目标区域；对区域分割后的图像进行像素分割，得到多个像素块，多个像素块包括：目标区域内的多个第一像素块；确定多个第一像素块之间的连通性，并根据多个第一像素块之间的连通性，确定多个像素块中的主体像素块以及碎片像素块；根据碎片像素块和待处理图像，对区域分割的结果进行验证。通过确定区域分割后的图像中，目标区域内的多个第一像素块连通性，继而确定了多个像素块中的主体像素块以及碎片像素块，根据碎片像素块和待处理图像便可以确定区域分割结果的准确性，实现了对于区域分割结果的自动化验证，减少了人力成本和时间成本，对于复杂分割结果进行检验时，较大的提升了检验的准确性和可靠性，可以适用于对大量数据分割的结果或复杂图像分割的结果进行验证。
可选地，图2为本发明实施例提供的一种图像分割验证方法的流程示意图，如图2所示，上述S102中对待处理图像进行像素分割，得到多个像素块的过程，可以包括：
S201、对目标区域和非目标区域进行掩膜处理，得到掩膜(mask)图像。
其中，非目标区域为待处理图像中目标区域之外的区域。目标区域也可以称为目标实例，非目标区域也可以称为非目标实例。
在一些实施方式中，终端可以根据目标区域确定感兴趣区掩膜，并将该感兴趣区掩膜与区域分割后的图像相乘，则可以得到掩膜图像。掩膜图像中目标区域的像素值与非目标区域的像素值可以不同。
另外，掩膜图像中的非目标区域可以理解为被屏蔽的区域。
S202、对掩膜图像进行像素分割，得到多个像素块。
其中，多个像素块还包括：非目标区域的多个第二像素块。
在本发明实施例中，终端可以采用超像素分割的方式对掩膜图像进行分割，得到多个像素块，掩膜图像包括目标区域和非目标区域，相应的，多个像素块包括：目标区域内的多个第一像素块，和非目标区域内的多个第二像素块。
例如，多个像素块的数量可以为x，第一像素块的数量可以为y，第二像素块的数量可以为z，则x＝y+z。
综上所述，通过对目标区域和非目标区域进行掩膜处理，得到掩膜图像，对掩膜图像进行像素分割，得到多个像素块。可以对非目标区域的像素块进屏蔽，对目标区域的像素块进行计算，减小了处理压力，提高了处理效率。
可选地，图3为本发明实施例提供的一种图像分割验证方法的流程示意图，如图3所示，上述S103中确定多个第一像素块之间的连通性的过程，可以包括：
S301、将多个第一像素块分别初始化为多个图像顶点。
需要说明的是，终端可以将每个第一像素块初始化为图像顶点。例如，当第一像素块的数量为y个时，初始化的图像顶点的数量也为y个。
S302、根据多个图像顶点中每两个图像顶点的位置，确定每两个图像顶点对应的两个第一像素块之间的连通性。
其中，终端可以确定每两个第一像素块之间的关系度，将每两个第一像素块之间的关系度作为图像边的权值，即每两个图像顶点对应的两个第一像素块之间的连通性。
在一些实施方式中，终端可以采用预设公式，根据多个图像顶点中每两个图像顶点的位置，计算每两个图像顶点之间的连通性参数，将该连通性参数作为图像边的权值，根据该图像边的权值可以确定每两个图像顶点对应的两个第一像素块之间的连通性。
综上所述，将多个第一像素块分别初始化为多个图像顶点，根据多个图像顶点中每两个图像顶点的位置，确定每两个图像顶点对应的两个第一像素块之间的连通性，可以使得两个第一像素块之间连通性的确定更加的准确。
可选地，图4为本发明实施例提供的一种图像分割验证方法的流程示意图，如图4所示，上述S302的过程，可以包括：
S401、根据多个图像顶点中每两个图像顶点的位置，计算每两个图像顶点之间的欧氏距离。
其中，每两个图像顶点的位置可以为每两个图像顶点的坐标。
在一些实施方式中，终端可以根据多个图像顶点中每两个图像顶点的坐标，采用预设的欧氏距离计算公式，计算每两个图像顶点之间的欧氏距离，即每两个图像顶点之间的绝对距离。
例如，一个图像顶点的位置可以用(x1，y1)表示，另一个图像顶点的位置可以用(x1，y1)表示，则这两个图像顶点之间的欧氏距离d可以表示为：
Figure BDA0002543972880000091
S402、根据欧氏距离，确定每两个图像顶点对应的两个第一像素块之间的连通性，欧氏距离越小，对应的连通性越大。
在本发明实施例中，两个图像顶点之间的欧式距离越小，说明这两个图像顶点的绝对距离越近，即，两个图像顶点对应的两个第一像素块之间的连通性越大。
