特表 2024-519894 画像処理方法、装置、機器及び記憶媒体

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-05-21

(54)【発明の名称】画像処理方法、装置、機器及び記憶媒体

(51)【国際特許分類】

   G06V 10/764 20220101AFI20240514BHJP

   G06V 20/40 20220101ALI20240514BHJP

   G06V 10/74 20220101ALI20240514BHJP

【ＦＩ】

G06V10/764

G06V20/40

G06V10/74

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2023571813

(86)(22)【出願日】2022-06-13

(85)【翻訳文提出日】2023-11-20

(86)【国際出願番号】 CN2022098362

(87)【国際公開番号】W WO2023284464

(87)【国際公開日】2023-01-19

(31)【優先権主張番号】202110783343.X

(32)【優先日】2021-07-12

(33)【優先権主張国・地域又は機関】CN

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】521431088

【氏名又は名称】北京字跳▲網▼絡技▲術▼有限公司

【氏名又は名称原語表記】Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｚｉｔｉａｏ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏ．， Ｌｔｄ．

【住所又は居所原語表記】０２０７， ２／Ｆ， Ｂｕｉｌｄｉｎｇ ４， Ｚｉｊｉｎ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｐａｒｋ， Ｈａｉｄｉａｎ Ｄｉｓｔｒｉｃｔ， Ｂｅｉｊｉｎｇ，Ｐ． Ｒ． Ｃｈｉｎａ

(74)【代理人】

【識別番号】100107766

【弁理士】

【氏名又は名称】伊東 忠重

(74)【代理人】

【識別番号】100070150

【弁理士】

【氏名又は名称】伊東 忠彦

(74)【代理人】

【識別番号】100135079

【弁理士】

【氏名又は名称】宮崎 修

(72)【発明者】

【氏名】チウ，シュンミン

(72)【発明者】

【氏名】グオ，シャオビン

(72)【発明者】

【氏名】リ，ガン

(72)【発明者】

【氏名】リ，ゲン

(72)【発明者】

【氏名】ジャン，シュポン

【テーマコード（参考）】

5L096

【Ｆターム（参考）】

5L096BA08

5L096CA04

5L096CA25

5L096DA02

5L096FA02

5L096GA51

5L096HA02

5L096JA11

5L096JA13

5L096JA16

5L096JA22

(57)【要約】

本開示は画像処理方法、装置、機器及び記憶媒体を提供し、前記方法は、撮影ページの撮影画面に対してトリガされたプリセット認識操作を受信したときに、撮影ページの撮影画面に基づいて、画像解像度がプリセット解像度条件を満たすターゲット画像を決定し、次に、該ターゲット画像を認識するためにターゲット画像を画像認識サービス側に送信することを含む。以上より、本開示の実施例に係る画像処理方法は、画像認識を行う前に、先ず、画像解像度がプリセット解像度条件を満たすターゲット画像を決定し、画像認識サービス側に解像度が条件を満たすターゲット画像に基づいて認識させることができ、それにより画像認識の精度を向上させることができる。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

画像処理方法であって、
撮影ページの撮影画面に対してトリガされたプリセット認識操作を受信したときに、前記撮影ページの撮影画面に基づいて、画像解像度がプリセット解像度条件を満たすターゲット画像を決定するステップと、
前記ターゲット画像を、前記ターゲット画像を認識するための画像認識サービス側に送信するステップとを含むことを特徴とする画像処理方法。

【請求項2】

前記ターゲット画像を画像認識サービス側に送信する前記ステップの前に、
前記ターゲット画像の画像特徴を抽出するステップと、
前記画像特徴と予め記憶されたプリセットオブジェクトの特徴パラメータとをマッチングするステップと、
マッチングに成功したと判断された場合に、マッチングに成功した特徴パラメータに対応するプリセットオブジェクトを前記ターゲット画像の初期認識結果として決定するステップとをさらに含み、
これに応じて、前記ターゲット画像を画像認識サービス側に送信する前記ステップは、
前記ターゲット画像及び前記ターゲット画像の初期認識結果を、前記初期認識結果に基づいて前記ターゲット画像を認識するための画像認識サービス側に送信するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。

【請求項3】

前記ターゲット画像を画像認識サービス側に送信する前記ステップは、
前記画像特徴と予め記憶されたプリセットオブジェクトの特徴パラメータとのマッチングに失敗したと判断された場合に、前記ターゲット画像を前記画像認識サービス側に送信するステップをさらに含むことを特徴とする請求項２に記載の画像処理方法。

【請求項4】

撮影ページの撮影画面に対してトリガされたプリセット認識操作を受信したときに、前記撮影ページの撮影画面に基づいて、画像解像度がプリセット解像度条件を満たすターゲット画像を決定する前記ステップは、
撮影ページの撮影画面に対してトリガされたプリセット認識操作を受信したときに、前記撮影画面に対応する現在の画像を取得し、前記現在の画像の画像解像度がプリセット解像度条件を満たすか否かを判断するステップと、
前記現在の画像の画像解像度が前記プリセット解像度条件を満たすと判断された場合に、前記現在の画像をターゲット画像として決定し、そうでなければ、現在プリセット画像取得回数に達すると判断されるまで、前記撮影画面に対応する現在の画像を取得し、前記現在の画像の画像解像度がプリセット解像度条件を満たすか否かを判断する前記ステップを再実行するステップとを含むことを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。

【請求項5】

前記画像処理方法は、
現在前記プリセット画像取得回数に達すると判断され、且つ前記プリセット解像度条件を満たす画像を決定していないときに、前記撮影ページに認識失敗ヒント情報’を表示するステップをさらに含むことを特徴とする請求項４に記載の画像処理方法。

【請求項6】

撮影ページの撮影画面に対してトリガされたプリセット認識操作を受信したときに、前記撮影ページの撮影画面に基づいて、画像解像度がプリセット解像度条件を満たすターゲット画像を決定する前記ステップは、
撮影ページの撮影画面に対してトリガされたプリセット認識操作を受信したときに、前記撮影画面に対応する現在の画像を終了フレームとする連続するマルチフレーム画像が含まれる処理すべき画像セットを取得するステップと、
前記処理すべき画像セットから画像解像度がプリセット解像度条件を満たす画像をターゲット画像として決定するステップとを含むことを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。

【請求項7】

前記画像処理方法は、
前記処理すべき画像セットから前記プリセット解像度条件を満たす画像を決定していない場合に、前記撮影ページに認識失敗ヒント情報’を表示するステップをさらに含むことを特徴とする請求項６に記載の画像処理方法。

【請求項8】

前記画像処理方法は、
前記画像認識サービス側から送信された認識結果、及び／又は前記認識結果に基づいて推奨されたテンプレートを受信するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。

