图像处理方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，该方法包括：对待处理图像进行图像分割，获得待处理图像的背景图层和气象图层；提取气象图层中的气象属性特征；其中，气象属性特征包括气象物质的气象属性以及气象属性对应的属性特征值；根据气象图层随机生成多张气象物质图像；其中，多张气象物质图像中任意两张气象物质图像至少存在一个不同的属性特征值；根据背景图层、气象属性特征以及多张气象物质图像，合成多张含气象物质图像。利用本申请提供的技术方案可以合成真实自然的含气象物质图像，为去除气象物质的图像处理技术提供了丰富的数据基础，进而可以提升去除气象物质的图像处理的准确性。的准确性。的准确性。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及人工智能
，尤其涉及一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着计算机互联网技术的发展，图像处理技术不断提升，在某些应用场景下，可以利用图像处理技术对图像进行去除雨、雾、雪等气象物质的操作。如：一些场景(如：行车记录仪)采集到的图像包含雨、雾、雪等自然天气的图像，但在图像识别或其他图像处理过程中，可能需要将图像中的雨、雾、雪等自然天气因素去除，以对图像进行去噪处理，进而提升后续图像处理的准确度。
[0003]一般的，将图像中的雨、雾、雪等自然天气因素去除可以采用机器学习模型的方式，这就需要大量的有雨、雾、雪等自然天气因素的图像和不含雨、雾、雪等自然天气因素的图像作为模型的训练数据。但是，目前对于如何在图像中添加雨、雾、雪等的图像处理的研究比较少，现有的在图像中添加雨、雾、雪等方法生成的图像与真实的包含雨、雾、雪的图像差异仍比较大，不够真实，得到的带有雨、雾、雪的图像数量也比较少。因此，对于同一张场景有雨、雾、雪等图像和无雨、雾、雪等图像的成对图像获取十分困难，可能会影响关于去除雨、雾、雪等图像处理的机器学习模型训练的准确性，进而影响去除雨、雾、雪等的图像处理效果。
[0004]因此，如何能够提供一种能够生成自然、真实的包含雨、雾、雪等气象物质的图像的技术方案是本领域亟需解决的技术问题。

技术实现思路

[0005]本申请提供了一种图像处理方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品，可以合成自然真实的含气象物质图像，为去除气象物质的图像处理技术提供了丰富的数据基础，进而可以提升去除气象物质的图像处理的准确性。
[0006]一方面，本申请提供了一种图像处理方法，所述方法包括：
[0007]对待处理图像进行图像分割，获得所述待处理图像的背景图层和气象图层；
[0008]提取所述气象图层中的气象属性特征；其中，所述气象属性特征包括气象物质的气象属性以及所述气象属性对应的属性特征值；
[0009]根据所述气象图层随机生成多张气象物质图像；其中，所述气象物质图像包含所述气象物质，多张所述气象物质图像中任意两张气象物质图像至少存在一个不同的属性特征值；
[0010]根据所述背景图层、所述气象属性特征以及所述多张气象物质图像，合成多张含气象物质图像，所述含气象物质图像中带有所述气象物质。
[0011]另一方面提供了一种图像处理装置，所述装置包括：
[0012]图像分割模块，用于对待处理图像进行图像分割，获得所述待处理图像的背景图
层和气象图层；
[0013]属性提取模块，用于提取所述气象图层中的气象属性特征；其中，所述气象属性特征包括气象物质的气象属性以及所述气象属性对应的属性特征值；
[0014]内容生成模块，用于根据所述气象图层随机生成多张气象物质图像；其中，所述气象物质图像包含所述气象物质，多张所述气象物质图像中任意两张气象物质图像至少存在一个不同的属性特征值；
[0015]图像合成模块，用于根据所述背景图层、所述气象属性特征以及所述多张气象物质图像，合成多张含气象物质图像，所述含气象物质图像中带有所述气象物质。
[0016]另一方面提供了一种电子设备，包括：处理器；
[0017]用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
[0018]其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现上述任一项所述的图像处理方法。
[0019]另一方面提供了一种计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备能够执行上述任一图像处理方法。
[0020]另一方面提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各种可选实现方式中提供的图像处理方法。
[0021]本申请提供的图像处理方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品，具有如下技术效果：
[0022]本申请通过对待处理图像进行图像分割生成待处理图像的背景图层和气象图层，再提取气象图层中的气象属性特征，并基于气象图层利用随机分布算法生成多张气象物质图像，从将多张气象物质图像与气象属性特征以及待处理图像的背景图层进行合成处理，合成多张包含雨、雾、雪等气象物质的图像。其中，气象物质图像中的属性特征值是不同的，因此，合成的多张图像中的气象物质的气象属性不同，实现了对气象物质的属性的个性化定制和灵活编辑。合成的图像中的气象物质更加真实自然，不仅为影视作品、游戏或AR等场景提供更真实的含气象物质图像，还可以为去除气象物质的图像处理技术提供丰富的数据基础，进而可以提升去除气象物质的图像处理技术的准确性。
附图说明
[0023]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0024]图1是本申请实施例提供的一种图像处理方法的应用环境的示意图；
[0025]图2是本申请实施例提供的一种图像处理方法的流程示意图；
[0026]图3是本说明书一个实施例中图像分割的原理示意图；
[0027]图4是本说明书一个实施例中含雨图像合成效果的示意图；
[0028]图5是本说明书一个实施例中图像处理的原理示意图；
[0029]图6是本说明书一个实施例中调制生成器的原理示意图；
[0030]图7是本说明书另一个实施例中含雨图像合成效果的示意图；
[0031]图8是本申请实施例提供的一种图像处理装置的结构示意图；
[0032]图9是本申请实施例提供的另一种图像处理装置的结构示意图；
[0033]图10是本申请实施例提供的一种用于图像处理的电子设备的框图；
[0034]图11是本申请实施例提供的另一种用于图像处理的电子设备的框图。
具体实施方式
[0035]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0036]需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：对待处理图像进行图像分割，获得所述待处理图像的背景图层和气象图层；提取所述气象图层中的气象属性特征；其中，所述气象属性特征包括气象物质的气象属性以及所述气象属性对应的属性特征值；根据所述气象图层随机生成多张气象物质图像；其中，所述气象物质图像包含所述气象物质，多张所述气象物质图像中任意两张气象物质图像至少存在一个不同的属性特征值；根据所述背景图层、所述气象属性特征以及所述多张气象物质图像，合成多张含气象物质图像，所述含气象物质图像中带有所述气象物质。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在生成多张所述含气象物质图像后，所述方法还包括：利用模仿式图像处理模型分别对多张所述含气象物质图像进行调整，获得调整后的含气象物质图像；其中，所述模仿式图像处理模型是基于合成的含气象物质图像和真实气象物质图像作为样本数据训练获得的，所述模仿式图像处理模型用于基于输入的图像合成带有气象物质的含气象物质图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述气象图层随机生成多张气象物质图像，包括：利用随机分布算法根据气象图层随机生成多张所述气象物质图像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在合成多张所述含气象物质图像后，所述方法还包括：将所述含气象物质图像与真实气象物质图像进行风格迁移，以将所述含气象物质图像的气象属性特征添加到所述真实气象物质图像的背景图层中。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述气象物质为雨滴时，所述根据所述气象图层随机生成多张气象物质图像包括：采用椒盐噪声模拟雨滴，采用运动模糊模拟雨痕，随机生成多张气象物质图像。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述待处理图像中不包含所述气象物质，则所述提取所述气象图层中的气象属性特征，包括：提取所述气象图层中的气象属性...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋奕兵，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：