可选地，图5为本发明实施例提供的一种图像分割验证方法的流程示意图，如图5所示，上述S302中，根据多个第一像素块之间的连通性，确定多个像素块中的主体像素块以及碎片像素块的过程，可以包括：
S501、从每个图像顶点开始，根据多个第一像素块之间的连通性，将连通性最大的多个像素块进行连通，得到多个像素块堆。
其中，终端可以采用预设顺序将连通性最大的多个像素块进行连通。
在一些实施方式中，终端可以从每个图像顶点开始，确定与该图像顶点的欧氏距离最小的图像顶点，即确定图像边的权值最小的图像顶点，继而对这两个图像顶点对应的第一像素块进行连通，得到多个像素块堆。
另外，多个像素块堆可以包括主像素块堆和碎片像素块堆，像素块堆之间是独立的，不存在连通关系。
S502、从多个像素块堆中，确定主像素块堆以及碎片像素块堆。
其中，主像素块堆中的像素块为主体像素块，碎片像素块堆中的像素块为碎片像素块。
需要说明的是，终端可以计算多个像素块堆的面积，将多个像素块中，像素块堆的面积满足预设条件的像素堆确定为主像素块堆，将不满足条件的像素堆确定为碎片像素堆。
综上所述，从每个图像顶点开始连通，可以提高对于像素块连通时的效率，将连通性最大的多个像素块进行连通，可以使得联通的结果更加准确，从而使得确定的主像素块堆以及碎片像素块堆更加准确。
可选地，上述S502的过程，可以包括：
从多个像素块堆中，确定像素块最多的至少一个像素块堆为主像素块堆，确定多个像素块堆中主像素块堆之外的像素块堆为碎片像素块堆。
其中，终端可以存储有主像素块堆的预设数量。
在一种可能的实施方式中，终端可以计算每个像素块堆的面积，并对多个像素块的面积进行排序得到排序结果，从多个排序结果中选取面积最大的预设数量个像素堆作为主像素堆，将多个像素块堆中主像素块堆之外的像素块堆为碎片像素块堆。
可选地，上述S104的过程，可以包括：根据碎片像素块的总面积和待处理图像的面积，对区域分割的结果进行验证。
在本申请实施例中，终端采用预设计算规则，对碎片像素块的总面积和待处理图像的面积进行计算，得到计算结果，根据计算结果对区域分割的结果进行验证。
在一些实施方式中，计算碎片像素块的总面积和待处理图像的面积的比值，根据比值所在的预设范围确定区域分割的结果的准确度。
例如，预设范围包括：第一预设范围、第二预设范围、第三预设范围和第三预设范围。当比值在第一预设范围内时准确度极高，当比值在第二预设范围内时准确度较高，当比值在第三预设范围内时准确度较低，当比值在第四预设范围内时准确度极低。
可选地，图6为本发明实施例提供的一种图像分割验证方法的流程示意图，如图6所示，上述根据碎片像素块的总面积和待处理图像的面积，对区域分割的结果进行验证的过程，可以包括：
S601、判断碎片像素块的总面积和待处理图像的面积的比值，是否大于预设阈值。
其中，预设阈值可以根据实际需求进行设定，也可以根据经验值进行设定，还可以采用其他方式进行设定，本申请实施例对此不进行具体限制。例如，预设阈值可以为1％。
另外，碎片像素块的总面积和待处理图像的面积均可以为实际面积。
S602、若比值大于预设阈值，则确定区域分割的结果未通过验证。
S603、若比值小于或等于预设阈值，则确定区域分割的结果验证通过。
在本申请实施例中，若比值大于预设阈值，则说明区域分割结果中碎片像素块较多，区域分割结果不准确，从而确定区域分割的结果未通过验证；若比值不大于预设阈值，则说明区域分割结果中碎片像素块较少，区域分割结果准确，从而确定区域分割的结果通过验证。
当然，终端也可以在比值大于或等于预设阈值时，则确定区域分割的结果未通过验证；在比值小于预设阈值时，则确定区域分割的结果未通过验证。本申请实施例中对于等于情况不进行具体限制。
例如，碎片像素块的总面积可以用S1表示，待处理图像的面积可以用S2表示，预设阈值可以为1％。若S1与S2的占比大于1％时，则区域分割的结果未通过验证，即区域分割的结果存在疑问；若S1与S2的占比小于或等于1％时，则区域分割的结果验证，即区域分割的结果正确。
可选地，上述S201的过程，可以包括：采用第一像素值对目标区域进行遮挡，采用与第一像素值不同的第二像素值对非目标区域进行遮挡，得到掩膜图像。
在一种可能的实施方式中，第一像素值与第二像素值的差值可以大于预设阈值，这样可以使得第一像素值与第二像素值的区别更大，便于终端对于第一像素块的处理。