【請求項9】

画像処理装置であって、
撮影ページの撮影画面に対してトリガされたプリセット認識操作を受信したときに、前記撮影ページの撮影画面に基づいて、画像解像度がプリセット解像度条件を満たすターゲット画像を決定するための第１決定モジュールと、
前記ターゲット画像を、前記ターゲット画像を認識するための画像認識サービス側に送信するための送信モジュールとを含むことを特徴とする画像処理装置。

【請求項10】

コンピュータ可読記憶媒体であって、前記コンピュータ可読記憶媒体には命令が記憶され、前記命令が端末機器で実行されるときに、前記端末機器に請求項１～８のいずれか１項に記載の画像処理方法を実現させることを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。

【請求項11】

機器であって、メモリと、プロセッサと、前記メモリに記憶され且つ前記プロセッサで実行され得るコンピュータプログラムとを含み、前記プロセッサは前記コンピュータプログラムを実行するときに、請求項１～８のいずれか１項に記載の画像処理方法を実現することを特徴とする機器。

【請求項12】

コンピュータプログラムであって、コンピュータプログラム／命令を含み、前記コンピュータプログラム／命令はプロセッサによって実行されるときに請求項１～８のいずれか１項に記載の画像処理方法を実現することを特徴とするコンピュータプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本願は、２０２１年７月１２日に提出した出願番号が２０２１１０７８３３４３．Ｘであり、出願の名称が「画像処理方法、装置、機器及び記憶媒体」である中国特許出願の優先権を主張し、その全内容は引用によって本願に組み込まれる。

【0002】

本開示は、データ処理分野に関し、特に画像処理方法、装置、機器及び記憶媒体に関する。

【背景技術】

【0003】

マルチメディアショートビデオが盛んになるにつれて、画像又はビデオの撮影への関心度が高まっており、撮影ページの機能もますます多くなり、例えば、撮影ページの撮影画面の認識機能に対して、どのように画像認識の精度を向上させるかは、現在早急に解決すべき技術的課題である。

【発明の概要】

【課題を解決するための手段】

【0004】

上記技術的課題を解決するために、又は上記技術的課題を少なくとも部分的に解決するために、本開示の実施例は画像処理方法を提供し、画像認識サービス側に画像解像度がプリセット解像度条件を満たすターゲット画像に基づいて認識させ、画像認識の精度を向上させることができる。

【0005】

第１態様では、本開示は画像処理方法を提供し、前記方法は、
撮影ページの撮影画面に対してトリガされたプリセット認識操作を受信したときに、前記撮影ページの撮影画面に基づいて、画像解像度がプリセット解像度条件を満たすターゲット画像を決定するステップと、
前記ターゲット画像を、前記ターゲット画像を認識するための画像認識サービス側に送信するステップとを含む。

【0006】

選択可能な実施形態では、前記ターゲット画像を画像認識サービス側に送信する前記ステップの前に、
前記ターゲット画像の画像特徴を抽出するステップと、
前記画像特徴と予め記憶されたプリセットオブジェクトの特徴パラメータとをマッチングするステップと、
マッチングに成功したと判断された場合に、マッチングに成功した特徴パラメータに対応するプリセットオブジェクトを前記ターゲット画像の初期認識結果として決定するステップとをさらに含む。

【0007】

これに応じて、前記ターゲット画像を画像認識サービス側に送信する前記ステップは、
前記ターゲット画像及び前記ターゲット画像の初期認識結果を、前記初期認識結果に基づいて前記ターゲット画像を認識するための画像認識サービス側に送信するステップを含む。

【0008】

選択可能な実施形態では、前記ターゲット画像を画像認識サービス側に送信する前記ステップは、
前記画像特徴と予め記憶されたプリセットオブジェクトの特徴パラメータとのマッチングに失敗したと判断された場合に、前記ターゲット画像を前記画像認識サービス側に送信するステップをさらに含む。

【0009】

選択可能な実施形態では、撮影ページの撮影画面に対してトリガされたプリセット認識操作を受信したときに、前記撮影ページの撮影画面に基づいて、画像解像度がプリセット解像度条件を満たすターゲット画像を決定する前記ステップは、
撮影ページの撮影画面に対してトリガされたプリセット認識操作を受信したときに、前記撮影画面に対応する現在の画像を取得し、前記現在の画像の画像解像度がプリセット解像度条件を満たすか否かを判断するステップと、
前記現在の画像の画像解像度が前記プリセット解像度条件を満たすと判断された場合に、前記現在の画像をターゲット画像として決定し、そうでなければ、現在プリセット画像取得回数に達すると判断されるまで、前記撮影画面に対応する現在の画像を取得し、前記現在の画像の画像解像度がプリセット解像度条件を満たすか否かを判断する前記ステップを再実行するステップとを含む。

【0010】

選択可能な実施形態では、現在前記プリセット画像取得回数に達すると判断され、且つ前記プリセット解像度条件を満たす画像を決定していないときに、前記撮影ページに認識失敗ヒント情報’を表示する。

【0011】

選択可能な実施形態では、撮影ページの撮影画面に対してトリガされたプリセット認識操作を受信したときに、前記撮影ページの撮影画面に基づいて、画像解像度がプリセット解像度条件を満たすターゲット画像を決定する前記ステップは、
撮影ページの撮影画面に対してトリガされたプリセット認識操作を受信したときに、前記撮影画面に対応する現在の画像を終了フレームとする連続するマルチフレーム画像が含まれる処理すべき画像セットを取得するステップと、
前記処理すべき画像セットから画像解像度がプリセット解像度条件を満たす画像をターゲット画像として決定するステップとを含む。

【0012】

選択可能な実施形態では、前記処理すべき画像セットから前記プリセット解像度条件を満たす画像を決定していない場合に、前記撮影ページに認識失敗ヒント情報’を表示する。

【0013】

第２態様では、本開示は画像処理装置をさらに提供し、前記装置は、
撮影ページの撮影画面に対してトリガされたプリセット認識操作を受信したときに、前記撮影ページの撮影画面に基づいて、画像解像度がプリセット解像度条件を満たすターゲット画像を決定するための決定モジュールと、
前記ターゲット画像を、前記ターゲット画像を認識するための画像認識サービス側に送信するための送信モジュールとを含む。

【0014】

第３態様では、本開示はコンピュータ可読記憶媒体を提供し、前記コンピュータ可読記憶媒体には命令が記憶され、前記命令が端末機器で実行されるときに、前記端末機器に上記方法を実現させる。

【0015】

第４態様では、本開示は機器を提供し、メモリと、プロセッサと、前記メモリに記憶され且つ前記プロセッサで実行され得るコンピュータプログラムとを含み、前記プロセッサは前記コンピュータプログラムを実行するときに、上記方法を実現する。

