[發明專利]一種圖像處理方法及裝置、計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202010761819.5
• 申請日: 2020-07-31
• 公開（公告）號: CN111932555A
• 公開（公告）日: 2020-11-13
• 發明（設計）人: 高云河;黃銳;胡志強;李鴻升
• 申請（專利權）人: 商湯集團有限公司
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/187;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京派特恩知識產權代理有限公司 11270
• 代理人: 王花麗;張穎玲

1.一種圖像處理方法，其特征在于，包括：

通過主圖像分割模型對待處理圖像進行特征提取，得到所述待處理圖像的特征圖；

根據所述特征圖，通過目標圖像分割模型對所述分割目標進行圖像分割，得到目標分割結果；其中，所述目標圖像分割模型通過與圖像編碼模型進行對抗訓練得到；所述圖像編碼模型用于對所述目標分割結果進行形狀約束。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述特征圖，通過目標圖像分割模型對所述分割目標進行圖像分割，得到目標分割結果之前，所述方法還包括：

獲取訓練樣本圖像集合，所述訓練樣本圖像集合中包含所述分割目標對應的至少一個訓練樣本圖像，所述訓練樣本圖像上帶有標注分割目標；

通過初始目標圖像分割模型，對每個訓練樣本圖像進行圖像分割，得到預測分割圖像；

根據所述標注分割目標和所述預測分割圖像，結合初始圖像編碼模型，對所述初始目標圖像分割模型進行對抗訓練，得到目標圖像分割模型。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述標注分割目標和所述預測分割圖像，結合初始圖像編碼模型，對所述初始目標圖像分割模型進行對抗訓練，得到目標圖像分割模型，包括：

利用初始圖像編碼模型，對所述標注分割目標和所述預測分割圖像進行編碼，得到第一空間形狀編碼和第二空間形狀編碼；其中，所述第一空間形狀編碼為所述標注分割目標的低維流形空間表示；所述第二空間形狀編碼為所述預測分割圖像的低維流形空間表示；

通過預設最小平方誤差損失函數，計算所述第一空間形狀編碼和所述第二空間形狀編碼之間的編碼距離，得到預測誤差；

基于所述預測誤差的形狀約束，對所述初始目標圖像分割模型的網絡參數進行更新，迭代上述對抗訓練過程直至最終的預測誤差小于預設分割誤差閾值時，結束所述訓練過程，得到所述目標圖像分割模型。

4.根據權利要求3所述方法，其特征在于，所述初始圖像編碼模型包括解碼子模型，所述通過預設最小平方誤差損失函數，對第一空間形狀編碼和第二空間形狀編碼進行處理，得到預測誤差之后，所述方法還包括：

通過所述解碼子模型，對所述第一空間形狀編碼與所述第二空間形狀編碼分別進行解碼與圖形重構，對應得到第一重構圖像與第二重構圖像；

通過預設重構損失函數，對所述標注分割目標與所述第一重構圖像之間的誤差，以及所述預測分割圖像與所述第二重構圖像之間的誤差進行組合，得到所述初始圖像編碼模型的重構誤差。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述預測誤差的形狀約束，對所述初始目標圖像分割模型的網絡參數進行更新，迭代上述對抗訓練過程直至最終的預測誤差小于預設分割誤差閾值時，結束所述訓練過程，得到所述目標圖像分割模型包括：

在第M次訓練過程中，利用所述預測誤差，對所述初始目標圖像分割模型的網絡參數進行更新；其中，M為大于或等于1的整數；

在第M+1次訓練中，基于所述重構誤差和所述預測誤差，得到綜合編碼誤差；

利用所述綜合編碼誤差，對所述初始圖像編碼模型的網絡參數進行更新；

迭代上述對抗訓練過程直至最終的預測誤差小于預設編碼誤差閾值時，得到所述目標編碼模型與所述目標圖像分割模型。

6.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述初始圖像編碼模型包括編碼子模型，所述編碼子模型包括至少一個卷積層與全連接層；

所述利用初始圖像編碼模型，對所述標注分割目標和所述預測分割圖像進行編碼，得到第一空間形狀編碼和第二空間形狀編碼，包括：

根據所述至少一個卷積層的預設步長，通過所述至少一個卷積層對所述訓練樣本圖像和所述預測分割圖像進行壓縮，并通過所述全連接層，對壓縮后的訓練樣本圖像中的標注分割目標和壓縮后的預測分割圖像進行編碼，得到所述第一空間形狀編碼和所述第二空間形狀編碼。

7.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述解碼子模型包括至少一個反卷積層、線性整流函數與批歸一化層。