例如，第一像素值对应的颜色可以为白色，第二像素值对应的颜色可以为黑色。
下述对用以执行的本申请所提供的图像分割验证方法的装置、终端及存储介质等进行说明，其具体的实现过程以及技术效果参见上述，下述不再赘述。
图7为本发明实施例提供的一种图像分割验证装置的结构示意图，如图7所示，该装置可以包括：
第一确定模块701，用于对待处理图像进行区域分割，确定区域分割后的图像中的目标区域；
获取模块702，用于对区域分割后的图像进行像素分割，得到多个像素块，多个像素块包括：目标区域内的多个第一像素块；
第二确定模块703，用于确定多个第一像素块之间的连通性，并根据多个第一像素块之间的连通性，确定多个像素块中的主体像素块以及碎片像素块；
验证模块704，用于根据碎片像素块和待处理图像，对区域分割的结果进行验证。
可选地，获取模块702，还用于对目标区域和非目标区域进行掩膜处理，得到掩膜图像，其中，非目标区域为区域分割后的图像中目标区域之外的区域；对掩膜图像进行像素分割，得到多个像素块，多个像素块还包括：非目标区域的多个第二像素块。
可选地，第二确定模块703，还用于将多个第一像素块分别初始化为多个图像顶点；根据多个图像顶点中每两个图像顶点的位置，确定每两个图像顶点对应的两个第一像素块之间的连通性。
可选地，第二确定模块703，还用于根据多个图像顶点中每两个图像顶点的位置，计算每两个图像顶点之间的欧氏距离；根据欧氏距离，确定每两个图像顶点对应的两个第一像素块之间的连通性，欧氏距离越小，对应的连通性越大。
可选地，第二确定模块703，还用于从每个图像顶点开始，根据多个第一像素块之间的连通性，将连通性最大的多个像素块进行连通，得到多个像素块堆；从多个像素块堆中，确定主像素块堆以及碎片像素块堆，主像素块堆中的像素块为主体像素块，碎片像素块堆中的像素块为碎片像素块。
可选地，第二确定模块703，还用于从多个像素块堆中，确定像素块最多的至少一个像素块堆为主像素块堆，确定多个像素块堆中主像素块堆之外的像素块堆为碎片像素块堆。
可选地，验证模块704，还用于根据碎片像素块的总面积和待处理图像的面积，对区域分割的结果进行验证。
可选地，验证模块704，还用于判断碎片像素块的总面积和待处理图像的面积的比值，是否大于预设阈值；若比值大于预设阈值，则确定区域分割的结果未通过验证；若比值小于或等于预设阈值，则确定区域分割的结果验证通过。
可选地，获取模块702，还用于采用第一像素值对目标区域进行遮挡，采用与第一像素值不同的第二像素值对非目标区域进行遮挡，得到掩膜图像。
上述装置用于执行前述实施例提供的方法，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)，或，一个或多个微处理器(digital singnal processor，简称DSP)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(CentralProcessing Unit，简称CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，简称SOC)的形式实现。
图8为本发明实施例提供的一种终端的结构示意图，该终端可以是安装有图像处理应用程序的计算设备。
如图8所示，该终端可以包括：处理器801、存储器802。
存储器802用于存储程序，处理器801调用存储器802存储的程序，以执行上述方法实施例。具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。
可选地，本发明还提供一种程序产品，例如计算机可读存储介质，包括程序，该程序在被处理器执行时用于执行上述图1至图6任一项所述的方法实施例。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(英文：processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(英文：Read-Only Memory，简称：ROM)、随机存取存储器(英文：Random Access Memory，简称：RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