【0016】

第５態様では、本開示はコンピュータプログラム製品を提供し、前記コンピュータプログラム製品はコンピュータプログラム／命令を含み、前記コンピュータプログラム／命令はプロセッサによって実行されるときに上記方法を実現する。

【0017】

本開示の実施例に係る技術的解決手段は従来技術に比べて以下の利点を有する。

【0018】

本開示の実施例は画像処理方法を提供し、先ず、撮影ページの撮影画面に対してトリガされたプリセット認識操作を受信したときに、撮影ページの撮影画面に基づいて、画像解像度がプリセット解像度条件を満たすターゲット画像を決定する。次に、該ターゲット画像を認識するためにターゲット画像を画像認識サービス側に送信する。以上より、本開示の実施例に係る画像処理方法は、画像認識を行う前に、先ず、画像解像度がプリセット解像度条件を満たすターゲット画像を決定し、画像認識サービス側に解像度が条件を満たすターゲット画像に基づいて認識させることができ、それにより画像認識の精度を向上させることができる。

【0019】

また、認識されたターゲット画像がプリセット解像度条件を満たすため、無効入力及び無効認識の発生が減少し、画像認識効率が全体的に向上する。

【0020】

本明細書に組み込まれ、本明細書の一部を構成する添付の図面は、本開示に適合する実施例を示し、明細書とともに本開示の原理を説明するためのものである。

【0021】

本開示の実施例又は従来技術における技術的解決手段をより明確に説明するために、以下、実施例又は従来技術の説明に使用される必要がある図面を簡単に説明し、明らかに、当業者であれば、創造的な労力を必要とせずに、これらの図面に基づいて他の図面を取得することもできる。

【図面の簡単な説明】

【0022】

【図1】本開示の実施例に係る画像処理方法のフローチャートである。

【図2】本開示の実施例に係る別の画像処理方法のフローチャートである。

【図3】本開示の実施例に係る別の画像処理方法のフローチャートである。

【図4】本開示の実施例に係る別の画像処理方法のフローチャートである。

【図5】本開示の実施例に係る画像処理装置の構造模式図である。

【図6】本開示の実施例に係る画像処理機器の構造模式図である。

【発明を実施するための形態】

【0023】

本開示の上記目的、特徴及び利点をより明確に理解できるために、以下、本開示の解決手段についてさらに説明する。説明する必要があるように、矛盾しない場合に、本開示の実施例及び実施例における特徴を互いに組み合わせることができる。

【0024】

以下の説明では、本開示を十分に理解するために多くの具体的な詳細が説明されるが、本開示は本明細書に記載されるものとは異なる方式で実施され得る。明らかに、明細書における実施例は本開示の実施例の一部に過ぎず、実施例の全部ではない。

【0025】

画像認識の精度を向上させるために、本開示の実施例は画像処理方法を提案し、先ず、撮影ページの撮影画面に対してトリガされたプリセット認識操作を受信したときに、撮影ページの撮影画面に基づいて、画像解像度がプリセット解像度条件を満たすターゲット画像を決定する。次に、該ターゲット画像を認識するためにターゲット画像を画像認識サービス側に送信する。以上より、本開示の実施例に係る画像処理方法は、画像認識を行う前に、先ず、画像解像度がプリセット解像度条件を満たすターゲット画像を決定し、画像認識サービス側に解像度が条件を満たすターゲット画像に基づいて認識させることができ、それにより画像認識の精度を向上させることができる。

【0026】

また、認識されたターゲット画像がプリセット解像度条件を満たすため、無効入力及び無効認識の発生が減少し、画像認識効率が全体的に向上する。

【0027】

これに基づき、本開示の実施例は画像処理方法を提供し、図１は、本開示の実施例に係る画像処理方法のフローチャートであり、該方法は以下のＳ１０１～Ｓ１０２を含む。

【0028】

Ｓ１０１、撮影ページの撮影画面に対してトリガされたプリセット認識操作を受信したときに、撮影ページの撮影画面に基づいて、画像解像度がプリセット解像度条件を満たすターゲット画像を決定する。

【0029】

本開示の実施例では、撮影ページの撮影画面に対してプリセット認識操作をトリガする方式は複数種の方式を含むことができ、例えば、方式１については、撮影ページの撮影画面に対して長押し操作をトリガし、撮影画面上のいずれかの位置に対して長押し操作をトリガすることができ、方式２については、撮影ページに設置された認識コントロールに対するトリガ操作であり、認識コントロールは撮影ページのいずれかの位置（例えば、撮影ページの右側、下方などの位置）に設置されるなどが挙げられる。

【0030】

本開示の実施例では、撮影ページの撮影画面に対してトリガされたプリセット認識操作を受信したときに、撮影ページの撮影画面に基づいて、画像解像度がプリセット解像度条件を満たす画像をターゲット画像として決定する。具体的な実現方式については後続の実施例で説明され、ここでは詳細な説明を省略する。

【0031】

撮影ページの撮影画面は、現在のカメラで撮影された１フレーム又は連続するマルチフレーム画像を含んでもよい。

【0032】

本開示の実施例では、撮影ページの撮影画面に基づいて、画像解像度がプリセット解像度条件を満たす画像をターゲット画像として決定する。後続の認識過程では、プリセット解像度条件を満たすターゲット画像に基づいて認識することで、無効入力の発生が減少するのに寄与する。画像の画像解像度がプリセット解像度条件を満たすか否かを判断する方式は、画像解像度モデルに基づいて画像を処理することにより、プリセット解像度条件を満たすターゲット画像を得ることを含んでもよい。

【0033】

例えば、撮影機能（カメラなど）を有するクライアント（携帯電話、タブレットコンピュータ、パソコンなど）に画像解像度モデルを配置すると仮定すると、画像解像度モデルは解像度の異なる画像サンプルに基づいてトレーニングされるものであり、ターゲット画像を画像解像度モデルによって処理した後に、ターゲット画像のスコアを出力することができ、画像解像度スコアの閾値を８０点に設定すると仮定すると、プリセット解像度条件を満たす画像とは、該画像に対応する画像解像度スコアが８０点以上であることを指す。

【0034】

説明する必要があるように、プリセット画像解像度スコアの閾値は画像の画像解像度がプリセット解像度条件を満たすか否かを判断することに用いられ、必要に応じて８０点、８５点、９０点などに設定することができ、本開示の実施例はプリセット画像解像度スコアの閾値を限定しない。

