[发明专利]一种图像数据增强方法及系统

说明书

本发明公开了一种图像数据增强方法及系统，涉及图像处理领域，所述方法包括：获取标注后图像和环境背景图像；对环境背景图像进行分割，得到环境背景图像中的第一天空区域和第一地面区域；裁剪标注后图像中标注为前景物体的区域，得到目标区域图像；对目标区域图像中各像素点进行聚类以分离前景和背景，并获取仅包括前景物体的前景图像；根据前景图像中的物体的类别决定将前景图像拼接在环境背景图像中的第一地面区域中还是第一天空区域中，最终得到数据增强图像。本发明能够得到考虑了环境特性的数据增强图像，提高了数据增强方法对于不同环境的泛化能力，解决了现有数据增强方法泛化能力较差的问题。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，特别是涉及一种图像数据增强方法及系统。

背景技术

在机器学习的监督学习分类任务中，需要输入一些标注完毕的数据进行训练满足分类要求，遇到数据量不足的情况则需要进行数据增强。数据增强是在不增加数据量的情况下，让有限的数据产生等价于更多数据的价值的一种方法。数据增强方法包括有监督和无监督的方法。有监督学习通过采用预设的数据变换规则，在已有数据上进行数据扩增。有监督学习方法包括单样本数据增强的几何变换与颜色变换方法；多样本数据增强的线性插值方法获得新样本，提高小样本数据在全体数据中的占比。在无监督数据学习方法下采用基于模型学习的GAN直接生成类似图像，或从数据本身出发寻找最佳图像变换策略。但是当前数据增强方法主要针对数据进行简单变化，没有考虑环境变化和环境适应性，对于环境变化情况的泛化能力较差。

发明内容

本发明的目的是提供一种图像数据增强方法及系统，本发明能够得到考虑了环境特性的数据增强图像，提高了数据增强方法对于不同环境的泛化能力。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种图像数据增强方法，所述方法包括以下步骤：

获取标注后图像和环境背景图像，所述标注后图像为对原始图像中的前景物体进行标注后得到的图像；

对所述环境背景图像进行分割，得到环境背景图像中的第一天空区域和第一地面区域；

裁剪所述标注后图像中标注为前景物体的区域，得到目标区域图像；

对所述目标区域图像中各像素点进行聚类以分离前景和背景，并获取仅包括前景物体的前景图像；

判断所述前景图像中的物体是否为地面物体；

若是，则将所述前景图像拼接在所述环境背景图像中的第一地面区域中，得到数据增强图像；

若否，则将所述前景图像拼接在所述环境背景图像中的第一天空区域中，得到数据增强图像。

本发明还提供了一种图像数据增强系统，所述系统包括：

图像获取单元，用于获取标注后图像和环境背景图像，所述标注后图像为对原始图像中的前景物体进行标注后得到的图像；

图像分割单元，用于对所述环境背景图像进行分割，得到环境背景图像中的天空区域和地面区域；

目标区域图像获取单元，用于裁剪所述标注后图像中标注为前景物体的区域，得到目标区域图像；

前景图像获取单元，用于对所述目标区域图像中各像素进行聚类以分离前景和背景，并获取仅包括前景物体的前景图像；

判断单元，用于判断所述前景图像中的物体是否为地面物体；

第一拼接单元，用于当判断结果为是时，将所述前景图像拼接在所述环境背景图像中的地面区域中，得到数据增强图像；

第二拼接单元，用于当判断结果为否时，将所述前景图像拼接在所述环境背景图像中的天空区域中，得到数据增强图像。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：