[发明专利]用于处理图像的图像处理系统及方法

权利要求书

1.一种用于处理图像的图像处理系统，其特征在于，包括：

分类模块，用于对所述图像的肖像区域进行分类，其中，所述分类模块包括：

编码器-解码器单元，其中，所述编码器-解码器单元包括：

编码器，用于从所述肖像区域中提取和分类多个区别特征和多个相似特征，其中，所述多个相似特征基于一个或多个预定义级别的语义类别进行分类；和

解码器，用于对所述一个或多个相似特征进行细化以生成多个细化特征；

跳跃融合连接逻辑，用于将所述多个细化特征级联以生成所述图像的细化肖像区域；

分层混合损失模块，其中，所述分层混合损失模块包括：

二元交叉熵BCE损失单元，用于调节应用于所述细化肖像区域的第一部分上的第一掩模；

梯度损失单元，用于将第二掩模应用于所述细化肖像区域；和

局部二元交叉熵BCE损失单元，用于调节应用于所述细化肖像区域的第二部分上的第三掩模以形成掩模肖像区域；

以人体为中心的数据增强模块，用于对所述掩模肖像区域与中心区域进行预对齐，并生成输出图像。

2.根据权利要求1所述的图像处理系统，其特征在于，所述编码器和所述解码器形成多个层。

3.根据权利要求1所述的图像处理系统，其特征在于，所述跳跃融合连接逻辑以所述一个或多个预定义级别中的每一个重新使用所述多个细化特征以生成所述细化肖像区域。

4.根据权利要求3所述的图像处理系统，其特征在于，所述级联是由所述跳跃融合连接逻辑基于融合神经元执行的。

5.如权利要求4所述的图像处理系统，其特征在于，所述融合神经元被训练以学习所述多个细化特征之间的融合比率。

6.根据权利要求1所述的图像处理系统，其特征在于，所述跳跃融合连接逻辑基于通道的尺寸和数量的相似性来级联所述多个细化特征。

7.根据权利要求1所述的图像处理系统，其特征在于，所述第一部分是人体肖像。

8.如权利要求1所述的图像处理系统，其特征在于，所述第二部分是所述人体肖像的手或脚。

9.根据权利要求1所述的图像处理系统，其特征在于，所述梯度损失单元通过分析所述肖像区域的一个或多个隆起来应用所述第二掩模。

10.根据权利要求9所述的图像处理系统，其特征在于，所述一个或多个隆起基于头发或胡须。

11.根据权利要求1所述的图像处理系统，其特征在于，所述分层混合损失单元基于所述BCE损失单元、所述梯度损失单元和局部BCE损失单元计算混合损失。

12.根据权利要求11所述的图像处理系统，其特征在于，所述混合损失是通过对BCE损失、梯度损失和局部BCE损失中的每一个应用权重以进行加权计算得到的。

13.一种用于处理图像的方法，其特征在于，包括：

以一个或多个预定义级别从所述图像中提取多个区别特征和多个相似特征；

基于语义类别对所述多个相似特征进行分类；

细化所述一个或多个相似特征以生成多个细化特征；

将所述一个或多个具有相同大小的细化特征级联起来以生成细化肖像区域；

基于二元交叉熵BCE损失在所述细化肖像区域的第一部分上应用第一掩模；

基于梯度损失在所述细化肖像区域上应用第二掩模；

基于局部二元交叉熵BCE损失对所述细化肖像区域的第二部分上应用第三掩模；

通过将权重与所述二元交叉熵BCE损失、所述梯度损失和所述局部二元交叉熵BCE损失中的每一个相关联来调整混合损失，以生成掩模肖像区域；和

将所述掩模肖像区域与中心区域预对齐以生成输出图像。

14.一种电子设备，其特征在于，包括处理器以及具有计算机程序逻辑的计算机可用介质，所述计算机程序逻辑用于使计算机系统中的至少一个处理器能够经由软件平台处理图像，所述计算机程序逻辑包括：

以一个或多个预定义级别从所述图像中提取多个区别特征和多个相似特征；

基于语义类别对所述多个相似特征进行分类；

细化所述一个或多个相似特征以生成多个细化特征；

将所述一个或多个具有相同大小的细化特征级联起来以生成细化肖像区域；

基于二元交叉熵BCE损失在所述细化肖像区域的第一部分上应用第一掩模；

基于梯度损失在所述细化肖像区域上应用第二掩模；

基于局部二元交叉熵BCE损失在所述细化肖像区域的第二部分上应用第三掩模；

通过将权重与所述二元交叉熵BCE损失、所述梯度损失和所述局部二元交叉熵BCE损失中的每一个相关联来调整混合损失，以生成掩模肖像区域；和

对所述掩模肖像区域与中心区域进行预对齐以生成输出图像。