[发明专利]图像处理方法及装置

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：

将目标图像输入预设的显著性检测神经网络确定所述目标图像的关键区域以及非关键区域；

对所述关键区域对应的图像编码处理后得到所述关键区域对应的图像数据，并通过预设的生成对抗网络的生成器生成所述非关键区域对应的图像数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将目标图像输入预设的显著性检测神经网络确定所述目标图像的关键区域以及非关键区域，包括：

将所述目标图像输入所述显著性检测神经网络获取所述目标图像对应的显著图；

根据所述显著图确定所述目标图像的关键区域以及非关键区域。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述关键区域对应的图像编码处理后得到所述关键区域对应的图像数据，包括：

对所述关键区域对应的图像采用无损压缩算法处理后得到所述关键区域对应的图像数据。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述显著图确定所述目标图像的关键区域以及非关键区域，包括：

根据预设阈值对所述显著图进行处理；其中，所述显著图中灰度值大于所述预设阈值的像素点赋值为1，所述显著图中灰度值小于或等于所述预设阈值的像素点赋值为0；

根据所述处理后的显著图与所述目标图像进行矩阵点乘运算确定所述关键区域，并根据所述关键区域与所述目标图像确定所述非关键区域。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述显著性检测神经网络以及所述生成对抗网络中包含的卷积神经网络中数据类型为16位定点；所述显著性检测神经网络以及所述生成对抗网络中的稀疏矩阵是按照以下方式存储的：按照预设顺序存储所述稀疏矩阵中的非零值后将所述非零值记为1转化为二进制矩阵并存储。

6.一种图像处理装置，其特征在于，所述装置包括：

确定模块，用于将目标图像输入预设的显著性检测神经网络确定所述目标图像的关键区域以及非关键区域；

处理模块，用于对所述关键区域对应的图像编码处理后得到所述关键区域对应的图像数据，并通过预设的生成对抗网络的生成器生成所述非关键区域对应的图像数据。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述确定模块具体用于：

将所述目标图像输入所述显著性检测神经网络获取所述目标图像对应的显著图；

根据所述显著图确定所述目标图像的关键区域以及非关键区域。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述处理模块具体用于：

对所述关键区域对应的图像采用无损压缩算法处理后得到所述关键区域对应的图像数据。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述确定模块具体用于包括：

根据预设阈值对所述显著图进行处理；其中，所述显著图中灰度值大于所述预设阈值的像素点赋值为1，所述显著图中灰度值小于或等于所述预设阈值的像素点赋值为0；

根据所述处理后的显著图与所述目标图像进行矩阵点乘运算确定所述关键区域，并根据所述关键区域与所述目标图像确定所述非关键区域。

10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述显著性检测神经网络以及所述生成对抗网络中包含的卷积神经网络中数据类型为16位定点；所述显著性检测神经网络以及所述生成对抗网络中的稀疏矩阵是按照以下方式存储的：按照预设顺序存储所述稀疏矩阵中的非零值后将所述非零值记为1转化为二进制矩阵并存储。