[發明專利]圖像處理方法、裝置、電子設備和計算機可讀介質

在審

• 申請號: 202010822524.4
• 申請日: 2020-08-14
• 公開（公告）號: CN112101376A
• 公開（公告）日: 2020-12-18
• 發明（設計）人: 熊鵬飛
• 申請（專利權）人: 北京邁格威科技有限公司
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/42;G06K9/62
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 何少巖

1.一種圖像處理方法，其特征在于，包括：

獲取待處理圖像，并對所述待處理圖像進行特征提取，得到多尺度的特征圖；

對所述多尺度的特征圖中顯著性物體所對應的部分進行強化處理，得到多尺度的強化特征圖；

對所述多尺度的強化特征圖進行圖像還原，得到與所述待處理圖像對應的顯著性物體蒙版。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，對所述待處理圖像進行特征提取包括：

對所述待處理圖像進行多層下采樣處理，得到多尺度的原始特征圖；

對所述多尺度的原始特征圖進行優化處理，得到所述多尺度的特征圖。

3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，對所述多尺度的原始特征圖進行優化處理包括：

對所述多尺度的原始特征圖中的目標原始特征圖進行第一優化處理，得到第一優化的特征圖，其中，所述目標原始特征圖為所述多尺度的原始特征圖中，除最高維原始特征圖以外的特征圖；

對所述多尺度的原始特征圖中的最高維原始特征圖進行第二優化處理，得到第二優化的特征圖；

將所述第一優化的特征圖和所述第二優化的特征圖作為所述多尺度的特征圖。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，對所述多尺度的原始特征圖中的目標原始特征圖進行第一優化處理包括：

利用第一優化模塊對所述目標原始特征圖進行優化處理，得到第一初始優化的特征圖，其中，所述第一優化模塊包括：預設數量個第一卷積層；

將所述第一初始優化的特征圖和其對應的目標原始特征圖進行加和運算，得到所述第一優化的特征圖。

5.根據權利要求3或4所述的方法，其特征在于，對所述多尺度的原始特征圖中的最高維原始特征圖進行第二優化處理包括：

利用第二優化模塊對所述最高維原始特征圖進行優化處理，得到優化權重，其中，所述第二優化模塊包括：第二卷積層、全局池化層和Sigmoid函數處理層；

將所述優化權重與所述最高維原始特征圖進行乘積運算，得到第二初始優化的特征圖；

將所述第二初始優化的特征圖和所述最高維原始特征圖進行加和運算，得到所述第二優化的特征圖。

6.根據權利要求1-5任一項所述的方法，其特征在于，對所述多尺度的特征圖中顯著性物體所對應的部分進行強化處理包括：

根據所述多尺度的特征圖得到顯著性物體的初始位置；

根據所述初始位置，以至少兩種不同擴充尺度，裁剪所述多尺度的特征圖中最高維的特征圖，得到多個裁剪特征圖，所述多個裁剪特征圖中包含所述顯著性物體的特征信息；

將所述多尺度的特征圖中的一個或多個作為目標特征圖，逐一將各所述目標特征圖作為當前目標特征圖，計算所述多個裁剪特征圖與所述當前目標特征圖的相關度，得到所述當前目標特征圖的與所述多個裁剪特征圖一一對應的多個相關度特征圖；

根據所述多個相關度特征圖和所述當前目標特征圖，得到所述當前目標特征圖對應的強化特征圖。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，根據所述多尺度的特征圖得到顯著性物體的初始位置包括：

對所述多尺度的特征圖中最高維的特征圖進行降維處理，得到單通道的特征圖；

對所述單通道的特征圖進行二值化處理，得到單通道的二值化特征圖；

根據所述單通道的二值化特征圖確定所述顯著性物體的初始位置。

8.根據權利要求6或7所述的方法，其特征在于，根據所述初始位置，以至少兩種不同擴充尺度，裁剪所述多尺度的特征圖中最高維的特征圖包括：

根據所述初始位置確定所述顯著性物體的像素寬度和像素高度；

根據所述擴充尺度、所述像素寬度和所述像素高度確定擴充像素寬度和擴充像素高度；

在所述最高維的特征圖中，沿著將所述初始位置擴充所述擴充像素寬度和所述擴充像素高度后的位置進行裁剪。