[发明专利]图像处理模型的训练方法、图像处理方法及电子设备

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

将待处理图像输入至第一目标图像处理模型；其中，所述待处理图像中包括第一类内容和第二类内容，所述第一目标图像处理模型是基于第一输入样本和第一监督样本训练得到的，所述第一监督样本为第一二值化图像，所述第一二值化图像中包括：第一类内容和第二类内容，所述第一输入样本是基于所述第一二值化图像和预设空白图像生成的，不同的预设空白图像对应不同的底色和/或不同的光照条件；利用所述第一目标图像处理模型对所述待处理图像进行二值化处理，得到二值化中间图像；

将所述二值化中间图像输入至第二目标图像处理模型；其中，所述第二目标图像处理模型是基于第二输入样本和第二监督样本训练得到的，所述第二输入样本为第二二值化图像，所述第二二值化图像中包括第一类内容和第二类内容，所述第二监督样本是对第二二值化图中的第二类内容进行清除处理得到的；

利用所述第二目标图像处理模型对所述二值化中间图像中的第二类内容进行清除处理，得到目标图像。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过如下方式获取所述第二目标图像处理模型：

获取所述第二输入样本和所述第二监督样本；

基于所述第二输入样本和所述第二监督样本，对第二候选图像处理模型进行训练，直到所述第二候选图像处理模型收敛，得到第二目标图像处理模型。

3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过如下方式获取所述第一目标图像处理模型：

获取所述第一输入样本和所述第一监督样本；

基于所述第一输入样本和所述第一监督样本，对第一候选图像处理模型进行训练，直到所述第一候选图像处理模型收敛，得到第一目标图像处理模型。

4.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述基于所述第一输入样本和所述第一监督样本，对第一候选图像处理模型进行训练，直到所述第一候选图像处理模型收敛，得到第一目标图像处理模型，包括：

将所述第一输入样本输入所述第一候选图像处理模型，得到第一输出图像；

基于第一损失函数、所述第一输出图像和所述第一监督样本，获取第一损失值；

基于所述第一损失值调整所述第一候选图像处理模型的网络参数，返回执行所述将所述第一输入样本输入所述第一候选图像处理模型，得到第一输出图像，直到所述第一候选图像处理模型收敛，得到第一目标图像处理模型。

5.根据权利要求4所述方法，其特征在于，所述第一候选图像处理模型包括：第一编码器和第一解码器，所述第一编码器包括：多个第一编码残差网络块，所述第一解码器包括：多个第一解码残差网络块，所述第一编码残差网络块与对应的相同通道数的第一解码残差网络块的跨层连接上设置有第一可训练参数；

所述基于所述第一损失值调整所述第一候选图像处理模型的网络参数，包括：

基于所述第一损失值调整所述第一候选图像处理模型中的各第一编码残差网络块的网络参数、第一解码残差网络块的网络参数和/或所述第一可训练参数。

6.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述基于所述第二输入样本和所述第二监督样本，对第二候选图像处理模型进行训练，直到所述第二候选图像处理模型收敛，得到第二目标图像处理模型，包括：

将所述第二输入样本输入所述第二候选图像处理模型，得到第二输出图像；

基于第二损失函数、所述第二输出图像和所述第二监督样本，获取第二损失值；

基于所述第二损失值调整所述第二候选图像处理模型的网络参数，返回执行所述将所述第二输入样本输入所述第二候选图像处理模型，得到第二输出图像，直到所述第二候选图像处理模型收敛，得到第二目标图像处理模型。