[发明专利]图像处理方法及装置、存储介质、电子设备

说明书

本公开的实施方式涉及图像处理技术领域，更具体地，本公开的实施方式涉及图像处理方法及装置、存储介质和电子设备。所述方法包括：获取待处理图像；在第一图像识别分支基于误差分析算法对所述待处理图像进行图像识别，以获取所述待处理图像对应的第一预测结果；以及在第二图像识别分支基于深度学习算法对所述待处理图像进行图像识别，以获取所述待处理图像对应的第二预测结果；对所述第一预测结果和所述第二预测结果进行图像融合处理，以获取融合图像；对所述融合图像中的目标像素进行统计，以根据统计结果识别目标区域。本公开的技术方案能够实现对图像中不同类型、不同样式的篡改区域的准确识别。

技术领域

本公开的实施方式涉及图像处理技术领域，更具体地，本公开的实施方式涉及图像处理方法及装置，存储介质和电子设备。

背景技术

本部分旨在为权利要求中陈述的本公开的实施方式提供背景或上下文，此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

随着计算机技术的快速发展，衍生出了多种在移动终端和智能终端设备上使用的图像处理工具，例如PS、美图等。用户通过图像处理工具进行图像美化、合并、添加特效或文本，以及制作动态图像等操作。

发明内容

但是，在一些技术中，存在大量被篡改的图像。为此，非常需要一种改进的图像处理方法及装置、存储介质和电子设备，以有效的识别图像中被篡改区域。

在本上下文中，本公开的实施方式期望提供一种图像处理方法和装置、存储介质和电子设备。

根据本公开的一个方面，提供一种图像处理方法，包括：获取待处理图像；

在第一图像识别分支基于误差分析算法对所述待处理图像进行图像识别，以获取所述待处理图像对应的第一预测结果；以及

在第二图像识别分支基于深度学习算法对所述待处理图像进行图像识别，以获取所述待处理图像对应的第二预测结果；

对所述第一预测结果和所述第二预测结果进行图像融合处理，以获取融合图像；

对所述融合图像中的目标像素进行统计，以根据统计结果识别目标区域。

在本公开的一种示例性实施例中，所述在第一图像识别分支基于误差分析算法对所述待处理图像进行图像识别，以获取所述待处理图像对应的第一预测结果，包括：

对所述待处理图像进行有损存储，以得到第一预处理图像；

将所述待处理图像与所述第一预处理图像进行像素值差异计算，以生成第一中间图像；

对所述第一中间图像进行归一化处理，以获取所述待处理图像对应的所述第一预测结果。

在本公开的一种示例性实施例中，所述对所述第一中间图像进行归一化处理之后，所述方法还包括：对归一化处理之后的所述第一中间图像进行仿射变换，以获取所述第一预测结果。

在本公开的一种示例性实施例中，所述在第二图像识别分支基于深度学习算法对所述待处理图像进行图像识别，以获取所述待处理图像对应的第二预测结果在第二图像识别分支基于深度学习算法对所述待处理图像进行图像识别，以获取所述待处理图像对应的第二预测结果，包括：

对所述待处理图像进行尺寸变换以将所述待处理图像变换为目标尺寸；以及

对所述待处理图像进行归一化处理，并将归一化处理后的所述待处理图像输入已训练的基于深度学习算法的图像分割模型，以获取所述第二预测结果。

在本公开的一种示例性实施例中，所述对所述第一预测结果和所述第二预测结果进行图像融合处理，以获取融合图像，包括：

配置像素值阈值、像素比例阈值，以及图像融合权重；