Claims (9)

1.一种图像分割验证方法，其特征在于，包括：
对待处理图像进行区域分割，确定区域分割后的图像中的目标区域；
对区域分割后的图像进行像素分割，得到多个像素块，所述多个像素块包括：所述目标区域内的多个第一像素块；
确定所述多个第一像素块之间的连通性，并根据所述多个第一像素块之间的连通性，确定所述多个像素块中的主体像素块以及碎片像素块；
根据所述碎片像素块和所述待处理图像，对所述区域分割的结果进行验证；
所述确定所述多个第一像素块之间的连通性，包括：
将所述多个第一像素块分别初始化为多个图像顶点；
根据所述多个图像顶点中每两个图像顶点的位置，确定所述每两个图像顶点对应的两个第一像素块之间的连通性；
所述根据所述多个第一像素块之间的连通性，确定所述多个像素块中的主体像素块以及碎片像素块，包括：
从每个图像顶点开始，根据所述多个第一像素块之间的连通性，将连通性最大的多个像素块进行连通，得到多个像素块堆，其中，所述多个像素块堆之间是独立的，不存在连通关系；
从所述多个像素块堆中，确定主像素块堆以及碎片像素块堆，所述主像素块堆中的像素块为所述主体像素块，所述碎片像素块堆中的像素块为所述碎片像素块；
所述根据所述碎片像素块和所述待处理图像，对所述区域分割的结果进行验证，包括：
根据所述碎片像素块的总面积和所述待处理图像的面积，对所述区域分割的结果进行验证。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对区域分割后的图像进行像素分割，得到多个像素块，包括：
对所述目标区域和非目标区域进行掩膜处理，得到掩膜图像，其中，所述非目标区域为所述区域分割后的图像中所述目标区域之外的区域；
对所述掩膜图像进行像素分割，得到所述多个像素块，所述多个像素块还包括：所述非目标区域的多个第二像素块。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个图像顶点中每两个图像顶点的位置，确定所述每两个图像顶点对应的两个第一像素块之间的连通性，包括：
根据所述多个图像顶点中每两个图像顶点的位置，计算所述每两个图像顶点之间的欧氏距离；
根据所述欧氏距离，确定所述每两个图像顶点对应的两个第一像素块之间的连通性，所述欧氏距离越小，对应的连通性越大。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述多个像素块堆中，确定主像素块堆以及碎片像素块堆，包括：
从所述多个像素块堆中，确定像素块最多的至少一个像素块堆为所述主像素块堆，确定多个所述像素块堆中所述主像素块堆之外的像素块堆为所述碎片像素块堆。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述碎片像素块的总面积和所述待处理图像的面积，对所述区域分割的结果进行验证，包括：
判断所述碎片像素块的总面积和所述待处理图像的面积的比值，是否大于预设阈值；
若所述比值大于所述预设阈值，则确定所述区域分割的结果未通过验证；
若所述比值小于或等于所述预设阈值，则确定所述区域分割的结果验证通过。
6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述目标区域和非目标区域进行掩膜处理，得到掩膜图像，包括：
采用第一像素值对所述目标区域进行遮挡，采用与所述第一像素值不同的第二像素值对所述非目标区域进行遮挡，得到所述掩膜图像。
7.一种图像分割验证装置，其特征在于，包括：
第一确定模块，用于对待处理图像进行区域分割，确定区域分割后的图像中的目标区域；
获取模块，用于对区域分割后的图像进行像素分割，得到多个像素块，所述多个像素块包括：所述目标区域内的多个第一像素块；
第二确定模块，用于确定所述多个第一像素块之间的连通性，并根据所述多个第一像素块之间的连通性，确定所述多个像素块中的主体像素块以及碎片像素块；
验证模块，用于根据所述碎片像素块和所述待处理图像，对所述区域分割的结果进行验证；
所述第二确定模块，还用于将所述多个第一像素块分别初始化为多个图像顶点；根据所述多个图像顶点中每两个图像顶点的位置，确定所述每两个图像顶点对应的两个第一像素块之间的连通性；
所述第二确定模块，还用于从每个图像顶点开始，根据所述多个第一像素块之间的连通性，将连通性最大的多个像素块进行连通，得到多个像素块堆，其中，所述多个像素块堆之间是独立的，不存在连通关系；从所述多个像素块堆中，确定主像素块堆以及碎片像素块堆，所述主像素块堆中的像素块为所述主体像素块，所述碎片像素块堆中的像素块为所述碎片像素块；
所述验证模块，还用于根据所述碎片像素块的总面积和所述待处理图像的面积，对所述区域分割的结果进行验证。
8.一种终端，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器存储有所述处理器可执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1-6任一项所述的图像分割验证方法。
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被读取并执行时，实现上述权利要求1-6任一项所述的图像分割验证方法。
CN202010557034.6A 2020-06-17 2020-06-17 图像分割检验方法、装置、终端及存储介质 Active CN111709955B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010557034.6A CN111709955B (zh) 2020-06-17 2020-06-17 图像分割检验方法、装置、终端及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010557034.6A CN111709955B (zh) 2020-06-17 2020-06-17 图像分割检验方法、装置、终端及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111709955A CN111709955A (zh) 2020-09-25
CN111709955B true CN111709955B (zh) 2023-06-13

