一种图像分类方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种图像分类方法及系统，该方法包括：获取待处理图像进行重新拼接后的拼接图像，并标记拼接图像的拼缝位置；提取拼接图像的特征值，特征值包括：颜色特征值和/或纹理特征值；根据拼缝位置的特征值对拼接图像进行分类。本发明专利技术通过获取待处理图像进行重新拼接后的拼接图像，对重新拼接后的拼接图像进行特征值的提取，根据拼缝位置的特征值对待处理图像进行分类，实现对视频帧中的待处理图像的自动分类，进而对视频进行标注，无需人工对用户上传视频进行标注分类，且该方法也可以实现检查人工标记的视频类别标签是否正确，避免由于错分影像用户对全景视频的播放体验，进而增强用户观看全景视频的播放体验。

Image classification method and system

The invention discloses a system and a method of image classification, the method includes: obtaining the image mosaic image to be processed again after splicing, and mark image stitching seam location; feature extraction of image stitching, feature values include: color feature values and / or texture feature values; according to the characteristics of joint position value. The mosaic image. The present invention by acquiring the image mosaic image to be processed again after splicing, extract the characteristic value of image mosaic again after stitching, according to the characteristics of joint position value treatment image classification, to achieve the automatic classification of the image to be processed in the video frame, then the video annotation, without manual user upload video annotation and classification, the method can also check manual marking video category label is correct, to avoid the wrong image users of the panoramic video playback experience, and enhance the user viewing panoramic video playback experience.

【技术实现步骤摘要】
一种图像分类方法及系统
本专利技术属于图像分类
，更具体的说，是涉及一种图像分类方法及系统。
技术介绍
近年来，VR(VirtualReality，虚拟现实)已成为受到人们关注最多的技术。VR是指可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，其利用各种手段模拟生成一种虚拟环境，使用户如身临其境到虚拟环境中并产生交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真。作为其中的关键技术之一，全景视频的播放一直是各大视频内容提供商投入精力最大的方向。目前，视频内容提供商已经开放了PGC(Professionally-generatedContent，专业生产内容)用户的全景视频上传业务，并支持在播放过程中对于全景视频进行沉浸式的播放，部分厂商也已经或将要开放针对UGC(User-generatedContent，普通用户生产内容)用户的全景视频上传和播放业务。由于PGC用户的专业性，在上传全景视频时，可以做到协助网站对全景视频进行标注，视频网站可以根据PGC用户的标注，选择对这个视频进行沉浸式的播放，还是按照传统方式进行普通播放；但对于UGC用户，其本身不具备专业的知识，部分用户在上传视频时不会做到主动标注视频类型，或者在标注过程中存在失误，甚至有部分用户会故意将一些普通视频标注为全景视频或者将全景视频标注为普通视频，对播放服务进行破坏式的攻击。