[发明专利]一种图像处理方法和相关模型训练方法及相关装置

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标对象的原始图像；

利用所述原始图像得到多张目标子图像，其中，每张所述目标子图像均包含部分所述目标对象，且所述多张目标子图像的组合包含所述目标对象；

利用图像重构模型对所述多张目标子图像进行重构处理，得到分别与所述多张目标子图像对应的多张重构子图像，其中，所述图像重构模型是利用包含无缺陷状态的样本对象的正样本图像训练得到的，所述多张重构子图像的组合用于表示处于无缺陷状态的所述目标对象。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述原始图像得到多张目标子图像，包括：

将所述原始图像进行区域拆分，以得到多个第一图像区域，所述第一图像区域包含所述目标对象的不同部分；

对于每个所述第一图像区域，利用所述原始图像中除所述第一图像区域以外的第二图像区域的像素值，得到与所述第一图像区域对应的目标子图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述原始图像拆分成多个第一图像区域，包括：

采用平均划分或随机划分的方式，将所述原始图像中的像素点划分为多份，其中，每份所述像素点组成一个所述第一图像区域；

和/或，所述原始图像、所述目标子图像的尺寸相同，且在与所述第一图像区域对应的目标子图像中，对应所述第一图像区域的像素值为预设像素值，且对应所述第二图像区域的像素值不变。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多张重构子图像分别包含所述目标对象的不同部分；

和/或，所述重构子图像与对应的所述目标子图像分别包含所述目标对象的不同部分，且每组所述重构子图像与对应的所述目标子图像的组合均包含所述目标对象。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像重构模型为卷积自编码器，所述卷积自编码器包括编码器模块和解码器模块；

和/或，在利用图像重构模型对所述多张目标子图像进行重构处理，得到分别与所述多张目标子图像对应的多张重构子图像前，所述方法还包括以下所述图像重构模型的训练步骤：

利用所述正样本图像得到多张第一样本子图像，其中，每张所述第一样本子图像均包含部分所述无缺陷状态的样本对象，且所述多张第一样本子图像的组合包含所述无缺陷状态的样本对象；

利用图像重构模型对所述多张第一样本子图像进行重构处理，得到分别与所述多张第一样本子图像对应的多张样本重构子图像；

利用每张所述样本重构子图像和对应的第二样本子图像之间的差异，调整所述图像重构模型的网络参数，其中，与所述样本重构子图像对应的第二样本子图像与所述样本重构子图像均包含所述目标对象的相同部分。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用所述正样本图像得到多张第一样本子图像，包括：

将所述正样本图像进行区域拆分，以得到多个第一样本区域，所述第一样本区域包含所述样本对象的不同部分；

对于每个所述第一样本区域，利用所述正样本图像中所述第一样本区域的像素值，得到与所述第一样本区域对应的所述第二样本子图像，并利用所述正样本图像中所述第二图像区域的像素值，得到与所述第一样本区域对应的第一样本子图像。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用图像重构模型对所述多张目标子图像进行重构处理，得到分别与所述多张目标子图像对应的多张重构子图像，或者，所述利用图像重构模型对所述多张第一样本子图像进行重构处理，得到分别与所述多张第一样本子图像对应的多张样本重构子图像，包括：

将所述多张目标子图像/所述多张第一样本子图像作为多张输入图像、所述多张重构子图像/所述多张样本重构子图像作为多张输出图像；

利用所述编码器模块执行：对所述输入图像进行第一卷积处理，得到所述输入图像的卷积特征，并基于所述卷积特征，得到所述输入图像的图像特征；

利用解码器模块对所述输入图像的图像特征进行解码处理，得到所述输入图像对应的输出图像。