[发明专利]图像合成方法、装置、计算机设备和存储介质在审
申请号: | 202010559322.5 | 申请日: | 2020-06-18 |
公开(公告)号: | CN111583168A | 公开(公告)日: | 2020-08-25 |
发明(设计)人: | 周康明;高凯珺 | 申请(专利权)人: | 上海眼控科技股份有限公司 |
主分类号: | G06T5/50 | 分类号: | G06T5/50;G06T7/194;G06K9/32;G06K9/62 |
代理公司: | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人: | 仝丽 |
地址: | 200030 上海市徐汇*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 图像 合成 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
1.一种图像合成方法,其特征在于,所述方法包括:
从目标区域图像组获取第一目标区域图像,从背景图像组中获取第一背景图像;
通过域判定模型计算所述第一目标区域图像的域和所述第一背景图像的域;
根据所述第一目标区域图像的域和所述第一背景图像的域,通过域转换模型将所述第一目标区域图像、所述第一背景图像转换至同一域中,得到第二目标区域图像、第二背景图像中的至少一个;
将所述第二目标区域图像与所述第一背景图像或者所述第二背景图像进行合成,或者将所述第一目标区域图像与所述第二背景图像进行合成。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述域判定模型包括全局判定模型和目标背景判定模型,所述全局判定模型用于辅助训练所述域转换模型;所述通过域判定模型计算所述第一目标区域图像的域和所述第一背景图像的域,包括:
通过所述目标背景判定模型计算所述第一目标区域图像的域和所述第一背景图像的域。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述域判定模型和所述域转换模型的训练,包括:
构建真实样本集和造假样本集;
通过单独交替迭代训练的方式,利用所述真实样本集和所述造假样本集训练所述域判定模型和所述域转换模型。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述真实样本集包括若干张真实图像,所述造假样本集包括若干张合成图像;所述目标背景模型的域验证损失的计算,包括:
根据所述真实图像的特征图和所述目标区域图像的特征图,计算第一相似度;
根据所述合成图像的特征图和所述目标区域图像的特征图,计算第二相似度;
根据所述第一相似度和所述第二相似度,确定所述目标背景模型的域验证损失。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,按照如下公式进行所述域验证损失的计算:
其中,为所述域验证损失,I为所述真实图像的特征图,为所述合成图像的特征图,M为所述目标区域图像的特征图。
6.根据权利要求1至5任意一项所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一目标区域图像的域和所述第一背景图像的域,通过域转换模型将所述第一目标区域图像、所述第一背景图像转换至同一域中,得到第二目标区域图像、第二背景图像中的至少一个,包括:
根据所述第一背景图像的域,通过域转换模型将所述第一目标区域图像的域转换至所述第一背景图像的域,得到所述第二目标区域图像;或
根据所述第一目标区域图像的域,通过域转换模型将所述第一背景图像的域转换至所述第一目标区域图像的域,得到所述第二背景图像。
7.根据权利要求1至5任意一项所述的方法,其特征在于,在所述从所述目标区域图像组获取第一目标区域图像,从所述背景图像组中获取第一背景图像之前,所述方法还包括:
获取目标图像组;
从所述目标图像组中的每一张目标图像中提取所述第一目标区域图像,得到若干张所述第一目标区域图像,构成所述目标区域图像组。
8.一种图像合成装置,其特征在于,所述装置包括:
获取模块,用于从所述目标区域图像组获取第一目标区域图像,从所述背景图像组中获取第一背景图像;
计算模块,用于通过域判定模型计算所述第一目标区域图像的域和所述第一背景图像的域;
转换模块,根据所述第一目标区域图像的域和所述第一背景图像的域,通过域转换模型将所述第一目标区域图像、所述第一背景图像转换至同一域中,得到第二目标区域图像、第二背景图像中的至少一个;
合成模块,用于将所述第二目标区域图像与所述第一背景图像或者所述第二背景图像进行合成,或者将所述第一目标区域图像与所述第二背景图像进行合成。
9.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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