图像处理方法、装置、设备和存储介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN116016958A(43)申请公布日2023.04.25(21)申请号202211518424.8(22)申请日2022.11.29(71)申请人中国农业银行股份有限公司地址100005北京市东城区建国门内大街69号(72)发明人孙向前李旭王小娟李笑张雪艳(74)专利代理机构北京品源专利代理有限公司11332专利代理师岳晓萍(51)Int.Cl.H04N19/86(2014.01)H04N19/167(2014.01)G06T7/194(2017.01)G06T3/40(2006.01)权利要求书2页说明书8页附图3页(54)发明名称图像处理方法、装置、设备和存储介质(57)摘要本申请实施例提供一种图像处理方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：通过预先训练好的目标分割网络对第一待处理图像进行分割，得到分割图像；其中，分割图像包括显著性区域和背景区域；获取显著性区域对应的第一压缩率和背景区域对应的第二压缩率；其中，第一压缩率低于第二压缩率；通过预设的目标压缩网络，按照第一压缩率对显著性区域进行压缩，以及按照第二压缩率对背景区域进行压缩，得到显著性区域的第一压缩结果和背景区域的第二压缩结果；融合第一压缩结果和第二压缩结果，得到第一待处理图像对应的压缩图像。该方法能够实现在相同的图像压缩大小下，尽可能多的保留图像中的重要信息。CN116016958ACN116016958A权利要求书1/2页1.一种图像处理方法，其特征在于，应用于编码设备，包括：通过预先训练好的目标分割网络对第一待处理图像进行分割，得到分割图像；其中，所述分割图像包括显著性区域和背景区域；获取显著性区域对应的第一压缩率和背景区域对应的第二压缩率；其中，所述第一压缩率低于所述第二压缩率；通过预设的目标压缩网络，按照所述第一压缩率对所述显著性区域进行压缩，以及按照所述第二压缩率对所述背景区域进行压缩，得到所述显著性区域的第一压缩结果和所述背景区域的第二压缩结果；融合所述第一压缩结果和所述第二压缩结果，得到所述第一待处理图像对应的压缩图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标压缩网络为包含注意力模块的自回归先验模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述注意力模块包括：特征输入层、全局平均池化层、第一全连接层、第二全连接层、特征缩放层以及残差操作层。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标分割网络的训练过程包括：基于U2‑Net架构，构建所述目标分割网络；获取训练数据集，并根据所述训练数据集对所述目标分割网络进行训练。5.一种图像处理方法，其特征在于，应用于解码设备，包括：对第二待处理图像进行解压缩处理，得到中间图像；其中，所述第二待处理图像是按照如权利要求1至4中任一所述的方法压缩得到；通过预设的图像重建网络对所述中间图像进行超分辨率重建，得到所述第二待处理图像对应的原始图像；其中，所述原始图像的分辨率高于所述中间图像。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述图像重建网络包括稀疏化卷积层。7.一种图像处理装置，其特征在于，集成于编码设备，包括：分割模块，用于通过预先训练好的目标分割网络对第一待处理图像进行分割，得到分割图像；其中，所述分割图像包括显著性区域和背景区域；获取模块，用于获取显著性区域对应的第一压缩率和背景区域对应的第二压缩率；其中，所述第一压缩率低于所述第二压缩率；压缩模块，用于通过预设的目标压缩网络，按照所述第一压缩率对所述显著性区域进行压缩，以及按照所述第二压缩率对所述背景区域进行压缩，得到所述显著性区域的第一压缩结果和所述背景区域的第二压缩结果；融合模块，用于融合所述第一压缩结果和所述第二压缩结果，得到所述第一待处理图像对应的压缩图像。8.一种图像处理装置，其特征在于，集成于解码设备，包括：解压缩模块，用于对第二待处理图像进行解压缩处理，得到中间图像；其中，所述第二待处理图像是按照如权利要求1至4中任一所述的方法压缩得到；重建模块，用于通过预设的图像重建网络对所述中间图像进行超分辨率重建，得到所述第二待处理图像对应的原始图像；其中，所述原始图像的分辨率高于所述中间图像。9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计2CN116016958A权利要求书2/2页算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1‑6中任一所述的图像处理方法。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1‑6中任一所述的图像处理方法。3CN116016958A说明书1/8页图像处理方法、装置、设备和存储介质技术领域[0001]本申请实施例涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像处