[发明专利]图像处理方法、装置、计算机设备以及存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取待识别图像，提取所述待识别图像的图像实例特征，所述图像实例特征包括N个原始特征图，任一原始特征图的任一特征图像素对应所述待识别图像的一个实例，所述N是正整数，所述N等于最后分类的类别数量；

从所述N个原始特征图中提取K个尺度下的K个局部关键实例特征，将K个局部关键实例特征叠加为所述待识别图像的多尺度实例特征，K是正整数；针对K个尺度下的第i个尺度，1≤i≤K，从所述N个原始特征图中提取第i个尺度下的局部关键实例特征的流程包括：为每个原始特征图设置轮询优先级，按照所述轮询优先级从N个原始特征图中确定用于当前轮询的目标原始特征图；根据所述目标原始特征图以及尺度i，确定单位局部关键实例特征；当所有原始特征图都被确定为目标原始特征图时，停止轮询，并将N个单位局部关键实例特征组合为所述第i个尺度下的局部关键实例特征；所述单位局部关键实例特征是由多个单位目标特征图拼接得到的与所述目标原始特征图的尺寸相同实例特征，所述单位目标特征图为对所述目标原始特征图中根据滑动窗口尺寸划分的不存在重叠的特征图像素的像素值进行调整得到的；

从所述N个原始特征图中提取所述待识别图像的全局实例权重特征；

对所述多尺度实例特征和所述全局实例权重特征进行识别处理，得到所述待识别图像的图像识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标原始特征图以及尺度i，确定单位局部关键实例特征，包括：

获取滑动窗口尺寸，根据所述滑动窗口尺寸将所述目标原始特征图划分为多个单位原始特征图；

根据尺度i，分别调整每个单位原始特征图的特征图像素的像素值，得到多个单位目标特征图；

将多个单位目标特征图拼接为所述单位局部关键实例特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，针对多个单位原始特征图中的任一单位原始特征图，根据尺度i，调整所述任一单位原始特征图的特征图像素的像素值，得到所述任一单位原始特征图对应的单位目标特征图的流程包括：

根据所述任一单位原始特征图的特征图像素的像素值，将所述任一单位原始特征图的特征图像素进行降序排序；

将降序排序中前i个特征图像素作为保留特征图像素，在所述任一单位原始特征图的所有特征图像素中，将除所述保留特征图像素以外的特征图像素作为待调整特征图像素；

将所述待调整特征图像素的像素值调整为像素阈值；

将像素值调整后的任一单位原始特征图作为所述任一单位原始特征图对应的单位目标特征图。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述N个原始特征图中提取所述待识别图像的全局实例权重特征，包括：

对所述N原始特征图进行卷积处理，得到卷积矩阵，所述卷积矩阵的尺寸与任一原始特征图的尺寸相同；

对所述卷积矩阵进行激活处理，得到所述待识别图像的全局实例权重特征。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述多尺度实例特征和所述全局实例权重特征进行识别处理，得到所述待识别图像的图像识别结果，包括：

将所述多尺度实例特征和所述全局实例权重特征融合为所述待识别图像的目标融合特征；

对所述目标融合特征进行识别处理，得到所述待识别图像的图像识别结果。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述多尺度实例特征包括N个尺度特征图，任一尺度特征图与任一原始特征图的尺寸相同，所述全局实例权重特征的特征尺寸与任一尺度特征图的尺寸相同；

所述将所述多尺度实例特征和所述全局实例权重特征融合为所述待识别图像的目标融合特征，包括：

将所述全局实例权重特征分别与每个尺度特征图进行乘积运算，得到N个融合特征图，将N个融合特征图组合为所述待识别图像的目标融合特征。