【0035】

Ｓ１０２、ターゲット画像を画像認識サービス側に送信する。

【0036】

画像認識サービス側はターゲット画像を認識することに用いられる。

【0037】

本開示の実施例では、上記Ｓ１０１で決定されたターゲット画像を画像認識サービス側に送信し、さらに画像認識サービス側によってターゲット画像を認識する。画像認識サービス側はクライアントに通信接続され、画像認識サービス側とクライアントとの間の通信接続に基づき、クライアントはターゲット画像を画像認識サービス側に送信することができ、画像認識サービス側は認識結果、及び／又は認識結果に基づいて推奨されたテンプレートなどをクライアントに返すことができる。

【0038】

本開示の実施例では、ターゲット画像の認識に成功した場合に、画像認識サービス側は認識結果、及び／又は認識結果に基づいて推奨されたテンプレートなどをクライアントに返すことができ、例えば、画像認識サービス側は、クライアントに、ターゲット画像に対応する認識結果「ヒマワリ」についての説明情報を返すか、又はターゲット画像に対応する認識結果「ヒマワリ」に対応する推奨テンプレートなどを返す。ターゲット画像の認識に失敗した場合に、画像認識サービス側は認識失敗命令をクライアントに返して、今回の画像認識に失敗するようにユーザにプロンプトすることができるとともに、画像認識サービス側は汎用シーンで認識された汎用推奨テンプレートなどをクライアントに返すことができる。例えば、撮影ページにテキストを点滅表示してユーザにプロンプトするか、又はＴｏａｓｔポップアップウィンドウの形式でユーザにプロンプトするなどが挙げられる。具体的には、プロンプトテキストは、「マッチング結果を認識しておらず、汎用テンプレートをお勧めするか、又は再認識をお試しください！」であってもよく、同時に撮影ページの下方に汎用テンプレートを展示する。

【0039】

本開示の実施例に係る画像処理方法では、先ず、撮影ページの撮影画面に対してトリガされたプリセット認識操作を受信したときに、撮影ページの撮影画面に基づいて、画像解像度がプリセット解像度条件を満たすターゲット画像を決定する。次に、該ターゲット画像を認識するためにターゲット画像を画像認識サービス側に送信する。以上より、本開示の実施例に係る画像処理方法は、画像認識を行う前に、先ず、画像解像度がプリセット解像度条件を満たすターゲット画像を決定し、画像認識サービス側に解像度が条件を満たすターゲット画像に基づいて認識させることができ、それにより画像認識の精度を向上させることができる。また、認識されたターゲット画像がプリセット解像度条件を満たすため、無効入力及び無効認識の発生が減少し、画像認識効率が全体的に向上する。

【0040】

上記実施例を基礎として、画像解像度がプリセット解像度条件を満たすか否かを判断するための方法は複数種の実現方式を含んでもよく、以下、２種の具体的な実現方式を列挙する。

【0041】

選択可能な実施形態では、図２は、本開示の実施例に係る別の画像処理方法のフローチャートであり、上記Ｓ１０１は具体的に以下のＳ２０１～Ｓ２０３を含む。

【0042】

Ｓ２０１、撮影ページの撮影画面に対してトリガされたプリセット認識操作を受信したときに、処理すべき画像セットを取得する。

【0043】

処理すべき画像セットには撮影画面に対応する現在の画像を終了フレームとする連続するマルチフレーム画像が含まれる。

【0044】

本開示の実施例では、撮影ページの撮影画面に対してトリガされたプリセット認識操作を受信したときに、処理すべき画像セットを取得し、処理すべき画像セットには撮影画面に対応する現在の画像を終了フレームとする連続するマルチフレーム画像が含まれる。通常、カメラプレビューインタフェースにおけるプレビュー画像はｐｒｅｖｉｅｗプレビューストリームの形式で記憶され、撮影ページの撮影画面に対してトリガされたプリセット認識操作を受信したときに、記憶されたｐｒｅｖｉｅｗストリーム形式のプレビューピクチャから、最新のＮフレームのプレビュー画像を取得して、現在の画像とともに処理すべき画像セットを構成することができる。

【0045】

説明する必要があるように、処理すべき画像セットに含まれる、撮影画面に対応する現在の画像を終了フレームとする連続するマルチフレーム画像は連続する５フレーム画像、連続する７フレーム画像などであってもよく、本開示の実施例は連続するマルチフレーム画像の具体的なフレーム数を限定しない。

【0046】

Ｓ２０２、処理すべき画像セットから画像解像度がプリセット解像度条件を満たす画像が存在するか否かを判断し、存在すると判断された場合に（ＹＥＳ）、プリセット解像度条件を満たす画像をターゲット画像として用い、Ｓ１０２を実行し、存在すると判断されない場合に（ＮＯ）、Ｓ２０３を実行する。

【0047】

本開示の実施例では、画像認識モデルに基づいて、処理すべき画像セット内の各画像をそれぞれ処理して、処理すべき画像セットには画像解像度がプリセット解像度条件を満たす画像が存在するか否かを判断することができる。

【0048】

クライアントに画像解像度モデルが配置され、且つ画像解像度スコアの閾値を８０点に設定することを例として、プリセット解像度条件を満たす画像は該画像に対応する画像解像度スコアが８０点以上のものである。具体的には、Ｓ２０１で取得された処理すべき画像セット（画像１～画像５を含むと仮定する）をそれぞれ画像解像度モデルに入力し、画像解像度モデルの処理に基づいて、各画像の画像解像度スコアを得て、各画像解像度スコアとプリセット閾値（８０点など）とを比較して、処理すべき画像セットにはプリセット解像度条件を満たす画像があるか否かを判断する。

【0049】

例えば、処理すべき画像セットには１フレーム画像のみの画像解像度スコアが画像解像度閾値以上であり、すなわち１フレーム画像のみがプリセット解像度条件を満たす場合に、該画像はターゲット画像として直接決定される。画像１～画像５の画像解像度スコアがそれぞれ７０、７４、７６、７９、８２であると仮定すると、画像５の画像解像度スコアはプリセット閾値（８０点など）よりも大きく、すなわち画像５はプリセット解像度条件を満たす画像である。画像５をターゲット画像として決定した後に、上記実施例におけるＳ１０２を実行し続ける。

【0050】

処理すべき画像セットにはマルチフレーム画像の画像解像度スコアが画像解像度閾値以上であり、すなわち処理すべき画像セットにはマルチフレーム画像がプリセット解像度条件を満たす場合に、画像解像度スコアの高い対応する画像をターゲット画像として用いることができる。画像１～画像５の画像解像度スコアがそれぞれ７０、７４、７８、８２、９０であると仮定すると、画像４、画像５の画像解像度スコアはいずれもプリセット閾値（８０点など）よりも大きく、すなわち画像４、画像５はプリセット解像度条件を満たす画像であり、且つ画像５の画像解像度スコアが高く、画像５をターゲット画像として選択することができる。画像５をターゲット画像として決定した後に、上記実施例におけるＳ１０２を実行し続ける。

