[發明專利]圖像數據的擴充方法及裝置

在審

• 申請號: 201710028621.4
• 申請日: 2017-01-13
• 公開（公告）號: CN108304850A
• 公開（公告）日: 2018-07-20
• 發明（設計）人: 高燕;董振江;鄧碩
• 申請（專利權）人: 中興通訊股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46;G06K9/42;G06T3/00;G06T11/40
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287
• 代理人: 胡海國

本發明提供一種圖像數據的擴充方法，該方法包括以下步驟：接收用戶觸發的提取指令，并根據所述提取指令在目標圖像中提取所述目標圖像的關鍵特征，得到特征圖像；根據預設調整規則調整背景圖像的尺寸；接收用戶觸發的疊加指令，并根據所述疊加指令將所述特征圖像疊加至所述背景圖像，生成仿真圖像數據。本發明還提供一種圖像數據的擴充裝置。本發明基于關鍵特征與背景分離處理的思想，在兩個不同的對象上合理的進行不同的處理，保留關鍵特征，提高生成數據的真實性，為豐富和擴充非均衡、小規模數據集提供了更加合理的渠道。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種圖像數據的擴充方法及裝置。

背景技術

隨著多媒體數據技術的發展，多媒體數據中的圖像和視頻數據逐漸成為多媒體數據中最重要的組成元素之一，它可以更逼真地記錄更多細節內容。但是，網絡中的圖像和視頻數據給人們帶來方便的同時，也帶來了很多負面的影響，一些包含不良信息(如暴力、恐怖、低俗等)的圖片和視頻在互聯網中的廣泛傳播嚴重影響了網絡安全。對此，為營造一個良好的網絡環境，我們需要利用已有的相關不良信息構建出智能化高精度的分類模型，通過該分類模型對互聯網中的海量數據進行檢測和篩選，對包含不良信息的圖片及視頻數據進行過濾。在分類模型的構建過程中，需要利用一定規模的待檢測圖像數據對分類模型進行訓練。

但是，某些類別的圖像在實網下存在的規模太小，不足以支持分類模型的訓練過程。因此，如何在圖像數據量不足的情況下對圖像數據進行擴充，得到滿足數量以及質量要求的圖像數據集合，是我們經常面臨的問題。

針對小規模圖像數據集的擴充，目前經常采用的方法有：對現有數據進行鏡像處理、改變現有數據亮度或對比度、對現有的數據進行加噪處理。這些方法都能生成新的圖像。但是這些方法存在著缺陷：采用這些方法所生成的圖像數據，其關鍵特征區域往往會出現足以影響其特征真實性的改變，導致最后所生成圖像數據缺乏真實性。

發明內容

本發明的主要目的在于提出一種圖像數據的擴充方法及裝置，旨在利用已有圖像數據生成新圖像數據，并確保圖像數據的真實性。

為實現上述目的，本發明提供一種圖像數據的擴充方法，所述擴充方法包括以下步驟：

接收用戶觸發的提取指令，并根據所述提取指令在目標圖像中提取所述目標圖像的關鍵特征，得到特征圖像；

根據預設調整規則調整背景圖像的尺寸；

接收用戶觸發的疊加指令，并根據所述疊加指令將所述特征圖像疊加至所述背景圖像，生成仿真圖像數據。

優選的，所述接收用戶觸發的提取指令，并根據所述提取指令在目標圖像中提取所述目標圖像的關鍵特征，得到特征圖像的步驟包括：

接收用戶觸發的提取指令，并根據所述提取指令對所述目標圖像中所述關鍵特征所在的區域進行邊緣檢測和切割；

將所述目標圖像中所述關鍵特征以外的區域透明化，得到特征圖像。

優選的，所述接收用戶觸發的提取指令，并根據所述提取指令在目標圖像中提取所述目標圖像的關鍵特征，得到特征圖像的步驟之后，還包括：

接收用戶觸發的調整指令，并根據所述調整指令調整所述關鍵在所述特征圖像中的位置和/或尺寸。

優選的，所述接收用戶觸發的疊加指令，并根據所述疊加指令將所述特征圖像疊加至所述背景圖像，生成仿真圖像數據的步驟包括：

接收用戶觸發的疊加指令，并根據所述疊加指令和所述特征圖像中關鍵特征的位置和尺寸在所述背景圖像中規劃覆蓋區域；

將所述特征圖像疊加至所述背景圖像，使得所述關鍵特征位于所述覆蓋區域，生成仿真圖像數據。

優選的，所述根據預設調整規則調整背景圖像的尺寸的步驟，包括：