[发明专利]图像处理方法、装置、计算机存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取原始图像，将所述原始图像输入至卷积神经网络模型进行特征提取，以获取与所述原始图像对应的特征图；

将所述特征图输入至空间金字塔池化模型进行第一池化处理，以获取与所述特征图对应的具有不同空间尺度的特征向量；

将所述不同空间尺度的特征向量输入至第一池化模型进行第二池化处理，通过对所述具有不同空间尺度的特征向量进行融合和归一化处理，以获取与所述原始图像对应的图像指纹，并根据所述图像指纹确定与所述原始图像对应的相似图像。

2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述获取原始图像，包括：

获取视频，根据预设时长将所述视频分割为多个视频分片；

从各所述视频分片中获取关键图像帧，并将所述关键图像帧作为所述原始图像。

3.根据权利要求1或2所述的图像处理方法，其特征在于，所述空间金字塔池化模型包括多个大小不同的特征提取窗口；

将所述特征图输入至空间金字塔池化模型进行第一池化处理，以获取与所述特征图对应的具有不同空间尺度的特征向量，包括：

通过各所述特征提取窗口对所述特征图进行特征提取，以获取所述具有不同空间尺度的特征向量。

4.根据权利要求1或2所述的图像处理方法，其特征在于，所述第一池化模型包括权重计算单元、特征向量融合单元、归一化单元和后处理单元；

将所述不同空间尺度的特征向量输入至第一池化模型进行第二池化处理，通过对所述具有不同空间尺度的特征向量进行融合和归一化处理，以获取与所述原始图像对应的图像指纹，包括：

通过所述权重计算单元对所述具有不同空间尺度的特征向量进行特征提取和归一化处理，以获取与所述具有不同空间尺度的特征向量对应的权重值；

通过所述特征向量融合单元根据所述不同空间尺度的特征向量和与所述具有不同空间尺度的特征向量对应的权重值对所述具有不同空间尺度的特征向量进行融合，以获取融合特征；

通过所述归一化单元对所述融合特征进行归一化处理，以获取归一化特征；

通过所述后处理单元对所述归一化特征进行降维处理，以获取图像表示特征作为所述图像指纹。

5.根据权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，所述原始图像包括从视频中获取的多个关键图像帧；所述图像表示特征包括与各所述关键图像帧对应的多个图像表示特征；

所述方法还包括：

将所述多个图像表示特征按照时间维度依次输入至第二池化模型；

通过所述第二池化模型对所述多个图像表示特征进行第三池化处理，以获取视频指纹。

6.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述图像指纹确定与所述原始图像对应的相似图像，包括：

将所述图像指纹与素材库中的待匹配图像指纹进行匹配，以获取所述图像指纹与所述待匹配图像指纹之间的图像相似度；

将最大图像相似度对应的待匹配图像指纹确定为目标待匹配图像指纹，并将与所述目标待匹配图像指纹对应的图像作为所述相似图像。

7.根据权利要求5所述的图像处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

提取所述视频中的音频信息，并根据预设频率对所述音频信息进行采样以获取多个采样点；

根据所述采样点获取音频指纹，并根据所述视频指纹和所述音频指纹获取与所述视频对应的相似视频。

8.根据权利要求7所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述采样点获取音频指纹，包括：

根据所述采样点确定多个连续的数据帧，并对各所述数据帧进行数据处理，以获取目标数据帧；

根据预设帧数量将所述目标数据帧划分为多个处理单元，并对各所述处理单元进行滤波处理，以获取所述音频指纹。