[发明专利]图像处理方法和装置

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取待处理图像；

根据目标图像压缩网络对所述待处理图像进行压缩处理，得到所述待处理图像的目标压缩图像，其中，所述目标图像压缩网络的参数是根据所述目标图像压缩网络对样本图像进行压缩处理的图像损失确定的，所述图像损失包括感知损失，所述感知损失是指所述样本图像的特征向量与所述样本图像对应的压缩图像的特征向量之间的差异，所述待处理图像的特征向量与所述目标压缩图像的特征向量的差异在预设范围内，所述感知损失与所述压缩图像的特征向量和所述待处理图像的特征向量之间的分布差异相关，所述分布差异是将所述待处理图像的特征向量和所述待处理图像对应的所述目标压缩图像对应的特征向量进行映射，基于所述映射后的特征进行作差处理得到的；

基于所述目标压缩图像进行识别，得到识别结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像损失还包括压缩损失，所述压缩损失是指所述压缩图像相对于所述样本图像的损失。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述图像损失是通过对所述压缩损失和所述感知损失加权处理得到的。

4.如权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述压缩损失乘以第一权重值与所述感知损失乘以第二权重值处于相同的数量级。

5.如权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述感知损失与所述压缩图像的特征向量和所述待处理图像的特征向量之间的分布差异相关，具体在于：感知损失是根据所述样本图像的特征向量和所述压缩图像的特征向量之间的均方误差和分布差异确定的。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述感知损失是根据以下等式得到的，

L_MSE＝||F(yⁱ)-F(xⁱ)||²；

L₁＝λ₁L_MMD(F₁,F₂)+λ₂L_MSE(F₁,F₂)；

其中，L_MMD表示最大平均差异损失函数，L_MSE表示均方误差损失函数，L₁表示所述感知损失，n表示所述样本图像的数量，F()表示将图像从图像空间映射到第一特征空间，ψ()表示将提取的图像特征从所述第一特征空间映射到第二特征空间，x表示所述样本图像，y表示所述压缩图像，F₁表示所述样本图像的特征向量，F₂表示所述压缩图像的特征向量，λ₁表示所述最大平均差异损失函数的预设系数，λ₂表示所述均方误差损失函数的预设系数。

7.如权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述目标图像压缩网络的参数是基于所述压缩损失和所述感知损失通过反向传播算法多次迭代得到的。