CN107169943A - 图像直方图信息统计方法及***、电子设备 - Google Patents
图像直方图信息统计方法及***、电子设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107169943A CN107169943A CN201710252524.3A CN201710252524A CN107169943A CN 107169943 A CN107169943 A CN 107169943A CN 201710252524 A CN201710252524 A CN 201710252524A CN 107169943 A CN107169943 A CN 107169943A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- histogram information
- local window
- image
- history
- histogram
- 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.)
- Pending
Links
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 title claims abstract description 25
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 23
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 13
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 2
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 2
- 241001062009 Indigofera Species 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000004925 denaturation Methods 0.000 description 1
- 230000036425 denaturation Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 238000005728 strengthening Methods 0.000 description 1
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/40—Image enhancement or restoration using histogram techniques
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本公开是关于一种图像直方图信息统计方法及***、电子设备,该方法包括:确定待统计直方图信息的当前局部窗口相对于已统计直方图信息的历史局部窗口的重叠区域和非重叠区域;计算所述非重叠区域的直方图信息;从所述历史局部窗口的直方图信息获取所述重叠区域的直方图信息;以及根据所述非重叠区域的直方图信息和所述重叠区域的直方图信息统计所述当前局部窗口的直方图信息。本公开可以避免冗余计算,进而可以提高计算效率。
Description
技术领域
本公开涉及图像处理技术领域,具体而言,涉及一种图像直方图信息统计方法、图像直方图信息统计***和电子设备。
背景技术
图像的直方图是图像的重要特征,由于其计算代价小,且具有平移、旋转、缩放不变性等优点,因此,直方图被广泛应用于图像处理的各个领域。
目前,在图像处理技术领域,可以统计图像全局的直方图信息,然而,在一些情况下,图像全局的直方图信息可能无法满足数据分析的需求,例如,需要对图像的局部进行分析时,图像全局的直方图信息显然无法满足需求。此时,需要采用更加详细的局部直方图信息,也就是说,需要统计出图像上的局部窗口的直方图信息,以满足数据分析的需求。然而,在对局部直方图信息进行统计时,可能会产生大量的冗余计算,导致计算效率较低。
鉴于此,需要提供一种能够解决上述计算效率较低的问题的图像直方图信息统计方法和图像直方图信息统计***。
需要说明的是,在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解,因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本公开的目的在于提供一种图像直方图信息统计方法、图像直方图信息统计***和电子设备,进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。
根据本公开的一个方面,提供一种图像直方图信息统计方法,包括:
确定待统计直方图信息的当前局部窗口相对于已统计直方图信息的历史局部窗口的重叠区域和非重叠区域;
计算所述非重叠区域的直方图信息;
从所述历史局部窗口的直方图信息获取所述重叠区域的直方图信息;以及
根据所述非重叠区域的直方图信息和所述重叠区域的直方图信息统计所述当前局部窗口的直方图信息。
根据本公开的一个方面,提供一种图像直方图信息统计***,包括:
