[发明专利]模型生成方法、图像处理方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种模型生成方法，其特征在于，所述方法包括：

获取显示有文本框的样本图像的数字矩阵；

基于所述文本框在所述样本图像中所占图像区域的位置，确定所述样本图像的数字矩阵对应的概率矩阵，作为目标概率矩阵，其中，所述目标概率矩阵中与所述文本框所占图像区域的像素点对应的元素的数值为第一数值，所述目标概率矩阵中与除所述文本框所占图像区域外的其他图像区域的像素点，对应的元素的数值为第二数值；

将所述样本图像的数字矩阵输入至初始语义分割网络模型，基于所述目标概率矩阵，对所述初始语义分割网络模型进行训练，得到训练好的语义分割网络模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始语义分割网络模型包括卷积网络和反卷积网络；

所述将所述样本图像的数字矩阵输入至初始语义分割网络模型，基于所述目标概率矩阵，对所述初始语义分割网络模型进行训练，得到训练好的语义分割网络模型，包括：

通过所述初始语义分割网络模型的卷积网络，对所述样本图像的数字矩阵进行下采样处理，得到所述样本图像的数字矩阵的特征矩阵；

通过所述初始语义分割网络模型的反卷积网络，对所述特征矩阵进行上采样处理，得到所述初始语义分割网络模型输出的所述样本图像的数字矩阵对应的概率矩阵，作为第一概率矩阵，其中，所述第一概率矩阵中的元素与所述样本图像的像素点属于所述文本框的概率一一对应；

计算表示所述第一概率矩阵与所述目标概率矩阵的差异性的损失函数值；

当所述损失函数值达到预设收敛条件时，将本次训练后得到的语义分割网络模型，作为训练好的语义分割网络模型。

3.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取显示有文本框的待处理图像的数字矩阵，作为第一数字矩阵，其中，所述第一数字矩阵中的元素与所述待处理图像的像素点的像素值一一对应；

基于语义分割网络模型，从所述第一数字矩阵中提取所述文本框的最小外接矩形在所述待处理图像中所占图像区域对应的元素，得到第二数字矩阵，所述文本框的最小外接矩形在所述待处理图像中所占图像区域，作为第一图像区域，其中，所述语义分割网络模型为权利要求1至2任一所述的训练好的语义分割网络模型；

将所述第二数字矩阵输入至预先训练的分辨率重建网络模型，得到所述分辨率重建网络模型输出的第三数字矩阵，其中，所述第三数字矩阵中的元素与所述第一图像区域对应的预设分辨率的图像的像素点的像素值一一对应，所述预设分辨率大于所述待处理图像的分辨率；

基于所述第三数字矩阵，将所述待处理图像中的所述第一图像区域的分辨率提高至所述预设分辨率，得到目标图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于语义分割网络模型，从所述第一数字矩阵中提取所述文本框的最小外接矩形在所述待处理图像中所占图像区域对应的元素，得到第二数字矩阵，包括：

将所述第一数字矩阵输入至所述语义分割网络模型，得到所述语义分割网络模型输出的所述第一数字矩阵对应的概率矩阵，其中，所述概率矩阵中的元素与所述待处理图像的像素点属于所述文本框的概率一一对应；

确定所述概率矩阵中大于预设阈值的元素在所述第一数字矩阵中对应的元素，作为所述文本框在所述待处理图像中所占图像区域在所述第一数字矩阵中对应的元素；

基于所述文本框在所述待处理图像中所占图像区域在所述第一数字矩阵中对应的元素，确定所述文本框的最小外接矩形在所述待处理图像中所占图像区域在所述第一数字矩阵中对应的元素，作为目标元素；

从所述第一数字矩阵中提取所述目标元素，得到第二数字矩阵。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述第一数字矩阵输入至语义分割网络模型，得到所述语义分割网络模型输出的所述第一数字矩阵对应的概率矩阵，包括：

通过所述语义分割网络模型的卷积网络，对所述第一数字矩阵进行下采样处理，得到所述第一数字矩阵的特征矩阵；

通过所述语义分割网络模型的反卷积网络，对所述特征矩阵进行上采样处理，得到所述语义分割网络模型输出的所述第一数字矩阵对应的概率矩阵。