[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备及计算机存储介质

说明书

本发明实施例提供了一种图像处理方法、装置、电子设备及计算机存储介质，该方法包括：获取待处理图像，待处理图像包括场景的深度图像；基于深度图像，确定深度图像对应的三维点云数据；基于三维点云数据，得到场景中物体的提案结果。通过该方案，由于三维点云数据表示的是由多个三维离散点组成的点的集合，其数据量小于三维体素所对应的数据量，由此，基于三维点云数据确定场景中物体的提案结果，可节省存储空间，减少数据运算量，提高算法运行效率。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体而言，本发明涉及一种图像处理方法、装置、电子设备及计算机存储介质。

背景技术

现有技术中，为了确定图像中物体的提案结果，即图像中包含物体的区域，通常可将深度图像的三维体素作为特征，基于三维体素得到物体的提案结果。现有技术中确定提案结果的方案存在以下缺陷：基于三维体素得到物体提案的方案，会导致消耗大量的存储空间和计算资源，使得算法效率低。

发明内容

本发明实施例的主要目的在于提供一种图像处理方法、装置、电子设备及计算机存储介质，通过本发明实施例的方案，能够节省存储空间，提高算法效率。

第一方面，本发明实施例提供了一种图像处理方法，该方法包括获取待处理图像，待处理图像包括场景的深度图像；

基于深度图像，确定深度图像对应的三维点云数据；

基于三维点云数据，得到场景中物体的提案结果。

第一方面的一种可选实施例中，基于三维点云数据，得到场景中物体的提案结果，包括：

基于三维点云数据，将三维点云数据转换为矩阵；

基于矩阵，确定第一特征图；

基于第一特征图，得到场景中物体的提案结果。

第一方面的一种可选实施例中，基于三维点云数据，确定三维点云数据对应的矩阵，包括：

确定三维点云数据中属于物体的点云数据；

基于三维点云数据中属于物体的点云数据，确定三维点云数据对应的矩阵。

第一方面的一种可选实施例中，待处理图像中还包括场景的彩色图像，该方法还包括：

对彩色图像进行特征提取，得到第二特征图；

基于第一特征图，得到场景中物体的提案结果，包括：

基于第一特征图和第二特征图，得到场景中物体的提案结果。

第一方面的一种可选实施例中，基于第一特征图和第二特征图，得到场景中物体的提案结果，包括：

对第一特征图和第二特征图进行融合，得到待处理图像所对应的第三特征图；

基于第三特征图，得到场景中物体的提案结果。

第一方面的一种可选实施例中，基于第三特征图，得到场景中物体的提案结果，包括：

切分待处理图像，得到至少两个子图像；

基于每个子图像对应的第三特征图和/或每个子图像的邻近子图像对应的第三特征图，确定每个子图像对应的提案结果；

对各子图像对应的提案结果进行融合，得到场景中物体的提案结果。

第一方面的一种可选实施例中，基于每个子图像对应的第三特征图和/或每个子图像的邻近子图像对应的第三特征图，确定每个子图像对应的提案结果，包括：

确定每个子图像的权重；