[發明專利]一種圖像處理的方法及裝置、圖像生成的方法及裝置

有效

• 申請號: 202011349027.3
• 申請日: 2020-11-26
• 公開（公告）號: CN112418332B
• 公開（公告）日: 2022-09-23
• 發明（設計）人: 袁皓潔;儲琪;朱烽;趙瑞;劉斌;俞能海
• 申請（專利權）人: 北京市商湯科技開發有限公司;中國科學技術大學
• 主分類號: G06V10/774
• 分類號: G06V10/774;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/08;G06N3/04
• 代理公司: 北京中知恒瑞知識產權代理事務所(普通合伙) 11889
• 代理人: 吳迪

1.一種圖像處理的方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取源圖像和目標圖像，所述目標圖像用于對所述源圖像的特征識別進行干擾；

分別對所述源圖像和所述目標圖像進行特征提取，得到第一特征圖和第二特征圖；

基于所述第一特征圖、所述第二特征圖和擾動限制項，得到擾動特征圖；

將所述擾動特征圖和所述源圖像進行融合，生成與所述源圖像對應的對抗圖像。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述與所述源圖像對應的對抗圖像由訓練好的神經網絡所生成；所述神經網絡包括第一編碼器和第二編碼器；

所述分別對所述源圖像和所述目標圖像進行特征提取，得到第一特征圖和第二特征圖，包括：

利用所述第一編碼器對所述源圖像進行特征提取，得到第一特征圖；以及，

利用所述第二編碼器對所述目標圖像進行特征提取，得到第二特征圖。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述擾動限制項包括從多個候選擾動限制項中選取的限制項；所述基于所述第一特征圖、所述第二特征圖和擾動限制項，得到擾動特征圖，包括：

將所述第一特征圖和所述第二特征圖進行拼接，得到拼接后的第三特征圖；

基于選取的所述擾動限制項對所述第三特征圖進行擾動信息提取，得到所述擾動特征圖。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述與所述源圖像對應的對抗圖像由訓練好的神經網絡所生成，所述神經網絡包括解碼器；所述基于選取的所述擾動限制項對所述第三特征圖進行擾動信息提取，得到所述擾動特征圖，包括：

基于選取的所述擾動限制項，利用所述解碼器對所述第三特征圖進行擾動信息提取，得到所述擾動特征圖。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述解碼器包括第一子解碼器和第二子解碼器；所述基于選取的所述擾動限制項，利用所述解碼器對所述第三特征圖進行擾動信息提取，得到所述擾動特征圖，包括：

利用所述第一子解碼器對所述第三特征圖進行解碼，得到解碼后的多個特征子圖，并利用所述第二子解碼器對選取的所述擾動限制項進行解碼，得到與所述多個特征子圖中每個特征子圖匹配的擾動權重；

基于所述多個特征子圖以及所述擾動權重，生成所述擾動特征圖。

6.根據權利要求2-5任一所述的方法，其特征在于，在所述源圖像為源圖像樣本，所述目標圖像為目標圖像樣本的情況下，按照如下步驟訓練所述神經網絡：

基于所述源圖像樣本和所述目標圖像樣本對待訓練的神經網絡進行至少一輪訓練，直至所述神經網絡輸出的對抗圖像樣本與所述目標圖像樣本之間的圖像相似度大于預設相似度，訓練得到所述神經網絡。

7.一種圖像生成的方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取原始圖像；

利用權利要求1-6任一項所述的圖像處理的方法生成與所述原始圖像對應的對抗圖像。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

通過顯示設備展示所述對抗圖像。

9.根據權利要求7或8所述的方法，其特征在于，所述原始圖像與所述對抗圖像包括人臉圖像。

10.一種圖像處理的裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取源圖像和目標圖像，所述目標圖像用于對所述源圖像的特征識別進行干擾；

提取模塊，用于分別對所述源圖像和所述目標圖像進行特征提取，得到第一特征圖和第二特征圖；

生成模塊，用于基于所述第一特征圖、所述第二特征圖和擾動限制項，得到擾動特征圖；

融合模塊，用于將所述擾動特征圖和所述源圖像進行融合，生成與所述源圖像對應的對抗圖像。