[發(fā)明專利]圖像處理方法、裝置、電子設備、介質和計算機程序產品

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110247358.4
• 申請日: 2021-03-05
• 公開（公告）號: CN113033334A
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發(fā)明（設計）人: 王詩吟;周強
• 申請（專利權）人: 北京字跳網(wǎng)絡技術有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京開陽星知識產權代理有限公司 11710
• 代理人: 祝樂芳

1.一種圖像處理方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取原始圖像中的目標對象的可見區(qū)域的第一掩碼，其中，所述原始圖像中包含目標對象，所述目標對象部分區(qū)域被遮擋物遮擋；

根據(jù)所述第一掩碼和多個第二掩碼，得到多個姿態(tài)特征掩碼，其中，不同的所述第二掩碼對應所述目標對象的不同姿態(tài)；

將所述原始圖像和所述第一掩碼堆疊后輸入目標神經網(wǎng)絡模型中，得到第一特征圖，其中，所述目標神經網(wǎng)絡模型是基于原始圖像樣本、目標對象樣本的參考完整掩碼以及所述多個第二掩碼訓練得到的，所述原始圖像樣本中包含所述目標對象樣本，所述目標對象樣本的部分區(qū)域被遮擋物遮擋；

根據(jù)所述第一特征圖和多個所述姿態(tài)特征掩碼進行堆疊處理，得到所述目標對象的目標完整掩碼。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述第一掩碼和多個第二掩碼，得到多個姿態(tài)特征掩碼，包括：

獲取所述第一掩碼分別與多個所述第二掩碼之間的相似度；

將多個所述相似度與多個所述第二掩碼對應相乘，得到所述多個姿態(tài)特征掩碼。

3.根據(jù)權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述第一掩碼和多個第二掩碼，得到多個姿態(tài)特征掩碼之前，還包括：

獲取目標對象的多個掩碼樣本；

根據(jù)所述掩碼樣本之間的相似度對所述多個掩碼樣本進行聚類分析，得到多個聚類集合；

針對每個聚類集合，根據(jù)所述聚類集合中的掩碼樣本，獲取所述聚類集合對應的第二掩碼。

4.根據(jù)權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述聚類集合中的掩碼樣本，獲取所述聚類集合對應的第二掩碼，包括：

從所述聚類集合中隨機選擇一個掩碼樣本作為所述聚類集合對應第二掩碼；

或者，

對所述聚類集合中的所有掩碼樣本求平均，將結果作為所述聚類集合對應第二掩碼。

5.根據(jù)權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述掩碼樣本之間的相似度對所述多個掩碼樣本進行聚類分析，得到多個聚類集合，包括：

根據(jù)任意兩個掩碼樣本之間的余弦距離和/或歐式距離，得到目標相似矩陣，其中，所述目標相似矩陣中的元素值表示對應的兩個掩碼樣本之間的相似度；

根據(jù)所述目標相似矩陣對所述多個掩碼樣本進行聚類分析，得到多個聚類集合。

6.根據(jù)權利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)任意兩個掩碼樣本之間的余弦距離和/或歐式距離，得到相似矩陣，包括：

將掩碼樣本進行向量化，得到掩碼樣本向量；

根據(jù)任意兩個掩碼樣本向量之間的余弦距離和/或歐式距離，得到目標相似矩陣。

7.根據(jù)權利要求6所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)任意兩個掩碼樣本向量之間的余弦距離和/或歐式距離，得到目標相似矩陣，包括：

根據(jù)任意兩個掩碼樣本向量之間的余弦距離得到的第一相似矩陣，和/或根據(jù)任意兩個掩碼樣本向量之間的歐式距離得到的第二相似矩陣；

將所述第一相似矩陣和所述第二相似矩陣進行線性加權，得到所述目標相似矩陣，或將所述第一相似矩陣作為所述目標相似矩陣，或將所述第二相似矩陣作為所述目標相似矩陣。

8.根據(jù)權利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述相似矩陣對所述多個掩碼樣本進行聚類分析，得到多個聚類集合之前，還包括：

通過遍歷所述目標相似矩陣，獲取相似度大于等于預設閾值的掩碼樣本對；

將所述掩碼樣本對作為進行聚類分析的掩碼樣本。