[发明专利]一种图像相似度确定方法、装置及计算设备、存储介质

权利要求书

1.一种图像相似度确定方法，其特征在于，所述方法包括：

获取样本图像集，所述样本图像集中包括第一样本图像、与所述第一样本图像相似的第二样本图像，以及与所述第一样本图像和所述第二样本图像均不相似的第三样本图像；所述第一样本图像、第二样本图像和第三样本图像均为目标尺寸的灰度图像；

依照目标划分方式将所述第一样本图像、所述第二样本图像和所述第三样本图像均划分为多个样本图像子区域；从所述第三样本图像的多个样本图像子区域中选取多个第一样本图像子区域；

通过各第一样本图像子区域对所述第一样本图像和所述第二样本图像中，与各第一样本图像子区域相同位置的待替换图像区域进行替换处理，得到目标第一样本图像、目标第二样本图像以及与所述替换处理匹配的替换标注；

将所述目标第一样本图像和所述目标第二样本图像合并为双通道样本图像，并依照所述双通道样本图像和所述替换标注对图像相似度模型进行训练；

获取待处理的第一图像和第二图像，并将所述第一图像和第二图像合并为双通道图像，所述第一图像和第二图像均为目标尺寸的灰度图像；

通过训练完成的图像相似度模型对所述双通道图像进行数据处理，得到所述双通道图像对应的图像相似度矩阵；

依照所述图像相似度矩阵确定所述第一图像和所述第二图像在目标图像区域的图像相似度。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像相似度矩阵的维度为N*M，所述图像相似度矩阵中每个元素的数值，表征所述第一图像和第二图像在对应图像区域的相似度值，所述依照所述图像相似度矩阵确定所述第一图像和所述第二图像在目标图像区域的图像相似度，包括：

依照所述图像相似度矩阵的维度，将所述第一图像和所述第二图像均划分为N*M个图像子区域，每一个图像子区域与所述图像相似度矩阵中的每一个元素具有对应关系；

从所述N*M个图像子区域中确定目标图像区域包括的目标图像子区域；

从所述图像相似度矩阵中获取所述目标图像子区域对应目标元素的数值；

根据所述目标元素的数值确定所述第一图像和所述第二图像在目标图像区域的图像相似度。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，针对任一图像子区域的所述替换处理包括第一处理和第二处理；

其中，第一处理为：采用任一图像子区域替换所述第一样本图像和所述第二样本图像中，与所述任一图像子区域相同位置的目标待替换图像区域；

第二处理为：采用任一图像子区域替换所述第一样本图像中与所述任一图像子区域相同位置的待替换图像区域；或者，采用任一图像子区域替换所述第二样本图像中与所述任一图像子区域相同位置的目标待替换图像区域。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，若所述针对任一图像子区域的替换处理为所述第一处理，则所述替换标注用于指示：所述目标第一样本图像和所述目标第二样本图像在所述目标待替换图像区域的图像相似度为第一相似度值；

若所述针对任一图像子区域的替换处理为所述第二处理，则所述替换标注用于指示：所述目标第一样本图像和所述目标第二样本图像在所述目标待替换图像区域的图像相似度为第二相似度值。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依照所述双通道样本图像和所述替换标注对图像相似度模型进行训练，包括：

通过所述图像相似度模型对所述双通道样本图像进行数据处理，得到所述双通道样本图像对应的样本图像相似度矩阵；

获取与所述替换标注匹配的目标样本图像相似度矩阵；

依照所述样本图像相似度矩阵和所述目标样本图像相似度矩阵确定所述图像相似度模型的均方误差；

依照所述均方误差下降的方向更新所述图像相似度模型的网络参数。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标图像区域为所述第一图像的全局图像区域，所述依照所述图像相似度矩阵确定所述第一图像和所述第二图像在目标图像区域的图像相似度，包括：

获取所述图像相似度矩阵中每个元素的数值；

对所述图像相似度矩阵中每个元素的数值求平均，得到所述第一图像和所述第二图像的整体图像相似度。