[发明专利]一种图像处理方法、装置、图像拍摄和处理系统及载体

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取延时拍摄的图像帧序列；

在所述图像帧序列中，确定具有目标物体的目标帧；

抠除所述目标帧中存在目标物体的图像区域；

填充抠除所述目标物体后的图像区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取延时拍摄的图像帧序列，包括：

获取拍摄的至少一帧初始图像；

将所述至少一帧初始图像基于时间序列进行排序，得到初始图像序列；

将所述初始图像序列进行压缩，得到图像帧序列。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述图像帧序列中，确定具有目标物体的目标帧，包括：

基于神经网络模型对所述图像帧序列进行处理；

根据所述神经网络模型对所述图像帧序列进行处理的输出结果确定所述目标帧。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于神经网络模型对所述图像帧序列进行处理，包括：

将所述图像帧序列输入所述神经网络模型，所述图像帧序列包括多张图像；

针对任一图像，调用所述神经网络模型对所述图像进行特征提取，得到特提取结果；

基于所述特征提取结果，确定所述图像帧序列中各图像包括物体的类别。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述特征提取结果，确定所述图像帧序列中各图像包括物体的类别，包括：

调用所述神经网络模型对所述特征提取结果进行特征汇总，得到特征汇总结果；

根据所述特征汇总结果，确定所述图像帧序列中各图像包括物体的类别。

6.根据权利要求3-5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述神经网络模型对所述图像帧序列进行处理的输出结果确定所述目标帧，包括：

根据所述神经网络模型对所述图像帧序列进行处理的输出结果，判断所述图像帧序列中各图像中是否包含目标物体；

将包含所述目标物体的图像帧确定为目标帧。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述图像帧序列中，确定具有目标物体的目标帧，包括：

针对所述图像帧序列包括多帧图像的任一帧图像，对所述图像进行区域划分，得到多个区域图像；

获取各个所述区域图像的特征参数，并基于所述特征参数，确定所述图像帧序列中具有目标物体的目标帧。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述特征参数，确定所述图像帧序列中具有目标物体的目标帧，包括：

基于所述特征参数，确定所述图像帧序列中的任一帧图像包括的物体类别；

根据所述物体类别，确定所述图像帧序列中具有目标物体的目标帧。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述抠除所述目标帧中存在目标物体的图像区域，包括：

确定所述目标帧中存在目标物体的图像区域；

基于所述图像区域，生成和所述图像区域对应的局部掩膜图形；

根据所述局部掩膜图形和所述目标帧，对所述目标帧中存在目标物体的图像区域进行抠除。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述填充抠除所述目标物体后的图像区域，包括：

确定所述目标帧中存在目标物体的图像区域的周围图像域，所述周围图像域中的像素点和所述存在目标物体的图像区域的像素点之间的距离小于或等于预设距离阈值；

基于所述周围图像域对扣除所述目标物体后的图像区域进行填充。