[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备、介质和计算机程序产品

权利要求书

1.一种图像的处理方法，其特征在于，包括：

获取原始图像中的目标对象的可见区域的第一掩码，其中，所述原始图像中包含目标对象，所述目标对象部分区域被遮挡物遮挡；

将所述原始图像和所述第一掩码堆叠后输入目标神经网络模型中，得到所述原始图像中的目标对象的目标完整掩码，其中，所述目标神经网络模型基于原始图像样本、目标对象样本的预设解析掩码以及目标对象样本的参考完整掩码训练得到的，所述原始图像样本中包含所述目标对象样本，所述目标对象样本的部分区域被遮挡物遮挡，所述预设解析掩码包含所述目标对象样本的各部分的语义掩码标签。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

将所述目标对象的目标完整掩码减去所述第一掩码，得到所述目标对象的不可见区域的掩码。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述原始图像和所述第一掩码堆叠后输入目标神经网络模型中之后，还包括：

输出所述原始图像中的目标对象的完整解析掩码，所述完整解析掩码包含所述目标对象的各部分的语义掩码标签。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

将所述目标对象的目标完整掩码减去所述第一掩码，得到所述目标对象的不可见区域的掩码；

将所述目标对象的不可见区域的掩码与所述目标对象的完整解析掩码相乘，得到所述目标对象的不可见区域的语义掩码标签。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述获取原始图像中的目标对象的可见区域的第一掩码之前，还包括：

获取所述原始图像样本中的目标对象样本的第二掩码；

将所述原始图像样本和所述第二掩码输入神经网络模型中，得到所述原始图像样本中的目标对象样本的目标完整掩码和所述目标对象样本的完整解析掩码；

将所述目标对象样本的参考完整掩码和所述目标对象样本的预设解析掩码作为监督信号，利用所述监督信号及所述目标对象样本的目标完整掩码和所述目标对象样本的完整解析掩码得到损失函数，对所述神经网络模型进行训练，直到所述神经网络模型收敛，将收敛后的神经网络模型作为所述目标神经网络模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：

将所述原始图像样本输入目标对象解析网络模型中，得到所述目标对象样本的预设解析掩码。

7.一种图像处理装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取原始图像中的目标对象的可见区域的第一掩码，其中，所述原始图像中包含目标对象，所述目标对象部分区域被遮挡物遮挡；

处理模块，用于将所述原始图像和所述第一掩码堆叠后输入目标神经网络模型中，得到所述原始图像中的目标对象的目标完整掩码，其中，所述目标神经网络模型基于原始图像样本、目标对象样本的预设解析掩码以及目标对象样本的参考完整掩码训练得到的，所述原始图像样本中包含所述目标对象样本，所述目标对象样本的部分区域被遮挡物遮挡，所述预设解析掩码包含所述目标对象样本的各部分的语义掩码标签。

8.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器，所述处理器用于执行存储于存储器的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一项所述的方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，其特征在于，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行如权利要求1-6任一项所述的图像处理方法。