由于UGC用户的上传量巨大，很难实现全时人工的监控，如果出现视频类型标注不正确的情况，会影响用户对全景视频的播放体验。因此，对视频的分类，可以通过对全景视频和普通视频中的视频帧对应的图像进行分类，然后根据图像分类结果进行视频类型的标注，目前采用人工对每个UGC用户上传的图像进行分类，然后根据分类结果进行视频类型的标注，但这项工作是一件枯燥的工作，工作过程比较繁琐且易发生错分，影响用户对全景视频的播放体验。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种图像分类方法及系统，以解决现有技术中由于采用人工对每个UGC用户上传的视频帧中的图像进行分类，然后根据分类结果进行视频类型的标注，工作过程比较繁琐且容易发生错分，影响用户对全景视频的播放体验的问题。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种图像分类方法，包括：获取待处理图像进行重新拼接后的拼接图像，并标记所述拼接图像的拼缝位置；提取所述拼接图像的特征值，所述特征值包括：颜色特征值和/或纹理特征值；根据所述拼缝位置的所述特征值对所述拼接图像进行分类。其中，所述获取待处理图像进行重新拼接的拼接图像，并标记所述拼接图像的拼缝位置，包括：获取待处理图像，提取分别位于所述待处理图像的图像最右侧和图像最左侧，且面积相等的图像区域；将得到的所述图像区域进行拼接组成拼接图像，并标记所述拼接图像的拼缝位置，所述待处理图像的图像最右侧的图像区域在所述拼接图像的左侧，所述待处理图像的图像最左侧的图像区域在所述拼接图像的右侧。其中，所述提取所述拼接图像的有效特征值，所述有效特征为颜色特征值和/或纹理特征值，包括：将所述拼接图像的色彩模式RGB的色彩空间通过转换公式进行空间转换，得到转换后的空间值；根据所述RGB色彩空间的色彩空间值或所述转换后的空间值，计算所述拼缝位置所有左侧像素与所有右侧像素的颜色平均差的累加和，将计算结果作为颜色特征值；和/或采用边缘强度图提取方法提取所述拼接图像的图像区域的边缘强度图；采用所述边缘强度图提取方法提取所述待处理图像的图像最右侧的图像区域的第一边缘强度图；采用所述边缘强度图提取方法提取所述待处理图像的图像最左侧的图像区域的第二边缘强度图；将所述第一边缘强度图和所述第二边缘强度图拼接为与所述拼接图像的边缘强度图相同尺寸的第三边缘强度图；将所述拼接图像的边缘强度图和所述第三边缘强度图逐像素进行相减，得到差值边缘强度图；对所述差值边缘强度图的拼缝位置处的所有像素的边缘强度进行相加，得到所有像素的边缘强度累加和作为纹理特征值。其中，所述边缘强度图提取方法，具体为：将待提取边缘强度图的图像区域的色彩模式RGB的色彩空间通过转换公式进行空间转换，得到亮度色彩分离图像；利用水平方向边缘梯度算子与所述亮度色彩分离图像进行卷积，得到水平边缘图；利用垂直方向边缘梯度算子与所述亮度色彩分离图像进行卷积，得到垂直边缘图；根据所述水平边缘图和所述垂直边缘图计算边缘强度图。其中，所述根据所述有效特征值对所述拼接图像进行分类，包括：预先设定预设颜色特征值的阈值和预设纹理特征值的阈值；当提取的所述特征值为颜色特征值时，判断所述颜色特征值是否小于所述预设颜色特征值的阈值，若是，则所述拼接图像为全景图像，若否，则所述拼接图像为普通图像；当提取的所述特征值为纹理特征值时，判断所述纹理特征值是否小于所述预设纹理特征值的阈值，若是，则所述拼接图像为全景图像，若否，则所述拼接图像为普通图像；当提取的所述特征值为所述颜色特征值和纹理特征值时，判断所述颜色特征值是否小于所述预设颜色特征值的阈值，且所述纹理特征值是否小于所述预设纹理特征值的阈值，若是，则所述拼接图像为全景图像，若否，则所述拼接图像为普通图像。一种图像分类系统，包括：获取模块，用于获取待处理图像进行重新拼接后的拼接图像，并标记所述拼接图像的拼缝位置；提取模块，用于提取所述拼接图像的特征值，所述特征值包括：颜色特征值和/或纹理特征值；分类模块，用于根据所述拼缝位置的所述特征值对所述拼接图像进行分类。其中，所述获取模块包括：第一获取单元，用于获取待处理图像，提取分别位于所述待处理图像的图像最右侧和图像最左侧，且面积相等的图像区域；拼接单元，用于将得到的所述图像区域进行拼接组成拼接图像，并标记所述拼接图像的拼缝位置，所述待处理图像的图像最右侧的图像区域在所述拼接图像的左侧，所述待处理图像的图像最左侧的图像区域在所述拼接图像的右侧。