[发明专利]基于编解码网络的图像处理方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种基于编解码网络的图像处理方法，其特征在于，包括：

获取待处理图像，以及目标待匹配图像；

基于预先训练的目标编解码网络对所述待处理图像以及所述目标待匹配图像进行处理，得到与所述待处理图像相对应的目标图像；

其中，所述目标图像中包括所述待处理图像在所述目标待匹配图像中的具体位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：训练目标编解码网络；

其中，所述训练目标编解码网络包括：

获取第一预处理图像，以及与所述第一预处理图像相关联的第一待匹配图像；

基于待训练编解码网络，确定与所述第一预处理图像与所述第一待匹配图像之间的第一网络损失；

基于所述待训练编解码网络，对所述第一预处理图像与所述第一待匹配图像进行处理，得到与第一预处理图像对应的第一目标图像；基于所述第一目标图像与所述第一待匹配图像，确定与所述待训练编解码网络相对应的第二网络损失；

确定所述第一目标图像与所述第一待匹配图像之间的重心偏差值，将所述重心偏差值，作为与所述待训练编解码网络相对应的第三网络损失；

基于所述第一网络损失、所述第二网络损失以及所述第三网络损失更新所述待训练编解码网络的网络参数，并将更新后的待训练编解码网络作为目标编解码网络。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于待训练编解码网络，确定与所述第一预处理图像与所述第一待匹配图像之间的第一网络损失，包括：

基于所述待训练编解码网络提取所述第一预处理图像的特征层，作为第一特征层；以及基于所述待训练编解码网络提取所述第一待匹配图像的特征层，作为第二特征层；

分别对所述第一特征层以及所述第二特征层进行卷积运算，得到与第一特征层对应的第三特征层，以及与第二特征层相对应的第四特征层；

基于预设公式确定所述第三特征层与所述第四特征层之间最大平均差异，并将所述最大平均差异作为与所述待训练编解码网络对应的第一网络损失。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述待训练编解码网络，对所述第一预处理图像与所述第一待匹配图像进行处理，得到与第一预处理图像对应的第一目标图像；基于所述第一目标图像与所述第一待匹配图像，确定与所述待训练编解码网络相对应的第二网络损失，包括：

对所述第一特征层以及所述第二特征层进行融合，得到第五特征层；

基于所述待训练编解码网络中的解码网络，对所述第五特征层进行处理，输出所述第一目标图像；

通过对所述第一目标图像以及所述第一待匹配图像的每个像素点进行误差计算，得到与所述待训练编解码网络对应的第二网络损失。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过对所述第一目标图像以及所述第一待匹配图像的每个像素点进行误差计算，得到与所述待训练编解码网络对应的第二网络损失，包括：

基于公式：，确定与所述待训练编解码网络相对应的第二网络损失；

其中，i表示图像中的行号，j表示图像中的列号；y_ij表示第一目标图像中的像素点数值；y_ij’表示第一待匹配图像中的每个像素点数值；w表示图像的总行数；h表示图像的总列数。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一网络损失、所述第二网络损失以及所述第三网络损失更新所述待训练编解码网络的网络参数，并将更新后的待训练编解码网络作为目标编解码网络，包括：

对所述第一网络损失、所述第二网络损失、以及第三网络损失进行累加，得到与所述待训练编解码网络相对应的目标网络损失；

基于所述目标网络损失更新所述待训练编解码网络的网络参数，并将网络参数更新后的待训练编解码网络作为目标编解码网络。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在，所述待处理图像为装修图，所述目标待匹配图像为合同图。