[發明專利]一種圖像處理方法、裝置、服務器及存儲介質

有效

• 申請號: 202010020875.3
• 申請日: 2020-01-08
• 公開（公告）號: CN111182219B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 熊俊峰;伍健榮;朱艷春;李仁;常佳
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: H04N23/95
• 分類號: H04N23/95;G06V40/10;G06V10/82;G06N3/044;G06N3/08
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 熊永強;杜維

1.一種圖像處理方法，其特征在于，包括：

獲取待處理的圖像集，所述圖像集包括第一圖像和第二圖像，所述第一圖像和所述第二圖像是對目標對象在不同時間序列下進行采集得到的；

調用目標預測模型對所述第一圖像進行基于時間的圖像預測處理得到預測圖像的第一分量和中間圖像；及對所述中間圖像進行所述基于時間的圖像預測處理得到所述預測圖像的第二分量；以及對所述第二圖像進行所述基于時間的圖像預測處理得到所述預測圖像的第三分量；

根據所述預測圖像的第一分量、所述第二分量和所述第三分量，確定所述預測圖像；

其中，所述預測圖像用于指示所述目標對象在目標時間序列的圖像，所述目標時間序列和所述第一圖像對應的時間序列不同，且和所述第二圖像對應的時間序列不同。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述調用目標預測模型對所述第一圖像進行基于時間的圖像預測處理得到預測圖像的第一分量和中間圖像，包括：

確定在不同時間序列對所述目標對象進行采集得到的圖像之間的轉換關系；

調用所述目標預測模型提取所述第一圖像的特征信息，并根據所述轉換關系和所述特征信息，預測得到所述預測圖像的第一分量和所述中間圖像。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述確定在不同時間序列對所述目標對象進行采集得到的圖像之間的轉換關系，包括：

確定所述第一圖像對應的第一時間序列，所述中間圖像對應的第二時間序列，以及所述預測圖像的第一分量對應的第三時間序列；

確定在所述第一時間序列采集的圖像和在所述第二時間序列采集的圖像之間的第一轉換關系，并確定在所述第一時間序列采集的圖像和在所述第三時間序列采集的圖像之間的第二轉換關系；

所述根據所述轉換關系和所述特征信息，預測得到所述預測圖像的第一分量和所述中間圖像，包括：

根據所述第一轉換關系和所述特征信息，預測在第二時間序列采集的中間圖像，以及根據所述第二轉換關系和所述特征信息，預測在第三時間序列采集的預測圖像的第一分量。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標對象包括人體部位，所述方法還包括：

響應于圖像預測指令，采集所述人體部位在第一時間序列進行檢測得到的第一檢測圖像，以及在第二時間序列進行檢測得到的第二檢測圖像，其中，所述第一時間序列的各時間節點早于所述第二時間序列的各時間節點；

調用所述目標預測模型對所述第一檢測圖像和第二檢測圖像進行基于時間的圖像預測處理，得到第三時間序列的第三檢測圖像，所述第三時間序列的各時間節點晚于所述第二時間序列的各時間節點。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取樣本圖像集，所述樣本圖像集包括第一樣本圖像、第二樣本圖像和第三樣本圖像，所述第一樣本圖像、所述第二樣本圖像和所述第三樣本圖像是對所述目標對象在不同時間序列下進行采集得到的；

調用初始預測模型對所述第一樣本圖像和所述第二樣本圖像進行基于時間的圖像預測處理，得到預測圖像；

確定所述預測圖像與所述第三樣本圖像之間的差異，并按照所述差異訓練所述初始預測模型得到目標預測模型。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述初始預測模型包括初始生成網絡，所述確定所述預測圖像與所述第三樣本圖像之間的差異，包括：

獲取損失函數，并將所述預測圖像和所述第三樣本圖像代入所述損失函數，計算對應的損失值；

其中，所述損失值用于反映所述預測圖像和所述第三樣本圖像之間的差異。