[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备、存储介质及计算机产品

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取包括多个第一样本的第一数据集，每个所述第一样本包括目标图像和该目标图像的遮罩图像，所述遮罩图像是于同一场景下采集的同一目标对象的同一目标部位的两张图像之间的差分图像，所述目标部位在两张图像中的颜色信息不同，所述目标图像为所述两张图像中的任一图像；

对于每个所述第一样本，通过调用训练好的神经网络模型对该第一样本执行以下操作，得到该第一样本中的目标图像的前景蒙版：

基于该第一样本中的目标图像和目标图像的遮罩图像，提取该第一样本中的目标图像的透明度特征图，基于该第一样本中的目标图像，提取该目标图像的图像特征图；

将所述图像特征图划分为多个图像特征块，对于每个所述图像特征块，确定该图像特征块与所述多个图像特征块中各图像特征块之间的相关性；

基于所述多个图像特征块中各图像特征块对应的相关性，对目标特征图进行修正，基于修正后的特征图得到该目标图像的前景蒙版，其中，所述目标特征图为所述透明度特征图，或者是对所述透明度特征图进行特征提取得到的特征图中的至少一个；

基于各所述第一样本中的目标图像和该目标图像的前景蒙版，构建训练数据集。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对于每个所述图像特征块，确定该目标图像的遮罩图像中位置与该图像特征块在所述图像特征图中的位置相对应的图像区域；

对于每个所述图像特征块，基于该图像特征块对应的图像区域的图像信息，确定该图像特征块对于所述多个图像特征块中各图像特征块的透明度影响力；

所述基于所述多个图像特征块中各图像特征块对应的相关性，对目标特征图进行修正，包括：

对于每个所述图像特征块，基于该图像特征块对应的透明度影响力，对该图像特征块与所述多个图像特征块中各图像特征块之间的相关性进行修正，得到修正后的相关性；

基于所述多个图像特征块中各图像特征块对应的修正后的相关性，对目标特征图进行修正。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对于每个所述图像特征块，所述确定该目标图像的遮罩图像中位置与该图像特征块在所述图像特征图中的位置相对应的图像区域，包括：

对该目标图像的遮罩图像进行降采样，得到与所述图像特征图相同大小的图像；

确定降采样后的遮罩图像中位置与该图像特征块在所述图像特征图中的位置相对应的图像区域；

所述基于该图像特征块对应的图像区域的图像信息，确定该图像特征块对于所述多个图像特征块中各图像特征块的透明度影响力，包括：

确定所述降采样后的遮罩图像中该图像特征块对应的图像区域的像素均值，将该像素均值确定为该图像特征块对于所述多个图像特征块中各图像特征块的透明度影响力。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个图像特征块中各图像特征块对应的相关性，对目标特征图进行修正，包括：

基于所述多个图像特征块中各图像特征块对应的相关性和所述目标特征图，对各所述图像特征块对应的透明度特征块进行重建，得到重建后的特征图；

将所述目标特征图和所述重建后的特征图进行融合，得到修正后的特征图。