区域确定模块,用于确定待统计直方图信息的当前局部窗口相对于已统计直方图信息的历史局部窗口的重叠区域和非重叠区域;
信息计算模块,用于计算所述非重叠区域的直方图信息;
信息获取模块,用于从所述历史局部窗口的直方图信息获取所述重叠区域的直方图信息;以及
综合统计模块,用于根据所述非重叠区域的直方图信息和所述重叠区域的直方图信息统计所述当前局部窗口的直方图信息。
根据本公开的一个方面,提供一种电子设备,包括:
处理器;以及
存储器,用于存储所述处理器的可执行指令;
其中,所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项所述的图像直方图信息统计方法。
在本公开的一些实施例所提供的技术方案中,针对相对于历史局部窗口具有重叠区域和非重叠区域的当前局部窗口,通过分别获取重叠区域的直方图信息和非重叠区域的直方图信息并将它们结合,以得到当前局部窗口的直方图信息,相比于现有技术中***部窗口直方图信息的方式,本公开的实施方式通过利用已经计算出的重叠区域的直方图信息来统计当前局部窗口的直方图信息,可以避免冗余计算,进而可以实现对每个局部窗口的直方图进行快速统计的目的,能够极大程度地提高计算效率。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本公开的实施例,并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例,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的附图。在附图中:
图1示意性示出了根据本公开的示例性实施方式的图像直方图信息统计方法的流程图;
图2示出了根据本公开的示例性实施方式的当前局部窗口横向移动的示意图;
图3示出了根据本公开的示例性实施方式的当前局部窗口纵向移动的示意图;
图4示意性示出了根据本公开的示例性实施方式的图像直方图信息统计方法的具体实现过程的流程图;
图5示意性示出了根据本公开的示例性实施方式的图像直方图信息统计***的方框图;以及
图6示出了根据本公开的示例性实施方式的电子设备的示意性框图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而,示例实施方式能够以多种形式实施,且不应被理解为限于在此阐述的范例;相反,提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整,并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中,提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而,本领域技术人员将意识到,可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多,或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下,不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。
此外,附图仅为本公开的示意性图解,并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分,因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体,不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体,或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体,或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
附图中所示的流程图仅是示例性说明,不是必须包括所有的步骤。例如,有的步骤还可以分解,而有的步骤可以合并或部分合并,因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
目前,在对图像进行局部窗口的直方图计算时,随着局部窗口的移动(滑动、拖动等),相邻的两个窗口之间会产生重叠的区域,在对每个局部窗口进行直方图统计时,重叠的区域会被重复计算,而计算量的大小因窗口的大小和移动步长的不同而不同。具体的,窗口越大且移动步长越小,则冗余计算越多,进而导致计算效率越低。鉴于此,本公开提供了一种图像直方图信息统计方法。
图1示意性示出了本公开的示例性实施方式的图像直方图信息统计方法。参考图1,所述图像直方图信息统计方法可以包括以下步骤:
S10.确定待统计直方图信息的当前局部窗口相对于已统计直方图信息的历史局部窗口的重叠区域和非重叠区域;
S20.计算所述非重叠区域的直方图信息;
S30.从所述历史局部窗口的直方图信息获取所述重叠区域的直方图信息;以及
S40.根据所述非重叠区域的直方图信息和所述重叠区域的直方图信息统计所述当前局部窗口的直方图信息。
本公开针对相对于历史局部窗口具有重叠区域和非重叠区域的当前局部窗口,通过分别获取重叠区域的直方图信息和非重叠区域的直方图信息并将它们结合,以得到当前局部窗口的直方图信息,相比于现有技术中***部窗口直方图信息的方式,本公开的实施方式通过利用已经计算出的重叠区域的直方图信息来统计当前局部窗口的直方图信息,可以避免冗余计算,进而可以实现对每个局部窗口的直方图进行快速统计的目的,能够极大程度地提高计算效率。
