图像处理方法、装置及设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种图像处理方法、装置及设备，其中，方法包括：获取分屏图像，分屏图像包括N个独立的图像画面，N为正整数；对分屏图像进行分屏方式识别，得到分屏图像的目标分屏方式；根据目标分屏方式对应的图像画面分屏规则，对分屏图像进行画面分割，得到N个分割图像，每个分割图像中包括一个独立图像画面；对N个分割图像中每个分割图像进行图像分析处理。本发明专利技术实施例公开的图像处理方法可有效提高图像处理的准确性。高图像处理的准确性。高图像处理的准确性。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置及设备


[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种图像处理方法、装置及设备。

技术介绍

[0002]随着人工智能软件技术的研究和发展，计算机视觉技术在多个领域展开了研究和应用。作为一个科学学科，计算机视觉技术研究相关的理论和技术，建立了一个能够从图像中获取信息，并对图像进行处理的人工智能系统。该人工智能系统不仅使机器具备了图像识别的能力，还使得机器能代替人对第一目标图像进行图像处理，如对图像进行评价处理和分割处理等。
[0003]现有的图像评价处理主要是将图像作为一个整体进行分析，若利用此方法进行分屏图像(一个图像中包括多个独立画面)质量筛选，得到的筛选结果的质量得不到保证。例如，在对具有两个独立画面的分屏图像进行质量评价处理时，若对整体画面进行评估，则容易忽略画面与画面之间的差异，进而导致评估结果不准确。因此，如何提升对分屏图像进行评价处理得到的评价结果的准确性成了当下研究热点。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供了一种图像处理方法、装置及设备，可提升图像评价的准确性。
[0005]一方面，本专利技术实施例提供了一种图像处理方法，包括：
[0006]获取分屏图像，所述分屏图像包括N个独立的图像画面，N为正整数；
[0007]对所述分屏图像进行分屏方式识别，得到所述分屏图像的目标分屏方式；
[0008]根据所述目标分屏方式对应的图像画面分屏规则，对所述分屏图像进行画面分割，得到N个分割图像，每个分割图像中包括一个独立图像画面；
[0009]对所述N个分割图像中每个分割图像进行图像分析处理。
[0010]一方面，本专利技术实施例提供了一种图像处理装置，包括：
[0011]获取单元，用于获取分屏图像，所述分屏图像包括N个独立的图像画面，N为正整数；
[0012]处理单元，用于对所述分屏图像进行分屏方式识别，得到所述分屏图像的目标分屏方式；
[0013]分割单元，用于根据所述目标分屏方式对应的图像画面分屏规则，对所述分屏图像进行画面分割，得到N个分割图像，每个分割图像中包括一个独立图像画面；
[0014]所述处理单元，还用于对所述N个分割图像中每个分割图像进行图像分析处理。
[0015]在一种实施方式中，所述目标分屏方式包括目标分屏类型和目标分屏布局，所述目标分屏布局用于指示所述分屏图像中N个独立的图像画面在所述分屏图像中的位置关系；目标分屏类型为以下任意一种：n等分分屏类型、非等分分屏类型以及嵌套分屏类型。
[0016]在又一种实施方式中，所述对所述分屏图像进行分屏方式识别是调用分屏方式识别模型执行的，所述分屏方式识别模型是基于图像样本训练得到的，所述图像样本包括非
分屏图像样本和分屏图像样本；所述分屏方式识别模型包括卷积层和全连接层；所述处理单元对所述分屏图像进行分屏方式识别，具体执行：
[0017]调用所述分屏方式识别模型的卷积层进行卷积运算，以得到所述分屏图像的M维特征图像，M为正整数；
[0018]调用所述分屏方式识别模型的全连接层基于所述M维特征图像进行分屏方式识别，得到所述分屏图像的目标分屏方式。
[0019]在又一种实施方式中，所述全连接层包括第一全连接层和第二全连接层，所述处理单元执行调用所述分屏方式识别模型的全连接层基于所述M维特征图像进行分屏方式识别，得到所述分屏图像的目标分屏方式时，具体执行：
[0020]采用所述第一全连接层对所述M维特征图像进行降维处理，得到P维特征图像，P为小于M的正整数；
[0021]采用所述第二全连接层对所述P维特征图像进行分屏方式识别，得到所述分屏图像的目标分屏方式。
[0022]在又一种实施方式中，所述分屏图像为娱乐类应用程序中待发布的合唱视频中任意一帧视频画面，所述分屏图像包括的N个独立的图像画面包括第一用户歌唱画面和第二用户歌唱画面；N个分割图像包括第一分割图像和第二分割图像，所述第一分割图像包括所述第一用户歌唱画面，所述第二分割图像包括所述第二用户歌唱画面。
[0023]在又一种实施方式中，所述处理单元在对所述N个分割图像中每个分割图像进行图像分析处理时，具体用于执行：
[0024]对所述第一分割图像进行图像质量评分处理，得到所述第一分割图像对应的第一评分值，并对所述第二分割图像进行图像质量评分处理，得到所述第二分割图像对应的第二评分值；
[0025]根据所述第一评分值和所述第二评分值对所述合唱视频进行发布处理。
