[发明专利]图像处理方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取二维图像；

利用第一神经网络模型，对所述二维图像进行深度估计处理，得到与所述二维图像对应的第一深度图像；

利用第二神经网络模型，对所述二维图像中的待分割对象进行分割，得到所述待分割对象对应的掩码图；

基于所述第一深度图像和所述待分割对象对应的掩码图，得到所述待分割对象的分割结果；

其中，

所述基于所述第一深度图像和所述待分割对象对应的掩码图，得到所述待分割对象的分割结果，包括：

基于所述第一深度图像和所述待分割对象对应的掩码图，得到与所述待分割对象对应的第二深度图像；

对所述第一深度图像进行边缘检测，得到所述待分割对象的边缘轮廓深度图；

利用所述待分割对象的边缘轮廓深度图，以及所述待分割对象对应的第二深度图像，得到所述待分割对象的分割结果；

其中，利用所述待分割对象的边缘轮廓深度图以及所述待分割对象对应的第二深度图像得到所述待分割对象的分割结果之前，所述方法还包括：

将利用掩膜图转换的第二深度图像与确定的边缘轮廓深度图进行比较，当利用掩膜图转换的第二深度图像与确定的边缘轮廓深度图相同时，表明对所述二维图像进行掩膜抠图得到的待分割对象完整；当利用掩膜图转换的第二深度图像与确定的边缘轮廓深度图不同时，表明对所述二维图像进行掩膜抠图得到的待分割对象不完整，并利用确定的边缘轮廓深度图对掩膜图转换的第二深度图像进行相关处理，以得到完整的待分割对象。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一深度图像和所述待分割对象对应的掩码图，得到与所述待分割对象对应的第二深度图像，包括：

将掩码图中每个像素与所述第一深度图像中每个像素进行相乘运算，得到运算结果；

将所述运算结果对应的图像作为与所述待分割对象对应的第二深度图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述待分割对象的边缘轮廓深度图，以及所述待分割对象对应的第二深度图像，得到所述待分割对象的分割结果，包括：

对所述待分割对象对应的第二深度图像的边界进行膨胀操作，得到边界区域的像素值；

将所述边界区域的像素值与所述边缘轮廓图中的像素值进行与运算，得到运算结果；

当所述运算结果满足预设条件时，停止膨胀操作，并将膨胀操作后的图像作为所述待分割对象的分割结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述运算结果未满足所述预设条件时，继续对所述第二深度图像的边界进行膨胀操作。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用第二神经网络模型，对所述二维图像中的目标物体进行分割，得到与所述待分割对象对应的掩码图，包括：

对所述待分割对象进行图像识别处理，得到识别结果；

当所述识别结果表征所述待分割对象的图像与预设图像匹配时，利用第二神经网络模型，对所述二维图像中的目标物体进行分割，得到与所述待分割对象对应的掩码图。