[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待处理图像，对所述待处理图像进行特征提取，获得M个不同层级特征，M为大于等于2的整数；

将所述M个不同层级特征按照第一层级方向进行处理，获得M层第一中间特征，以及将所述M个不同层级特征按照与所述第一层级方向相反的第二层级方向进行处理，获得M层第二中间特征；

将所述M层第一中间特征按照所述第二层级方向进行处理，获得M层第一图像特征，以及将所述M层第二中间特征按照所述第一层级方向进行处理，获得M层第二图像特征。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述M个不同层级特征中第i个层级特征的级别小于第i+1层级特征的级别，将所述M层第一中间特征按照所述第二层级方向进行处理，获得M层第一图像特征，包括：将第1层第一中间特征确定为所述M层第一图像特征中的第1层第一图像特征；依次取i为2至M，将所述第1层第一中间特征与第i层第一中间特征之间的i层第一中间特征进行融合，获得第i层第一图像特征，在i为M时，共获得M-1层第一图像特征；

将所述M层第二中间特征按照所述第一层级方向进行处理，获得M层第二图像特征，包括：将第M层第二中间特征确定为所述M层第二图像特征中的第M层第二图像特征；依次取i为M-1至1，将所述第M层第二中间特征到第i层第二中间特征之间的M-i+1层第二中间特征进行融合，获得第i层第二图像特征，在i为1时，共获得M-1层第二图像特征。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述待处理图像进行特征提取，获得M个不同层级特征，包括：

通过神经网络对所述待处理图像进行特征提取，经所述神经网络中M个不同网络深度的网络层输出M个不同层级特征。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述M个不同层级特征按照第一层级方向进行处理，获得M层第一中间特征，包括：将所述M个不同层级特征按照从高层级特征到低层级特征的方向进行处理，获得M层第一中间特征；

将所述M个不同层级特征按照与所述第一层级方向相反的第二层级方向进行处理，获得M层第二中间特征，包括：将所述M个不同层级特征按照从低层级特征到高层级特征的方向进行处理，获得M层第二中间特征。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述M个不同层级特征中第i个层级特征的级别高于第i-1层级特征的级别，i为小于等于M且大于等于2的整数，所述将所述M个不同层级特征按照从高层级特征到低层级特征的方向进行处理，获得M层第一中间特征，包括：

将第M层级特征确定为所述M层第一中间特征中的第M层第一中间特征；

依次取i为M-1至1，将所述第M层级特征到第i层级特征之间的M-i+1个层级特征进行融合，获得第i层第一中间特征，在i为1时，共获得M-1层第一中间特征。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，依次取i为M-1至1，将所述第M层级特征到第i层级特征进行融合，获得第i层第一中间特征，在i为1时，共获得M-1个第一中间特征，包括：

依次取i为M-1至1，沿神经网络中网络深度从深到浅的方向，依次将所述神经网络中，经第M层网络层输出的第M层级特征上采样后，与到经第i层网络层输出的第i层级特征之间的M-i+1个层级特征进行融合，获得第i层第一中间特征，在i为1时，共获得M-1层第一中间特征。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述M个不同层级特征中第i个层级特征的级别小于第i+1层级特征的级别，i为小于等于M且大于等于1的整数，将所述M个不同层级特征按照从低层级特征到高层级特征的方向进行处理，获得M层第二中间特征，包括：

将第1层级特征确定为所述M层第二中间特征中的第1层第二中间特征；

依次取i为2至M，将所述第1层级特征到第i层级特征之间的i个层级特征进行融合，获得第i层第二中间特征，在i为M时，共获得M-1层第二中间特征。