[發明專利]圖像脫敏方法、模型訓練方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202310228743.3
• 申請日: 2023-03-10
• 公開（公告）號: CN116228896A
• 公開（公告）日: 2023-06-06
• 發明（設計）人: 尚方信;楊葉輝;代小亞;黃海峰
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06T9/00
• 分類號: G06T9/00;G06F21/62;G06V10/774
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 梁巧云;黃健

1.一種圖像脫敏方法，包括：

獲取待處理圖像，所述待處理圖像上疊加有敏感信息；

通過圖像重建模型包含的編碼器對所述待處理圖像進行編碼處理，得到所述待處理圖像對應的編碼圖像；

通過所述圖像重建模型包含的解碼器對所述編碼圖像進行解碼處理，以恢復所述待處理圖像包含的非敏感信息，得到所述待處理圖像對應的恢復圖像，所述圖像重建模型是根據未疊加信息的訓練圖像訓練得到的。

2.根據權利要求1所述的圖像脫敏方法，其中，所述通過所述圖像重建模型包含的解碼器對所述編碼圖像進行解碼處理，以恢復所述待處理圖像包含的非敏感信息，得到所述待處理圖像對應的恢復圖像，包括：

對所述編碼圖像進行加噪，得到加噪圖像；

通過噪聲估計模型對所述加噪圖像進行噪聲估計，得到估計噪聲值；

根據所述估計噪聲值對所述加噪圖像進行去噪，得到去噪圖像；

將所述去噪圖像輸入至所述解碼器中進行解碼處理，以恢復所述待處理圖像包含的非敏感信息，得到所述恢復圖像。

3.根據權利要求2所述的圖像脫敏方法，其中，所述對所述編碼圖像進行加噪，得到加噪圖像，包括：

確定所述編碼圖像對應的加噪步數；

按照所述加噪步數，為所述編碼圖像添加多步噪聲，得到所述加噪圖像。

4.根據權利要求3所述的圖像脫敏方法，其中，所述確定所述編碼圖像對應的加噪步數，包括：

根據所述噪聲估計模型對應的步數閾值，確定所述加噪步數；

其中，所述加噪步數小于或者等于所述步數閾值。

5.根據權利要求3所述的圖像脫敏方法，其中，所述按照所述加噪步數，為所述編碼圖像添加多步噪聲，得到所述加噪圖像，包括：

根據所述加噪步數和高斯分布函數，為所述編碼圖像添加多步的隨機高斯噪聲，得到所述加噪圖像。

6.根據權利要求2所述的圖像脫敏方法，其中，所述通過噪聲估計模型對所述加噪圖像進行噪聲估計，得到估計噪聲值，包括：

獲取所述待處理圖像的屬性信息；

將所述屬性信息和所述加噪圖像輸入至所述噪聲估計模型中進行噪聲估計，得到所述估計噪聲值。

7.根據權利要求6所述的圖像脫敏方法，其中，所述屬性信息包括所述待處理圖像的圖像類型和/或所述待處理圖像的語義信息，所述獲取所述待處理圖像的屬性信息，包括：

獲取所述圖像類型；

和/或，將所述待處理圖像輸入至特征提取模型中進行特征提取，得到所述待處理圖像對應的圖像特征，將所述圖像特征輸入至特征編碼模型中進行特征編碼，得到所述語義信息。

8.根據權利要求2至7中任一項所述的圖像脫敏方法，所述對所述編碼圖像進行加噪，得到加噪圖像之前，還包括：

確定所述待處理圖像的脫敏等級為第一等級。

9.根據權利要求1至7中任一項所述的圖像脫敏方法，其中，所述通過所述圖像重建模型包含的解碼器，對所述編碼圖像進行解碼處理，以恢復所述待處理圖像包含的非敏感信息，得到所述待處理圖像對應的恢復圖像，包括：

確定所述待處理圖像的脫敏等級為第二等級；

將所述編碼圖像輸入至所述解碼器中進行解碼處理，以恢復所述待處理圖像包含的非敏感信息，得到所述恢復圖像。

10.根據權利要求1至7中任一項所述的圖像脫敏方法，其中，所述編碼器部署在發送端，所述解碼器部署在接收端。

11.一種模型訓練方法，包括：

獲取訓練數據集，所述訓練數據集包括未疊加信息的訓練圖像；

根據所述訓練數據集，對圖像重建模型進行訓練，得到訓練后的圖像重建模型，所述圖像重建模型包括編碼器和解碼器，所述編碼器用于圖像的編碼處理，所述解碼器用于圖像中非敏感信息的恢復。