【0051】

また、処理すべき画像セット内のプリセット解像度条件を満たす複数の画像から１つの画像をターゲット画像としてランダムに決定することもできる。

【0052】

処理すべき画像セット内の画像に対応する画像解像度スコアがいずれも画像解像度閾値よりも小さく、すなわち処理すべき画像セットにはプリセット解像度条件を満たす画像を決定していない場合に、Ｓ２０３を実行する。

【0053】

Ｓ２０３、撮影ページに認識失敗ヒント情報’を表示する。

【0054】

本開示の実施例では、処理すべき画像セットからプリセット解像度条件を満たす画像を決定していない場合に、撮影ページに認識失敗ヒント情報’を表示する。例えば、撮影ページに「認識に失敗し、認識機能を再トリガしてください」というヒント情報’を表示し、プリセット間隔時間で点滅するか、又は、撮影ページにＴｏａｓｔポップアップウィンドウをポップアップして、認識に失敗するようにユーザにプロンプトする。

【0055】

以上より、本開示の実施例では、クライアントは、解像度がプリセット画像解像度条件を満たすターゲット画像を決定していないときに、画像認識サービス側にターゲット画像を送信することはなく、画像認識サービス側の無効認識回数を低減させるとともに、クライアントと画像認識サービス側との間のネットワークリソースの浪費を低減させる。

【0056】

上記選択可能な実施形態では、撮影ページの撮影画面に対してトリガされたプリセット認識操作を受信したときに、連続するマルチフレーム画像を含む処理すべき画像セットを取得して、ターゲット画像の決定に用いるが、処理すべき画像セットがいずれもクライアントに記憶されるため、メモリの占有量が多すぎて、クライアントシステムの実行速度が低下するという問題が発生する可能性があり、従って、クライアントのメモリに対する負荷を低減させるために、撮影ページの撮影画面に対してトリガされたプリセット認識操作を受信したときに、１回毎に撮影画面に対応する１フレームの現在の画像のみを取得することができる。

【0057】

このため、本開示の実施形態は別の画像処理方法のフローチャートを提供し、図３を参照すると、以下のＳ３０１～Ｓ３０４を含む。

【0058】

Ｓ３０１、撮影ページの撮影画面に対してトリガされたプリセット認識操作を受信したときに、撮影画面に対応する現在の画像を取得する。

【0059】

本開示の実施例では、撮影ページの撮影画面に対してトリガされたプリセット認識操作を受信したときに、撮影画面に対応する現在の画像を取得し、撮影画面に対応する現在の画像は画像１などの１フレーム画像を含む。

【0060】

Ｓ３０２、現在の画像の画像解像度がプリセット解像度条件を満たすか否かを判断し、条件を満たす場合に（ＹＥＳ）、現在の画像をターゲット画像として決定し、Ｓ１０２を実行し、条件を満たさない場合に（ＮＯ）、Ｓ３０３を実行する。

【0061】

本開示の実施例では、画像認識モデルに基づいて、取得された現在の画像を処理して、現在の画像の画像解像度がプリセット解像度条件を満たすか否かを判断することができる。クライアントに画像解像度モデルが配置され、且つ画像解像度スコアの閾値を８０点に設定することを例として、プリセット解像度条件を満たす画像は該画像に対応する画像解像度スコアが８０点以上のものである。具体的には、Ｓ３０１で取得された１フレームの現在の画像を画像解像度モデルに入力し、画像解像度モデルの処理に基づいて、該フレームの現在の画像の画像解像度スコアを得て、プリセット閾値（８０点など）と比較して、該フレームの現在の画像の画像解像度がプリセット解像度条件を満たすか否かを判断する。

【0062】

現在の画像の画像解像度スコアが画像解像度閾値以上であるときに、該現在の画像をターゲット画像として決定し、その後、上記実施例におけるＳ１０２を実行し続け、そうでなければ、該現在の画像がプリセット解像度条件を満たさないと判断され、Ｓ３０３を実行する。

【0063】

Ｓ３０３、現在の画像の取得回数がプリセット画像取得回数に達するか否かを判断し、ノー（ＮＯ）であれば、Ｓ３０１を実行し、イエス（ＹＥＳ）であれば、Ｓ３０４を実行する。

【0064】

本開示の実施例では、現在の画像の画像解像度がプリセット解像度条件を満たさないと判断された後に、現在の画像の取得回数がプリセット画像取得回数に達するか否かを判断し、すなわち取得された現在の画像の取得回数とプリセット画像取得回数とを比較する。プリセット画像取得回数は３回、５回、７回などであってもよく、本開示の実施例はプリセット画像取得回数を限定しない。

【0065】

例えば、プリセット画像取得回数が３回であると仮定すると、撮影ページの撮影画面に対してトリガされたプリセット認識操作を受信したときに、撮影画面に対応する現在の画像（画像１など）を１回目に取得し、画像解像度モデルの処理に基づいて、得られた画像１の画像解像度スコアがプリセット閾値（８０点など）よりも小さい場合に、画像１の画像解像度がプリセット解像度条件を満たさないと判断する。さらに、現在の画像の取得回数（累計１回）がプリセット画像取得回数（３回など）に達しないと判断された場合に、Ｓ３０１を実行し続け、すなわち撮影画面に対応する現在の画像（画像２など）を２回目に取得し、画像解像度モデルの処理に基づいて、得られた画像２の画像解像度スコアがプリセット閾値（８０点など）よりも小さい場合に、画像２の画像解像度がプリセット解像度条件を満たさないと判断する。さらに、現在の画像の取得回数（累計２回）がプリセット画像取得回数（３回など）に達しないと判断された場合に、Ｓ３０１を実行し続け、撮影画面に対応する現在の画像（画像３など）を３回目に取得し、画像解像度モデルの処理に基づいて、得られた画像３の画像解像度スコアがプリセット閾値（８０点など）よりも小さい場合に、画像２の画像解像度がプリセット解像度条件を満たさないと判断する。さらに、現在の画像の取得回数（累計３回）がプリセット画像取得回数（３回など）に達すると判断され、このとき、撮影画面に対応する現在の画像を再取得する必要がなく、Ｓ３０４を実行し、今回の認識に失敗するようにユーザにプロンプトする。

【0066】

Ｓ３０４、撮影ページに認識失敗ヒント情報’を表示する。

【0067】

本開示の実施例では、現在の画像の取得回数がプリセット画像取得回数に達すると判断され、且つプリセット解像度条件を満たす画像を決定していないときに、撮影ページに認識失敗ヒント情報’を表示する。具体的なプロンプト方式は上記Ｓ２０３の例に示され、ここでは詳細な説明を省略する。

