影像处理方法、非暂态电脑可读取媒体以及影像处理系统技术方案

技术编号:19426506 阅读:21 留言:0更新日期:2018-11-14 10:50
一种影像处理方法包含下述步骤。取得样板标签影像,其中样板标签影像包含对应至目标的标签。取得多个第一参考影像,其中所述多个第一参考影像每一者包含对应至所述目标的物件影像数据。依据所述样板标签影像和所述多个第一参考影像产生目标影像,其中所述目标影像包含生成物件,所述生成物件的轮廓依据所述样板标签影像产生,且所述生成物件的颜色或材质依据所述多个第一参考影像产生,以自动取得与样板标签影像具有相同分布的似真影像。

【技术实现步骤摘要】
影像处理方法、非暂态电脑可读取媒体以及影像处理系统
本公开内容涉及一种影像处理方法、一种非暂态电脑可读取媒体和一种影像处理系统,且特别涉及训练影像处理模型以从输入影像产生具有标签的影像。
技术介绍
随着机器学习的快速发展,如何创造出大量的标签数据对研究人员来说是一场恶梦,并且费力又费时。因此,如何解决上述问题在现今非常重要。
技术实现思路
为了解决上述问题,本公开内容提供的一种影像处理方法包含下述步骤。取得样板标签影像,其中样板标签影像包含对应至目标的标签。取得多个第一参考影像,其中所述多个第一参考影像每一者包含对应至所述目标的物件影像数据。依据所述样板标签影像和所述多个第一参考影像产生目标影像,其中所述目标影像包含生成物件,所述生成物件的轮廓依据所述样板标签影像产生,且所述生成物件的颜色或材质依据所述多个第一参考影像产生。于一实施例中,所述影像处理方法还包含下述步骤:经由所述目标影像和所述样板标签影像训练影像处理模型,其中训练过的所述影像处理模型用以处理不具有标签的输入影像以产生关联于所述输入影像的标签影像。于一实施例中,所述影像处理方法还包含下述步骤:通过所述影像处理模型取得该输入影像的背景和物件;以及依据所述背景和所述物件产生所述标签影像,其中所述标签影像包含关联于所述物件的第一标签和关联于所述背景的第二标签。于一实施例中,所述影像处理方法在产生所述目标影像的操作之前还包含下述步骤:训练影像生成引擎,其中所述影像生成引擎用以产生所述目标影像。于一实施例中,训练所述影像生成引擎的操作包含下述步骤:依据所述样板标签影像和所述多个第一参考影像产生处理影像;比较所述处理影像和所述多个第一参考影像;以及响应于比较结果是否高于临界值,更新所述处理影像或中止训练所述影像生成引擎。于一实施例中,影像处理方法还包含以下步骤:响应于所述比较结果高于所述临界值,依据所述比较结果更新所述处理影像,且比较所述处理影像和所述多个第一参考影像直到所述比较结果低于所述临界值;以及响应于所述比较结果小于所述临界值,终止训练该影像生成引擎。于一实施例中,比较所述处理影像和所述多个第一参考影像的操作包含下述步骤:比较所述处理影像和所述多个第一参考影像的颜色、材质或内容物件形状。于一实施例中,训练所述影像生成引擎的操作包含下述步骤:依据所述样板标签影像和所述多个第一参考影像产生处理影像;基于所述处理影像产生生成背景和生成物件;依据所述生成物件形成处理前景影像;取得多个第二参考影像,其中所述多个第二参考影像每一者包含对应于所述目标的彩色的第一物件影像数据和具单一色彩的第一背景影像数据;比较所述处理前景影像和所述多个第二参考影像,并作为第一比较结果;以及依据所述第一比较结果是否高于临界值,以更新所述处理影像。于一实施例中,训练所述影像生成引擎的操作包含下述步骤:依据所述生成背景形成处理背景影像;取得多个第三参考影像,其中所述多个第三参考影像每一者包含对应于所述目标的具单一色彩的第二物件影像数据和彩色的第二背景影像数据;比较所述处理背景影像和所述多个第三参考影像,并作为第二比较结果;以及依据所述第二比较结果是否高于所述临界值,以更新所述处理影像。于一实施例中,训练所述影像生成引擎的操作包含下述步骤:比较所述处理影像和所述多个第一参考影像,并作为第三比较结果;响应于所述第三比较结果高于所述临界值,依据所述第三比较结果更新所述处理影像;以及依据所述第一比较结果、所述第二比较结果和所述第三比较结果都低于该临界值,中止训练所述影像生成引擎。