接下来,将对本公开的示例性实施方式的图像直方图信息统计方法的各步骤进行说明。
在步骤S10中,确定待统计直方图信息的当前局部窗口相对于已统计直方图信息的历史局部窗口的重叠区域和非重叠区域。
在本公开的示例性实施方式中,当前局部窗口和历史局部窗口可以存在于一目标图像上,其中,目标图像可以是不同类型的图像,例如,目标图像可以是人物图像、景物图像等,本公开对目标图像的显示内容、大小、格式不做具体限定。另外,目标图像可以显示在电脑屏幕、手机、平板等具有显示功能的设备上。
当前局部窗口可以与历史局部窗口部分重叠,也就是说,当前局部窗口相对于历史局部窗口可以存在重叠区域和非重叠区域,其中,重叠区域内的图像即存在于当前局部窗口中又存在于历史局部窗口中,非重叠区域内的图像存在于当前局部窗口中且未在历史局部窗口中。通过将当前局部窗口划分为重叠区域和非重叠区域,可以便于后续采用不同的处理过程分别对重叠区域直方图信息和非重叠区域的直方图信息进行统计。
根据本公开的一些实施例,当前局部窗口可以是历史局部窗口沿预设方向移动预设步长得到的局部窗口,在这种情况下,当前局部窗口和历史局部窗口的大小、形状均相同。然而,本公开不限于此,当前局部窗口的大小、形状可以不同于历史局部窗口,另外,当前局部窗口和历史局部窗口的关系可以包括它们具有重叠的部分。
根据本公开的一些实施例,目标图像可以为矩形,在这种情况下,当前局部窗口可以为矩形局部窗口,并且在当前局部窗口是历史局部窗口沿预设方向移动预设步长的局部窗口的情况下,历史局部窗口也是矩形局部窗口。另外,目标图像的相邻两边可以与当前局部窗口的相邻两边一一对应平行。然而,目标图像不限于为矩形,且当前局部窗口的形状可以为除矩形之外的其他形状,例如,三角形、梯形、圆形等封闭图形,本公开对此不做具体限定。
在当前局部窗口为矩形局部窗口的情况下,上述预设方向可以是与当前局部窗口的一边的方向平行的方向。例如,如图2所示,当前局部窗口202和历史局部窗口201所在的图像可以是目标图像200,从图2中可知,当前局部窗口202可以是历史局部窗口201沿一边(水平方向上的边)的方向平行的方向移动预设步长S所得到的局部窗口。再例如,如图3所示,当前局部窗口203和历史局部窗口201所在的图像可以是目标图像200,从图3中可知,当前局部窗口203可以是历史局部窗口201沿一边(竖直方向上的边)的方向平行的方向移动预设步长S所得到的局部窗口。
此外,确定重叠区域和非重叠区域可以包括:在目标图像上建立坐标系,并借助于坐标系上的具体坐标点来表征重叠区域和非重叠区域。例如,在该坐标系为直角坐标系并且重叠区域和非重叠区域均为矩形的情况下,可以分别根据重叠区域的四个顶点以及非重叠区域的四个顶点来限定重叠区域和非重叠区域的具***置。
在步骤S20中,计算所述非重叠区域的直方图信息。
本示例实施方式中,可以对非重叠区域的各像素的灰度值(颜色值)进行统计,进而计算得到非重叠区域的直方图信息。举例而言,可以利用OpenCV(Open Source ComputerVision Library,开源计算机视觉库)对非重叠区域的直方图信息进行计算。另外,可以采用Python程序对非重叠区域的直方图信息进行计算。本公开对如何计算非重叠区域的直方图信息不做特殊限定。
例如,在利用OpenCV对非重叠区域的直方图信息进行计算时,首先,可以利用split函数将非重叠区域的图像分割成R(红)、G(绿)、B(蓝)三个通道图像;随后,可以利用calcHist函数计算各通道图像的直方图信息;然后,可以将三个通道图像的直方图信息叠加,以计算出非重叠区域的直方图信息。另外,还可以利用normalize函数对直方图进行归一化处理。
此外,本公开的示例性实施方式还可以通过积分直方图等其他图像处理的方式对非重叠区域的直方图信息进行计算,本示例性实施方式中对此不做特殊限定。
在步骤S30中,从所述历史局部窗口的直方图信息获取所述重叠区域的直方图信息。
本示例实施方式中可以首先确定历史局部窗口的未与当前局部窗口重叠的区域的直方图信息。具体的,可以从历史局部窗口的直方图信息中获取该区域的直方图信息,另外,采用与步骤S20相同的方法计算出该区域的直方图信息的方式也应当属于本公开的保护范围。
由于在本公开的示例性实施方式中,历史局部窗口的直方图信息是已知的,也就是说,在上述步骤S10之前,已经统计出了历史局部窗口的直方图信息。因此接下来,可以从历史局部窗口的直方图信息中删除未与当前局部窗口重叠的区域的直方图信息,即可得到重叠区域的直方图信息。
S40.根据所述非重叠区域的直方图信息和所述重叠区域的直方图信息统计所述当前局部窗口的直方图信息。
在步骤S40中,在本公开的示例性实施方式中,可以将步骤S20中计算出非重叠区域的直方图信息添加至步骤S30中获取的重叠区域的直方图信息,以获得当前局部窗口的直方图信息。
接下来,将参考图4描述本公开的示例性实施方式的图像直方图信息统计方法的具体实现过程的流程图。
首先,在步骤S810中,可以获取目标图像上的当前局部窗口和历史局部窗口,其中,获取当前局部窗口可以包括获取当前局部窗口的位置信息,以及获取历史局部窗口可以包括获取历史局部窗口的位置信息和历史局部窗口的直方图信息。此外,当前局部窗口与历史局部窗口具有重叠的区域。