【0068】

本開示の実施例に係る画像処理方法では、撮影ページの撮影画面に対してトリガされたプリセット認識操作を受信したときに、撮影画面に対応する現在の画像を取得し、現在の画像の画像解像度がプリセット解像度条件を満たすか否かを判断し、条件を満たす場合に、現在の画像をターゲット画像として決定し、条件を満たさない場合に、撮影画面に対応する現在の画像を取得して、取得された現在の画像の画像解像度がプリセット解像度条件を満たすか、又は取得された現在の画像の取得回数がプリセット画像取得回数に達するまで続け、さらに、ターゲット画像を画像認識サービス側に送信し、又は撮影ページに認識失敗ヒント情報’を表示する。以上より、本開示の実施例に係る画像処理方法は、画像の解像度を決定するときにメモリの占有量が多すぎて、クライアントシステムの実行速度が低下するという問題を緩和することができる。

【0069】

画像認識サービス側の認識効率をさらに向上させるために、ターゲット画像を画像認識サービス側に送信して、画像認識を行う前に、先ず、クライアントでターゲット画像に対して初期認識を行い、次に、初期認識結果をターゲット画像とともに画像認識サービス側に送信し、画像認識サービス側によってターゲット画像と初期認識結果を組み合わせて画像認識を行い、それによりターゲット画像の認識効率を向上させることができる。

【0070】

選択可能な実施形態では、ターゲット画像に対して初期認識を行う方法は、先ず、ターゲット画像の画像特徴を抽出し、次に、画像特徴と予め記憶されたプリセットオブジェクトの特徴パラメータとをマッチングし、マッチングに成功したと判断された場合に、マッチングに成功した特徴パラメータに対応するプリセットオブジェクトを該ターゲット画像の初期認識結果として決定し、さらに、ターゲット画像及び該ターゲット画像の初期認識結果を画像認識サービス側に送信し、初期認識結果に基づいてターゲット画像を認識することを含んでもよい。

【0071】

本開示の実施例では、ターゲット画像の画像特徴を抽出した後に、予め記憶されたプリセットオブジェクトの特徴パラメータとマッチングして、ターゲット画像に対して初期認識を行うことに用いる。プリセットオブジェクトの特徴パラメータはプリセットオブジェクトと特徴パラメータとの対応関係を含んでもよく、例えば、プリセットオブジェクトは「花」、「草」、「猫」などを含み、プリセットオブジェクトの特徴パラメータは「花」と「花」の特徴パラメータとの対応関係、「草」と「草」の特徴パラメータとの対応関係、「猫」と「猫」の特徴パラメータとの対応関係などを含んでもよい。

【0072】

本開示の実施例では、ターゲット画像の画像特徴と予め記憶されたプリセットオブジェクトの特徴パラメータとのマッチングに成功したと判断された場合に、マッチングに成功した特徴パラメータに対応するプリセットオブジェクトを該ターゲット画像の初期認識結果として決定する。理解できるように、プリセットオブジェクトに対応する予め記憶された特徴パラメータが多いほど、該プリセットオブジェクトの初期認識結果の精度が高くなる。

【0073】

選択可能な実施形態では、画像に対して初期認識を行うことは画像認識モデルに基づいて実現され得る。例えば、クライアントに画像認識モデルが配置され、画像認識モデルは、プリセットオブジェクトを有する画像サンプルに基づいてトレーニングされるものである。

【0074】

例えば、クライアントに配置された画像認識モデルを利用してターゲット画像に対して初期認識を行い、画像認識モデルの処理により、抽出されたターゲット画像の画像特徴は該ターゲット画像が「花」の特徴を有することを特徴付けた後に、該画像特徴と予め記憶された「花」の特徴パラメータとのマッチングに成功したと判断された場合に、プリセットオブジェクト「花」を該ターゲット画像の初期認識結果として決定する。

【0075】

本開示の実施例では、ターゲット画像に対応する初期認識結果を決定した後に、ターゲット画像及び該ターゲット画像に対応する初期認識結果を画像認識サービス側に送信し、画像認識サービス側によって初期認識結果に基づいてターゲット画像を認識する。例えば、ターゲット画像に対応する初期認識結果が「花」であると判断され、「花」のタイプ識別子をターゲット画像とともに画像認識サービス側に送信し、画像認識サービス側は異なるオブジェクトを認識するための画像認識モデル（「花認識」モデル、「草認識」モデル、「猫認識」モデルなど）を含んでもよい。さらに、受信された「花」のタイプ識別子に基づいて画像認識サービス側の「花認識」モデルを呼び出して、ターゲット画像を認識して、最終的な認識結果を得て、例えば、ターゲット画像に対応する認識結果は「ヒマワリ」などである。

【0076】

本開示の実施例では、ターゲット画像を画像認識サービス側に送信して画像認識を行う前に、先ず、ターゲット画像の画像特徴に基づいてクライアントで初期認識を行って、初期認識結果を得て、次に、該初期結果及びターゲット画像を画像認識サービス側に送信する。初期認識結果はターゲット画像の画像特徴に基づいて得られるものであり、ターゲット画像の特徴を直接特徴付けることができるため、画像認識サービス側は、初期認識結果に基づいてターゲット画像を認識することで画像認識の精度を向上させることができる。また、画像認識サービス側は初期認識結果に基づいて対応する認識モデルを呼び出し、さらにターゲット画像を意図的に認識して、画像認識効率を全体的に向上させることができる。

【0077】

別の選択可能な実施形態では、ターゲット画像の初期認識過程では、ターゲット画像の画像特徴と予め記憶されたプリセットオブジェクトの特徴パラメータとのマッチングに失敗したと判断された場合に、ターゲット画像を画像認識サービス側に個別に送信し、画像認識サービス側によってターゲット画像のみに基づいて認識することができる。

【0078】

本開示の実施例では、画像認識サービス側は、プリセットオブジェクトの特徴パラメータとのマッチングに失敗したオブジェクトを認識するための汎用認識モデルをさらに含んでもよい。具体的には、画像特徴と予め記憶されたプリセットオブジェクトの特徴パラメータとをマッチングする結果としてはマッチングに失敗したと判断された場合に、ターゲット画像を画像認識サービス側に個別に送信し、画像認識サービス側によって汎用認識モデルに基づいてターゲット画像を認識し、認識に成功した後に、認識結果、又は認識結果に基づいて推奨されたテンプレートなどをクライアントに返す。

【0079】

上記実施例を基礎として、クライアントに画像解像度モデル及び画像認識モデルが同時に配置されることを例として、本開示の実施例は画像処理方法をさらに提供し、図４は、本開示の実施例に係る別の画像処理方法のフローチャートであり、該方法は以下のＳ４０１～Ｓ４０８を含む。

