[发明专利]目标区域确定方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请是目标区域确定方法、装置、设备及存储介质，涉及图像处理技术领域。所述方法包括：获取第一图像；基于所述第一色彩图像数据，获得第一估计深度数据；基于所述第一估计深度数据以及所述第一深度图像数据，获得第一校准深度数据；基于所述第一色彩图像数据以及所述第一校准深度数据，进行加权处理，获得第一融合特征图；基于所述第一融合特征图，确定所述第一图像对应的目标区域。上述方案，通过色彩图像估计该第一图像中的深度信息，并对该第一图像对应的深度图像进行校正，再根据校正后的深度图像数据以及色彩图像数据获得该第一图像对应的目标区域，提高了目标区域确定的准确性。

技术领域

本申请涉及图像处理领域，特别涉及一种目标区域确定方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

显著性目标检测，对图像进行数据处理，并实现在图像中检测到该图像中最重要的目标区域，并分割目标区域以提高对图像的识别精度的一系列相关技术。

在相关技术中，基于RGB图像的显著性目标检测有着较好检测效果，但当物体与周围环境具有相似外观或背景场景严重杂乱时，性能仍然受到限制。作为弥补，在RGB-D显著性目标检测中加入了深度数据，因为深度图中嵌入的丰富空间结构和3D布局信息，极大地提高了模型在挑战性场景下的性能。

上述技术方案中，深度图的质量往往较低，可能包含大量的噪声和误导性信息，导致基于RGB-D图像进行的目标检测检测效果较差。

发明内容

本申请实施例提供了一种目标区域确定方法、装置、设备及存储介质，可以提高对目标区域确定的准确性，该技术方案如下：

一方面，提供了一种目标区域确定方法，所述方法包括：

获取第一图像；所述第一图像包含第一色彩图像数据以及第一深度图像数据；

基于所述第一色彩图像数据，获得第一估计深度数据；所述第一估计深度数据用于指示所述第一色彩图像数据对应的深度信息；

基于所述第一估计深度数据以及所述第一深度图像数据，获得第一校准深度数据；

基于所述第一色彩图像数据以及所述第一校准深度数据，进行加权处理，获得第一融合特征图；

基于所述第一融合特征图，确定所述第一图像对应的目标区域。

又一方面，提供了一种目标区域确定方法，所述方法包括：

获取第三样本图像；所述第三样本图像包含第三样本色彩图像数据以及第三样本深度图像数据；

基于所述第三样本色彩图像数据，获得第三样本估计深度数据；所述第三样本估计深度数据用于指示所述第三样本色彩图像数据对应的深度信息；

基于所述第三样本估计深度数据以及所述第三样本深度图像数据，获得第三样本校准深度数据；

基于所述第三样本色彩图像数据以及所述第三样本校准深度数据，通过目标区域确定模型中的特征融合分支进行加权处理，获得第三样本融合特征图；

基于所述第三样本融合特征图，以及所述第三样本图像对应的目标区域，对所述目标区域确定模型进行训练；

其中，训练后的所述目标区域确定模型用于对第一图像对应的色彩图像数据以及第一图像对应的校准深度数据进行处理，获得所述第一图像对应的目标区域。

再一方面，提供了一种目标区域确定装置，所述装置包括：

第一图像获取模块，用于获取第一图像；所述第一图像包含第一色彩图像数据以及第一深度图像数据；

估计深度获取模块，用于基于所述第一色彩图像数据，获得第一估计深度数据；所述第一估计深度数据用于指示所述第一色彩图像数据对应的深度信息；