[发明专利]一种图像处理方法、电子设备及计算机可读存储介质

说明书

本发明实施例涉及一种图像处理方法、电子设备和计算机存储介质。该方法包括：获取第一图像，所述第一图像由背景图像和目标图像组成；从所述第一图像中获取第一子图像，所述第一子图像包括所述目标图像及其周边的部分背景图像；基于预先训练的第二神经网络分割所述第一子图像，分割出目标图像。通过本发明的实施例，能够实现高质量地分割图像中的小尺寸目标图像，边缘更加准确，提升了分割效果。

技术领域

本发明总体上涉及图像处理领域，具体涉及一种图像处理方法、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域,每一区域是像素的一个连续集,这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位,然后把目标从背景中分离出来。近年来，神经网络在图像识别、分割等领域得到了迅速的发展。

例如，在公开号为CN108876795A，发明名称为“一种图像中物体的分割方法及系统”的专利文献中，公开了一种图像中物体的分割方法及系统。依照该方法，对所述初始物体区域进行物体分割包括如下步骤：

S201：将所述原图像按预设比例缩小，作为采样图像；

S202：通过预设图像分割方法对所述采样图像进行物体分割，得到分割后的物体图像；

S203：将所述分割后的物体图像进行二值掩膜，将所述二值掩膜后的物体图像按原图像比例映射到所述原图像，得到分割后图像。

该专利公开的方法，并不适用于小尺寸物体的分割，即，待分割物体在原图像中的尺寸所占比例较小。小尺寸物体在原图像中尺寸占比小，经神经网络多次卷积/池化操作后，容易丢失图像细节特征，特别是，原图像经S201步骤后，待分割物体可能只占有几个或者十几个像素点，导致分割结果不准确。

发明内容

针对上述问题，本发明的实施例提供一种图像处理方法、电子设备及计算机可读存储介质。

在本发明的第一方面，提供一种图像处理方法。该方法包括：

获取第一图像，所述第一图像由背景图像和目标图像组成；从所述第一图像中获取第一子图像，所述第一子图像包括所述目标图像及其周边的部分背景图像；基于预先训练的第二神经网络分割所述第一子图像，分割出目标图像。

在某些实施例中，从所述第一图像中获取第一子图像包括：

基于预先训练的第一神经网络分割所述第一图像，根据所述第一图像的分割结果，从第一图像中获取第一子图像；或者，对所述第一图像进行缩放，获得预设尺寸的第一缩放图像；基于预先训练的第一神经网络，分割所述第一缩放图像；根据所述第一缩放图像的分割结果，从第一图像中获取第一子图像。

在某些实施例中，从所述第一图像中获取第一子图像包括：

确定所述第一图像中的第一矩形区域，所述第一矩形区域包括所述背景图像的一部分和所述目标图像；

从所述第一图像中裁剪所述第一矩形区域，获取所述第一子图像。

在某些实施例中，确定所述第一图像中的第一矩形区域包括：

确定所述第一矩形区域的中心坐标，根据所述第一矩形区域的中心坐标确定所述第一图像中的所述第一矩形区域。

在某些实施例中，确定所述第一图像中的第一矩形区域包括：

基于预先训练的第一神经网络分割所述第一图像；

根据所述第一图像的分割结果，确定包含所述目标图像的最小矩形区域的中心坐标；