【0080】

Ｓ４０１、撮影ページの撮影画面に対してトリガされたプリセット認識操作を受信したときに、撮影画面に対応する現在の画像を取得する。

【0081】

Ｓ４０２、現在の画像の画像解像度がプリセット解像度条件を満たすか否かを判断し、条件を満たす場合に（ＹＥＳ）、現在の画像をターゲット画像として決定し、Ｓ４０５を実行し、条件を満たさない場合に（ＮＯ）、Ｓ４０３を実行する。

【0082】

Ｓ４０３、現在の画像の取得回数がプリセット画像取得回数に達するか否かを判断し、ノー（ＮＯ）であれば、Ｓ４０１を実行し、イエス（ＹＥＳ）であれば、Ｓ４０４を実行する。

【0083】

Ｓ４０４、撮影ページに認識失敗ヒント情報’を表示する。

【0084】

上記Ｓ４０１～Ｓ４０４の具体的な過程は上記実施例Ｓ３０１～Ｓ３０４において詳細に説明されており、ここでは詳細な説明を省略する。

【0085】

Ｓ４０５、ターゲット画像の画像特徴を抽出する。

【0086】

Ｓ４０６、画像特徴と予め記憶されたプリセットオブジェクトの特徴パラメータとをマッチングし、マッチング結果としては成功するか否かを判断し、イエスであれば、Ｓ４０７を実行し、ノーであれば、Ｓ４０８を実行する。

【0087】

本開示の実施例では、例えば、プリセットオブジェクトの特徴パラメータは「花」と「花」の特徴パラメータとの対応関係、「草」と「草」の特徴パラメータとの対応関係などを含む。クライアントに配置された画像認識モデルの処理により、画像特徴と予め記憶されたプリセットオブジェクトの特徴パラメータとをマッチングし、画像１の画像特徴と予め記憶されたプリセットオブジェクトの特徴パラメータとのマッチング結果としては成功したと判断された場合に、Ｓ４０７を実行する。画像２の画像特徴と予め記憶されたプリセットオブジェクトの特徴パラメータとのマッチング結果としては失敗したと判断された場合に、Ｓ４０８を実行する。

【0088】

Ｓ４０７、マッチングに成功した特徴パラメータに対応するプリセットオブジェクトをターゲット画像の初期認識結果として決定し、ターゲット画像及びターゲット画像の初期認識結果を画像認識サービス側に送信し、初期認識結果に基づいてターゲット画像を認識する。

【0089】

本開示の実施例では、例えば、「花」の特徴パラメータに対応するプリセットオブジェクトが「花」であると、画像１の初期認識結果は「花」であり、「花」のタイプ識別子を画像１とともに画像認識サービス側に送信し、「花」のタイプ識別子に基づいて画像１を認識し、得られた最終的な認識結果は「ヒマワリ」である。画像認識サービス側は、「ヒマワリ」についての説明情報又は認識結果「ヒマワリ」に関連する推奨テンプレートなどをクライアントに返す。

【0090】

Ｓ４０８、ターゲット画像を画像認識サービス側に送信して、画像認識を行う。

【0091】

本開示の実施例では、例えば、画像２を画像認識サービス側に送信し、画像認識サービス側は汎用認識モデルに基づいて画像２を認識した後に、認識失敗命令をクライアントに返し、認識結果、又は認識結果に基づいて推奨されたテンプレートなどを返す。具体的には、撮影ページにＴｏａｓｔポップアップウィンドウの形式で「マッチング結果を認識しておらず、汎用テンプレートをお勧めするか、又は再認識をお試しください！」ことを表示するとともに、撮影ページの下方に汎用テンプレートを展示する。

【0092】

本開示の実施例に係る画像処理方法では、撮影ページの撮影画面に対してトリガされたプリセット認識操作を受信したときに、撮影画面に対応する現在の画像を取得し、現在の画像の画像解像度がプリセット解像度条件を満たすか否かを判断し、条件を満たす場合に、現在の画像をターゲット画像として決定し、条件を満たさない場合に、撮影画面に対応する現在の画像を取得し、取得された現在の画像の画像解像度がプリセット解像度条件を満たすか、又は取得された現在の画像の取得回数がプリセット画像取得回数に達するまで続ける。また、ターゲット画像を決定した後に、ターゲット画像の画像特徴を抽出し、画像特徴と予め記憶されたプリセットオブジェクトの特徴パラメータとをマッチングし、マッチングに成功した特徴パラメータに対応するプリセットオブジェクトをターゲット画像の初期認識結果として決定し、さらに、ターゲット画像及びターゲット画像の初期認識結果を画像認識サービス側に送信し、初期認識結果に基づいてターゲット画像を認識する。

【0093】

以上より、本開示の実施例は、画像認識を行う前に、先ず、画像解像度がプリセット解像度条件を満たすターゲット画像を決定し、ターゲット画像の画像特徴に基づいてターゲット画像に対して初期認識を行い、さらに画像認識サービス側に初期認識結果に基づいてターゲット画像に対して画像認識を行わせることができ、それにより画像認識の精度を向上させることができる。

【0094】

また、認識されたターゲット画像がプリセット解像度条件を満たすため、無効入力及び無効認識の発生が減少し、画像認識効率が全体的に向上する。また、画像認識の精度を向上させた上で、ユーザは、画像認識を操作する過程で認識失敗のプロンプト回数を低減させ、それによりユーザ体験を向上させる。

【0095】

上記方法実施例に基づき、本開示は画像処理装置をさらに提供し、図５は、本開示の実施例に係る画像処理装置の構造模式図であり、前記装置は、
撮影ページの撮影画面に対してトリガされたプリセット認識操作を受信したときに、前記撮影ページの撮影画面に基づいて、画像解像度がプリセット解像度条件を満たすターゲット画像を決定するための第１決定モジュール５０１と、
前記ターゲット画像を、前記ターゲット画像を認識するための画像認識サービス側に送信するための送信モジュール５０２とを含む。

【0096】

選択可能な実施形態では、前記装置は、
前記ターゲット画像の画像特徴を抽出するための抽出モジュールと、
前記画像特徴と予め記憶されたプリセットオブジェクトの特徴パラメータとをマッチングするためのマッチングモジュールと、
マッチングに成功したと判断された場合に、マッチングに成功した特徴パラメータに対応するプリセットオブジェクトを前記ターゲット画像の初期認識結果として決定するための第２決定モジュールとをさらに含む。

【0097】

これに応じて、前記送信モジュール５０２は、
前記ターゲット画像及び前記ターゲット画像の初期認識結果を、前記初期認識結果に基づいて前記ターゲット画像を認識するための画像認識サービス側に送信するための第１送信サブモジュールを含む。

