[发明专利]图像处理的方法和系统

权利要求书

1.一种图像处理的方法，包括：

获取原始的第一颜色空间的第一图像数据；

对所述第一图像数据进行第一尺度的目标卷积运算，得到第二图像数据；

对所述第二图像数据进行非线性运算，得到所述第二颜色空间的第三图像数据，其中，所述第一尺度为N*N，N为大于或等于1的正整数；以及

基于所述第三图像数据，生成脱敏图像数据。

2.根据权利要求1所述的方法，所述非线性运算为线性整流函数ReLU运算。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中N为3。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，在所述对所述第一图像数据进行第一尺度的目标卷积运算，得到第二图像数据之前，所述方法还包括：

根据第一损失函数确定所述目标卷积运算和目标反卷积运算；

其中，所述第一损失函数包括颜色空间差异性损失和图片重建损失。

5.根据权利要求4所述的方法，所述颜色空间差异性损失包括：预测的所述第二颜色空间的图像数据与真实的所述第一颜色空间的图像数据的损失。

6.根据权利要求4或5所述的方法，所述图片重建损失包括：对所述第一颜色空间的图像数据先进行卷积运算以及所述非线性运算后，再进行反卷积运算得到的预测的第一颜色空间的图像数据与真实的所述第一颜色空间的图像数据的损失。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，所述基于所述第三图像数据，生成目标脱敏图像，包括：

对所述第三图像数据进行可分离变换，得到第四图像数据；

对所述第四图像数据进行尺度变换，得到所述目标脱敏图像。

8.根据权利要求7所述的方法，所述对所述第三图像数据进行可分离变换，得到第四图像数据，包括：

对所述第三图像数据进行第一离散余弦变换，得到所述第四图像数据；

其中，所述第一离散余弦变换的目标基函数为cos[(π/n)(m+1/2)k]，其中n为浮点数，m为相位偏移，k为频率。

9.根据权利要求8所述的方法，在所述对所述第三图像数据进行离散余弦变换，得到所述第四图像数据之前，所述方法还包括：

根据第二损失函数确定所述第一离散余弦变换的目标基函数；

其中，所述第二损失函数包括对所述第二颜色空间的图像数据先进行离散傅里叶变换后，再进行逆离散傅里叶变换得到的图像数据与所述第二颜色空间的图像数据的损失。

10.根据权利要求7至9中任一项所述的方法，所述对所述第四图像数据进行尺度变换，得到所述脱敏图像数据，包括：

根据目标量化表对所述第四图像数据进行尺度变换，得到所述脱敏图像数据；

其中，所述目标量化表为根据神经网络模型训练得到的。

11.一种图像处理的系统，包括：

至少一个存储介质，存储有至少一组指令集用于图像处理；以及

至少一个处理器，与所述至少一个存储介质通信连接，运行时读取所述至少要一组指令集，并执行如权利要求1-10中任一方法。