接下来,在步骤S820中,可以确定当前局部窗口相对于历史局部窗口的重叠区域和非重叠区域。随后,计算重叠区域直方图信息的过程与计算非重叠区域直方图信息的过程分开进行,具体的,步骤S830用于计算重叠区域的直方图信息,步骤S840用于计算非重叠区域的直方图信息。
在步骤S830中,可以从历史局部窗口的直方图信息中删除历史局部窗口中未与当前局部窗口重叠的区域的直方图信息,以得到重叠区域的直方图信息。并且在步骤S840中,可以计算出重叠区域的直方图信息。上文已经对具体的计算过程进行了说明,在此不再赘述。
随后,在步骤S850中,可以将非重叠区域的直方图信息添加至重叠区域的直方图信息,以获得当前局部窗口的直方图信息。
此外,在步骤S850之后,本公开所述的图像直方图信息统计方法还可以包括步骤S860,即,可以将该当前局部窗口配置为历史局部窗口。在这种情况下,步骤S860可以跳转至步骤S810,由此,完成了一次直方图信息的统计过程,并且在需要进一步对目标图像的整个区域或部分区域进行直方图信息统计的情况下,可以再次重复步骤S810至步骤S860的过程。
下面将描述根据本公开的实施方式的实施例,在该实施例中,与图2、图3所示类似,局部窗口的形状为矩形,目标图像为矩形,另外,局部窗口需要遍历整个目标图像。
具体的,首先,可以进行局部窗口直方图信息的第一次计算,计算量为:W*H,其中,W为该局部窗口的宽度,H为该局部窗口的高度。接下来,该局部窗口可以沿水平方向移动一预设步长S,其中,S小于W。在这种情况下,第一次计算出的局部窗口可以是上面所述的历史局部窗口,移动后的窗口可以是上面所述的当前局部窗口,此时,计算量为:2*S*H,然而,2*S*H中的一个S*H在第一次计算W*H的过程中已经被统计出,计算量小,可以忽略。因此,就本次计算而言,相比于计算量仍为W*H的一些技术方案,本公开的示例性实施方式节约的计算量约为:(W-S)*H。
随后,容易理解的是,在第n+1个直方图信息统计过程中,可以将历史局部窗口设置为第n个直方图信息统计过程中的当前局部窗口;其中,n为正整数。
此外,假设遍历整个图像需要T次这样的计算过程,则根据本公开的示例性实施方式总计节约的计算量约为:T*(W-S)*H。
综上所述,本公开的示例性实施方式可以避免冗余计算,可以实现对每个局部窗口的直方图进行快速统计的目的,进而可以极大程度地提高计算效率。
应当注意,尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤,但是,这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤,或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的,可以省略某些步骤,将多个步骤合并为一个步骤执行,以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。
进一步的,本示例实施方式中还提供了一种图像直方图信息统计***。
图5示意性示出了本公开的示例性实施方式的图像直方图信息统计***的方框图。参考图5,根据本公开的示例性实施方式的图像直方图信息统计***1可以包括区域确定模块10、信息计算模块20、信息获取模块30和综合统计模块40,其中:
区域确定模块10,可以用于确定待统计直方图信息的当前局部窗口相对于已统计直方图信息的历史局部窗口的重叠区域和非重叠区域;
信息计算模块20,可以用于计算所述非重叠区域的直方图信息;
信息获取模块30,可以用于从所述历史局部窗口的直方图信息获取所述重叠区域的直方图信息;以及
综合统计模块40,可以用于根据所述非重叠区域的直方图信息和所述重叠区域的直方图信息统计所述当前局部窗口的直方图信息。
根据本公开的示例性实施例,从所述历史局部窗口的直方图信息获取所述重叠区域的直方图信息包括:
从所述历史局部窗口的直方图信息中删除所述历史局部窗口中未与所述当前局部窗口重叠的区域的直方图信息,以得到所述重叠区域的直方图信息。
根据本公开的示例性实施例,根据所述非重叠区域的直方图信息和所述重叠区域的直方图信息统计所述当前局部窗口的直方图信息包括:
将所述非重叠区域的直方图信息添加至所述重叠区域的直方图信息,以获得所述当前局部窗口的直方图信息。
根据本公开的示例性实施例,所述当前局部窗口为所述历史局部窗口沿预设方向移动预设步长得到的局部窗口。
根据本公开的示例性实施例,所述当前局部窗口为矩形局部窗口,且所述当前局部窗口所在的图像为矩形。
根据本公开的示例性实施例,所述预设方向为与所述当前局部窗口的一边的方向平行的方向。
根据本公开的示例性实施例,所述直方图信息统计***还包括:
设置模块,用于在第n+1个直方图信息统计过程中,将所述历史局部窗口设置为第n个直方图信息统计过程中的当前局部窗口;其中,n为正整数。
由于本发明实施方式的程序运行性能分析装置的各个功能模块与上述方法发明实施方式中相同,因此在此不再赘述。
应当注意,尽管在上文详细描述中提及了程序运行性能分析装置的若干模块或者单元,但是这种划分并非强制性的。实际上,根据本公开的实施方式,上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之,上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
