[發明專利]圖像數據的處理方法和裝置、存儲介質及電子裝置

有效

• 申請號: 202011638257.1
• 申請日: 2020-12-31
• 公開（公告）號: CN112862842B
• 公開（公告）日: 2023-05-12
• 發明（設計）人: 潘威滔
• 申請（專利權）人: 青島海爾科技有限公司;海爾智家股份有限公司
• 主分類號: G06T7/12
• 分類號: G06T7/12;G06T7/13;G06T5/20;G06T5/50
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 王曉婷

本發明公開了一種圖像數據的處理方法和裝置、存儲介質及電子裝置，其中，上述方法包括：通過編碼器的N個池化層依次對圖片數據進行池化，以得到N個圖像特征圖，N為大于1的整數；確定所述N個圖像特征圖分別對應的N個邊緣特征圖，所述邊緣特征圖用于指示所述圖片數據的邊緣點的特征；將所述N個圖像特征圖以及所述N個邊緣特征圖進行融合，以得到融合后的圖片數據，即獲取N個圖像特征圖分別對應的N個邊緣特征圖，將N個邊緣特征圖和N個圖像特征圖融合，得到融合后的圖片數據。采用上述技術方案，解決了相關技術中，在圖像數據處理過程中，由于缺乏語義信息，導致的平面邊緣分割效果不好，導致分割的平面出現錯誤分割等問題。

技術領域

本發明涉及通信領域，具體而言，涉及一種圖像數據的處理方法和裝置、存儲介質及電子裝置。

背景技術

在相關技術中，基于傳統的微分算子邊緣檢測方法進行圖像分割，對于簡單背景(比如純色背景)具有良好的分割效果，但是對于包含復雜背景的圖像，由于本身缺乏語義信息概念，使得在復雜背景圖像中分割出的物體邊緣鋸齒現象非常嚴重，另外也常會有邊緣誤分割現象，比如圖像中人在騎自行車，由于人和自行車在圖像中緊挨在一起，導致微分算子邊緣檢測方法會把這兩樣東西誤分割成同一物體。

針對相關技術中，在圖像數據處理過程中，由于缺乏語義信息，進而導致的后續平面邊緣分割效果不好，導致分割的平面出現錯誤分割等問題，尚未提出有效的解決方案。

發明內容

本發明實施例提供了一種圖像數據的處理方法和裝置、存儲介質及電子裝置，以至少解決相關技術中，由于缺乏語義信息，導致的平面邊緣分割效果不好，導致分割的平面出現錯誤分割等問題。

根據本發明實施例的一個實施例，提供了一種圖像數據的處理方法，包括：通過編碼器的N個池化層依次對圖片數據進行池化，以得到N個圖像特征圖，其中，N為大于1的整數；確定所述N個圖像特征圖分別對應的N個邊緣特征圖，其中，所述邊緣特征圖用于指示所述圖片數據的邊緣點的特征；將所述N個圖像特征圖以及所述N個邊緣特征圖進行融合，以得到融合后的圖片數據。

在一個示例性實施例中，確定所述N個圖像特征圖分別對應的N個邊緣特征圖，包括：獲取所述圖片數據中每個邊緣點的梯度值；根據所述每個邊緣點的剃度值構建所述圖片數據的梯度值特征圖；對所述梯度值特征圖處理，以得到所述N個邊緣特征圖。

在一個示例性實施例中，獲取所述圖片數據中每個邊緣點的梯度值，包括：確定所述圖片數據中每個邊緣點的橫坐標和縱坐標；分別獲取所述橫坐標對應的增量以及所述縱坐標對應的增量，其中，所述橫坐標對應的增量為相鄰兩個橫坐標對應的坐標差值，所述縱坐標對應的增量為相鄰兩個縱坐標對應的坐標差值；根據所述橫坐標對應的增量以及所述縱坐標對應的增量依次確定所述每個邊緣點的梯度值。

在一個示例性實施例中，對所述梯度值特征圖處理，以得到所述N個邊緣特征圖，包括：獲取N個邊緣特征圖所分別對應的N個邊長，以及所述N個邊緣特征圖所分別對應的N個通道數，其中，邊長與通道數存在一一對應關系；將所述梯度值特征圖分別按照N個邊長進行最大池化，得到N個中間邊緣特征圖；對所述N個中間邊緣特征圖分別按照所述N個通道數進行復制，得到所述N個邊緣特征圖。

在一個示例性實施例中，將所述N個圖像特征圖以及所述N個邊緣特征圖進行融合，以得到融合后的圖片數據，包括：將所述N個圖像特征圖以及所述N個邊緣特征圖的每個相同特征點的特征值相加，以得到融合后的圖片數據。

在一個示例性實施例中，確定所述N個圖像特征圖分別對應的N個邊緣特征圖之后，所述方法還包括：通過以下方式確定所述編碼器的損失函數：其中，f(X)為根據所述圖片數據預測到的特征圖所對應的數值，Y為所述圖片數據的像素標簽所對應的數值，f_i(X)為根據所述N個圖像特征圖對應的預測邊緣特征圖所對應的數值，Yi為所述N個邊緣特征圖所對應的數值。