【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置、设备和存储介质
本公开的实施例主要涉及图像处理领域，可用于人工智能，并且更具体地，涉及图像处理方法、装置、设备和计算机可读存储介质。
技术介绍
随着机器学习的发展，可以利用诸如基于深度学习的框架和系统来处理图像，以进行分类、检测和分割等。目前，基于深度学习的框架和系统在训练及预测时所处理的图像通常要求仅包括与颜色相关的通道，例如仅包括红绿蓝RGB三通道。气象预测、地块识别、医学诊断等场景也开始尝试使用深度学习技术来处理图像。在这些场景中，要处理的图像除了RGB三通道外还包括其他通道。例如，卫星拍摄的高分图像除了RGB三通道外还有红外等其他通道。
技术实现思路
根据本公开的示例实施例，提供了一种图像处理方案。在本公开的第一方面中，提供了一种图像处理方法。该方法包括基于样本图像集中的样本图像所包括的通道，确定针对样本图像集的目标通道集合，目标通道集合中的通道具有不同的类型。该方法还包括基于目标通道集合，确定用于图像处理模型的通道参数，通道参数指示与图像处理模型对样本图像所执行操作相...
【技术保护点】
1.一种图像处理方法，包括：/n基于样本图像集中的样本图像所包括的通道，确定针对所述样本图像集的目标通道集合，所述目标通道集合中的通道具有不同的类型；/n基于所述目标通道集合，确定用于图像处理模型的通道参数，所述通道参数指示与所述图像处理模型对所述样本图像所执行操作相对应的通道数目；以及/n基于所述通道参数和所述样本图像集，生成所述图像处理模型。/n
【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，包括：
基于样本图像集中的样本图像所包括的通道，确定针对所述样本图像集的目标通道集合，所述目标通道集合中的通道具有不同的类型；
基于所述目标通道集合，确定用于图像处理模型的通道参数，所述通道参数指示与所述图像处理模型对所述样本图像所执行操作相对应的通道数目；以及
基于所述通道参数和所述样本图像集，生成所述图像处理模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述目标通道集合包括：
确定所述样本图像集中的第一样本图像包括第一类型的通道并且与所述第一样本图像不同的第二样本图像包括第二类型的通道，所述第二类型不同于所述第一类型；
将所述第一类型的通道和所述第二类型的通道确定为所述目标通道集合中的通道。
3.根据权利要求1所述的方法，其中生成所述图像处理模型包括：
基于所述通道参数，针对所述图像处理模型构建初始模型；
基于所述目标通道集合，更新所述样本图像集；以及
通过利用经更新的所述样本图像集训练所述初始模型，来生成所述图像处理模型。
4.根据权利要求3所述的方法，其中更新所述样本图像集包括：
确定存在于所述目标通道集合中、但不存在于所述样本图像集的第三样本图像中的通道的类型；以及
将与所确定的所述类型的通道相对应的数据添加到所述第三样本图像中。
5.根据权利要求1所述的方法，还包括：
针对所述样本图像集中的第四样本图像，确定与所述目标通道集合中的不同类型的通道相对应的训练结果；以及
相关联地提供所述训练结果以及所述第四样本图像的至少一部分，以使得所述图像处理模型的参数能够被调整。
6.根据权利要求1所述的方法，还包括：
获取待处理图像；以及
通过将所述图像处理模型应用于所述待处理图像，来确定针对所述待处理图像的处理结果。
7.根据权利要求6所述的方法，其中获取所述待处理图像包括：
接收所述待处理图像；
确定存在于所述目标通道集合中、但不存在于所述待处理图像中的通道的类型；以及
将与所确定的所述类型的通道相对应的数据添加到所述待处理图像中。
8.根据权利要求1所述的方法，其中所述目标通道集合包括以下中的至少一项：
与颜色信息相对应的通道，
与红外信息相对应的通道，以及
与深度信息相对应的通道。
9.一种图像处理装置，包括：
通道确定模块，被配置为基于样本图像集中的样本图像所包括的通道，确定针对所述样本图像集的目标通道集合，所述目标通道集合中的通道具有不同的类型；
参数确定模块，被配置为基于所述目标通道集合，确定用于图像处理模型的通道参数，所述通道参数指示与所述图像处理模型对所述样本图像所执行操作相对应的通道数目；以及
模型生成模块，被配置为基于所述通道参数和...
【专利技术属性】
技术研发人员：赖宝华，陈泽裕，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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