【技术实现步骤摘要】
一种图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质
本专利技术涉及图像
，具体涉及一种图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
图像融合技术是将目标图像融合至源图像的图像处理技术，其中，目标图像可以为待推广内容图像等。目前图像融合技术应用非常广泛，比如，视频广告植入等。视频广告植入是利用图像融合技术对拍摄完成的视频进行内容二次创造，将广告自然植入到原有视频中。简单来说在海量已经存在的短视频、影视作品中，寻找合适摆放广告位的视频帧，利用图像融合技术插入合适的广告。视频广告植入可以让同一个视频场景，可以植入多个不同的广告，而且可以在视频拍摄完成后任何时间植入。然而，采用目前图像融合方案，尤其是当目标图像与源图像差异(如色彩、纹理等差异)较大时，将目标图像融合到源图像后，会导致融合后图像中目标图像与源图像不协调，融合效果较低。例如，采用目前图像融合方案在视频植入广告时，如果广告内容和视频差异比较大，广告融入视频帧后，会导致融合后视频帧不协调。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种图像处理方...
【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：/n获取待处理图像，所述待处理图像融合有待推广内容图像；/n对所述待处理图像进行上下文特征提取，得到所述待处理图像的上下文特征信息；/n基于所述上下文特征信息提取所述待处理图像中对象的多层语义信息；/n基于所述上下文特征信息和所述多层语义信息进行图像重建，得到重建后图像。/n
【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
获取待处理图像，所述待处理图像融合有待推广内容图像；
对所述待处理图像进行上下文特征提取，得到所述待处理图像的上下文特征信息；
基于所述上下文特征信息提取所述待处理图像中对象的多层语义信息；
基于所述上下文特征信息和所述多层语义信息进行图像重建，得到重建后图像。
2.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，对所述待处理图像进行上下文特征提取，得到所述待处理图像的上下文特征信息，包括：
采用第一卷积神经网络中多个卷积层对所述待处理图像进行上下文特征提取，得到所述待处理图像的多层上下文特征；
基于所述上下文特征信息提取所述待处理图像中对象的多层语义信息，包括：
基于所述待处理图像的多层上下文特征提取所述待处理图像中对象的多层语义信息；
基于所述上下文特征信息和所述多层语义信息进行图像重建，得到重建后图像，包括：基于所述多层上下文特征和多层语义信息进行图像重建，得到重建后图像。
3.如权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述多层上下文特征包括输出层上下文特征和中间层上下文特征；
基于所述待处理图像的多层上下文特征提取所述待处理图像中对象的多层语义信息，包括：
对所述输出层上下文特征进行多层语义提取，并将提取的语义信息与相同层的中间层上下文特征融合，得到所述待处理图像中对象的多层语义信息。
4.如权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，对所述输出层上下文特征进行多层语义提取，并将提取的语义信息与相同层的中间层上下文特征融合语义信息语义信息，包括：
将所述输出层上下文特征确定为当前待提取特征；
对当前待提取特征进行语义提取，得到所述待处理图像中对象的目标层语义信息；
将所述目标层语义信息与相同层的中间层上下文特征进行融合，得到待处理图像中对象的目标层融合后特征；
将所述当前输入特征更新为所述目标层融合后特征；
当不满足语义提取终止条件时，返回执行对当前待提取特征进行语义提取的步骤；
当满足语义提取终止条件时，输出所述待处理图像中对象的多层语义信息。
5.如权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述多层上下文特征包括输出层上下文特征；
基于所述多层上下文特征和多层语义信息进行图像重建，得到重建后图像，包括：
对所述输出层上下文特征进行多层特征恢复，并将相同层的语义信息和恢复后特征进行融合，得到重建后图像。
6.如权利要求5所述的图像处理方法，其特征在于，所述多层上下文特征包括输出层上下文特征和多层的中间上下文特征；基于所述多层上下文特征和多层语义信息进行图像重建，得到重建后图像，包括：
将所述输出层上下文特征确定为当前待恢复特征；
对所述当前待恢复特征进行特征恢复，得到恢复后特征；
将所述恢复后特征与相同层的语义信...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴高，彭炳铿，谢年华，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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