[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备以及存储介质

说明书

本公开提供了一种图像处理方法、装置、电子设备以及存储介质，其中，该方法包括：获取待处理遥感图像，并提取待处理遥感图像的多层级特征图；确定多层级特征图中至少一组相邻层级特征图之间匹配特征点的特征值，得到至少一组特征值；根据至少一组特征值确定多层级特征图中每个层级特征图的相似性特征；基于每个层级特征图的相似性特征对待处理遥感图像进行图像分割处理，得到图像分割结果。本公开实施例通过确定匹配特征点，并根据匹配特征点进行语义信息传递的方式，可以平衡遥感背景图像中的像素比重，在提高数据计算效率的同时，还可以提高图像分割的质量。

技术领域

本公开涉及图像处理的技术领域，具体而言，涉及一种图像处理方法、装置、电子设备以及存储介质。

背景技术

目前，遥感图像分割属于图像语义分割的一个任务。遥感图像分割有着广泛的应用领域，比如无人机定位，航拍图像处理，城市的运行管理等领域。然而，针对遥感图像来说，由于遥感背景图像的像素的比重或者种类多于遥感前景图像，以及遥感背景图像过于复杂，因此，在按照现有的图像分割方法对遥感图像进行图像分割处理时将导致遥感前景图像的分割得到的目标质量较差。除此之外，由于遥感图像中包含过多的小目标，因此，在采用现有的图像分割技术对遥感图像进行分割处理时，针对遥感图像中的小目标，则无法达到较好的分割效果。

发明内容

本公开实施例至少提供一种图像处理方法、装置、电子设备以及存储介质。

第一方面，本公开实施例提供了一种图像处理方法，包括：获取待处理遥感图像，并提取所述待处理遥感图像的多层级特征图；确定所述多层级特征图中至少一组相邻层级特征图之间匹配特征点的特征值，得到至少一组特征值；根据所述至少一组特征值确定所述多层级特征图中每个层级特征图的相似性特征；所述相似性特征用于表征所述匹配特征点之间的相似性；基于所述每个层级特征图的相似性特征对所述待处理遥感图像进行图像分割处理，得到图像分割结果。

在本公开实施例中，通过提取遥感图像的多层级特征图，并确定多层级特征图中相邻层级特征图的匹配特征点，并根据匹配特征点的特征值确定匹配特征点之间的相似性特征，以根据该相似性特征进行语义信息的传递，可以平衡遥感图像中背景像素的比重。在平衡遥感图像中背景像素的比重之后，就可以简化遥感背景图像的复杂程度，从而提高图像分割质量，同时还可以提高数据计算效率。针对遥感图像中的小目标分割，现有技术所选用的图像分割方法会传递大量的上下文语义信息，从而为遥感图像中的每个像素产生了相应的噪声。本公开实施例中通过确定匹配特征点，进而通过匹配特征点的特征值确定相似性特征，以根据该相似性特征进行上下文语义信息传递，可以减少所传递的上下文语义信息的信息量，从而针对遥感图像中的小目标，依然可以达到较好的分割效果。

一种可选的实施方式中，所述基于所述每个层级特征图的相似性特征对所述待处理遥感图像进行图像分割处理，得到图像分割结果，包括：将所述相似性特征与相对应层级特征图中匹配特征点的原始特征值进行融合，得到各个层级特征图的目标融合特征；对各个层级特征图的目标融合特征进行特征拼接，并根据拼接之后的特征对所述待处理遥感图像进行图像分割处理，得到图像分割结果。

在本公开实施例中，在将相似性特征与每个层级特征图中匹配特征点的原始特征值进行融合，得到目标融合特征之后，通过特征的融合可以实现将高层级特征图的语义信息传递至低层级特征图中，从而实现将语义信息从上到下进行传递。采用上述所描述的语义信息的传递方式，可以提高语义信息传递的有效性，从而提高图像语义分割处理的精度。

一种可选的实施方式中，所述确定所述多层级特征图中至少一组相邻层级特征图之间匹配特征点，包括：在每组相邻层级特征图中选择匹配特征点，其中，所述匹配特征点包括：显著性特征点和/或目标的边缘特征点，其中，所述目标为所述待处理遥感图像中所包含的目标。