[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

说明书

本公开提供了图像处理模型的训练方法、图像处理方法及电子设备，涉及图像处理技术领域，解决了现有技术的方式，特定内容清除不干净，图像处理效果不佳的问题。该方法包括将待处理图像输入至第一目标图像处理模型；利用第一目标图像处理模型对待处理图像进行二值化处理，得到二值化中间图像；对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。

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及图像处理模型的训练方法、图像处理方法及电子设备。

背景技术

在一些场景中，需要对图像中的特定内容进行清除并保留其余内容，例如：去除已作答的试卷中的手写痕迹并保留印刷体字迹；相关技术中，通过将包含特定内容的图像作为输入样本，将不包含特定内容的图像作为监督样本，对神经网络模型进行训练，得到相应的神经网络模型，将待处理图像输入神经网络模型中，对待处理图像中的特定内容进行清除，以得到清除特定内容后的图像，然而，采用现有技术的方式，特定内容清除不干净，图像处理效果不佳。

发明内容

有鉴于此，本公开提供了图像处理模型的训练方法、图像处理方法及电子设备，用于解决现有技术对特定内容清除不干净，图像处理效果不佳的问题。

为了实现上述目的，本公开提供技术方案如下：

第一方面，本公开提供的图像处理方法，包括：将待处理图像输入至第一目标图像处理模型；其中，待处理图像中包括第一类内容和第二类内容，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，第一监督样本为第一二值化图像，第一二值化图像中包括：第一类内容和第二类内容，第一输入样本是基于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； 利用第一目标图像处理模型对待处理图像进行二值化处理，得到二值化中间图像；对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。

在一些示例中，对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，包括：将二值化中间图像输入至第二目标图像处理模型；其中，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，第二输入样本为第二二值化图像，第二二值化图像中包括第一类内容和第二类内容，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；利用第二目标图像处理模型对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。

在一些示例中，本公开提供的图像处理方法还包括：通过如下方式获取第一目标图像处理模型：获取第一输入样本和第一监督样本；基于第一输入样本和第一监督样本，对第一候选图像处理模型进行训练，直到第一候选图像处理模型收敛，得到第一目标图像处理模型。

在一些示例中，基于第一输入样本和第一监督样本，对第一候选图像处理模型进行训练，直到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：将第一输入样本输入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、第一输出图像和第一监督样本，获取第一损失值；基于第一损失值调整第一候选图像处理模型的网络参数，返回执行将第一输入样本输入第一候选图像处理模型，得到第一输出图像，直到第一候选图像处理模型收敛，得到第一目标图像处理模型。

在一些示例中，第一候选图像处理模型包括：第一编码器和第一解码器，第一编码器包括：多个第一编码残差网络块，第一解码器包括：多个第一解码残差网络块，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；基于第一损失值调整第一候选图像处理模型的网络参数，包括：基于第一损失值调整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/或第一可训练参数。

在一些示例中，通过如下方式获取第二目标图像处理模型：获取第二输入样本和第二监督样本；基于第二输入样本和第二监督样本，对第二候选图像处理模型进行训练，直到第二候选图像处理模型收敛，得到第二目标图像处理模型。