进一步的,本示例实施方式中还提出了一种电子设备,该电子设备包括处理器;以及存储器,用于存储所述处理器的可执行指令;其中,所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述的图像直方图信息统计方法。
图6示出了根据本公开的示例性实施方式的电子设备的示意性框图。参照图6,电子设备500包括处理组件522,其进一步可以包括一个或多个处理器,以及由存储器532所代表的存储器资源,用于存储可由处理组件522的执行的指令,例如应用程序。存储器532中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外,处理组件522被配置为执行指令,以执行上述方法。
电子设备500还可以包括:一个电源组件526,电源组件526被配置成对执行电子设备500进行电源管理;一个有线或无线网络接口550,被配置成将电子设备500连接到网络;以及一个输入输出(I/O)接口558。电子设备500可以操作基于存储在存储器532的操作***,例如Windows ServerTM,Mac OS XTM,UnixTM,LinuxTM,FreeBSDTM或类似。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员易于理解,这里描述的示例实施方式可以通过软件实现,也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此,根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来,该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM,U盘,移动硬盘等)中或网络上,包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、触控终端、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后,将容易想到本公开的其它实施方式。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本公开的真正范围和精神由权利要求指出。
应当理解的是,本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (15)
1.一种图像直方图信息统计方法,其特征在于,包括:
确定待统计直方图信息的当前局部窗口相对于已统计直方图信息的历史局部窗口的重叠区域和非重叠区域;
计算所述非重叠区域的直方图信息;
从所述历史局部窗口的直方图信息获取所述重叠区域的直方图信息;以及
根据所述非重叠区域的直方图信息和所述重叠区域的直方图信息统计所述当前局部窗口的直方图信息。
2.根据权利要求1所述的图像直方图信息统计方法,其特征在于,从所述历史局部窗口的直方图信息获取所述重叠区域的直方图信息包括:
从所述历史局部窗口的直方图信息中删除所述历史局部窗口中未与所述当前局部窗口重叠的区域的直方图信息,以得到所述重叠区域的直方图信息。
3.根据权利要求1所述的图像直方图信息统计方法,其特征在于,根据所述非重叠区域的直方图信息和所述重叠区域的直方图信息统计所述当前局部窗口的直方图信息包括:
将所述非重叠区域的直方图信息添加至所述重叠区域的直方图信息,以获得所述当前局部窗口的直方图信息。
4.根据权利要求1所述的图像直方图信息统计方法,其特征在于,所述当前局部窗口为所述历史局部窗口沿预设方向移动预设步长得到的局部窗口。
5.根据权利要求4所述的图像直方图信息统计方法,其特征在于,所述当前局部窗口为矩形局部窗口,且所述当前局部窗口所在的图像为矩形。
6.根据权利要求5所述的图像直方图信息统计方法,其特征在于,所述预设方向为与所述当前局部窗口的一边的方向平行的方向。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的图像直方图信息统计方法,其特征在于,所述图像直方图信息统计方法还包括:
在第n+1个直方图信息统计过程中,将所述历史局部窗口设置为第n个直方图信息统计过程中的当前局部窗口;其中,n为正整数。
8.一种图像直方图信息统计***,其特征在于,包括:
区域确定模块,用于确定待统计直方图信息的当前局部窗口相对于已统计直方图信息的历史局部窗口的重叠区域和非重叠区域;
信息计算模块,用于计算所述非重叠区域的直方图信息;
信息获取模块,用于从所述历史局部窗口的直方图信息获取所述重叠区域的直方图信息;以及
综合统计模块,用于根据所述非重叠区域的直方图信息和所述重叠区域的直方图信息统计所述当前局部窗口的直方图信息。
9.根据权利要求8所述的图像直方图信息统计***,其特征在于,从所述历史局部窗口的直方图信息获取所述重叠区域的直方图信息包括:
从所述历史局部窗口的直方图信息中删除所述历史局部窗口中未与所述当前局部窗口重叠的区域的直方图信息,以得到所述重叠区域的直方图信息。
10.根据权利要求8所述的图像直方图信息统计***,其特征在于,根据所述非重叠区域的直方图信息和所述重叠区域的直方图信息统计所述当前局部窗口的直方图信息包括:
