[发明专利]一种图像处理方法、设备及存储介质在审
申请号: | 201911204496.3 | 申请日: | 2019-11-29 |
公开(公告)号: | CN112883981A | 公开(公告)日: | 2021-06-01 |
发明(设计)人: | 张昱航;杨凤海;陈长国 | 申请(专利权)人: | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
主分类号: | G06K9/46 | 分类号: | G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京太合九思知识产权代理有限公司 11610 | 代理人: | 张爱;刘戈 |
地址: | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 图像 处理 方法 设备 存储 介质 | ||
1.一种图像处理方法,其特征在于,包括:
将待处理图像对应的第一特征图输入残差块,以利用所述残差块中至少一个网络层依次对所述第一特征图进行卷积处理;
在每个网络层中,依次利用第一尺寸的卷积核和第二尺寸的卷积核对所述网络层的输入进行卷积处理,得到至少一个第二特征图,其中,所述第一尺寸大于所述第二尺寸;
基于所述至少一个第二特征图,得到所述待处理图像的处理结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述依次利用第一尺寸的卷积核和第二尺寸的卷积核对所述网络层的输入进行卷积处理,得到至少一个第二特征图,包括:
利用所述第一尺寸的卷积核对所述网络层的输入进行卷积,以获得中间特征图,所述中间特征图的通道数与所述网络层的输入的通道数一致;
利用所述第二尺寸的卷积核对所述中间特征图进行卷积,以获得所述第二特征图,其中,所述第二尺寸的卷积核的数量小于或等于所述网络层的输入的通道数。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,若所述网络层的输入的通道数为N,所述利用所述第一尺寸的卷积核对所述网络层的输入进行卷积,包括:
将第i个第一尺寸的卷积核与所述网络层的i个输入进行卷积,以获得所述中间特征图的第i个通道的数据,其中,i=1,2…N。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述第二尺寸为1*1。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述至少一个第二特征图,得到所述待处理图像的处理结果,包括:
将所述至少一个第二特征图进行通道叠加,以获得卷积后特征图;
对所述卷积后特征图和所述第一特征图进行元素积的加叠,以获得第三特征图;
基于所述第三特征图,得到所述待处理图像的处理结果。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述卷积后特征图的通道数量与所述第一特征图的通道数一致。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,若在所述残差块所属的图像处理系统采用U-Net网络,且所述残差块用于所述U-Net网络的上采样过程中,所述方法还包括:
基于变分自编码器,从所述待处理图像中提取与所述第一特征图的尺寸对应的鲁棒特征;
根据所述鲁棒特征,对所述利用所述残差块中至少一个网络层依次对所述第一特征图进行卷积处理的操作进行采样修正。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在将待处理图像对应的第一特征图输入残差块之前,还包括:
对所述待处理图像进行二值化处理,得到二值化图像;
对所述二值化图像进行卷积处理,得到所述第一特征图。
9.根据权利要求1或8所述的方法,其特征在于,在依次利用第一尺寸的卷积核和第二尺寸的卷积核对所述网络层的输入进行卷积处理之前,还包括:
对所述第一尺寸的卷积核和所述第二尺寸的卷积核进行二值化处理。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述依次利用第一尺寸的卷积核和第二尺寸的卷积核对所述网络层的输入进行卷积处理,包括:
基于位运算,依次利用第一尺寸的卷积核和第二尺寸的卷积核对所述网络层的输入进行卷积处理。
11.一种计算设备,其特征在于,包括存储器和处理器;
所述存储器用于存储一条或多条计算机指令;
所述处理器与所述存储器耦合,用于执行所述一条或多条计算机指令,以用于:
将待处理图像对应的第一特征图输入残差块,以利用所述残差块中至少一个网络层依次对所述第一特征图进行卷积处理;
在每个网络层中,依次利用第一尺寸的卷积核和第二尺寸的卷积核对所述网络层的输入进行卷积处理,得到至少一个第二特征图,其中,所述第一尺寸大于所述第二尺寸;
基于所述至少一个第二特征图,得到所述待处理图像的处理结果。
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