[發明專利]圖像處理方法、裝置和計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 201911075194.0
• 申請日: 2019-11-06
• 公開（公告）號: CN112784629A
• 公開（公告）日: 2021-05-11
• 發明（設計）人: 趙穎;劉殿超;王剛
• 申請（專利權）人: 株式會社理光
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/08
• 代理公司: 北京市柳沈律師事務所 11105
• 代理人: 李文娟

本發明實施例提供圖像處理方法、圖像處理裝置和計算機可讀存儲介質。根據本發明實施例的圖像處理方法包括：根據輸入圖像生成多個不同尺度的圖像特征；根據所述多個不同尺度的圖像特征中的至少兩個不同尺度的圖像特征，確定至少第一尺度的混合圖像特征；至少根據所述至少第一尺度的混合圖像特征進行目標檢測。

技術領域

本發明涉及圖像處理領域，尤其涉及一種圖像處理方法、裝置和計算機可讀存儲介質。

背景技術

目標檢測是計算機視覺領域中的基礎應用之一。在多幅圖像中，待檢測的目標有時具有非常大的尺度差異，即待檢測的目標在某些圖像中尺度表現的很大，而在另一些圖像中尺度表現的很小。因此，在目標檢測過程中，希望能夠通過考慮多尺度下的圖像信息提高目標檢測的精度。

在多尺度目標檢測方法中，一般首先將輸入圖像提取出多個不同尺度的圖像特征，然后分別根據這些不同尺度的圖像特征進行目標檢測。然而，這種目標檢測方法所針對的不同尺度的圖像特征所提取的信息相對獨立，互不關聯，因此沒有能夠充分利用多個尺度之間信息的交互性，導致多尺度目標檢測的精度不足。

因此，需要一種能夠有效利用多個尺度的圖像特征之間信息的交互性，進一步提高多尺度目標檢測精度的圖像處理方法和裝置。

發明內容

為解決上述技術問題，根據本發明的一個方面，提供了一種圖像處理方法，包括：根據輸入圖像生成多個不同尺度的圖像特征；根據所述多個不同尺度的圖像特征中的至少兩個不同尺度的圖像特征，確定至少第一尺度的混合圖像特征；至少根據所述至少第一尺度的混合圖像特征進行目標檢測。

根據本發明的另一方面，提供了一種圖像處理方法，包括：獲取輸入圖像；將所述輸入圖像利用神經網絡進行目標檢測；其中，所述神經網絡是通過如下方式訓練的：根據輸入的訓練圖像生成多個不同尺度的圖像特征；根據所述多個不同尺度的圖像特征中的至少兩個不同尺度的圖像特征，確定至少第一尺度的混合圖像特征；至少根據所述至少第一尺度的混合圖像特征對所述神經網絡進行訓練，調整所述神經網絡的參數。

根據本發明的另一方面，提供了一種圖像處理裝置，包括：生成單元，配置為根據輸入圖像生成多個不同尺度的圖像特征；確定單元，配置為根據所述多個不同尺度的圖像特征中的至少兩個不同尺度的圖像特征，確定至少第一尺度的混合圖像特征；處理單元，配置為至少根據所述至少第一尺度的混合圖像特征進行目標檢測。

根據本發明的另一方面，提供了一種圖像處理裝置，包括：處理器；和存儲器，在所述存儲器中存儲有計算機程序指令，其中，在所述計算機程序指令被所述處理器運行時，使得所述處理器執行以下步驟：根據輸入圖像生成多個不同尺度的圖像特征；根據所述多個不同尺度的圖像特征中的至少兩個不同尺度的圖像特征，確定至少第一尺度的混合圖像特征；至少根據所述至少第一尺度的混合圖像特征進行目標檢測。

根據本發明的另一方面，提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序指令，其中，所述計算機程序指令被處理器執行時實現以下步驟：根據輸入圖像生成多個不同尺度的圖像特征；根據所述多個不同尺度的圖像特征中的至少兩個不同尺度的圖像特征，確定至少第一尺度的混合圖像特征；至少根據所述至少第一尺度的混合圖像特征進行目標檢測。

根據本發明的另一方面，提供了一種圖像處理裝置，包括：獲取單元，配置為獲取輸入圖像；處理單元，配置為將所述輸入圖像利用神經網絡進行目標檢測；其中，所述處理單元所利用的神經網絡是通過如下方式訓練的：根據輸入的訓練圖像生成多個不同尺度的圖像特征；根據所述多個不同尺度的圖像特征中的至少兩個不同尺度的圖像特征，確定至少第一尺度的混合圖像特征；至少根據所述至少第一尺度的混合圖像特征對所述神經網絡進行訓練，調整所述神經網絡的參數。