[发明专利]一种针对小目标的图片增强方法及装置有效

专利信息
申请号: 201910117026.7 申请日: 2019-02-15
公开(公告)号: CN109948605B 公开(公告)日: 2021-05-28
发明(设计)人: 王树明;王伟;胡艳杰;邱菊;赵建保;郭冰洁 申请(专利权)人: 北京中电普华信息技术有限公司;国网信息通信产业集团有限公司;国家电网有限公司
主分类号: G06K9/32 分类号: G06K9/32;G06T7/11;G06T7/62;G06T7/70
代理公司: 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 代理人: 王宝筠
地址: 100192 北京市海*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 针对 目标 图片 增强 方法 装置
【说明书】:

发明公开了一种针对小目标的图片增强的方法及装置,包括:对待处理的图片中各个目标进行标注后,基于所述待处理的图片建立坐标系,使得标注出的各个目标处于坐标系中,从待处理的图片中识别出各个小目标,并基于小目标和坐标系中各个象限的关系,分割出包含小目标的象限,得到增强的小目标图片。这样,增加了训练样本中小目标的比例,可以对小目标进行加强训练,提高了小目标的识别效果。

技术领域

本发明涉及图片处理领域,尤其涉及一种针对小目标的图片增强方法及装置。

背景技术

一幅图片中一般包含近景、中景和远景,通常将远景成为大目标、将中景称为中目标、将远景成为小目标。

现有技术中采用的目标识别方法,对于图片中小目标的识别效果非常差,甚至对于目标识别效果较好的SSD(英文全称:Single Shot Multibox Detection,中文全称:目标检测算法)算法,对于小目标的检测效果也差强人意。因此,提高小目标的识别效果是目前亟待解决的问题。

并且,现有技术中,为了避免由于样本有限、匮乏导致训练过拟合而进行的图片处理技术,可以对数据样本进行适当加工,衍生出更多的补充训练样本。对于样本的衍生,通产采用的手段包括:随机修剪、色彩抖动、翻转变换、尺度平移、尺度变换、对比度变换、噪声扰动和旋转反射变换。但是,这些方法得到的衍生样本,并不能改善对于图片中小目标的识别效果。

发明内容

有鉴于此,本发明实施例公开了一种针对小目标的图片增强方法及装置,解决了现有技术中对图片中小目标识别效果差的问题。

本发明实施例公开了一种针对小目标的图片增强方法,包括:

对待处理的图片中的各个目标进行标注;

基于所述待处理的图片建立坐标系,以使标注出的各个目标处于坐标系中;

从各个目标中识别出小目标;

基于所述小目标和所述坐标系各个象限的关系,从所述待处理的图像中分割出包含小目标的象限,得到增强的小目标图片。

可选的,所述对待处理的图片中各个目标进行标注,包括:

从所述待处理的图片中检测目标;

确定所述目标的轮廓位置,并依据所述目标的轮廓位置对检测出的各个目标进行标注。

可选的,所述基于所述原始图片建立坐标系,以使标注出的各个目标处于坐标系中,包括:

根据所述待处理的图片的尺寸信息,确定坐标系的原点;

基于所述坐标系的原点建立坐标系,以使标注出的各个目标处于坐标系中。

可选的,所述从各个目标中识别出小目标,包括:

计算任意一个目标的第一面积;

计算所述待处理的图片的第二面积;

计算第一面积和第二面积的比值;

根据预设的阈值和所述第二面积,计算面积阈值;

在所述第一面积和第二面积的比值小于所述面积阈值的情况下,所述目标为小目标。

可选的,还包括:

依据黄金分割点,对预设尺寸的图片进行多次分割,得到小目标的参考图片;

计算小目标的参考图片的面积,得到预设的阈值。

可选的,所述基于所述小目标和所述坐标系各个象限的关系,分割出包含小目标的象限,得到增强的小目标图片,包括:

判断所述待处理的图片中是否存在任何一个小目标位于多个象限的情况;

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