手写擦除方法、装置、电子设备及存储介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115019323A(43)申请公布日2022.09.06(21)申请号202210660738.5(22)申请日2022.06.13(71)申请人深圳市星桐科技有限公司地址518027广东省深圳市福田区华强北街道福强社区红荔路2001号四川大厦A座1413(72)发明人张子浩(74)专利代理机构北京开阳星知识产权代理有限公司11710专利代理师王艳斌(51)Int.Cl.G06V30/32(2022.01)G06V30/19(2022.01)G06V10/82(2022.01)权利要求书3页说明书18页附图7页(54)发明名称手写擦除方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要本公开提供一种手写擦除方法，包括：获取待检测图像，所述待检测图像中包含印刷体字迹和手写体字迹；将待检测图像输入至所述手写擦除模型，以获取待检测图像的手写体预测图和印刷体预测图，其中，手写擦除模型是基于具有手写体图像和印刷体图像的样本图像训练得到的；根据手写体预测图，清除印刷体预测图中残留的手写体字迹，得到手写体字迹擦除后的图像。采用本公开的方案，能够根据手写擦除模型输出的手写体预测图清除印刷体预测图中的手写残留，得到手写字迹擦除干净的最终图像，达到较好的手写擦除效果。CN115019323ACN115019323A权利要求书1/3页1.一种手写擦除方法，包括：获取待检测图像，所述待检测图像中包含印刷体字迹和手写体字迹；将所述待检测图像输入至手写擦除模型，以获取所述待检测图像的手写体预测图和印刷体预测图，其中，所述手写擦除模型是基于具有手写体图像和印刷体图像的样本图像训练得到的；根据所述手写体预测图，清除所述印刷体预测图中残留的手写体字迹，得到手写体字迹擦除后的图像。2.如权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述手写体预测图，清除所述印刷体预测图中残留的手写体字迹，得到手写体字迹擦除后的图像，包括：获取所述手写体预测图中每个像素点的预测得分；基于所述预测得分，确定手写体掩膜图像；将所述手写体掩膜图像与所述印刷体预测图进行矩阵相乘，得到手写残留图像；对所述手写残留图像中的手写残留区域进行滤波处理，得到手写残留优化图像；基于所述手写残留图像和所述手写残留优化图像，确定所述手写体字迹擦除后的图像。3.如权利要求2所述的方法，其中，基于所述手写残留图像和所述手写残留优化图像，确定所述手写体字迹擦除后的图像，包括：将所述印刷体预测图中手写残留区域的像素点的像素值，替换为所述手写残留优化图像中对应像素点的像素值，得到手写体字迹擦除后的图像。4.如权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述预测得分，确定手写体掩膜图像，包括：将所述手写体预测图中每个像素点的预测得分与预设阈值进行比较，其中，所述预测得分用于表示对应的像素点为手写体的概率；将所述预测得分大于所述预设阈值的像素点的像素值设置为1，以及将所述预测得分不大于所述预设阈值的像素点的像素值设置为0，以得到所述手写体掩膜图像。5.如权利要求1‑4中任一项所述的方法，其中，将所述待检测图像输入至所述手写擦除模型，以获取所述待检测图像的手写体预测图和印刷体预测图，包括：利用所述手写擦除模型的第一卷积层，对待检测图像进行卷积和下采样处理，得到第一特征图；连续利用所述手写擦除模型的第二卷积层、第三卷积层和第四卷积层进行下采样处理，得到第二特征图、第三特征图和第四特征图，其中，所述第二特征图是通过所述第二卷积层对所述第一特征图进行卷积和下采样处理得到的，所述第三特征图是通过所述第三卷积层对所述第二特征图进行卷积和下采样处理得到的，所述第四特征图是通过所述第四卷积层对所述第三特征图进行卷积和下采样处理得到的；基于所述第一特征图、所述第二特征图、所述第三特征图和所述第四特征图，确定所述待检测图像的手写体预测图和印刷体预测图。6.如权利要求5所述的方法，其中，基于所述第一特征图、所述第二特征图、所述第三特征图和所述第四特征图，确定所述待检测图像的手写体预测图和印刷体预测图，包括：利用所述手写擦除模型的第五卷积层，对所述第四特征图进行卷积处理得到第五特征2CN115019323A权利要求书2/3页图；对所述第五特征图进行上采样和卷积处理，并与所述第三特征图进行通道融合，得到第六特征图；对所述第六特征图进行上采样和卷积处理，并与所述第二特征图进行通道融合，得到第七特征图；对所述第七特征图进行上采样和卷积处理，并与所述第一特征图进行通道融合，得到所述待检测图像的手写体预测图和印刷体预测图。7.如权利要求1‑4中任一项所述的方法，其中，所述手写擦除模型是基于以下方式训练得到的：获取训练样本集，所述训练样本集包括样本图像，所述样本图像包括样本手写体图像及样本印刷体图像；基于所述训练样