[發明專利]一種圖像處理的方法、相關裝置、設備、系統及存儲介質

在審

• 申請號: 202110233696.2
• 申請日: 2021-03-03
• 公開（公告）號: CN113706438A
• 公開（公告）日: 2021-11-26
• 發明（設計）人: 田寬;張軍;沈昊成;顏克洲;韓驍
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/90;G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳市深佳知識產權代理事務所(普通合伙) 44285
• 代理人: 王仲凱

1.一種圖像處理的方法，其特征在于，包括：

獲取待處理圖像，其中，所述待處理圖像包括N個原始圖像數據，每個原始圖像數據對應于一個色彩通道，所述N為大于或等于3的整數；

基于所述待處理圖像，通過區域分割模型獲取二值化圖像，其中，所述二值化圖像包括分割區域，所述分割區域包括P個像素點，所述P為大于或等于1的整數；

采用所述二值化圖像所包括的所述分割區域對所述待處理圖像進行處理，得到所述待處理圖像的待調整區域，其中，所述待調整區域包括P個像素點；

對所述待調整區域內每個像素點所對應的N個原始圖像數據進行調整，以得到所述待處理圖像所對應的已處理圖像。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述區域分割模型為連接網絡LinkNet模型；

所述基于所述待處理圖像，通過區域分割模型獲取二值化圖像，包括：

通過所述LinkNet模型所包括的卷積層和池化層，對所述待處理圖像進行下采樣處理，得到待處理特征圖；

通過所述LinkNet模型所包括的編碼器模塊，對所述待處理特征圖進行編碼處理，得到圖像編碼結果，其中，所述編碼器包括殘差模塊；

通過所述LinkNet模型所包括的解碼器模塊，對所述編碼結果進行解碼處理，得到圖像解碼結果；

通過所述LinkNet模型所包括的轉置卷積層以及卷積層，對所述圖像解碼結果進行上采樣處理，得到所述二值化圖像。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述區域分割模型為全卷積網絡FCN模型；

所述基于所述待處理圖像，通過區域分割模型獲取二值化圖像，包括：

通過所述FCN模型所包括的卷積層和池化層，對所述待處理圖像進行下采樣處理，得到待處理特征圖；

通過所述FCN模型所包括的反卷積層，對所述待處理特征圖進行上采樣處理，得到所述二值化圖像。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述區域分割模型為U型網絡U-Net模型；

所述基于所述待處理圖像，通過區域分割模型獲取二值化圖像，包括：

通過所述U-Net模型所包括的K個編碼器，對所述待處理圖像進行下采樣處理，得到待處理特征圖，其中，每個編碼器包括卷積層和池化層，所述K為大于1的整數；

通過所述U-Net模型所包括的K個解碼器，對所述待處理特征圖進行上采樣處理，得到所述二值化圖像。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述區域分割模型為高效神經網絡Enet模型；

所述基于所述待處理圖像，通過區域分割模型獲取二值化圖像，包括：

通過所述Enet模型所包括的編碼器，對所述待處理圖像進行下采樣處理，得到待處理特征圖，其中，所述編碼器包括初始模塊以及瓶頸模塊；

通過所述Enet模型所包括的解碼器，對所述待處理圖像進行上采樣處理，得到所述二值化圖像，其中，所述解碼器包括瓶頸模塊。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用所述二值化圖像所包括的所述分割區域對所述待處理圖像進行處理，得到所述待處理圖像的待調整區域，包括：

根據所述二值化圖像所包括的所述分割區域，從所述待處理圖像中提取所述待調整區域，其中，所述待處理圖像還包括未調整區域，所述待處理圖像包括Q個像素點，所述未調整區域包括(Q-P)個像素點，所述Q為大于或等于所述P的整數；

所述對所述待調整區域內每個像素點所對應的N個原始圖像數據進行調整，以得到所述待處理圖像所對應的已處理圖像，包括：

對所述待調整區域內每個像素點所對應的N個原始圖像數據進行調整，得到所述待調整區域內每個像素點所對應的N個目標圖像數據；

根據所述待調整區域內每個像素點所對應的N個目標圖像數據，以及所述未調整區域內每個像素點所對應的N個原始圖像數據，生成所述已處理圖像。