[發明專利]圖片處理方法及裝置

在審

• 申請號: 202110556596.3
• 申請日: 2021-05-21
• 公開（公告）號: CN113205149A
• 公開（公告）日: 2021-08-03
• 發明（設計）人: 劉蓉;余超贏
• 申請（專利權）人: 珠海金山網絡游戲科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06T3/40
• 代理公司: 北京智信禾專利代理有限公司 11637
• 代理人: 吳肖肖

1.一種圖片處理方法，其特征在于，包括：

將獲取的第一圖片和第二圖片進行分類，得到至少一個目標類別，其中每個目標類別中包含至少一張第一初始圖片和至少一張第二初始圖片，所述第一初始圖片為任意一張第一圖片，所述第二初始圖片為任意一張第二圖片，所述第一圖片的分辨率高于所述第二圖片的分辨率；

根據同一個目標類別中每張第二初始圖片與每張第一初始圖片的相似度確定每張第二初始圖片對應的相似集合；

根據每張第二初始圖片的特征信息矩陣對每張第二初始圖片對應的相似集合中的每張第一初始圖片進行下采樣，得到每張第一初始圖片對應的目標圖片，其中所述目標圖片的特征信息與所述第二初始圖片的特征信息相同。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將獲取的第一圖片和第二圖片進行分類，包括：

獲取第一圖片和第二圖片，對所述第一圖片和所述第二圖片的圖片內容進行識別，根據識別結果將所述第一圖片和所述第二圖片進行分類；和/或

獲取第一圖片和第二圖片，根據所述第一圖片和所述第二圖片的圖片名稱將所述第一圖片和所述第二圖片進行分類，其中所述第一圖片和所述第二圖片均攜帶有圖片名稱。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據同一個目標類別中每張第二初始圖片與每張第一初始圖片的相似度確定每張第二初始圖片對應的相似集合，包括：

提取同一個目標類別中每張第二初始圖片的特征向量和每張第一初始圖片的特征向量；

確定同一個目標類別中每張第二初始圖片的特征向量與每張第一初始圖片的特征向量的相似度；

選取同一個目標類別中每張第二初始圖片對應的相似度大于第一相似度閾值的第一初始圖片，分別生成每張第二初始圖片對應的相似集合。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述提取同一個目標類別中每張第二初始圖片的特征向量和每張第一初始圖片的特征向量，包括：

獲取同一個目標類別中每張第二初始圖片的灰度直方圖和每張第一初始圖片的灰度直方圖；

根據同一個目標類別中每張第二初始圖片的灰度直方圖確定每張第二初始圖片的特征向量，根據同一個目標類別中每張第一初始圖片的灰度直方圖確定每張第一初始圖片的特征向量。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，還包括：

針對不存在相似集合的第二初始圖片，通過深度神經網絡確定所述第二初始圖片以及所述第二初始圖片所在目標類別中每張第一初始圖片的嵌入向量；

確定所述第二初始圖片的嵌入向量與每張第一初始圖片的嵌入向量的相似度；

選取所述第二初始圖片對應的相似度最高的N張第一初始圖片，生成所述第二初始圖片對應的相似集合，其中N為正整數。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述選取所述第二初始圖片對應的相似度最高的N張第一初始圖片，生成所述第二初始圖片對應的相似集合，包括：

判斷所述第二初始圖片的嵌入向量與每張第一初始圖片的嵌入向量的相似度是否均小于等于第二相似度閾值；

若是，選取所述第二初始圖片對應的相似度最高的N₁張第一初始圖片，生成所述第二初始圖片對應的相似集合，其中N₁為正整數；

若否，選取所述第二初始圖片對應的相似度最高的N₂張第一初始圖片，生成所述第二初始圖片對應的相似集合，其中N₂為小于N₁的正整數。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據每張第二初始圖片的特征信息矩陣對每張第二初始圖片對應的相似集合中的每張第一初始圖片進行下采樣之前，還包括：

分別獲取每張第二初始圖片的圖片特征，根據每張第二初始圖片的圖片特征分別生成每張第二初始圖片的特征信息矩陣。