[发明专利]基于图像目标-背景变换的数据集增强方法及系统

权利要求书

1.一种基于图像目标-背景变换的数据集增强方法，其特征在于，所述基于图像目标-背景变换的数据集增强方法包括：

对含有真实标注框的图像进行分割，获得图像的前景目标预测框；

计算前景目标预测框和真实标注框的交并比，判断前景目标预测框是否为正确预测；

若前景目标预测框为正确预测，则对前景目标预测框区域的内容进行仿射变换；

将前景目标预测框区域内容与背景图像的对应位置区域进行线性融合；

若前景目标预测框为错误预测，则对真实标注框区域的内容进行仿射变换；

将图像的背景区域替换为对应位置区域的背景图像内容。

2.如权利要求1所述的基于图像目标-背景变换的数据集增强方法，其特征在于，所述对含有真实标注框的图像进行分割，获得图像的前景目标预测框，包括：

利用MaskRCNN模型进行对含有真实标注框的图像进行分割，得到目标的概率矩阵P；

根据目标概率矩阵P的坐标计算前景目标预测框的左上角坐标（xmin，ymin）和右下角坐标(xmax，ymax)。

3.如权利要求2所述的基于图像目标-背景变换的数据集增强方法，其特征在于，所述判断前景目标预测框是否为正确预测，包括：

判断前景目标预测框和真实标注框的交并比是否大于特定值，所述特定值不小于0.5；

若是，则认为前景目标预测框为正确预测；

若否，则认为前景目标预测框为错误预测。

4.如权利要求3所述的基于图像目标-背景变换的数据集增强方法，其特征在于，所述对前景目标预测框区域的内容进行仿射变换，包括：

按照设定系数对前景目标预测框区域的内容进行缩放；

和/或对前景目标预测框区域的内容进行翻转；

和/或对前景目标预测框区域的内容进行旋转；

变换后的前景目标预测框区域位置相对于原图像中心位置保持不变。

5.如权利要求4所述的基于图像目标-背景变换的数据集增强方法，其特征在于，所述将前景目标预测框区域内容与背景图像的对应位置区域进行线性融合，包括：

使用差值算法将背景图像处理至与原图像相同大小；

对目标概率矩阵P进行处理，将其中概率大于0.5的值设置为1，得到新的目标概率矩阵；

将前景目标预测框区域与对应的背景区域按照新的目标概率矩阵进行线性融合，计算公式如下：

；

其中，p为新的目标概率矩阵，x_j为目标x_i对应位置的背景区域。

6.如权利要求3所述的基于图像目标-背景变换的数据集增强方法，其特征在于，所述对真实标注框区域的内容进行仿射变换，包括：

按照设定系数对真实标注框区域的内容进行缩放；

和/或对真实标注框区域的内容进行翻转；

和/或对真实标注框区域的内容进行旋转；

变换后的真实标注框区域位置相对于原图像中心位置保持不变。

7.如权利要求4、5、6任一所述的基于图像目标-背景变换的数据集增强方法，其特征在于，所述将图像的背景区域替换为对应位置区域的背景图像内容，包括：

若前景目标预测框为正确预测，将前景目标预测框之外的区域替换为对应位置区域的背景图像内容；

若前景目标预测框为错误预测，将真实标注框之外的区域替换为对应位置区域的背景图像内容。