[发明专利]图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

通过区域建议网络对图像的全局特征进行处理，得到多个第一候选区域；

区域确定网络包括第一注意力模型、第一分类模型和第一位置回归模型，通过所述第一注意力模型对所述图像中的所述多个第一候选区域中的每个第一候选区域的第一图像特征进行处理，确定第一注意力特征，所述第一注意力特征用于表示所述第一图像特征中的不同子特征对于确定篡改区域的重要程度；

通过所述第一分类模型对所述第一注意力特征进行处理，得到篡改分类信息，所述篡改分类信息用于表示所述第一候选区域是否为篡改区域；

若所述篡改分类信息用于表示所述第一候选区域为篡改区域，通过所述第一位置回归模型对所述第一注意力特征和所述第一候选区域进行处理，确定所述图像中的第二候选区域；

所述区域确定网络还包括第二注意力模型、第二分类模型和第二位置回归模型；

通过所述第二注意力模型对所述第二候选区域的第二图像特征进行处理，得到第二注意力特征；

通过所述第二分类模型对所述第二注意力特征进行处理，确定所述第二候选区域是否为篡改区域；

若所述第二候选区域为篡改区域，通过所述第二位置回归模型对所述第二注意力特征和所述第二候选区域进行处理，得到目标区域；

其中，所述区域确定网络基于标注有篡改区域的样本图像训练得到，所述第一位置回归模型用于对任一特征和候选区域进行处理，得到处理后的候选区域，使处理后的候选区域与真实的篡改区域的重合度大于处理前的候选区域与真实的篡改区域的重合度，所述第二位置回归模型用于对任一特征和候选区域进行处理，得到处理后的候选区域，使处理后的候选区域与真实的篡改区域的重合度大于处理前的候选区域与真实的篡改区域的重合度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一注意力模型的网络结构与所述第二注意力模型的网络结构不同。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述第一注意力模型对所述图像中的所述多个第一候选区域中的每个第一候选区域的第一图像特征进行处理，确定第一注意力特征，包括：

通过所述第一注意力模型对所述第一图像特征进行处理，确定所述第一图像特征中每个通道的子特征的注意力权重；

基于所述每个通道的子特征的注意力权重和所述每个通道的子特征，确定通道注意力特征；

基于所述通道注意力特征，确定所述通道注意力特征中每个位置的子特征的注意力权重；

基于所述每个位置的子特征的注意力权重和所述每个位置的子特征，确定所述第一注意力特征。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述第二位置回归模型对所述第二注意力特征和所述第二候选区域进行处理，得到所述目标区域，包括：

通过所述第二位置回归模型对所述第二注意力特征和所述第二候选区域进行处理，确定所述图像中的第三候选区域；

基于所述第三候选区域的第三图像特征和所述第三候选区域，确定所述图像中的目标区域。