[发明专利]图像处理方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取可见光图；

将所述可见光图输入主体检测模型的主体识别层中，得到主体识别图；其中，所述主体检测模型是根据同一场景的预设条件进行训练得到的模型；

将所述可见光图输入所述主体检测模型的深度预测层中，得到深度预测图；

融合所述主体识别图和所述深度预测图，得到主体区域置信度图；

根据所述主体区域置信度图确定所述可见光图中的目标主体；所述融合所述主体识别图和所述深度预测图，得到主体区域置信度图，包括：

对所述深度预测图进行分块处理，得到至少两个子块；

确定所述至少两个子块中的每个子块与所述主体识别图的重叠区域，并确定所述每个子块对应的重叠区域的加权置信度；

根据所述加权置信度生成主体区域置信度图。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述每个子块对应的重叠区域的加权置信度，包括：

确定所述每个子块对应的重叠区域的面积和所述每个子块的深度；

获取加权因子，根据所述加权因子、所述每个子块对应的重叠区域的面积和所述每个子块的深度，得到所述每个子块对应的重叠区域的加权置信度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述主体区域置信度图确定所述可见光图中的目标主体，包括：

对所述主体区域置信度图进行处理，得到主体掩膜图；

检测所述可见光图，确定所述可见光图中的高光区域；

根据所述可见光图中的高光区域与所述主体掩膜图，确定所述可见光图中消除高光的目标主体。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述主体区域置信度图进行处理，得到主体掩膜图，包括：

对所述主体区域置信度图进行自适应置信度阈值过滤处理，得到主体掩膜图。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述主体区域置信度图进行自适应置信度阈值过滤处理，得到主体掩膜图，包括：

对所述主体区域置信度图进行自适应置信度阈值过滤处理，得到二值化掩膜图；

对所述二值化掩膜图进行形态学处理和引导滤波处理，得到主体掩膜图。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述主体检测模型的训练方式，包括：

获取同一场景的可见光图、深度图和已标注的主体掩膜图；

将所述可见光图作用于包含初始网络权重的主体检测模型的主体识别层，并将所述可见光图作用于所述包含初始网络权重的主体检测模型的深度预测层，将所述深度图和所述已标注的主体掩膜图作为所述主体检测模型输出的真实值，对所述包含初始网络权重的主体检测模型进行训练，得到所述主体检测模型的目标网络权重，所述初始网络权重为初始化的主体检测模型中每层的初始权重。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述主体检测模型是预先根据同一场景的可见光图、中心权重图、深度图及对应的已标注的主体掩膜图进行训练得到的模型时，所述方法还包括：

生成与所述可见光图对应的中心权重图，其中，所述中心权重图所表示的权重值从中心到边缘逐渐减小；

将所述中心权重图作用于所述主体检测模型的输出层；

所述融合所述主体识别图和所述深度预测图，得到主体区域置信度图，包括：

对所述中心权重图、所述主体识别图和所述深度预测图进行融合，得到主体区域置信度图。