图像处理方法、装置、设备、介质及程序产品与流程

本申请涉及图像处理，特别涉及一种图像处理方法、装置、设备、介质及程序产品。

背景技术：

1、在图像处理领域，对监控图像的识别是一种常见的应用，尤其是在安防领域。由于监控场景的特殊性，图像上往往存在大量文字信息，这些文字往往占据图像较大比例，对背景内容造成严重遮挡。这种遮挡现象极大地降低了后续识别算法的精度和效率，给安全监控、场景分析等工作带来了极大的挑战。然而传统的文字及水印去除方法无法有效地处理文字与背景之间的复杂关系，以及文字对背景信息的严重遮挡，从而导致对图像进行文字去除的效果较差。

技术实现思路

1、本申请实施例提供一种图像处理方法、装置、设备、介质及程序产品，以解决相关技术中对图像进行文字去除的效果较差的问题。

2、为解决上述技术问题，本申请是这样实现的：

3、第一方面，本申请实施例提供一种图像处理方法，包括：

4、获取待处理图像，其中，所述待处理图像中包括文字图案；

5、将所述待处理图像输入目标模型进行卷积处理，得到第一中间卷积特征；

6、基于所述目标模型对所述第一中间卷积特征进行m次降采样处理，得到m个降采样特征，其中，第1次降采样的输入为所述待处理图像，第i+1次降采样的输入为第i次降采样的得到的第i个降采样特征，所述i为大于0的整数，所述m为大于1的整数；

7、基于第m次降采样得到的第m个降采样特征生成第一中间特征；

8、基于所述目标模型对所述第一中间特征进行m次上采样处理，得到第二中间特征，其中，第1次上采样的输入为所述第一中间特征，第i+1次上采样的输入为：第i次上采样的输出特征与第m-i次降采样的输出的降采样特征的拼接特征，所述第二中间特征为第m次上采样的输出特征；

9、基于所述第二中间特征与所述第一中间卷积特征生成目标图像特征。

10、第二方面，本申请实施例提供一种图像处理装置，包括：

11、第一获取模块，用于获取待处理图像，其中，所述待处理图像中包括文字图案；

12、第一处理模块，用于将所述待处理图像输入目标模型进行卷积处理，得到第一中间卷积特征；

13、第二处理模块，用于基于所述目标模型对所述第一中间卷积特征进行m次降采样处理，得到m个降采样特征，其中，第1次降采样的输入为所述待处理图像，第i+1次降采样的输入为第i次降采样的得到的第i个降采样特征，所述i为大于0的整数，所述m为大于1的整数；

14、第一生成模块，用于基于第m次降采样得到的第m个降采样特征生成第一中间特征；

15、第三处理模块，用于基于所述目标模型对所述第一中间特征进行m次上采样处理，得到第二中间特征，其中，第1次上采样的输入为所述第一中间特征，第i+1次上采样的输入为：第i次上采样的输出特征与第m-i次降采样的输出的降采样特征的拼接特征，所述第二中间特征为第m次上采样的输出特征；

16、第二生成模块，用于基于所述第二中间特征与所述第一中间卷积特征生成目标图像特征。

17、第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，所述程序被所述处理器执行时实现如上述第一方面所述的图像处理方法的步骤。

18、第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的图像处理方法的步骤。

19、第五方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如上述第一方面所述的图像处理方法的步骤。

20、本申请实施例中，上述图像处理方法可以通过获取待处理图像，其中，所述待处理图像中包括文字图案，将所述待处理图像输入目标模型进行卷积处理，得到第一中间卷积特征，基于所述目标模型对所述第一中间卷积特征进行m次降采样处理，得到m个降采样特征，其中，第1次降采样的输入为所述待处理图像，第i+1次降采样的输入为第i次降采样的得到的第i个降采样特征，所述i为大于0的整数，基于第m次降采样得到的第m个降采样特征生成第一中间特征，基于所述目标模型对所述第一中间特征进行m次上采样处理，得到第二中间特征，其中，第1次上采样的输入为所述第一中间特征，第i+1次上采样的输入为，第i次上采样的输出特征与第m-i次降采样的输出的降采样特征的拼接特征，所述第二中间特征为第m次上采样的输出特征，基于所述第二中间特征与所述第一中间卷积特征生成目标图像特征，通过m次降采样处理可以实现对所述待处理图像的层次化特征提取，并通过m次上采样且上采样的输入为拼接特征以实现特征级联，融合不同层次的特征信息，使得能够有效地捕获待处理图像中的文本特征，并且能够较好地保持背景信息的完整性，从而能够提高文字去除的效果。

技术特征：

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标模型包括：依次连接的m个降采样模块，以及，依次连接的m个上采样模块，所述m次降采样处理中的第j次降采样处理，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述m次上采样处理中的第k次上采样处理，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于第m次降采样得到的第m个降采样特征生成第一中间特征，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标模型还包括特征提示生成模块，在对所述第m次降采样得到的第m个降采样特征进行卷积处理之后，所述方法还包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述待处理图像输入目标模型进行卷积处理之前，所述方法还包括：

7.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

8.一种电子设备，所述电子设备包括：收发机、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序；其特征在于，

9.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储程序或指令，其中，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述方法的步骤。

技术总结
本申请提供一种图像处理方法、装置、设备、介质及程序产品，涉及图像处理技术领域，以解决相关技术中对图像进行文字去除的效果较差的问题。本方法包括：获取待处理图像，其中，所述待处理图像中包括文字图案；将所述待处理图像输入目标模型进行卷积处理，得到第一中间卷积特征；基于所述目标模型对所述第一中间卷积特征进行M次降采样处理，得到M个降采样特征；基于第M次降采样得到的第M个降采样特征生成第一中间特征；基于所述目标模型对所述第一中间特征进行M次上采样处理，得到第二中间特征；基于所述第二中间特征与所述第一中间卷积特征生成目标图像特征。本申请能够提高文字去除的效果。

技术研发人员：王浩,唐舟进
受保护的技术使用者：北京数原数字化城市研究中心
技术研发日：
技术公布日：2024/11/7