[0026]在又一种实施方式中，所述处理单元在根据所述第一评分值和所述第二评分值对所述合唱视频进行发布处理时，具体执行：
[0027]若所述第一评分值大于或等于第一评分阈值，且所述第二评分值大于或等于所述第一评分阈值，则确定所述分屏图像满足评分条件；
[0028]当所述分屏图像为所述合唱视频中满足评分条件的第目标数据量个视频画面，则在所述娱乐类应用程序中发布所述合唱视频。
[0029]在又一种实施方式中，所述处理单元还可用于执行：若目标数量个视频画面中每个视频画面对应的所述第一评分值和所述第二评分值均大于第二评分阈值，则当所述娱乐类应用程序中其他用户在浏览与所述合唱视频的相关信息时，将所述合唱视频推送给所述其他用户，所述第二评分阈值大于所述第一评分阈值。
[0030]一方面，本专利技术实施例提供了一种图像处理设备，包括：
[0031]处理器，适于实现一条或多条计算机程序；
[0032]计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有一条或多条计算机程序，所述一条或多条计算机程序适于由所述处理器加载并执行：
[0033]获取分屏图像，所述分屏图像包括N个独立的图像画面，N为正整数；对所述分屏图像进行分屏方式识别，得到所述分屏图像的目标分屏方式；根据所述目标分屏方式对应的
图像画面分屏规则，对所述分屏图像进行画面分割，得到N个分割图像，每个分割图像中包括一个独立图像画面；对所述N个分割图像中每个分割图像进行图像分析处理。
[0034]一方面，本专利技术实施例提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有一条或多条计算机程序，所述一条或多条计算机程序适于由处理器加载并执行：
[0035]获取分屏图像，所述分屏图像包括N个独立的图像画面，N为正整数；对所述分屏图像进行分屏方式识别，得到所述分屏图像的目标分屏方式；根据所述目标分屏方式对应的图像画面分屏规则，对所述分屏图像进行画面分割，得到N个分割图像，每个分割图像中包括一个独立图像画面；对所述N个分割图像中每个分割图像进行图像分析处理。
[0036]一方面，本专利技术实施例提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品包括计算机程序，该计算机程序存储在计算机存储介质中；终端的处理器从计算机存储介质中读取该计算机程序，处理器执行该计算机程序，使得图像处理设备执行：
[0037]获取分屏图像，所述分屏图像包括N个独立的图像画面，N本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取分屏图像，所述分屏图像包括N个独立的图像画面，N为正整数；对所述分屏图像进行分屏方式识别，得到所述分屏图像的目标分屏方式；根据所述目标分屏方式对应的图像画面分屏规则，对所述分屏图像进行画面分割，得到N个分割图像，每个分割图像中包括一个独立图像画面；对所述N个分割图像中每个分割图像进行图像分析处理。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标分屏方式包括目标分屏类型和目标分屏布局，所述目标分屏布局用于指示所述分屏图像中N个独立的图像画面在所述分屏图像中的位置关系；目标分屏类型为以下任意一种：n等分分屏类型、非等分分屏类型以及嵌套分屏类型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述分屏图像进行分屏方式识别是调用分屏方式识别模型执行的，所述分屏方式识别模型是基于图像样本训练得到的，所述图像样本包括非分屏图像样本和分屏图像样本；所述分屏方式识别模型包括卷积层和全连接层；所述对所述分屏图像进行分屏方式识别，包括：调用所述分屏方式识别模型的卷积层进行卷积运算，以得到所述分屏图像的M维特征图像，M为正整数；调用所述分屏方式识别模型的全连接层基于所述M维特征图像进行分屏方式识别，得到所述分屏图像的目标分屏方式。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述全连接层包括第一全连接层和第二全连接层，所述调用所述分屏方式识别模型的全连接层基于所述M维特征图像进行分屏方式识别，得到所述分屏图像的目标分屏方式，包括：采用所述第一全连接层对所述M维特征图像进行降维处理，得到P维特征图像，P为小于M的正整数；采用所述第二全连接层对所述P维特征图像进行分屏方式识别，得到所述分屏图像的目标分屏方式。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分屏图像为娱乐类应用程序中待发布的合唱视频中任意一帧视频画面，所述分屏图像包括的N个独立的图像画面包括第一用户歌唱画面和第二用户歌唱画面；N个分割图像包括第一分割图像和第二分割图像，所述第一分割图像包括所述第一用...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘强，李松南，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：