[發明專利]圖像合成方法、裝置、計算機設備和存儲介質在審
| 申請號: | 202010559322.5 | 申請日: | 2020-06-18 |
| 公開(公告)號: | CN111583168A | 公開(公告)日: | 2020-08-25 |
| 發明(設計)人: | 周康明;高凱珺 | 申請(專利權)人: | 上海眼控科技股份有限公司 |
| 主分類號: | G06T5/50 | 分類號: | G06T5/50;G06T7/194;G06K9/32;G06K9/62 |
| 代理公司: | 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224 | 代理人: | 仝麗 |
| 地址: | 200030 上海市徐匯*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 圖像 合成 方法 裝置 計算機 設備 存儲 介質 | ||
1.一種圖像合成方法,其特征在于,所述方法包括:
從目標區域圖像組獲取第一目標區域圖像,從背景圖像組中獲取第一背景圖像;
通過域判定模型計算所述第一目標區域圖像的域和所述第一背景圖像的域;
根據所述第一目標區域圖像的域和所述第一背景圖像的域,通過域轉換模型將所述第一目標區域圖像、所述第一背景圖像轉換至同一域中,得到第二目標區域圖像、第二背景圖像中的至少一個;
將所述第二目標區域圖像與所述第一背景圖像或者所述第二背景圖像進行合成,或者將所述第一目標區域圖像與所述第二背景圖像進行合成。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述域判定模型包括全局判定模型和目標背景判定模型,所述全局判定模型用于輔助訓練所述域轉換模型;所述通過域判定模型計算所述第一目標區域圖像的域和所述第一背景圖像的域,包括:
通過所述目標背景判定模型計算所述第一目標區域圖像的域和所述第一背景圖像的域。
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述域判定模型和所述域轉換模型的訓練,包括:
構建真實樣本集和造假樣本集;
通過單獨交替迭代訓練的方式,利用所述真實樣本集和所述造假樣本集訓練所述域判定模型和所述域轉換模型。
4.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述真實樣本集包括若干張真實圖像,所述造假樣本集包括若干張合成圖像;所述目標背景模型的域驗證損失的計算,包括:
根據所述真實圖像的特征圖和所述目標區域圖像的特征圖,計算第一相似度;
根據所述合成圖像的特征圖和所述目標區域圖像的特征圖,計算第二相似度;
根據所述第一相似度和所述第二相似度,確定所述目標背景模型的域驗證損失。
5.根據權利要求4所述的方法,其特征在于,按照如下公式進行所述域驗證損失的計算:
其中,為所述域驗證損失,I為所述真實圖像的特征圖,為所述合成圖像的特征圖,M為所述目標區域圖像的特征圖。
6.根據權利要求1至5任意一項所述的方法,其特征在于,所述根據所述第一目標區域圖像的域和所述第一背景圖像的域,通過域轉換模型將所述第一目標區域圖像、所述第一背景圖像轉換至同一域中,得到第二目標區域圖像、第二背景圖像中的至少一個,包括:
根據所述第一背景圖像的域,通過域轉換模型將所述第一目標區域圖像的域轉換至所述第一背景圖像的域,得到所述第二目標區域圖像;或
根據所述第一目標區域圖像的域,通過域轉換模型將所述第一背景圖像的域轉換至所述第一目標區域圖像的域,得到所述第二背景圖像。
7.根據權利要求1至5任意一項所述的方法,其特征在于,在所述從所述目標區域圖像組獲取第一目標區域圖像,從所述背景圖像組中獲取第一背景圖像之前,所述方法還包括:
獲取目標圖像組;
從所述目標圖像組中的每一張目標圖像中提取所述第一目標區域圖像,得到若干張所述第一目標區域圖像,構成所述目標區域圖像組。
8.一種圖像合成裝置,其特征在于,所述裝置包括:
獲取模塊,用于從所述目標區域圖像組獲取第一目標區域圖像,從所述背景圖像組中獲取第一背景圖像;
計算模塊,用于通過域判定模型計算所述第一目標區域圖像的域和所述第一背景圖像的域;
轉換模塊,根據所述第一目標區域圖像的域和所述第一背景圖像的域,通過域轉換模型將所述第一目標區域圖像、所述第一背景圖像轉換至同一域中,得到第二目標區域圖像、第二背景圖像中的至少一個;
合成模塊,用于將所述第二目標區域圖像與所述第一背景圖像或者所述第二背景圖像進行合成,或者將所述第一目標區域圖像與所述第二背景圖像進行合成。
9.一種計算機設備,包括存儲器和處理器,所述存儲器存儲有計算機程序,其特征在于,所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質,其上存儲有計算機程序,其特征在于,所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。
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