于一实施例中,所述目标影像是通过生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)模型所生成,且所述生成对抗网络模型的训练数据包含所述样板标签影像和所述多个第一参考影像。本公开内容的另一实施方式关于一种非暂态电脑可读取媒体,用以存储一或多个电脑程序,其中在执行该电脑程序时,将致使一或多个处理元件执行上述的影像处理方法。本公开内容的另一实施方式关于一种影像处理系统。所述影像处理系统包含存储器和处理器。存储器用以存储样板标签影像,其中所述样板标签影像包含对应至目标的标签。处理器耦接至存储器,且处理器用以取得多个第一参考影像,其中所述多个第一参考影像每一者包含对应至所述目标的物件影像数据。处理器还用以依据所述样板标签影像和所述多个第一参考影像产生目标影像,其中所述目标影像包含生成物件,所述生成物件的轮廓依据所述样板标签影像产生,且所述生成物件的颜色或材质依据所述多个第一参考影像产生。于一实施例中,所述处理器还用以经由所述目标影像和所述样板标签影像训练影像处理模型,其中训练过的所述影像处理模型用以处理不具有标签的输入影像以产生关联于所述输入影像的标签影像。于一实施例中,所述处理器还用以通过所述影像处理模型取得该输入影像的背景和物件;以及依据所述背景和所述物件产生该标签影像,其中所述标签影像包含关联于所述物件的第一标签和关联于所述背景的第二标签。于一实施例中,所述处理器还用以于产生所述目标影像前训练影像生成引擎,其中所述影像生成引擎用以产生所述目标影像;比较所述处理影像和所述多个第一参考影像;以及响应于比较结果是否高于临界值,更新所述处理影像或中止训练所述影像生成引擎。于一实施例中,所述处理器还用以响应于所述比较结果高于所述临界值,依据所述比较结果更新所述处理影像,且比较所述处理影像和所述多个第一参考影像直到所述比较结果低于所述临界值;以及响应于所述比较结果小于所述临界值,终止训练该影像生成引擎。于一实施例中,所述处理器还用以比较所述处理影像和所述多个第一参考影像的颜色、材质或内容物件形状。于一实施例中,所述处理器还用以于产生所述目标影像前训练影像生成引擎,其中所述影像生成引擎用以产生所述目标影像;依据所述样板标签影像和所述多个第一参考影像产生处理影像;基于所述处理影像产生生成背景和生成物件;依据所述生成物件形成处理前景影像;取得多个第二参考影像,其中所述多个第二参考影像每一者包含对应于所述目标的彩色的第一物件影像数据和具单一色彩的第一背景影像数据;比较所述处理前景影像和所述多个第二参考影像,并作为第一比较结果;以及依据所述第一比较结果是否高于临界值,以更新所述处理影像。于一实施例中,所述处理器还用以依据所述生成背景形成处理背景影像;取得多个第三参考影像,其中所述多个第三参考影像每一者包含对应于所述目标的具单一色彩的第二物件影像数据和彩色的第二背景影像数据;比较所述处理背景影像和所述多个第三参考影像,并作为第二比较结果;以及依据所述第二比较结果是否高于所述临界值,以更新所述处理影像。于一实施例中,所述处理器还用以比较所述处理影像和所述多个第一参考影像,并作为第三比较结果;响应于所述第三比较结果高于所述临界值,依据所述第三比较结果更新所述处理影像;以及依据所述第一比较结果、所述第二比较结果和所述第三比较结果都低于该临界值,中止训练所述影像生成引擎。于一实施例中,所述目标影像是通过生成对抗网络模型所生成,且所述生成对抗网络模型的训练数据包含所述样板标签影像和所述多个第一参考影像。于上述的操作的一个实施例中,通过影像处理系统自动的产生大量的具有标签的像素层级影像,以在执行物件分割或将物件从本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种影像处理方法,其特征在于,包含:取得一样板标签影像,其中该样板标签影像包含对应至一目标的一标签;取得多个第一参考影像,其中所述多个第一参考影像每一者包含对应至该目标的一物件影像数据;以及依据该样板标签影像和所述多个第一参考影像产生一目标影像,其中该目标影像包含一生成物件,该生成物件的一轮廓依据该样板标签影像而产生,且该生成物件的一颜色或一材质依据所述多个第一参考影像而产生。

