【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，具体涉及一种图像处理方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着视觉信息技术的发展，图像深度估计虚拟现实、语义分割、自动驾驶、目标追踪、机器人导航及三维重建等多个领域都有着广泛的应用。其中，在单目深度估计的运用中，通过单张图像进行深度估计，目前大部分单目深度估计一般通过神经网络进行深度学习实现单目深度估计，由于单张图像几何约束少，导致初始图像深度估计精度不高。
技术实现思路
1、本申请提供一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，旨在解决
技术介绍
中初始图像深度估计精度不高的问题，提升初始图像的深度估计精度。
2、第一方面，本申请提供一种图像处理方法，包括：
3、获取初始图像，以及所述初始图像对应的初始深度图；
4、识别所述初始图像中的第一目标语义区域，对所述初始深度图中所述第一目标语义区域的深度值进行修正；
5、根据所述初始深度图中除所述第一目标语义区域之外的背景区域的深度值，对所述背景区域中与所述第一目标语义区域在预设距离内的目标背景区域进行深度值修正；
6、根据修正后的第一目标语义区域和修正后的背景区域，得到目标深度图。
7、在本申请一种可能的实现方式中，所述识别所述初始图像中的第一目标语义区域，对所述初始深度图中所述第一目标语义区域的深度值进行修正，包括：
8、根据所述初始图像中人像部分对应的第一二值掩码图，识别所述初始深度图中的第一目标语义区域；
9、根据所
10、计算深度值重置后的第一目标语义区域的深度值均值；
11、按照预设的压缩比例，将所述第一目标语义区域中各像素点对应的深度值以所述深度值均值为中心进行压缩，以对所述初始深度图中所述第一目标语义区域的深度值进行修正。
12、在本申请一种可能的实现方式中，所述根据所述第一目标语义区域中的最大深度值和最小深度值，对所述第一目标语义区域进行深度值重置，包括：
13、根据预设第一比例系数和所述第一目标语义区域中的最大深度值，确定最大深度阈值，根据预设第二比例系数和所述第一目标语义区域中的最小深度值确定最小深度阈值；
14、将所述第一目标语义区域中深度值大于所述最大深度阈值的深度值重置为所述最大深度值；
15、将所述第一目标语义区域中深度值小于所述最小深度阈值的深度值重置为所述最小深度值。
16、在本申请一种可能的实现方式中，所述根据所述初始深度图中除所述第一目标语义区域之外的背景区域的深度值，对所述背景区域中与所述第一目标语义区域相邻的目标背景区域进行深度值修正，包括：
17、根据预设的膨胀参数对所述第一目标语义区域进行膨胀处理，并确定膨胀处理对应生成的膨胀区，将所述膨胀区设置为目标背景区域；
18、根据所述背景区域中与所述目标背景区域相邻的像素点对应的灰度值，对所述目标背景区域进行背景深度修正。
19、在本申请一种可能的实现方式中，所述根据修正后的第一目标语义区域和修正后的背景区域，得到目标深度图，包括：
20、将所述第一目标语义区域深度值修正后的初始深度图和所述第一二值掩码图进行点乘处理，得到第一优化深度图；
21、对所述第一二值掩码图进行反转处理，并将背景区域深度值修正后的初始深度图与反转处理后的第一二值掩码图进行点乘处理，得到背景优化深度图；
22、将所述第一优化深度图和所述背景优化深度图相加融合，得到目标深度图。
23、在本申请一种可能的实现方式中，所述根据所述初始图像中人像部分对应的第一二值掩码图，识别所述初始深度图中的第一目标语义区域之前，包括：
24、对所述初始图像进行语义分割处理，得到人像语义对应的初始掩码图；
25、对所述初始掩码图进行二值化处理，得到所述第一目标语义对应的第一二值掩码图。
26、在本申请一种可能的实现方式中，所述根据修正后的第一目标语义区域和修正后的背景区域，得到目标深度图之前，还包括：
27、对所述初始图像进行语义分割处理，确认第二目标语义对应的第二二值掩码图；
28、对所述第二二值掩码图进行反转处理；
29、将修正后的第一目标语义区域和修正后的背景区域融合，得到第二优化深度图；
30、将反转处理后的第二二值掩码图与所述第二优化深度图进行点乘处理，得到目标深度图。
31、在本申请一种可能的实现方式中，所述根据修正后的第一目标语义区域和修正后的背景区域，得到目标深度图之后，还包括：
32、根据所述初始图像和所述目标深度图，对预设的深度预测模型进行优化；
33、获取待显示的目标图像，将所述目标图像输入到优化后的所述深度预测模型，输出得到所述目标图像对应的目标深度图；
34、根据所述目标深度图中各像素深度值，调整所述目标图像中对应的各像素的色彩参数，并显示调整色彩参数后的所述目标图像，其中，所述色彩参数包括亮度值、饱和度值和色相值中的其中一个。
35、第二方面，本申请提供一种图像处理装置，所述装置包括：
