[发明专利]图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质，属于图像处理技术领域。本申请通过利用第一图像和对第一图像进行标注后的第一掩码图像，通过对缺陷所在的目标区域进行变换和处理，能够在未包含缺陷的第二图像的基础上，合成出以第二图像为背景、以目标区域为前景的目标图像，这一目标图像不但包含缺陷而且也自然携带有对应的标注信息即第二掩码图像，从而不需要对第二图像引入额外的人工标注，极大地缓解了对第二图像的标注信息的严苛要求，降低了缺陷分割模型的训练成本，从而有利于提升缺陷分割的准确度和效率。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别涉及一种图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着图像处理技术的发展，在工业产品的质检流程中，产品表面缺陷的像素级分割逐渐成为一项基础而富有挑战性的工作，这一工作也可称为产品图像的缺陷分割任务，也即从产品图像中识别缺陷所在的目标区域。

近年来，随着人工智能技术的发展，可以利用基于深度学习的语义分割算法来进行产品图像的缺陷分割任务，但由于语义分割算法通常人工预先标定出大规模的训练数据，然而受限于工厂的生产和排期，一次性获取所有产品的缺陷数据是不现实的，因此针对一些缺乏标注的产品，缺陷分割的识别效率低、准确度差。

发明内容

本申请实施例提供了一种图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质，能够提升缺陷分割的识别效率和准确度。该技术方案如下：

一方面，提供了一种图像处理方法，该方法包括：

获取第一图像和第一掩码图像，所述第一图像为第一产品的表面纹理图像，所述第一掩码图像用于标识所述第一图像中缺陷所在的目标区域；

在所述第一掩码图像中，对所述目标区域进行变换，得到第二掩码图像；

基于所述第二掩码图像，将所述目标区域与第二图像进行融合，得到目标图像，所述第二图像为第二产品的表面纹理图像；

基于多个所述目标图像和多个所述第二掩码图像，对初始分割模型进行参数调整，得到缺陷分割模型，所述缺陷分割模型用于识别第二产品的表面纹理图像中缺陷所在的目标区域。

一方面，提供了一种图像处理装置，该装置包括：

获取模块，用于获取第一图像和第一掩码图像，所述第一图像为第一产品的表面纹理图像，所述第一掩码图像用于标识所述第一图像中缺陷所在的目标区域；

变换模块，用于在所述第一掩码图像中，对所述目标区域进行变换，得到第二掩码图像；

融合模块，用于基于所述第二掩码图像，将所述目标区域与第二图像进行融合，得到目标图像，所述第二图像为第二产品的表面纹理图像；

参数调整模块，用于基于多个所述目标图像和多个所述第二掩码图像，对初始分割模型进行参数调整，得到缺陷分割模型，所述缺陷分割模型用于识别第二产品的表面纹理图像中缺陷所在的目标区域。

在一种可能实施方式中，所述变换模块用于：

从缺陷角度区间中，随机采样得到目标角度；

在所述第一掩码图像中，按照所述目标角度对所述目标区域进行旋转变换，得到所述第二掩码图像。

在一种可能实施方式中，所述变换模块用于：

从缺陷尺寸区间中，随机采样得到目标尺寸；

在所述第一掩码图像中，将所述目标区域的尺寸变换为所述目标尺寸，得到所述第二掩码图像。

在一种可能实施方式中，所述变换模块用于：