将所述非重叠区域的直方图信息添加至所述重叠区域的直方图信息,以获得所述当前局部窗口的直方图信息。
11.根据权利要求8所述的图像直方图信息统计***,其特征在于,所述当前局部窗口为所述历史局部窗口沿预设方向移动预设步长得到的局部窗口。
12.根据权利要求11所述的图像直方图信息统计***,其特征在于,所述当前局部窗口为矩形局部窗口,且所述当前局部窗口所在的图像为矩形。
13.根据权利要求12所述的图像直方图信息统计***,其特征在于,所述预设方向为与所述当前局部窗口的一边的方向平行的方向。
14.根据权利要求8至13中任一项所述的直方图信息统计***,其特征在于,所述直方图信息统计***还包括:
设置模块,用于在第n+1个直方图信息统计过程中,将所述历史局部窗口设置为第n个直方图信息统计过程中的当前局部窗口;其中,n为正整数。
15.一种电子设备,其特征在于,包括:
处理器;以及
存储器,用于存储所述处理器的可执行指令;
其中,所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1至7中任一项所述的图像直方图信息统计方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710252524.3A CN107169943A (zh) | 2017-04-18 | 2017-04-18 | 图像直方图信息统计方法及***、电子设备 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710252524.3A CN107169943A (zh) | 2017-04-18 | 2017-04-18 | 图像直方图信息统计方法及***、电子设备 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107169943A true CN107169943A (zh) | 2017-09-15 |
Family
ID=59812172
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710252524.3A Pending CN107169943A (zh) | 2017-04-18 | 2017-04-18 | 图像直方图信息统计方法及***、电子设备 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107169943A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108062535A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-05-22 | 深圳Tcl新技术有限公司 | 人脸检测中npd特征提取方法、电视机及存储介质 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH09128484A (ja) * | 1995-11-01 | 1997-05-16 | Pfu Ltd | パターンマッチングの照合方法 |
US20080219537A1 (en) * | 2007-03-08 | 2008-09-11 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Medical image display apparatus |
JP2011210111A (ja) * | 2010-03-30 | 2011-10-20 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 画像特徴量生成装置及び方法及びプログラム |
US20130050527A1 (en) * | 2011-08-25 | 2013-02-28 | Casio Computer Co., Ltd. | Image creation method, image creation apparatus and recording medium |
CN105701760A (zh) * | 2016-01-12 | 2016-06-22 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 一种地理栅格数据任选多边形区域的直方图实时生成方法 |
-
2017
- 2017-04-18 CN CN201710252524.3A patent/CN107169943A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH09128484A (ja) * | 1995-11-01 | 1997-05-16 | Pfu Ltd | パターンマッチングの照合方法 |
US20080219537A1 (en) * | 2007-03-08 | 2008-09-11 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Medical image display apparatus |
