[发明专利]一种图像处理方法、装置、电子设备以及存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获得待处理图像对应的多个尺度信息，并获得所述待处理图像中的多个图像区域，所述多个图像区域中的不同图像区域分别与所述多个尺度信息中的指定尺度信息对应；

分别根据所述指定尺度信息，获得不同图像区域对应的卷积核权重系数，所述不同图像区域对应的卷积核权重系数为所述不同图像区域针对目标卷积神经网络中的卷积核的权重系数；

分别根据所述不同图像区域对应的卷积核权重系数和所述目标卷积神经网络中的卷积核，对不同图像区域进行卷积处理，获得针对所述不同图像区域的卷积结果。

2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，还包括：根据所述针对所述不同图像区域的卷积结果，获得针对所述待处理图像的处理结果。

3.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述分别根据所述指定尺度信息，获得不同图像区域对应的卷积核权重系数，包括：

获得高斯卷积核的卷积核尺寸与所述卷积核的卷积核尺寸相同的多个高斯滤波器，所述多个高斯滤波器中的每个高斯滤波器分别对应的不同的指定标准差；

根据所述不同图像区域对应的尺度信息和所述多个高斯滤波器，确定所述不同图像区域对应的卷积核权重系数。

4.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述不同图像区域对应的尺度信息和所述多个高斯滤波器，确定所述不同图像区域对应的卷积核权重系数，包括：

根据所述不同图像区域对应的尺度信息和所述多个高斯滤波器，确定多个高斯滤波器在所述不同图像区域对应的权重值；

根据所述多个高斯滤波器在所述不同图像区域对应的权重值和所述多个高斯滤波器，获得所述不同图像区域对应的卷积核权重系数。

5.根据权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述不同图像区域对应的尺度信息和所述多个高斯滤波器，确定多个高斯滤波器在所述不同图像区域对应的权重值，包括：

根据所述不同图像区域对应的尺度信息和所述多个高斯滤波器，确定所述多个高斯滤波器中的每个高斯滤波器与所述不同图像区域的相关程度；

根据所述每个高斯滤波器与所述不同图像区域的相关程度，确定所述每个高斯滤波器在所述不同图像区域对应的权重值。

6.根据权利要求5所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述多个高斯滤波器在所述不同图像区域对应的权重值和所述多个高斯滤波器，获得所述不同图像区域对应的卷积核权重系数，包括：根据所述多个高斯滤波器中的每个高斯滤波器在所述不同图像区域对应的权重值和所述每个高斯滤波器，对所述多个高斯滤波器在所述不同图像区域对应的权重值和所述多个高斯滤波器进行加权平均，获得所述不同图像区域对应的卷积核权重系数。

7.根据权利要求5所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述不同图像区域对应的尺度信息和所述多个高斯滤波器，确定所述多个高斯滤波器中的每个高斯滤波器与所述不同图像区域的相关程度，包括：

获得用于计算所述每个高斯滤波器与所述不同图像区域的相关程度的第一指定参数，并获得用于计算所述每个高斯滤波器与所述不同图像区域的相关程度的第二指定参数；

获得所述多个高斯滤波器的数目，并获得所述每个高斯滤波器在针对所述多个高斯滤波器的排序中的序列号，所述针对所述多个高斯滤波器的排序为按照所述多个高斯滤波器对应的指定标准差从小到大的顺序对所述多个高斯滤波器进行的排序；

根据所述第一指定参数、所述第二指定参数、所述多个高斯滤波器的数目、所述不同图像区域对应的尺度信息以及所述每个高斯滤波器在针对所述多个高斯滤波器的排序中的序列号，确定所述每个高斯滤波器与所述不同图像区域的相关程度。