图像处理方法及装置、设备、存储介质.pdf
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图像处理方法、图像处理装置、设备及存储介质.pdf
本实施例提供图像处理方法、图像处理装置、设备及存储介质,属于人工智能技术领域,该方法包括:获取待处理的原始图像;将原始图像输入至预设的神经网络模型;其中,神经网络模型包括:编码器、残差模块和解码器;通过编码器对原始图像进行编码处理,得到初始特征图;基于残差模块的自注意力机制对初始特征图进行自注意力处理,得到初始特征信息;基于残差模块的门控机制对初始特征信息进行筛选处理,得到目标特征信息;将目标特征信息和初始特征图进行融合处理,得到初步特征图;通过解码器对初步特征图进行解码处理,得到目标图像。本公开实施例能
图像处理方法及装置、设备、存储介质.pdf
本申请公开了图像处理方法及装置、设备、存储介质;其中,所述方法包括:基于待处理图像的像素单元的第一视觉特征对所述待处理图像进行分割,以得到多个图像区域;其中,所述第一视觉特征包括以下至少之一:亮度、色温;确定与第一图像区域对应的第一伽马曲线;其中,所述第一图像区域是所述多个图像区域的其中之一;至少部分地基于所述第一伽马曲线,对所述第一图像区域进行伽马校正。
图像处理方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请实施例公开了一种图像处理方法、装置、设备及存储介质。其中方法包括:获取三维空间场景对应的神经网络模型,以及三维空间场景对应的目标观测条件,调用神经网络模型,预测三维空间场景在目标观测条件下的第一平面图像的二维掩码,获取第二平面图像的二维掩码,基于第一平面图像的二维掩码和第二平面图像的二维掩码之间的差异,构造神经网络模型的处理损失,通过处理损失对神经网络模型进行优化,得到优化后的神经网络模型。可见,通过第一平面图像的二维掩码与第二平面图像的二维掩码之间的差异,对三维空间场景对应的神经网络模型进行优化,
图像处理方法、装置、设备及存储介质.pdf
本发明实施例公开了一种图像处理方法、装置、设备及存储介质,其中方法包括:从待处理图像的N个图像区域中分别提取出M个特征数据,所述M和N均为大于等于1的整数,且所述M大于等于N,一个图像区域对应一个或多个特征数据;根据所述M个特征数据对所述N个图像区域进行缺陷检测,得到所述N个图像区域中的每个图像区域存在缺陷的预测概率;获取所述每个图像区域的关注度,并根据所述每个图像区域的关注度对所述每个图像区域存在缺陷的预测概率进行调整;根据所述每个图像区域调整后的预测概率,生成所述待处理图像的预测结果及所述预测结果的置
图像处理方法、装置、设备及存储介质.pdf
本公开实施例提供了一种图像处理方法、装置、设备及存储介质。对原始面部图像进行三维重建,获得初始3D模型;根据预设变换信息对所述初始3D模型进行变换,获得变换3D模型;对所述变换3D模型进行外扩处理,获得外扩3D模型;根据所述外扩3D模型和所述初始3D模型确定位移图像;根据所述位移图像对所述原始面部图像进行变换处理,获得目标面部图像。本公开实施例提供的图像处理方法,通过对变换3D模型进行外扩处理,可以解决面部与背景过渡不自然问题,通过位移图像对原始面部图像进行变换处理,可以解决模型边界锐利问题和模型面片相交