[发明专利]图像处理方法及装置、电子设备和存储介质

说明书

本公开涉及一种图像处理方法及装置、电子设备和存储介质，所述方法包括获取虹膜图像组，所述虹膜图像组包括待比对的至少两个虹膜图像；检测所述虹膜图像中的虹膜位置，以及所述虹膜图像中虹膜区域的分割结果；对所述虹膜位置对应的图像区域执行多尺度特征提取和多尺度特征融合处理，得到所述虹膜图像对应的虹膜特征图；利用所述至少两个虹膜图像分别对应的所述分割结果和所述虹膜特征图，执行比对处理，基于所述比对处理的比对结果确定所述至少两个虹膜图像是否对应于同一对象。本公开实施例可实现虹膜图像的精确比对。

技术领域

本公开涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种图像处理方法及装置、电子设备和存储介质。

背景技术

虹膜识别技术是利用虹膜终身不变的稳定性和独一无二的差异性的特点来进行身份认证的。虹膜识别的优越性使得其在金融、电子商务、安全保卫、出入境控制等各个方面都具有极大的应用前景。

目前的虹膜识别算法一般都是利用滤波器来对虹膜进行特征提取。但是该方法不能充分的得到虹膜的特征，导致虹膜识别的精度并不理想。

发明内容

本公开提出了一种图像处理技术方案。

根据本公开的一方面，提供了一种图像处理方法，其包括：获取虹膜图像组，所述虹膜图像组包括待比对的至少两个虹膜图像；检测所述虹膜图像中的虹膜位置，以及所述虹膜图像中虹膜区域的分割结果；对所述虹膜位置对应的图像区域执行多尺度特征提取和多尺度特征融合处理，得到所述虹膜图像对应的虹膜特征图；利用所述虹膜图像组中的所述至少两个虹膜图像分别对应的所述分割结果和所述虹膜特征图，执行比对处理，基于所述比对处理的比对结果确定所述至少两个虹膜图像是否对应于同一对象。基于上述配置，可以利用多尺度特征提取提取多个尺度的特征信息，例如可以同时得到底层和高层的特征信息，而后通过多尺度特征融合，得到的特征图精确度更高，进而实现更准确的比对，提高比对结果的准确性。

在一些可能的实施方式中，所述对所述虹膜位置对应的图像区域执行多尺度特征提取和多尺度特征融合处理，得到所述虹膜图像对应的虹膜特征图，包括：对所述虹膜图像中所述虹膜位置对应的图像区域执行所述多尺度特征提取处理，得到多个尺度的特征图；利用所述多个尺度的特征图，形成至少一个特征分组，所述特征分组包括所述多个尺度特征图中至少两个尺度的特征图；基于注意力机制，对所述特征分组中的特征图执行所述多尺度特征融合处理，得到所述特征分组对应的分组特征图；基于所述特征分组对应的分组特征图得到所述虹膜图像对应的虹膜特征图。基于上述配置，可以实现得到的多个尺度的特征图的分组，并进一步引入注意力机制，确定相应分组的分组特征图，进一步提高得到的虹膜特征图的精度。

在一些可能的实施方式中，所述基于注意力机制，对所述特征分组中的特征图执行所述多尺度特征融合处理，得到所述特征分组对应的分组特征图，包括：对所述特征分组中的所述至少两个尺度的特征图的连接特征图执行第一卷积处理，得到第一子特征图；对所述第一子特征图执行第二卷积处理以及激活函数处理，得到第二子特征图，所述第二子特征图表示所述第一子特征图对应的注意力系数；将所述第一子特征图和所述第二子特征图的乘积结果与所述第一子特征图相加，得到第三子特征图；对所述第三子特征图执行第三卷积处理，得到所述特征分组对应的分组特征图。

在一些可能的实施方式中，所述基于所述特征分组对应的分组特征图得到所述虹膜图像对应的虹膜特征图，包括：对每个所述分组特征对应的所述分组特征图执行加权和处理，得到所述虹膜图像对应的虹膜特征图。通过加权和的方式融合各分组的分组特征，实现特征信息的有效融合。

在一些可能的实施方式中，所述分割结果包括所述虹膜图像中虹膜区域对应的掩码图，所述掩码图中的第一标识表示所述虹膜区域，所述掩码图中的第二标识表示所述虹膜区域以外的位置区域。基于上述配置，通过掩码图表示分割结果，更加直观且处理方便。