【0098】

選択可能な実施形態では、前記送信モジュール５０２は、
前記画像特徴と予め記憶されたプリセットオブジェクトの特徴パラメータとのマッチングに失敗したと判断された場合に、前記ターゲット画像を前記画像認識サービス側に送信するための第２送信サブモジュールをさらに含む。

【0099】

選択可能な実施形態では、第１決定モジュール５０１は、
撮影ページの撮影画面に対してトリガされたプリセット認識操作を受信したときに、前記撮影画面に対応する現在の画像を取得し、前記現在の画像の画像解像度がプリセット解像度条件を満たすか否かを判断するための第１取得サブモジュールと、
前記現在の画像の画像解像度が前記プリセット解像度条件を満たすと判断された場合に、前記現在の画像をターゲット画像として決定し、そうでなければ、現在プリセット画像取得回数に達すると判断されるまで、前記撮影画面に対応する現在の画像を取得し、前記現在の画像の画像解像度がプリセット解像度条件を満たすか否かを判断する前記ステップを再実行するための第２決定サブモジュールとを含む。

【0100】

選択可能な実施形態では、前記装置は、
現在前記プリセット画像取得回数に達すると判断され、且つ前記プリセット解像度条件を満たす画像を決定していないときに、前記撮影ページに認識失敗ヒント情報’を表示するための第１プロンプトモジュールをさらに含む。

【0101】

選択可能な実施形態では、第１決定モジュール５０１は、
撮影ページの撮影画面に対してトリガされたプリセット認識操作を受信したときに、前記撮影画面に対応する現在の画像を終了フレームとする連続するマルチフレーム画像が含まれる処理すべき画像セットを取得するための第２取得サブモジュールと、
前記処理すべき画像セットから画像解像度がプリセット解像度条件を満たす画像をターゲット画像として決定するための第２決定サブモジュールとを含む。

【0102】

選択可能な実施形態では、前記装置は、
前記処理すべき画像セットから前記プリセット解像度条件を満たす画像を決定していない場合に、前記撮影ページに認識失敗ヒント情報’を表示するための第２プロンプトモジュールをさらに含む。

【0103】

本開示の実施例に係る画像処理装置では、先ず、撮影ページの撮影画面に対してトリガされたプリセット認識操作を受信したときに、撮影ページの撮影画面に基づいて、画像解像度がプリセット解像度条件を満たすターゲット画像を決定する。次に、該ターゲット画像を認識するためにターゲット画像を画像認識サービス側に送信する。以上より、本開示の実施例に係る画像処理装置は、画像認識を行う前に、先ず、画像解像度がプリセット解像度条件を満たすターゲット画像を決定し、画像認識サービス側に解像度が条件を満たすターゲット画像に基づいて認識させることができ、それにより画像認識の精度を向上させることができる。また、認識されたターゲット画像がプリセット解像度条件を満たすため、無効入力及び無効認識の発生が減少し、画像認識効率が全体的に向上する。

【0104】

上記方法及び装置に加えて、本開示の実施例はコンピュータ可読記憶媒体をさらに提供し、コンピュータ可読記憶媒体には命令が記憶され、前記命令が端末機器で実行されるときに、前記端末機器に本開示の実施例に記載の画像処理方法を実現させる。

【0105】

本開示の実施例はコンピュータプログラム製品をさらに提供し、前記コンピュータプログラム製品はコンピュータプログラム／命令を含み、前記コンピュータプログラム／命令はプロセッサによって実行されるときに、本開示の実施例に記載の画像処理方法を実現する。

【0106】

また、本開示の実施例は画像処理機器をさらに提供し、図６に示すように、プロセッサ６０１と、メモリ６０２と、入力装置６０３と、出力装置６０４とを含んでもよい。画像処理機器のプロセッサ６０１の数は１つ又は複数であってもよく、図６では１つのプロセッサを例とする。本開示のいくつかの実施例では、プロセッサ６０１、メモリ６０２、入力装置６０３及び出力装置６０４は、バス又は他の方式によって接続され得、図６ではバスを介して接続されることを例とする。

【0107】

メモリ６０２はソフトウェアプログラム及びモジュールを記憶することに用いることができ、プロセッサ６０１は、メモリ６０２に記憶されたソフトウェアプログラム及びモジュールを実行することにより、画像処理機器の様々な機能アプリケーション及びデータ処理を実行する。メモリ６０２は主にプログラム記憶領域及びデータ記憶領域を含んでもよく、プログラム記憶領域はオペレーティングシステム、少なくとも１つの機能に必要なアプリケーションプログラムなどを記憶することができる。また、メモリ６０２は、高速ランダムアクセスメモリを含んでもよく、少なくとも１つの磁気ディスク記憶デバイス、フラッシュメモリデバイスなどの不揮発性メモリ、又は他の揮発性固体記憶デバイスをさらに含んでもよい。入力装置６０３は、入力された数字又は文字情報を受信し、及び画像処理機器のユーザ設定及び機能制御に関する信号入力を生成することに用いることができる。

【0108】

具体的には、本実施例では、プロセッサ６０１は、以下の命令に応じて、１つ又は１つ以上のアプリケーションプログラムのプロセスに対応する実行可能ファイルをメモリ６０２にロードし、プロセッサ６０１によってメモリ６０２に記憶されたアプリケーションプログラムを実行することにより、上記画像処理機器の様々な機能を実現する。

【0109】

説明する必要があるように、本明細書では、「第１」、「第２」などの関係用語は、１つのエンティティ又は操作と、別のエンティティ又は操作とを区別するためのものに過ぎず、必ずしもこれらのエンティティ又は操作の間に任意の実際の関係又は順序が存在することを要求又は暗示するものではない。そして、用語「含む」、「備える」又はそれらの他の任意の変形は、非排他的な包含をカバーすることを意図し、それにより一連の要素を含む過程、方法、物品又は機器がそれらの要素を含むだけでなく、明確に列挙されていない他の要素をさらに含むか、又はこのような過程、方法、物品又は機器に固有の要素をさらに含む。特に制限がない場合に、「１つ…を含む」という語句で限定された要素は、前記要素を含む過程、方法、物品又は機器には他の同じ要素がさらに存在することを排除するものではない。

【0110】

以上は、本開示の具体的な実施形態に過ぎず、当業者が本開示を理解又は実現できるようにするものである。これらの実施例に対する様々な修正は当業者にとって自明なものであり、本明細書で定義される一般的な原理は、本開示の精神又は範囲から逸脱することなく、他の実施例において実現され得る。従って、本開示は、本明細書に記載されるこれらの実施例に限定されるものではなく、本明細書に開示される原理及び新規な特徴と一致する最も広い範囲に合致すべきものである。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【国際調査報告】