[发明专利]基于人工智能的图像处理方法、装置和计算机设备

权利要求书

1.一种基于人工智能的图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待处理图像；

对所述待处理图像进行元素区域检测，以确定所述待处理图像中的元素区域；

采用基于人工智能的目标元素区域检测方式，检测出所述待处理图像中的目标元素区域；

对所检测出的所述目标元素区域寻找包络，生成目标元素包络区域；

融合所述元素区域和所述目标元素包络区域，获得目标元素区域轮廓。

2.根据权利要求1所述的方法，所述对所述待处理图像进行元素区域检测，以确定所述待处理图像中的元素区域，包括：

确定所述待处理图像中各像素点对应的通道差值特征；

基于所述各像素点对应的通道差值特征将所述待处理图像进行色彩分割，获得色彩分割图像；

对所述色彩分割图像进行二值化分割，获得所述待处理图像中的元素区域。

3.根据权利要求2所述的方法，所述确定所述待处理图像中各像素点对应的通道差值特征，包括：

确定所述待处理图像中各像素点对应的像素值；

根据所述像素值得到相应像素点的各色彩通道值；

确定所述各色彩通道值之间的最大通道差值，并根据所述最大通道差值得到通道差值特征；

所述基于所述各像素点对应的通道差值特征将所述待处理图像进行色彩分割，获得色彩分割图像，包括：

按照所述各像素点对应的最大通道差值对所述待处理图像进行像素值映射，获得色彩分割图像。

4.根据权利要求2所述的方法，所述对所述色彩分割图像进行二值化分割，获得所述待处理图像中的元素区域，包括：

对所述色彩分割图像进行去噪处理，得到去噪图像；

获取二值化分割阈值；

基于所述二值化分割阈值和所述去噪图像中各像素点对应的像素值，对所述去噪图像进行二值化分割，得到所述待处理图像中的元素区域。

5.根据权利要求4所述的方法，所述基于所述二值化分割阈值和所述去噪图像中各像素点对应的像素值，对所述去噪图像进行二值化分割，得到所述待处理图像中的元素区域，包括：

确定所述去噪图像中各像素点对应的像素值；

基于所述二值化分割阈值分别对所述去噪图像中各像素点对应的像素值进行像素二值化映射，获得所述去噪图像中各像素点对应的像素映射结果；

根据所述去噪图像中各像素点对应的像素映射结果获得所述待处理图像中的元素区域。

6.根据权利要求1所述的方法，所述采用基于人工智能的目标元素区域检测方式，检测出所述待处理图像中的目标元素区域，包括：

查询采用标注目标元素区域的训练图像数据预训练的目标元素区域检测模型；

通过所述目标元素区域检测模型对所述待处理图像进行目标元素区域检测，得到目标元素区域概率图；

对所述目标元素区域概率图进行目标元素区域判定，根据判定结果得到所述待处理图像中的目标元素区域。

7.根据权利要求6所述的方法，所述通过所述目标元素区域检测模型对所述待处理图像进行目标元素区域检测，得到目标元素区域概率图，包括：

获取所述待处理图像经过区域划分处理获得的各感兴趣区域；

分别将所述各感兴趣区域输入所述目标元素区域检测模型进行目标元素区域检测，得到所述目标元素区域检测模型输出的所述各感兴趣区域分别对应的感兴趣区域概率图；

将各所述感兴趣区域概率图进行拼接，得到所述待处理图像对应的目标元素区域概率图。

8.根据权利要求6所述的方法，所述对所述目标元素区域概率图进行目标元素区域判定，根据判定结果得到所述待处理图像中的目标元素区域，包括：

获取概率阈值；

基于所述概率阈值和所述目标元素区域概率图中各像素点对应的概率值，对所述目标元素区域概率图进行概率二值化映射，获得所述目标元素区域概率图中各像素点的概率映射结果；

根据所述目标元素区域概率图中各像素点的概率映射结果得到所述待处理图像中的目标元素区域。