Family

ID=72541035

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010557034.6A Active CN111709955B (zh) 2020-06-17 2020-06-17 图像分割检验方法、装置、终端及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111709955B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112508968B (zh) * 2020-12-10 2022-02-15 马鞍山市瀚海云星科技有限责任公司 图像分割方法、装置、系统及存储介质

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108986119A (zh) * 2018-07-25 2018-12-11 京东方科技集团股份有限公司 图像分割方法及装置、计算机设备及可读存储介质
CN110706234A (zh) * 2019-10-08 2020-01-17 浙江工业大学 一种图像的自动精细分割方法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8792013B2 (en) * 2012-04-23 2014-07-29 Qualcomm Technologies, Inc. Method for determining the extent of a foreground object in an image
CN106127782B (zh) * 2016-06-30 2019-10-18 北京奇艺世纪科技有限公司 一种图像分割方法及系统
CN109727265B (zh) * 2018-12-28 2022-03-22 北京行易道科技有限公司 目标分割方法及装置

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108986119A (zh) * 2018-07-25 2018-12-11 京东方科技集团股份有限公司 图像分割方法及装置、计算机设备及可读存储介质
CN110706234A (zh) * 2019-10-08 2020-01-17 浙江工业大学 一种图像的自动精细分割方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN111709955A (zh) 2020-09-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20200007855A1 (en) Stereo Correspondence and Depth Sensors
Xu et al. Distributed RANSAC for the robust estimation of three-dimensional reconstruction
CN111881804B (zh) 基于联合训练的姿态估计模型训练方法、系统、介质及终端
CN111860489A (zh) 一种证件图像校正方法、装置、设备及存储介质
CN111461113B (zh) 一种基于变形平面物体检测网络的大角度车牌检测方法
CN112085056B (zh) 目标检测模型生成方法、装置、设备及存储介质
CN110084743B (zh) 基于多航带起始航迹约束的图像拼接与定位方法
CN111461998A (zh) 一种环境重建方法及装置
US20200005078A1 (en) Content aware forensic detection of image manipulations
CN109165654B (zh) 一种目标定位模型的训练方法和目标定位方法及装置
EP3410389A1 (en) Image processing method and device
CN111709955B (zh) 图像分割检验方法、装置、终端及存储介质
Chau et al. Adaptive dual-point Hough transform for object recognition
CN111141208B (zh) 一种平行线检测方法及装置
Zhang et al. Image splicing localization using noise distribution characteristic
CN111445513A (zh) 基于深度图像的植株冠层体积获取方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113344994B (zh) 图像配准方法、装置、电子设备及存储介质
CN110807428A (zh) 煤类样品的识别方法、装置、服务器及存储介质
CN112883959B (zh) 身份证照完整性检测方法、装置、设备及存储介质
CN113935034A (zh) 基于图神经网络的恶意代码家族分类方法、装置和存储介质
WO2015086076A1 (en) Method for determining a similarity value between a first image and a second image
Zhang et al. A novel algorithm for disparity calculation based on stereo vision
CN111161225A (zh) 一种图像差异检测方法、装置、电子设备和存储介质
CN118393327B (zh) 一种元器件缺失检测方法、电子设备及可读存储介质
CN115423855B (zh) 图像的模板匹配方法、装置、设备及介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
TA01 Transfer of patent application right
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20211209

Address after: 361100 568, No. 942, tonglong Second Road, torch high tech Zone (Xiang'an) Industrial Zone, Xiang'an District, Xiamen City, Fujian Province

Applicant after: Xiamen Meitu Yifu Technology Co.,Ltd.

Address before: 361008 b1f-089, Zone C, Huaxun building, software park, torch high tech Zone, Xiamen City, Fujian Province

Applicant before: XIAMEN HOME MEITU TECHNOLOGY Co.,Ltd.

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant