本發(fā)明涉及圖像處理，特別涉及一種不規(guī)則圖像描邊方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)。

背景技術：

1、目前，基于svg（scalable?vector?graphics，即可縮放矢量圖形）對圖像進行描邊，但svg格式對于光柵圖像的邊緣檢測和輪廓提取存在困難，無法直接處理具有豐富細節(jié)和紋理的光柵圖像，限制了應用范圍；對于復雜輪廓可能無法精確擬合，導致描邊曲線出現(xiàn)鋸齒或失真。

2、由上可見，如何提升復雜圖像描邊的準確性是目前亟待解決的問題。

技術實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種不規(guī)則圖像描邊方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，能夠提升復雜圖像描邊的準確性。其具體方案如下：

2、第一方面，本技術提供了一種不規(guī)則圖像描邊方法，包括：

3、判斷待描邊圖像是否有阿爾法通道，基于判斷結(jié)果確定所述待描邊圖像的灰度圖像，并利用自適應閾值算法對所述灰度圖像進行二值化得到二值圖像；

4、基于預設輪廓查找算法對所述二值圖像中的圖像輪廓進行查找，以得到閉合輪廓，并對所述閉合輪廓進行篩選得到篩選后輪廓；

5、利用預設采樣規(guī)則對所述篩選后輪廓進行采樣得到各采樣點，并對各所述采樣點進行優(yōu)化得到優(yōu)化后采樣點，通過對小于預設距離閾值的所述優(yōu)化后采樣點進行鏈表構(gòu)建，以得到相應的鏈表；

6、對基于所述鏈表中的所述優(yōu)化后采樣點構(gòu)造的目標向量進行向量單位化以及點積運算，以通過得到的點積值對所述優(yōu)化后采樣點進行刪除得到剩余采樣點；

7、對所述篩選后輪廓中滿足預設曲率變化條件的局部輪廓對應的剩余采樣點進行增加得到目標采樣點，并利用預設參數(shù)化曲線算法對所述目標采樣點進行擬合得到目標描邊圖像。

8、可選的，所述判斷待描邊圖像是否有阿爾法通道，基于判斷結(jié)果確定所述待描邊圖像的灰度圖像，包括：

9、判斷待描邊圖像是否有阿爾法通道；

10、若所述待描邊圖像有阿爾法通道，則對所述阿爾法通道進行提取得到所述待描邊圖像的灰度圖像；

11、若所述待描邊圖像沒有阿爾法通道，則將所述待描邊圖像的任一rgb通道作為所述阿爾法通道，并對所述阿爾法通道進行提取得到所述待描邊圖像的灰度圖像。

12、可選的，所述利用自適應閾值算法對所述灰度圖像進行二值化得到二值圖像，包括：

13、判斷所述灰度圖像是否滿足預設亮度變化條件；

14、若所述灰度圖像滿足預設亮度變化條件，則利用局部自適應閾值算法對所述灰度圖像進行二值化得到二值圖像；

15、若所述灰度圖像不滿足預設亮度變化條件，利用最大類間方差法對所述灰度圖像進行二值化得到二值圖像。

16、可選的，所述對所述閉合輪廓進行篩選得到篩選后輪廓，包括：

17、通過預設輪廓篩選規(guī)則對所述閉合輪廓進行篩選得到篩選后輪廓；

18、其中，所述預設輪廓篩選規(guī)則為對所述閉合輪廓中輪廓面積不滿足預設面積條件的輪廓進行過濾以及對所述閉合輪廓中輪廓周長不滿足預設周長條件的輪廓進行過濾。

19、可選的，所述通過對小于預設距離閾值的所述優(yōu)化后采樣點進行鏈表構(gòu)建，以得到相應的鏈表，包括：

20、利用兩點間距離公式對相鄰的兩個所述優(yōu)化后采樣點進行計算，得到距離值；

21、若所述距離值小于預設距離閾值，則對相鄰的兩個所述優(yōu)化后采樣點中的一個所述優(yōu)化后采樣點進行刪除，并利用剩余的所述優(yōu)化后采樣點進行鏈表構(gòu)建，以得到相應的鏈表。

22、可選的，所述對基于所述鏈表中的所述優(yōu)化后采樣點構(gòu)造的目標向量進行向量單位化以及點積運算，以通過得到的點積值對所述優(yōu)化后采樣點進行刪除得到剩余采樣點，包括：

23、基于所述鏈表的第一優(yōu)化后采樣點和第二優(yōu)化后采樣點得到第一向量，并利用所述第二優(yōu)化后采樣點和第三優(yōu)化后采樣點得到第二向量；