JP2011210111A (ja) * | 2010-03-30 | 2011-10-20 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 画像特徴量生成装置及び方法及びプログラム |
US20130050527A1 (en) * | 2011-08-25 | 2013-02-28 | Casio Computer Co., Ltd. | Image creation method, image creation apparatus and recording medium |
CN105701760A (zh) * | 2016-01-12 | 2016-06-22 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 一种地理栅格数据任选多边形区域的直方图实时生成方法 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
孙春凤等: "等面积递归分解的部分重叠局部直方图均衡", 《光学精密工程》, vol. 19, no. 9, 20 November 2009 (2009-11-20), pages 2292 - 2300 * |
张国云: "《 数字图像处理及工程应用》", 西安电子科技大学出版社, pages: 307 - 308 * |
贾鹏等: "子块重叠局部直方图均衡算法的优化研究", 《激光与红外》, vol. 42, no. 12, 18 January 2013 (2013-01-18), pages 1381 - 1384 * |
贾鹏等: "子块重叠局部直方图均衡算法的优化研究", 《激光与红外》, vol. 42, no. 12, pages 1381 - 1384 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108062535A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-05-22 | 深圳Tcl新技术有限公司 | 人脸检测中npd特征提取方法、电视机及存储介质 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
WO2020220968A1 (zh) | 一种视频数据处理方法和相关装置 | |
KR102150776B1 (ko) | 얼굴 위치 추적 방법, 장치 및 전자 디바이스 | |
US9830736B2 (en) | Segmenting objects in multimedia data | |
US10620826B2 (en) | Object selection based on region of interest fusion | |
CN103984502B (zh) | 一种截取屏幕内容的方法及便携式终端 | |
CN111553282A (zh) | 用于检测车辆的方法和装置 | |
CN104978750B (zh) | 用于处理视频文件的方法和装置 | |
JP2011238228A (ja) | スクリーン領域検知方法及びシステム | |
CN110032964B (zh) | 图像处理方法、识别视角的方法、装置、设备和存储介质 | |
US9196055B2 (en) | Method and apparatus for providing a mechanism for gesture recognition | |
CN110428382B (zh) | 一种用于移动终端的高效视频增强方法、装置和存储介质 | |
WO2021232609A1 (zh) | Rgb-d图像的语义分割方法、***、介质及电子设备 | |
CN107851308A (zh) | 用于识别目标物体的***和方法 | |
CN104851122A (zh) | 一种阴影特效图的生成方法及装置 | |
CN108960012B (zh) | 特征点检测方法、装置及电子设备 | |
RU2013104895A (ru) | Процессор изображений с функциональностью выбора контуров | |
CN113657518B (zh) | 训练方法、目标图像检测方法、装置、电子设备以及介质 | |
CN107169943A (zh) | 图像直方图信息统计方法及***、电子设备 | |
CN114037716A (zh) | 图像分割方法、装置、设备及存储介质 | |
CN111563453B (zh) | 用于确定表格顶点的方法、装置、设备和介质 | |
CN109033264B (zh) | 视频分析方法及装置、电子设备和存储介质 | |
JP6155349B2 (ja) | デコンボリューション画像において色収差を減じる方法、装置及びコンピュータプログラム製品 | |
CN112651983B (zh) | 拼接图识别方法、装置、电子设备和存储介质 | |
JP2014099848A (ja) | イメージ分割システム及びその方法 | |
CN104517273A (zh) | 一种图像超分辨率处理方法及装置 |
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 |