[發(fā)明專利]圖像處理方法和裝置在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110247369.2 | 申請日: | 2021-03-05 |
| 公開(公告)號: | CN112967198A | 公開(公告)日: | 2021-06-15 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 王詩吟;周強 | 申請(專利權(quán))人: | 北京字跳網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司 |
| 主分類號: | G06T5/00 | 分類號: | G06T5/00;G06N3/02 |
| 代理公司: | 北京開陽星知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11710 | 代理人: | 祝樂芳 |
| 地址: | 100190 北京市*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 圖像 處理 方法 裝置 | ||
本公開涉及一種圖像處理方法和裝置。該方法包括:獲取待處理圖像和第一掩碼,其中,待處理圖像包含目標對象,目標對象的部分區(qū)域被遮擋物遮擋,第一掩碼為目標對象的未被遮擋物遮擋的區(qū)域的掩碼,或者目標對象的被遮擋物遮擋的區(qū)域的掩碼;根據(jù)待處理圖像和第一掩碼,補全目標對象的被遮擋物遮擋的區(qū)域的內(nèi)容。從而,能夠?qū)⒆⒁饬性谀繕藢ο蟮谋徽趽跷镎趽醯膮^(qū)域的變化趨勢或者目標對象的未被遮擋物遮擋的區(qū)域的變化趨勢上,補齊待處理圖像中目標對象的被遮擋物遮擋的區(qū)域的內(nèi)容,減少了推斷目標對象的被遮擋物遮擋的區(qū)域的內(nèi)容的計算量,有利于可靠地完成了目標追蹤、目標檢測、圖像分割等任務(wù)。
技術(shù)領(lǐng)域
本公開涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種圖像處理方法和裝置。
背景技術(shù)
在圖像的采集過程中,受到光照、設(shè)備、算法等因素的影響,圖像容易受損或者受到噪聲干擾,導致圖像無法正確表達內(nèi)容。因此,圖像修復(inpainting)已成為計算機視覺任務(wù)預處理的重要步驟之一,且與目標追蹤、目標檢測、圖像分割等任務(wù)結(jié)果具有直接關(guān)聯(lián)。
目前,圖像的修復過程常常采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來補全圖像。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通常會直接套用注意力機制來推斷圖像需要補全的內(nèi)容。
然而,圖像需要補全的內(nèi)容在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的處理過程中是變化的,如基于部分卷積的填充(PartialConv)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,但注意力機制無法成功捕捉上述特點,導致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型推斷出的圖像需要補全的內(nèi)容不夠準確,不利于實現(xiàn)目標追蹤、目標檢測、圖像分割等任務(wù),還增加了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的計算量,導致無法及時獲得圖像需要補全的內(nèi)容。
發(fā)明內(nèi)容
為了解決上述技術(shù)問題或者至少部分地解決上述技術(shù)問題,本公開提供了一種圖像處理方法和裝置。
第一方面,本公開提供了一種圖像處理方法,包括:
獲取待處理圖像和第一掩碼,其中,待處理圖像包含目標對象,目標對象的部分區(qū)域被遮擋物遮擋,第一掩碼為目標對象的未被遮擋物遮擋的區(qū)域的掩碼,或者目標對象的被遮擋物遮擋的區(qū)域的掩碼;
將待處理圖像和第一掩碼輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,補全目標對象的被遮擋物遮擋的區(qū)域的內(nèi)容。
通過第一方面提供的方法,在注意力機制中引入目標對象的未被遮擋物遮擋的區(qū)域的掩碼或者目標對象的被遮擋物遮擋的區(qū)域的掩碼,使得注意力機制能夠?qū)⒆⒁饬性谀繕藢ο蟮谋徽趽跷镎趽醯膮^(qū)域的變化趨勢或者目標對象的未被遮擋物遮擋的區(qū)域的變化趨勢上,以便基于待處理圖像中目標對象的未被遮擋物遮擋的區(qū)域的特點以及預測的目標對象的完整區(qū)域的特點,準確推斷出目標對象的被遮擋物遮擋的區(qū)域的內(nèi)容,實現(xiàn)了待處理圖像中目標對象的被遮擋物遮擋的區(qū)域的內(nèi)容的補全,能夠準確地輸出補齊目標對象的被遮擋物遮擋的區(qū)域后的待處理圖像,減少了推斷目標對象的被遮擋物遮擋的區(qū)域的內(nèi)容的計算量,有利于可靠地完成了目標追蹤、目標檢測、圖像分割等任務(wù)。
在一種可能的設(shè)計中,將待處理圖像和第一掩碼輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,補全目標對象的被遮擋物遮擋的區(qū)域的內(nèi)容,包括:將待處理圖像和第一掩碼經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的多個網(wǎng)絡(luò)層進行處理,補全目標對象的被遮擋物遮擋的區(qū)域的內(nèi)容;其中,多個網(wǎng)絡(luò)層中的至少一個網(wǎng)絡(luò)層的處理過程包括:接收前一網(wǎng)絡(luò)層輸出的第一特征圖和第二掩碼,第一特征圖和第二掩碼是基于待處理圖像和第一掩碼得到的;根據(jù)第一特征圖和第二掩碼,得到第二特征圖和第三掩碼,其中,第二特征圖為目標對象的被遮擋物遮擋的區(qū)域的內(nèi)容增強后的特征,第二特征圖的通道數(shù)與第一特征圖的通道數(shù)相同;將第二特征圖和第三掩碼輸出至后一網(wǎng)絡(luò)層。
在一種可能的設(shè)計中,根據(jù)第一特征圖和第二掩碼,得到第二特征圖和第三掩碼,包括:利用第一特征圖和第二掩碼,通過注意力機制處理更新第一特征圖;對第二掩碼和更新后的第一特征圖進行部分卷積處理,得到第二特征圖和第三掩碼。
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