24、將所述第一向量和所述第二向量進行單位化以及點積運算，并判斷得到的點積值是否滿足預設點積條件；

25、若所述點積值滿足預設點積條件，則對所述第二優(yōu)化后采樣點進行刪除得到剩余采樣點。

26、可選的，所述對所述篩選后輪廓中滿足預設曲率變化條件的局部輪廓對應的剩余采樣點進行增加得到目標采樣點，并利用預設參數(shù)化曲線算法對所述目標采樣點進行擬合得到目標描邊圖像，包括：

27、利用曲率公式對所述篩選后輪廓中滿足預設曲率變化條件的局部輪廓對應的剩余采樣點進行曲率計算，以得到曲率值，并判斷所述曲率值是否大于預設曲率閾值；

28、若所述曲率值大于預設曲率閾值，則對所述局部輪廓上的所述剩余采樣點進行增加得到目標采樣點，并利用b樣條曲線算法或貝塞爾曲線算法對所述目標采樣點進行擬合得到目標描邊圖像。

29、第二方面，本技術提供了一種不規(guī)則圖像描邊裝置，包括：

30、圖像二值化模塊，用于判斷待描邊圖像是否有阿爾法通道，基于判斷結(jié)果確定所述待描邊圖像的灰度圖像，并利用自適應閾值算法對所述灰度圖像進行二值化得到二值圖像；

31、輪廓篩選模塊，用于基于預設輪廓查找算法對所述二值圖像中的圖像輪廓進行查找，以得到閉合輪廓，并對所述閉合輪廓進行篩選得到篩選后輪廓；

32、鏈表構(gòu)建模塊，用于利用預設采樣規(guī)則對所述篩選后輪廓進行采樣得到各采樣點，并對各所述采樣點進行優(yōu)化得到優(yōu)化后采樣點，通過對小于預設距離閾值的所述優(yōu)化后采樣點進行鏈表構(gòu)建，以得到相應的鏈表；

33、采樣點刪除模塊，用于對基于所述鏈表中的所述優(yōu)化后采樣點構(gòu)造的目標向量進行向量單位化以及點積運算，以通過得到的點積值對所述優(yōu)化后采樣點進行刪除得到剩余采樣點；

34、曲線擬合模塊，用于對所述篩選后輪廓中滿足預設曲率變化條件的局部輪廓對應的剩余采樣點進行增加得到目標采樣點，并利用預設參數(shù)化曲線算法對所述目標采樣點進行擬合得到目標描邊圖像。

35、第三方面，本技術提供了一種電子設備，包括：

36、存儲器，用于保存計算機程序；

37、處理器，用于執(zhí)行所述計算機程序，以實現(xiàn)前述的不規(guī)則圖像描邊方法。

38、第四方面，本技術提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，用于保存計算機程序，其中，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)前述的不規(guī)則圖像描邊方法。

39、本技術判斷待描邊圖像是否有阿爾法通道，基于判斷結(jié)果確定所述待描邊圖像的灰度圖像，并利用自適應閾值算法對所述灰度圖像進行二值化得到二值圖像；基于預設輪廓查找算法對所述二值圖像中的圖像輪廓進行查找，以得到閉合輪廓，并對所述閉合輪廓進行篩選得到篩選后輪廓；利用預設采樣規(guī)則對所述篩選后輪廓進行采樣得到各采樣點，并對各所述采樣點進行優(yōu)化得到優(yōu)化后采樣點，通過對小于預設距離閾值的所述優(yōu)化后采樣點進行鏈表構(gòu)建，以得到相應的鏈表；對基于所述鏈表中的所述優(yōu)化后采樣點構(gòu)造的目標向量進行向量單位化以及點積運算，以通過得到的點積值對所述優(yōu)化后采樣點進行刪除得到剩余采樣點；對所述篩選后輪廓中滿足預設曲率變化條件的局部輪廓對應的剩余采樣點進行增加得到目標采樣點，并利用預設參數(shù)化曲線算法對所述目標采樣點進行擬合得到目標描邊圖像。

40、由上可見，本技術通過預設輪廓查找算法對所述二值圖像中的圖像輪廓進行查找得到閉合輪廓，并對所述閉合輪廓進行篩選得到篩選后輪廓，能夠避免噪聲、模糊、復雜紋理等影響圖像描邊的情況，接著對篩選后輪廓上的各采樣點進行優(yōu)化，對小于預設距離閾值的優(yōu)化后采樣點進行鏈表構(gòu)建，通過對所述鏈表中的所述優(yōu)化后采樣點進行向量的點積運算，基于運算結(jié)果刪除相應的所述優(yōu)化后采樣點，以得到剩余采樣點，然后對所述篩選后輪廓中滿足預設曲率變化條件的局部輪廓對應的剩余采樣點進行增加得到目標采樣點。這樣一來，利用預設參數(shù)化曲線算法目標采樣點進行曲線擬合得到的目標描邊圖像更加準確，能夠更好地處理復雜圖像的細節(jié)信息，生成具有豐富細節(jié)的描邊效果，圖像描邊的平滑性和自然度也會有顯著提升。