36、图像获取模块：用于获取初始图像，以及所述初始图像对应的初始深度图；
37、第一修正模块：用于识别所述初始图像中的第一目标语义区域，对所述初始深度图中所述第一目标语义区域的深度值进行修正；
38、第二修正模块：用于根据所述初始深度图中除所述第一目标语义区域之外的背景区域的深度值，对所述背景区域中与所述第一目标语义区域在预设距离内的目标背景区域进行深度值修正；
39、确定模块：用于根据修正后的第一目标语义区域和修正后的背景区域，得到目标深度图。
40、第三方面，本申请还提供一种图像处理设备，所述图像处理设备包括：
41、一个或多个处理器；
42、存储器；以及
43、一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储于所述存储器中，并配置为由所述处理器执行以实现任一项所述的图像处理方法。
44、第四方面，本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器进行加载，以执行任一项所述的图像处理方法中的步骤。
45、本申请中提供图像处理方法、装置、设备及存储介质，通过获取初始图像，以及所述初始图像对应的初始深度图；并识别所述初始图像中的第一目标语义区域，对所述初始深度图中所述第一目标语义区域的深度值进行修正；然后根据所述初始深度图中除所述第一目标语义区域之外的背景区域的深度值，对所述背景区域中与所述第一目标语义区域在预设距离内的目标背景区域进行深度值修正；再根据修正后的第一目标语义区域和修正后的背景区域，得到目标深度图。本方案中通过所述初始图像中人像部分识别所述初始深度图中本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述识别所述初始图像中的第一目标语义区域，对所述初始深度图中所述第一目标语义区域的深度值进行修正，包括：
3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述第一目标语义区域中的最大深度值和最小深度值，对所述第一目标语义区域进行深度值重置，包括：
4.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述初始深度图中除所述第一目标语义区域之外的背景区域的深度值，对所述背景区域中与所述第一目标语义区域相邻的目标背景区域进行深度值修正，包括：
5.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据修正后的第一目标语义区域和修正后的背景区域，得到目标深度图，包括：
6.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述初始图像中人像部分对应的第一二值掩码图，识别所述初始深度图中的第一目标语义区域之前，包括：
7.根据权利要求1-6任一项所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据修正后的第一目标语义区域
8.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据修正后的第一目标语义区域和修正后的背景区域，得到目标深度图之后，还包括：
9.一种图像处理装置，其特征在于，所述装置包括：
10.一种图像处理设备，其特征在于，所述图像处理设备包括：
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器进行加载，以执行权利要求1至8任一项所述的图像处理方法中的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述识别所述初始图像中的第一目标语义区域，对所述初始深度图中所述第一目标语义区域的深度值进行修正，包括：
3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述第一目标语义区域中的最大深度值和最小深度值，对所述第一目标语义区域进行深度值重置，包括：
4.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述初始深度图中除所述第一目标语义区域之外的背景区域的深度值，对所述背景区域中与所述第一目标语义区域相邻的目标背景区域进行深度值修正，包括：
5.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据修正后的第一目标语义区域和修正后的背景区域，得到目标深度图，包括：
6.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐鹏，
申请(专利权)人：武汉TCL集团工业研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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