其中，所述提取模块包括：第一空间转换单元，用于将所述拼接图像的色彩模式RGB的色彩空间通过转换公式进行空间转换，得到转换后的空间值；颜色特征值提取单元，用于根据所述RGB色彩空间的色彩空间值或所述转换后的空间值，计算所述拼缝位置所有左侧像素与所有右侧像素的颜色平均差的累加和，将计算结果作为颜色特征值；和/或第一提取单元，用于采用边缘强度图提取方法提取所述拼接图像的图像区域的边缘强度图；第二提取单元，用于采用所述边缘强度图提取方法提取所述待处理图像的图像最右侧的图像区域的第一边缘强度图；第三提取单元，用于采用所述边缘强度图提取方法提取所述待处理图像的图像最左侧的图像区域的第二边缘强度图；第一拼接单元，用于将所述第一边缘强度图和所述第二边缘强度图拼接为与所述拼接图像的边缘强度图相同尺寸的第三边缘强度图；像素相减单元，用于将所述拼接图像的边缘强度图和所述第三边缘强度图逐像素进行相减，得到差值边缘强度图；纹理特征值提取单元，用于对所述差值边缘强度图的拼缝位置处的所有像素的边缘强度进行相加，得到所有像素的边缘强度累加和作为纹理特征值。其中，所述边缘强度图提取方法，具体为：将待提取边缘强度图的图像区域的色彩模式RGB的色彩空间通过转换公式进行空间转换，得到亮度色彩分离图像；利用水平方向边缘梯度算子与所述亮度色彩分离图像进行卷积，得到水平边缘图；利用垂直方向边缘梯度算子与所述亮度色彩分离图像进行卷本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像分类方法，其特征在于，包括：获取待处理图像进行重新拼接后的拼接图像，并标记所述拼接图像的拼缝位置；提取所述拼接图像的特征值，所述特征值包括：颜色特征值和/或纹理特征值；根据所述拼缝位置的所述特征值对所述拼接图像进行分类。

【技术特征摘要】
1.一种图像分类方法，其特征在于，包括：获取待处理图像进行重新拼接后的拼接图像，并标记所述拼接图像的拼缝位置；提取所述拼接图像的特征值，所述特征值包括：颜色特征值和/或纹理特征值；根据所述拼缝位置的所述特征值对所述拼接图像进行分类。2.根据权利要求1所述的图像分类方法，其特征在于，所述获取待处理图像进行重新拼接的拼接图像，并标记所述拼接图像的拼缝位置，包括：获取待处理图像，提取分别位于所述待处理图像的图像最右侧和图像最左侧，且面积相等的图像区域；将得到的所述图像区域进行拼接组成拼接图像，并标记所述拼接图像的拼缝位置，所述待处理图像的图像最右侧的图像区域在所述拼接图像的左侧，所述待处理图像的图像最左侧的图像区域在所述拼接图像的右侧。3.根据权利要求1所述的图像分类方法，其特征在于，所述提取所述拼接图像的有效特征值，所述有效特征为颜色特征值和/或纹理特征值，包括：将所述拼接图像的色彩模式RGB的色彩空间通过转换公式进行空间转换，得到转换后的空间值；根据所述RGB色彩空间的色彩空间值或所述转换后的空间值，计算所述拼缝位置所有左侧像素与所有右侧像素的颜色平均差的累加和，将计算结果作为颜色特征值；和/或采用边缘强度图提取方法提取所述拼接图像的图像区域的边缘强度图；采用所述边缘强度图提取方法提取所述待处理图像的图像最右侧的图像区域的第一边缘强度图；采用所述边缘强度图提取方法提取所述待处理图像的图像最左侧的图像区域的第二边缘强度图；将所述第一边缘强度图和所述第二边缘强度图拼接为与所述拼接图像的边缘强度图相同尺寸的第三边缘强度图；将所述拼接图像的边缘强度图和所述第三边缘强度图逐像素进行相减，得到差值边缘强度图；对所述差值边缘强度图的拼缝位置处的所有像素的边缘强度进行相加，得到所有像素的边缘强度累加和作为纹理特征值。4.根据权利要求3所述的图像分类方法，其特征在于，所述边缘强度图提取方法，具体为：将待提取边缘强度图的图像区域的色彩模式RGB的色彩空间通过转换公式进行空间转换，得到亮度色彩分离图像；利用水平方向边缘梯度算子与所述亮度色彩分离图像进行卷积，得到水平边缘图；利用垂直方向边缘梯度算子与所述亮度色彩分离图像进行卷积，得到垂直边缘图；根据所述水平边缘图和所述垂直边缘图计算边缘强度图。5.根据权利要求1所述的图像分类方法，其特征在于，所述根据所述有效特征值对所述拼接图像进行分类，包括：预先设定预设颜色特征值的阈值和预设纹理特征值的阈值；当提取的所述特征值为颜色特征值时，判断所述颜色特征值是否小于所述预设颜色特征值的阈值，若是，则所述拼接图像为全景图像，若否，则所述拼接图像为普通图像；当提取的所述特征值为纹理特征值时，判断所述纹理特征值是否小于所述预设纹理特征值的阈值，若是，则所述拼接图像为全景图像，若否，则所述拼接图像为普通图像；当提取的所述特征值为所述颜色特征值和纹理特征值时，判断所述颜色特征值是否小于所述预设颜色特征值的阈值，且所述纹理特征值是否小于所述预设纹理特征值的阈值，若是，则所述拼接图像为全景图像，若否，则所述拼接图像为普通图像。6.一种图像分类系统，其特征在于，包括：获取模块，用于获取待处理图像进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘楠，
申请(专利权)人：北京奇艺世纪科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11