[发明专利]掩膜图像生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质在审
申请号: | 202011299864.X | 申请日: | 2020-11-18 |
公开(公告)号: | CN112418249A | 公开(公告)日: | 2021-02-26 |
发明(设计)人: | 李华夏 | 申请(专利权)人: | 北京字跳网络技术有限公司 |
主分类号: | G06K9/46 | 分类号: | G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06T3/40;G06T5/00;G06T7/11;G06T7/13 |
代理公司: | 北京卫智畅科专利代理事务所(普通合伙) 11557 | 代理人: | 陈佳 |
地址: | 100190 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 图像 生成 方法 装置 电子设备 计算机 可读 介质 | ||
1.一种掩膜图像生成方法,包括:
提取破损图像中的边缘信息,得到所述破损图像的边缘图像;
基于所述破损图像和所述边缘图像,对所述破损图像进行特征提取,得到所述破损图像的特征图像;
将所述边缘图像进行变换,得到与所述特征图像尺寸匹配的缩小边缘图像;
基于所述特征图像与所述缩小边缘图像,生成所述破损图像中破损区域的掩膜图像。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述基于所述破损图像和所述边缘图像,对所述破损图像进行特征提取,得到所述破损图像的特征图像,包括:
将所述破损图像和所述边缘图像输入到预训练的掩膜生成模型中的特征提取网络,得到所述破损图像的特征图像,其中,所述掩膜生成模型包括所述特征提取网络和图像生成网络。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述基于所述特征图像与所述缩小边缘图像,生成所述破损图像中破损区域的掩膜图像,包括:
将所述特征图像与所述缩小边缘图像输入至所述预训练的掩膜生成模型中的所述图像生成网络,得到所述破损图像中破损区域的掩膜图像。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述图像生成网络包括卷积层和至少一个上采样层;以及
所述将所述特征图像与所述缩小边缘图像输入至所述预训练的掩膜生成模型中的所述图像生成网络,得到所述破损图像中破损区域的掩膜图像,包括:
将所述特征图像与所述缩小边缘图像输入所述卷积层,得到第一类型特征图像;
将所述第一类型特征图像输入所述至少一个上采样层,得到所述掩膜图像。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,所述将所述第一类型特征图像输入所述至少一个上采样层,包括:
对于所述至少一个上采样层中的每个上采样层,将所述上采样之前的网络输出的第一类型特征图像与所述上采样层对应的边缘图像输入所述上采样层,得到第二类型特征图像,其中,所述上采样层对应的边缘图像通过将所述边缘图像变换至所述上采样层的输入尺寸得到。
6.一种掩膜图像生成装置,包括:
边缘提取单元,被配置成提取破损图像中的边缘信息,得到所述破损图像的边缘图像;
特征提取单元,被配置成基于所述破损图像和所述边缘图像,对所述破损图像进行特征提取,得到所述破损图像的特征图像;
变换单元,被配置成将所述边缘图像进行变换,得到与所述特征图像尺寸匹配的缩小边缘图像;
生成单元,被配置成基于所述特征图像与所述缩小边缘图像,生成所述破损图像中破损区域的掩膜图像。
7.根据权利要求6所述的装置,其中,所述特征提取单元进一步被配置成:
将所述破损图像和所述边缘图像输入到预训练的掩膜生成模型中的特征提取网络,得到所述破损图像的特征图像,其中,所述掩膜生成模型包括特征提取网络和图像生成网络。
8.根据权利要求7所述的装置,其中,所述生成单元进一步被配置成:
将所述特征图像与所述缩小边缘图像输入至所述预训练的掩膜生成模型中的所述图像生成网络,得到所述破损图像中破损区域的掩膜图像。
9.根据权利要求8所述的装置,其中,所述图像生成网络包括卷积层和上采样层;以及
所述生成单元进一步被配置成:
将所述特征图像与所述缩小边缘图像输入所述卷积层,得到第一类型特征图像;
将所述第一类型特征图像输入所述至少一个上采样层,得到所述掩膜图像。
10.根据权利要求9所述的装置,其中,所述生成单元进一步被配置成:
对于所述至少一个上采样层中的每个上采样层,将所述上采样之前的网络输出的第一类型特征图像与所述上采样层对应的边缘图像输入所述上采样层,得到第二类型特征图像,其中,所述上采样层对应的边缘图像通过将所述边缘图像变换至所述上采样层的输入尺寸得到。
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