[发明专利]一种图像样本扩充方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种图像样本扩充方法，其特征在于，所述方法包括：

从用于神经网络训练的样本集合中选取图像类型相同的至少两张样本图像；

以预设的融合系数对选取的样本图像的像素进行融合处理，生成用于神经网络训练的扩充图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从用于神经网络训练的样本集合中选取图像类型相同的至少两张样本图像，包括：

根据预设的扩充图像数量，从用于神经网络训练的样本集合中选取图像类型相同的至少两张样本图像；

所述以预设的融合系数对选取的样本图像的像素进行融合处理，生成用于神经网络训练的扩充图像之后，所述方法还包括：

以所述样本图像m张、所述扩充图像n张的方式交替输入到神经网络模型中训练；其中，m和n为所述样本图像的数量和所述扩充图像的数量的比例关系中的比例系数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从用于神经网络训练的样本集合中选取图像类型相同的至少两张样本图像，包括：

满足预设的选取条件后，从用于神经网络训练的样本集合中选取图像类型相同的至少两张样本图像；其中，所述选取条件包括以下中的部分或全部：

接收到用于生成扩充图像的扩充指令；

生成的所述扩充图像的数量小于预设扩充数量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以预设的融合系数对选取的样本图像的像素进行融合处理，生成用于神经网络训练的扩充图像，包括：

以所述融合系数为权重因子对选取的样本图像中同一位置像素点的像素值进行加权求和，得到该像素点融合后的像素值；

根据各像素点融合后的像素值得到所述扩充图像。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从用于神经网络训练的样本集合中选取图像类型相同的至少两张样本图像之后，所述方法还包括：

若选取的样本图像的像素数量不同，则对选取的样本图像进行裁剪处理，使选取的样本图像的像素数量相同。

6.一种图像样本扩充装置，其特征在于，所述装置包括：

选取模块，用于从用于神经网络训练的样本集合中选取图像类型相同的至少两张样本图像；

生成模块，用于以预设的融合系数对选取的样本图像的像素进行融合处理，生成用于神经网络训练的扩充图像。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，选取模块具体用于根据预设的扩充图像数量，从用于神经网络训练的样本集合中选取图像类型相同的至少两张样本图像；

生成模块具体用于以所述样本图像m张、所述扩充图像n张的方式交替输入到神经网络模型中训练；其中，m和n为所述样本图像的数量和所述扩充图像的数量的比例关系中的比例系数。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，选取模块包括具体用于满足预设的选取条件后，从用于神经网络训练的样本集合中选取图像类型相同的至少两张样本图像；其中，所述选取条件包括以下中的部分或全部：

接收到用于生成扩充图像的扩充指令；

生成的所述扩充图像的数量小于预设扩充数量。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，生成模块包括：

融合单元，用于以所述融合系数为权重因子对选取的样本图像中同一位置像素点的像素值进行加权求和，得到该像素点融合后的像素值；

确定扩充图像单元，用于根据各像素点融合后的像素值得到所述扩充图像。

10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

处理模块，用于选取模块从用于神经网络训练的样本集合中选取图像类型相同的至少两张样本图像之后，若选取的样本图像的像素数量不同，则对选取的样本图像进行裁剪处理，使选取的样本图像的像素数量相同。