[发明专利]图像处理方法、图像处理模型的训练方法及装置

说明书

本公开提供了一种图像处理方法、图像处理模型的训练方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质，可以应用于图像处理技术领域和金融领域。该图像处理方法包括：获取目标图像，其中，目标图像包括至少一个目标对象；对目标图像进行识别，得到图像识别结果，其中，图像识别结果包括目标对象的位置信息和类别信息；以及根据位置信息和类别信息，对图像识别结果进行处理，得到图像处理结果。

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域和金融领域，更具体地，涉及一种图像处理方法、图像处理模型的训练方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质和一种计算机程序产品。

背景技术

随着图像处理技术的发展，针对遥感图像的处理已广泛应用于贷款人资产调查、风险管理分析、城市规划分析、港口运营评估、农作物期货交易等场景中。

在实现本公开构思的过程中，发明人发现相关技术中至少存在如下问题：在对遥感图像进行图像分割处理以得到目标检测物时，现存的遥感图像分割方法无法避免图像处理过程中冗余背景信息的干扰。

发明内容

有鉴于此，本公开提供了一种图像处理方法、图像处理模型的训练方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

根据本公开的另一个方面，提供了一种图像处理方法，包括：

获取目标图像，其中，上述目标图像包括至少一个目标对象；

对上述目标图像进行识别，得到图像识别结果，其中，上述图像识别结果包括上述目标对象的位置信息和类别信息；以及

根据上述位置信息和上述类别信息，对上述图像识别结果进行处理，得到图像处理结果。

根据本公开的实施例，上述对上述目标图像进行识别，得到图像识别结果包括：

对上述目标图像进行处理，得到多个目标图像块；

对上述多个目标图像块中的每个目标图像块分别进行处理，得到与上述每个目标图像块对应的至少一个预测窗口；

利用非极大值抑制算法，对与上述每个目标图像块对应的上述至少一个预测窗口进行处理，得到至少一个目标窗口；以及

根据上述至少一个目标窗口，对上述目标图像进行处理，得到上述图像识别结果。

根据本公开的实施例，上述根据上述位置信息和上述类别信息，对上述图像识别结果进行处理，得到图像处理结果包括：

根据上述位置信息和上述类别信息，对上述图像识别结果进行处理，得到关联信息和目标位置信息；以及

根据上述关联信息和上述目标位置信息，对上述图像识别结果进行分割，得到上述图像处理结果。

根据本公开的实施例，上述图像识别结果是利用图像处理模型包括的目标对象识别模块处理上述目标图像得到的，上述图像处理结果是利用图像处理模型包括的目标对象分割模块处理上述图像识别结果得到的。

根据本公开的实施例，上述目标对象识别模块包括YOLO V3神经网络，上述目标对象分割模块包括融合注意力机制的U-Net神经网络。

根据本公开的实施例，上述图像处理方法还包括，在上述获取目标图像之前：

获取原始图像，其中，上述原始图像包括上述目标对象的原始位置信息和上述类别信息；

对上述原始图像进行裁剪处理，得到与上述原始图像对应的多个裁剪图像；以及

对上述多个裁剪图像中的每个裁剪图像分别进行预处理，得到与上述每个裁剪图像对应的上述目标图像。

根据本公开的实施例，上述对上述多个裁剪图像中的每个裁剪图像分别进行预处理，得到与上述每个裁剪图像对应的上述目标图像包括：