[發明專利]圖像處理方法及裝置、存儲介質、電子設備

在審

• 申請號: 202110062528.1
• 申請日: 2021-01-18
• 公開（公告）號: CN112801960A
• 公開（公告）日: 2021-05-14
• 發明（設計）人: 崔若璇;魏凱峰;李雨珂;楊衛強;朱浩齊
• 申請（專利權）人: 網易（杭州）網絡有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/90;G06T3/00;G06T7/62;G06T7/11;G06T5/50;G06K9/46;G06N3/08
• 代理公司: 北京律智知識產權代理有限公司 11438
• 代理人: 王輝;闞梓瑄

1.一種圖像處理方法，其特征在于，包括：

獲取待處理圖像；

在第一圖像識別分支基于誤差分析算法對所述待處理圖像進行圖像識別，以獲取所述待處理圖像對應的第一預測結果；以及

在第二圖像識別分支基于深度學習算法對所述待處理圖像進行圖像識別，以獲取所述待處理圖像對應的第二預測結果；

對所述第一預測結果和所述第二預測結果進行圖像融合處理，以獲取融合圖像；

對所述融合圖像中的目標像素進行統計，以根據統計結果識別目標區域。

2.根據權利要求1所述的圖像處理方法，其特征在于，所述在第一圖像識別分支基于誤差分析算法對所述待處理圖像進行圖像識別，以獲取所述待處理圖像對應的第一預測結果，包括：

對所述待處理圖像進行有損存儲，以得到第一預處理圖像；

將所述待處理圖像與所述第一預處理圖像進行像素值差異計算，以生成第一中間圖像；

對所述第一中間圖像進行歸一化處理，以獲取所述待處理圖像對應的所述第一預測結果。

3.根據權利要求2所述的圖像處理方法，其特征在于，所述對所述第一中間圖像進行歸一化處理之后，所述方法還包括：對歸一化處理之后的所述第一中間圖像進行仿射變換，以獲取所述第一預測結果。

4.根據權利要求1或2所述的圖像處理方法，其特征在于，所述在第二圖像識別分支基于深度學習算法對所述待處理圖像進行圖像識別，以獲取所述待處理圖像對應的第二預測結果在第二圖像識別分支基于深度學習算法對所述待處理圖像進行圖像識別，以獲取所述待處理圖像對應的第二預測結果，包括：

對所述待處理圖像進行尺寸變換以將所述待處理圖像變換為目標尺寸；以及

對所述待處理圖像進行歸一化處理，并將歸一化處理后的所述待處理圖像輸入已訓練的基于深度學習算法的圖像分割模型，以獲取所述第二預測結果。

5.根據權利要求4所述的圖像處理方法，其特征在于，所述對所述第一預測結果和所述第二預測結果進行圖像融合處理，以獲取融合圖像，包括：

配置像素值閾值、像素比例閾值，以及圖像融合權重；

基于所述圖像融合權重對所述第一預測結果和所述第二預測結果進行加權融合，以獲取掩碼圖像。

6.根據權利要求5所述的圖像處理方法，其特征在于，所述對所述融合圖像中的目標像素進行統計，以根據統計結果識別目標區域，包括：

統計所述掩碼圖像中像素值大于所述像素值閾值的對應的區域面積，在所述區域面積大于所述像素比例閾值時，則判斷所述待處理圖像被篡改，并將所述掩碼圖像中的高亮區域作為所述待處理圖像的目標區域。

7.根據權利要求5所述的圖像處理方法，其特征在于，所述獲取所述待處理圖像時，所述方法還包括：

識別所述待處理圖像的圖像類型，以基于所述圖像類型配置所述圖像融合權重。

8.一種圖像處理裝置，其特征在于，包括：

圖像獲取模塊，用于獲取待處理圖像；

第一預測模塊，用于在第一圖像識別分支基于誤差分析算法對所述待處理圖像進行圖像識別，以獲取所述待處理圖像對應的第一預測結果；以及

第二預測模塊，用于在第二圖像識別分支基于深度學習算法對所述待處理圖像進行圖像識別，以獲取所述待處理圖像對應的第二預測結果；

融合處理模塊，用于對所述第一預測結果和所述第二預測結果進行圖像融合處理，以獲取融合圖像；

目標區域生成模塊，用于對所述融合圖像中的目標像素進行統計，以根據統計結果識別目標區域。

9.一種存儲介質，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1～7中任一項所述的圖像處理方法。

10.一種電子設備，其特征在于，包括：

處理器；以及

存儲器，用于存儲所述處理器的可執行指令；

其中，所述處理器配置為經由執行所述可執行指令來執行權利要求1～7中任一項所述的圖像處理方法。