[發(fā)明專利]圖像處理方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210397815.2
• 申請日: 2022-04-15
• 公開（公告）號: CN115170896A
• 公開（公告）日: 2022-10-11
• 發(fā)明（設計）人: 孫婷;劉永;汪鋮杰
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06V10/77
• 分類號: G06V10/77;G06V10/42;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 李文靜

本申請公開了一種圖像處理方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質，屬于計算機技術領域。方法包括：獲取目標圖像和圖像處理模型；將目標圖像輸入圖像處理模型，由圖像處理模型對目標圖像進行下采樣處理，得到目標圖像的第一圖像特征；對第一圖像特征進行全局特征提取，得到目標圖像的全局特征；對第一圖像特征進行局部特征提取，得到目標圖像的多個局部特征；基于全局特征和多個局部特征，對目標圖像進行圖像處理，得到目標圖像的圖像處理結果。通過對目標圖像進行下采樣處理，降低了后續(xù)處理的計算量。通過對第一圖像特征進行全局特征、局部特征，實現(xiàn)了提取雙尺度的圖像特征，從而提高圖像處理的準確性和效率。

技術領域

本申請實施例涉及計算機技術領域，特別涉及一種圖像處理方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質。

背景技術

在計算機技術領域中，常利用圖像處理模型對目標圖像進行圖像處理。通常情況下，將目標圖像輸入圖像處理模型，由圖像處理模型先提取目標圖像的圖像特征，再基于目標圖像的圖像特征對目標圖像進行圖像處理。

相關技術中，圖像處理模型在提取目標圖像的圖像特征時，可以基于注意力機制，對目標圖像進行全局特征提取，得到目標圖像的圖像特征。由于是對目標圖像進行全局特征提取，計算量較大，且這種特征提取方式得到的目標圖像的圖像特征的表征能力較差，導致在基于目標圖像的圖像特征對目標圖像進行圖像處理時，得到的圖像處理結果的準確性也較低。

發(fā)明內容

本申請?zhí)峁┝艘环N圖像處理方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質，可用于解決相關技術中計算量大且圖像處理結果的準確性較低的問題，所述技術方案包括如下內容。

一方面，提供了一種圖像處理方法，所述方法包括：

獲取目標圖像和圖像處理模型；

將所述目標圖像輸入所述圖像處理模型，由所述圖像處理模型對所述目標圖像進行下采樣處理，得到所述目標圖像的第一圖像特征；

對所述第一圖像特征進行全局特征提取，得到所述目標圖像的全局特征；

對所述第一圖像特征進行局部特征提取，得到所述目標圖像的多個局部特征；

基于所述全局特征和所述多個局部特征，對所述目標圖像進行圖像處理，得到所述目標圖像的圖像處理結果。

另一方面，提供了一種圖像處理裝置，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取目標圖像和圖像處理模型；

下采樣處理模塊，用于將所述目標圖像輸入所述圖像處理模型，由所述圖像處理模型對所述目標圖像進行下采樣處理，得到所述目標圖像的第一圖像特征；

全局特征提取模塊，用于對所述第一圖像特征進行全局特征提取，得到所述目標圖像的全局特征；

局部特征提取模塊，用于對所述第一圖像特征進行局部特征提取，得到所述目標圖像的多個局部特征；

圖像處理模塊，用于基于所述全局特征和所述多個局部特征，對所述目標圖像進行圖像處理，得到所述目標圖像的圖像處理結果。

在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述全局特征提取模塊，用于對所述第一圖像特征進行下采樣處理，得到所述目標圖像的第二圖像特征；對所述第二圖像特征進行全局特征提取，得到所述目標圖像的全局特征。

在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述局部特征提取模塊，用于對所述第一圖像特征進行分塊處理，得到多個特征塊；對于任一個特征塊，對所述任一個特征塊進行特征提取，得到所述目標圖像的一個局部特征。

在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述圖像處理模塊，用于基于所述全局特征和所述多個局部特征確定所述目標圖像的第三圖像特征；基于所述第三圖像特征，確定所述目標圖像的目標圖像特征；基于所述目標圖像特征對所述目標圖像進行圖像處理，得到所述目標圖像的圖像處理結果。