【技术特征摘要】
2017.05.04 US 62/501,1001.一种影像处理方法,其特征在于,包含:取得一样板标签影像,其中该样板标签影像包含对应至一目标的一标签;取得多个第一参考影像,其中所述多个第一参考影像每一者包含对应至该目标的一物件影像数据;以及依据该样板标签影像和所述多个第一参考影像产生一目标影像,其中该目标影像包含一生成物件,该生成物件的一轮廓依据该样板标签影像而产生,且该生成物件的一颜色或一材质依据所述多个第一参考影像而产生。2.如权利要求1所述的影像处理方法,其特征在于,还包含:经由该目标影像和该样板标签影像训练一影像处理模型,其中训练过的该影像处理模型用以处理不具有标签的一输入影像以产生关联于该输入影像的一标签影像。3.如权利要求2所述的影像处理方法,其特征在于,还包含:通过该影像处理模型取得该输入影像的一背景和一物件;以及依据该背景和该物件产生该标签影像,其中该标签影像包含关联于该物件的一第一标签和关联于该背景的一第二标签。4.如权利要求1所述的影像处理方法,其特征在于,其中该影像处理方法在产生该目标影像的操作之前还包含:训练一影像生成引擎,其中该影像生成引擎用以产生该目标影像。5.如权利要求4所述的影像处理方法,其特征在于,其中训练该影像生成引擎的操作包含:依据该样板标签影像和所述多个第一参考影像产生一处理影像;比较该处理影像和所述多个第一参考影像;以及响应于一比较结果是否高于一临界值,以更新该处理影像或中止训练该影像生成引擎。6.如权利要求5所述的影像处理方法,其特征在于,还包含:响应于该比较结果高于该临界值,依据该比较结果更新该处理影像,且比较该处理影像和所述多个第一参考影像直到该比较结果低于该临界值;以及响应于该比较结果小于该临界值,终止训练该影像生成引擎。7.如权利要求5所述的影像处理方法,其特征在于,其中比较该处理影像和所述多个第一参考影像的操作包含:比较该处理影像和所述多个第一参考影像的一颜色、一材质或一内容物件形状。8.如权利要求4所述的影像处理方法,其特征在于,其中训练该影像生成引擎的操作包含:依据该样板标签影像和所述多个第一参考影像产生一处理影像;基于该处理影像产生一生成背景和一生成物件;依据该生成物件形成一处理前景影像;取得多个第二参考影像,其中所述多个第二参考影像每一者包含对应于该目标的彩色的一第一物件影像数据和具单一色彩的一第一背景影像数据;比较该处理前景影像和所述多个第二参考影像,并作为一第一比较结果;以及依据该第一比较结果是否高于一临界值,以更新该处理影像。9.如权利要求8所述的影像处理方法,其特征在于,其中训练该影像生成引擎的操作还包含:依据该生成背景形成一处理背景影像;取得多个第三参考影像,其中所述多个第三参考影像每一者包含对应于该目标的具单一色彩的一第二物件影像数据和彩色的一第二背景影像数据;比较该处理背景影像和所述多个第三参考影像,并作为一第二比较结果;以及依据该第二比较结果是否高于该临界值,以更新该处理影像。10.如权利要求9所述的影像处理方法,其特征在于,其中训练该影像生成引擎的操作还包含:比较该处理影像和所述多个第一参考影像,并作为一第三比较结果;响应于该第三比较结果高于该临界值,依据该第三比较结果更新该处理影像;以及依据该第一比较结果、该第二比较结果和该第三比较结果都低于该临界值,中止训练该影像生成引擎。11.如权利要求1所述的影像处理方法,其特征在于,其中该目标影像是通过一生成对抗网络模型所生成,且该生成对抗网络模型的一训练数据包含该样板标签影像和所述多个第一参考影像。12.一种非暂态电脑可读取媒体,其特征在于,用以...

【专利技术属性】
技术研发人员:张富杰周俊男张智威
申请(专利权)人:宏达国际电子股份有限公司
类型:发明
国别省市:中国台湾,71

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1