[发明专利]一种图像处理方法、装置及存储介质

说明书

本发明提供了一种图像处理方法、装置及存储介质，该方法包括：获取待处理图像，待处理图像包含第一处理区域以及第二处理区域；基于目标神经网络模型输出待处理图像的二值边缘图，其中，目标神经网络是基于第一处理区域以及第二处理区域合成的样本图训练得到；基于二值边缘图进行直线检测以检测二值边缘图中的直线组合，对直线组合进行重复直线合并以输出二值边缘图中的目标直线组合；确定目标直线组合中每任意两条直线在二值边缘图中的第一交点组合，并基于四边形的结构特征规则确定第一交点组合中的目标交点组合；基于目标交点组合确定待处理图像的目标区域边缘，并返回处理结果。采用本发明实施例，可以提高对目标区域边缘的识别准确率。

【技术领域】

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种确定目标区域边缘的图像处理方法、装置及存储介质。

【背景技术】

目前，用户经常会使用手机拍下卡片或纸质文档用于存档或打印，但手机拍摄得到的图像有很多不需要的区域，且由于场景复杂多样大多数算法对卡片(或纸质文档等)位置的识别准确率不够高，与理想中的位置难免会有些差距，如何提高目标物体位置的识别准确率是一个具有较大挑战的任务。

现有技术中针对如何提高目标物体位置轮廓的识别准确率的解决办法通常使用神经网络来实现，这类神经网络采取端到端的模式直接计算出各个角点，因此该类神经网络计算角点的准确性较低，缺少针对异常情况，如计算出的角点少于四个角点的情况处理。

【发明内容】

本发明实施例提供了一种图像处理方法、装置及存储介质，能够针对不同的异常情况进行分类处理，进而提高了图像处理的准确率。

本发明实施例一方面提供了一种图像处理方法，该方法包括：

获取待处理图像，所述待处理图像包含第一处理区域以及第二处理区域；

基于目标神经网络模型输出所述待处理图像的二值边缘图，其中，所述目标神经网络基于所述第一处理区域以及所述第二处理区域合成的样本图训练得到；

基于所述二值边缘图进行直线检测以检测所述二值边缘图中的直线组合，对所述直线组合进行重复直线合并以输出所述二值边缘图中的目标直线组合；

确定所述目标直线组合中每任意两条直线在所述二值边缘图中的第一交点组合，并基于四边形的结构特征规则确定所述第一交点组合中的目标交点组合；

基于所述目标交点组合确定所述待处理图像的目标区域边缘，并返回处理结果。

其中，该方法还包括：

获取所述前景图的合集与所述背景图的合集，将所述前景图的合集中的任一一张前景图与所述背景图的合集中的任一一张背景图进行合成，得到训练样本图；

利用所述训练样本图对所述目标神经网络模型进行训练。

其中，该方法还包括：

利用所述目标神经网络模型对所述图像进行n次运算，其中，前n-1次运算包括多次卷积+激活和一次池化，第n次运算包括多次卷积+激活，且第一次运算的输入是所述待处理图像，下一次运算的输入是上一次运算的输出；

提取每次运算过程中最后一次卷积+激活得到的一组矩阵；

对n组矩阵分别进行转置卷积，其中，转置卷积后的所述n组矩阵所对应的图像的尺寸相同；

将转置卷积后的所述n组矩阵连接后进行卷积，得到预设形状的各个边缘区域。

其中，该方法还包括：

将所述二值边缘图进行直线检测后检测出的直线组合进行极坐标变换，以确定所述直线组合中每任意两条直线的角度之差以及半径之差；