[發(fā)明專利]圖像處理方法及裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010098842.0
• 申請(qǐng)日: 2020-02-18
• 公開（公告）號(hào): CN111310664B
• 公開（公告）日: 2022-11-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 郭森輝;徐靜;陳大鵬;趙瑞
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 深圳市商湯科技有限公司
• 主分類號(hào): G06V40/16
• 分類號(hào): G06V40/16;G06V10/762
• 代理公司: 北京林達(dá)劉知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11277
• 代理人: 劉新宇

1.一種圖像處理方法，其特征在于，包括：

根據(jù)待處理的多個(gè)第一圖像的第一特征，分別確定各個(gè)所述第一特征的密度，所述第一特征的密度表示與所述第一特征之間的距離小于或等于第一距離閾值的第一特征的數(shù)量；

根據(jù)目標(biāo)特征的密度，確定與所述目標(biāo)特征對(duì)應(yīng)的密度鏈信息，其中，所述目標(biāo)特征為任意一個(gè)第一特征，與所述目標(biāo)特征對(duì)應(yīng)的密度鏈信息包括N個(gè)特征，所述N個(gè)特征的第i個(gè)特征為所述N個(gè)特征的第i-1個(gè)特征的第一近鄰特征中的一個(gè)，且所述第i個(gè)特征的密度大于所述第i-1個(gè)特征的密度，N，i為正整數(shù)且1＜i≤N，所述第一近鄰特征包括與所述第i-1個(gè)特征之間的距離小于或等于第二距離閾值的至少一個(gè)第一特征，所述目標(biāo)特征為所述N個(gè)特征中的第一個(gè)；

根據(jù)與各個(gè)所述第一特征對(duì)應(yīng)的密度鏈信息，分別對(duì)各個(gè)所述第一特征進(jìn)行調(diào)整，得到所述多個(gè)第一圖像的第二特征；

對(duì)所述多個(gè)第一圖像的第二特征進(jìn)行聚類，得到所述多個(gè)第一圖像的處理結(jié)果；

其中，與所述目標(biāo)特征對(duì)應(yīng)的密度鏈信息還包括所述N個(gè)特征的第二近鄰特征，所述N個(gè)特征的第i-1個(gè)特征的第二近鄰特征包括與所述第i-1個(gè)特征之間的距離小于或等于第三距離閾值的至少一個(gè)第一特征，

所述根據(jù)與各個(gè)所述第一特征對(duì)應(yīng)的密度鏈信息，分別對(duì)各個(gè)所述第一特征進(jìn)行調(diào)整，得到所述多個(gè)第一圖像的第二特征，包括：

針對(duì)所述目標(biāo)特征，對(duì)所述N個(gè)特征及所述N個(gè)特征的第二近鄰特征分別進(jìn)行融合，得到所述目標(biāo)特征的N個(gè)融合特征；

根據(jù)所述目標(biāo)特征的N個(gè)融合特征，確定所述N個(gè)融合特征之間的關(guān)聯(lián)特征；

根據(jù)所述目標(biāo)特征的N個(gè)融合特征以及所述關(guān)聯(lián)特征，確定與所述目標(biāo)特征對(duì)應(yīng)的第一圖像的第二特征。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述目標(biāo)特征的N個(gè)融合特征以及所述關(guān)聯(lián)特征，確定與所述目標(biāo)特征對(duì)應(yīng)的第一圖像的第二特征，包括：

將所述關(guān)聯(lián)特征分別與所述N個(gè)融合特征進(jìn)行拼接，得到N個(gè)拼接特征；

對(duì)所述N個(gè)拼接特征進(jìn)行歸一化，得到所述N個(gè)融合特征的N個(gè)權(quán)值；

根據(jù)所述N個(gè)權(quán)值，對(duì)所述N個(gè)融合特征進(jìn)行融合，得到與所述目標(biāo)特征對(duì)應(yīng)的第一圖像的第二特征。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)待處理的多個(gè)第一圖像的第一特征，分別確定各個(gè)所述第一特征的密度之前，所述方法還包括：

根據(jù)所述多個(gè)第一圖像的第三特征，建立特征圖網(wǎng)絡(luò)，所述特征圖網(wǎng)絡(luò)包括多個(gè)節(jié)點(diǎn)及所述節(jié)點(diǎn)之間的連線，每個(gè)所述節(jié)點(diǎn)包括一個(gè)所述第三特征，所述連線的值表示所述節(jié)點(diǎn)與所述節(jié)點(diǎn)的近鄰節(jié)點(diǎn)之間的距離，所述節(jié)點(diǎn)的近鄰節(jié)點(diǎn)包括與所述節(jié)點(diǎn)之間的距離最小的K個(gè)節(jié)點(diǎn)，K為正整數(shù)；

對(duì)所述特征圖網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖卷積處理，得到所述多個(gè)第一圖像的第一特征。

4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述N個(gè)特征的第i個(gè)特征為所述N個(gè)特征的第i-1個(gè)特征的第一近鄰特征中密度最大的特征。

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述多個(gè)第一圖像的第三特征，建立特征圖網(wǎng)絡(luò)之前，所述方法還包括：

對(duì)所述多個(gè)第一圖像分別進(jìn)行特征提取，得到所述多個(gè)第一圖像的第三特征。

6.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述對(duì)所述多個(gè)第一圖像的第二特征進(jìn)行聚類，得到所述多個(gè)第一圖像的處理結(jié)果，包括：

對(duì)所述多個(gè)第一圖像的第二特征進(jìn)行聚類，確定至少一個(gè)圖像組，每個(gè)所述圖像組中包括至少一個(gè)第一圖像；

分別確定所述至少一個(gè)圖像組對(duì)應(yīng)的目標(biāo)類別，所述目標(biāo)類別表示所述第一圖像中目標(biāo)的身份，

所述處理結(jié)果包括所述至少一個(gè)圖像組以及所述至少一個(gè)圖像組對(duì)應(yīng)的目標(biāo)類別。