[发明专利]一种图像处理方法、装置、设备及存储介质

说明书

一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取待处理图像，所述待处理图像包括第一图像和第二图像；利用特征提取模型对所述第一图像和所述第二图像进行处理，以得到所述第一图像的多个特征编码和所述第二图像的多个特征编码，其中，所述特征提取模型是在对预训练得到的初始模型新增多个隐藏层之后，通过对新增隐藏层后的初始模型进行训练得到的；基于所述第一图像的多个特征编码和所述第二图像的多个特征编码，确定所述第一图像和所述第二图像之间的相似度。通过本申请实施例，可以同时提取图像的高维抽象特征和低维细节特征，并提升图像相似度计算的效率和准确度。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着互联网技术的飞速发展，多媒体数据量急速增长，尤其是图像数据作为最主要的信息承载方式，如何在这些海量的图像中准确的查询出相似图像，已经成为研究的热点。

在查询相似图像的过程中，需要计算两张图像的相似度，这往往依赖于表征图像的图像特征的好坏，但传统的特征提取方法，如尺度不变特征变换(Scale-invariantfeature transform，SIFT)特征、颜色直方图特征、方向梯度直方图(Histogram ofOriented Gradient,HOG)特征等图像特征，只能获取图像细节特征的差异，而深度学习方法虽能获取图像的抽象特征(如形状轮廓的概括特征)或者具体特征(如颜色纹路的细节特征)，但提取到的图像特征较为单一，且表示图像特征的参数过多容易导致计算速度缓慢。

发明内容

本发明实施例提供了一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，可以同时提取图像的高维抽象特征和低维细节特征，并提升图像相似度计算的效率和准确度。

一方面，本发明实施例提供了一种图像处理方法，所述方法包括：

获取待处理图像，所述待处理图像包括第一图像和第二图像；

利用特征提取模型对所述第一图像和所述第二图像进行处理，以得到所述第一图像的多个特征编码和所述第二图像的多个特征编码，其中，所述特征提取模型是在对预训练得到的初始模型新增多个隐藏层之后，通过对新增隐藏层后的初始模型进行训练得到的；

基于所述第一图像的多个特征编码和所述第二图像的多个特征编码，确定所述第一图像和所述第二图像之间的相似度。

另一方面，本发明实施例提供了一种图像处理装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取待处理图像，所述待处理图像包括第一图像和第二图像；

处理模块，用于利用特征提取模型对所述第一图像和所述第二图像进行处理，以得到所述第一图像的多个特征编码和所述第二图像的多个特征编码，其中，所述特征提取模型是在对预训练得到的初始模型新增多个隐藏层之后，通过对新增隐藏层后的初始模型进行训练得到的；

所述处理模块，还用于基于所述第一图像的多个特征编码和所述第二图像的多个特征编码，确定所述第一图像和所述第二图像之间的相似度。

相应地，本发明实施例提供了一种计算机设备，该设备包括处理器、通信接口和存储器，所述处理器、所述通信接口和所述存储器相互连接，其中，所述存储器存储有可执行程序代码，所述处理器用于调用所述可执行程序代码，执行上述任一可能实现方式所述的图像处理方法。

相应地，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述处理器执行上述任一可能实现方式所述的图像处理方法所涉及的程序。

相应地，本发明实施例提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述任一可能实现方式所述的图像处理方法。