(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211298878.9 (22)申请日 2022.10.24 (71)申请人 济南霍兹信息科技有限公司 地址 250100 山东省济南市历城区山大 北 路32号地勘中心山 东总队A座626室 申请人 九江赣邦信息科技有限公司 (72)发明人 吴律　李全德　刘圣银　方胤中　 方琳　徐琦　 (74)专利代理 机构 郑州知倍 通知识产权代理事 务所(普通 合伙) 41191 专利代理师 李玲玲 (51)Int.Cl. G06T 7/11(2017.01) G06V 10/54(2022.01) G06V 10/74(2022.01)G06V 10/762(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/77(2022.01) G06V 10/80(2022.01) (54)发明名称 基于云计算的软件开发应用数据处 理方法 (57)摘要 本发明涉及数据处理领域， 具体涉及基于云 计算的软件开发应用数据处理方法。 包括： 获得 每个图像超像素块， 对所有超像素块进行聚类获 得超像素块集合， 以及每个超像素块集合的所有 参考像素块， 根据参考像素块的无用信息获得同 一个图像上超像素块之间的融合程度， 根据融合 程度对图像上的超像素块融合获得图像上新的 超像素块， 通过对新的超像素块不断融合获得图 像上最终超像素块， 根据所有图像上的最终超像 素块对图像进行预处理和压缩存储。 本发明剔除 更多的冗余无用信息， 使 得图像中只包含少量的 有用信息， 使得对预处理后的图像进行压缩时这 些有用信息可以被高压缩率压缩， 即节省了存储 空间又不损失太多 有用信息 。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 115359075 A 2022.11.18 CN 115359075 A 1.基于云计算的软件开发应用数据处 理方法， 其特 征在于， 该 方法包括： S1： 获取软件开发应用过程的所有图像， 对每个 图像进行分割获得每个图像的所有超 像素块； S2： 对每个图像的所有超像素块进行融合操作， 获得每个图像上新的所有超像素块， 包 括： 获取每个超像素块的表征向量， 利用所有图像的超像素块的表征向量进行聚类获得所 有超像素块集合； 获取每个超像素块集合中每个超像素块的无用信息， 根据每个超像素块 的无用信息获得每个超像素块集合的所有参考像素块， 所述每个参考像素块对应一个无用 信息； 获取每个超像素块集合的权重， 分别从任意两个超像素块集合中获得一组第 一超像素 块与第二超像素块， 根据任意两个超像素块集合中所有参考像素块的无用信息、 第一超像 素块的无用信息以及第二超像素块的无用信息获得第一超像素块的第一指标和第二超像 素块的第二指标， 利用任意两个超像素块集合的权重对第一超像素块的第一指标和第二超 像素块的第二指标进行加权求和， 获得第一超像素块与第二超像素块的融合 程度； 对每个图像上融合程度最大的一组第 一超像素块与第 二超像素块进行融合， 融合后每 个图像上 得到新的所有超像素块； S3： 重复执行对每个 图像的新的所有超像素块进行融合操作预设次数后， 将最终得到 的每个图像上新的所有超像素块记为每个图像的所有最 终超像素块， 利用每个图像的所有 最终超像素块对图像进行 预处理压缩存储。 2.根据权利要求1所述的基于云计算的软件开发应用数据处理方法， 其特征在于， 所述 获取每个超像素块的表征向量的步骤 包括： 获取每个超像素块RGB三通道 的每个通道， 获取每个超像素块在每个通道上的灰度共 生矩阵， 将三个通道得到的三个灰度共生矩阵分别展平为向量， 将得到的三个向量拼接成 一个向量， 记为每 个超像素块的表征向量。 3.根据权利要求1所述的基于云计算的软件开发应用数据处理方法， 其特征在于， 所述 利用所有图像的超像素块的表征向量进行聚类获得 所有超像素块 集合的步骤 包括： 首先对所有图像的所有超像素块的表征向量进行均值漂移聚类， 获得 所有第一类别； 对于同一个第 一类别中的所有超像素块， 将属于同一个图像上的超像素块划分成不同 集合中， 将属于不同图像上 的超像素块划分成相同集合中， 进而将第一类别中的所有超像 素块划分为若干集合； 同理将所有第一类别划分为多个集合， 将所述每个集合记为每个超 像素块集合。 4.根据权利要求1所述的基于云计算的软件开发应用数据处理方法， 其特征在于， 所述 获取每个超像素块 集合中每个超像素块的无用信息的步骤 包括： 将每个超像素块集合所有超像素块的所有表征向量输入到PCA算法中， 获得若干数量 个单位向量， 以及每个单位向量的特征值， 获取预设数量个特征值最小的单位向量， 记为无 用特征， 将所述每个超像素块的无用信息在所有 无用特征上的投影构成的向量记为每个超 像素块的无用信息 。 5.根据权利要求1所述的基于云计算的软件开发应用数据处理方法， 其特征在于， 所述 根据每个超像素块的无用信息获得每 个超像素块 集合的所有参 考像素块的步骤 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115359075 A 2对每个超像素块集合所有超像素块的无用信息进行均值漂移聚类， 获得所有第二类 别， 将所有第二类别中的所有超像素块记为每 个超像素块 集合的所有参 考像素块。 6.根据权利要求1所述的基于云计算的软件开发应用数据处理方法， 其特征在于， 所述 每个超像素块 集合的权重的获取步骤为： 在每个超像素块集合的所有参考像素块的所有无用信 息中， 获取任意两个无用信 息的 余弦相似度， 所有无用信息中得到的所有余弦相似度之和作为每 个超像素块 集合的权重。 7.根据权利要求1所述的基于云计算的软件开发应用数据处理方法， 其特征在于， 所述 分别从任意两个超像素块 集合中获得一组第一超像素块与第二超像素块的步骤为： 分别将任意两个超像素块集合记为第 一集合、 第 二集合； 将满足： 属于同一图像上的且 相邻的， 同时分别属于第一集合、 第二集合的两个超像素块记为第一超像素块和第二超像 素块。 8.根据权利要求1所述的基于云计算的软件开发应用数据处理方法， 其特征在于， 所述 根据任意两个超像素块集合中所有参考像素块的无用信息、 第一超像素块的无用信息以及 第二超像素块的无用信息获得第一超像素块的第一指标和第二超像素块的第二指标 的步 骤包括： 对于将任意两个超像素块集合对应的第一集合、 第二集合， 分别获取第一超像素块的 无用信息与第二集合所有参考像素块的无用信息的第一余弦相似度， 将得到的所有第一余 弦相似度的均值记为第一超像素块的第一指标； 分别获取第二超像素块的无用信息与第一 集合所有参考像素块的无用信息的第二余弦相似度， 将得到的所有第二余弦相似度的均值 记为第二超像素块的第二指标。 9.根据权利要求1所述的基于云计算的软件开发应用数据处理方法， 其特征在于， 所述 利用每个图像的所有最终超像素块对图像进行压缩 存储的步骤为： 获取每个图像上每个最终超像素块的表征向量， 利用所有图像的所有最终超像素块的 表征向量进 行聚类获得每个超像素块集合SQ， 所述每个超像素块集合SQ包含多个最 终超像 素块， 将每个图像展平为一维向量， 同时让每个超像素块集合SQ中的最终超像素块包含的 像素分布在一维向量的同一维度区域； 利用PCA降维预处理方法对所有图像的所述一维向量进行预处理， 并对预处理结果进 行压缩存储。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115359075 A 3