[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

说明书

本发明实施例提供了一种模型生成方法、图像处理方法、装置、设备及存储介质，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，基于训练好的语义分割网络模型，从第一数字矩阵中提取文本框在待处理图像中所占图像区域的最小外接矩形对应的元素，得到第二数字矩阵，文本框的最小外接矩形在待处理图像中所占图像区域，作为第一图像区域，将第二数字矩阵输入至预先训练的分辨率重建网络模型，得到分辨率重建网络模型输出的第三数字矩阵，基于第三数字矩阵，将待处理图像中的第一图像区域的分辨率提高至预设分辨率，得到目标图像。基于上述处理，可以提高待处理图像的文本框的清晰度。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种模型生成方法、图像处理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着计算机技术的发展，互联网提供的线上阅读的电子文档(例如，电子杂志、电子漫画等)越来越多，电子文档中可以显示有文本框，文本框中显示文本信息。例如，在电子漫画中，可以显示有包含漫画人物的会话内容的文本框。

用户可以通过用户终端(例如，智能手机)浏览电子文档，然而，在用户通过用户终端浏览电子文档时，会遇到电子文档的文本框显示不清晰的情况，影响用户体验。

因此，亟需一种可以提高电子文档的文本框的清晰度的方法。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供了一种模型生成方法、图像处理方法、装置、设备及存储介质，可以提高电子文档的文本框的清晰度。具体技术方案如下：

在本发明实施的第一方面，首先提供了一种模型生成方法，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。

在本发明实施的第二方面，提供了一种图像处理方法，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上述第一方面所述的模型生成方法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。

在本发明实施的第三方面，还提供了一种模型生成装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取显示有文本框的样本图像的数字矩阵；