图像处理方法、设备及存储介质技术

本申请实施例提供一种图像处理方法、设备及存储介质。本申请实施例提供的图像处理方法中，分割待处理图像得到第一目标图像对应的第一预估区域和第二目标图像对应的第二预估区域，根据这两个预估的图像区域的轮廓特征，可确定待处理图像上包含第一目标图像和第二目标图像的边界的目标区域；接着，分割该待处理图像上的目标区域，以对第一预估区域和第二预估区域进行修正。基于上述图像处理过程，到的待处理图像的分割结果后，再根据待处理图像上不易准确分割的目标区域的分割结果，对待处理图像的分割结果加以修正，进而可提高图像的分割精度，有效增加图像分割结果的可用性和可靠性。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、设备及存储介质
本申请涉及图像处理
，尤其涉及一种图像处理方法、设备及存储介质。
技术介绍
在一些图像处理的应用场景中，存在图像分割的需求。该需求通常指示将图像中的某一图像区域从整幅图像中分割出来，以基于该分割得到的图像区域执行其他的图像处理操作。然而，现有的图像分割技术的分割精度有限，无法在图像存在阴影或其他图像干扰时对图像进行精确分割，不利于后续的图像处理操作。因此，有待提出一种新的解决方案。
技术实现思路
本申请的多个方面提供一种图像处理方法、设备及存储介质，用以在图像分割时，提高图像的分割精度。本申请实施例提供一种图像处理方法，包括：分割待处理图像，得到所述待处理图像上的主体物对应的预估主体区域以及所述主体物的阴影对应的预估阴影区域；根据所述预估主体区域和所述预估阴影区域的轮廓特征，确定所述待处理图像上包含所述主体物和所述主体物的阴影之间的边界的目标区域；重分割所述目标区域，以得到所述待处理图像上的所述主体物和所述主体物的阴影。本申请实施例提供一种图像处理方法，包括：分割待本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：/n分割待处理图像，得到所述待处理图像上的主体物对应的预估主体区域以及所述主体物的阴影对应的预估阴影区域；/n根据所述预估主体区域和所述预估阴影区域的轮廓特征，确定所述待处理图像上包含所述主体物和所述主体物的阴影之间的边界的目标区域；/n重分割所述目标区域，以得到所述待处理图像上的所述主体物和所述主体物的阴影。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
分割待处理图像，得到所述待处理图像上的主体物对应的预估主体区域以及所述主体物的阴影对应的预估阴影区域；
根据所述预估主体区域和所述预估阴影区域的轮廓特征，确定所述待处理图像上包含所述主体物和所述主体物的阴影之间的边界的目标区域；
重分割所述目标区域，以得到所述待处理图像上的所述主体物和所述主体物的阴影。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，重分割所述目标区域，以得到所述待处理图像上的所述主体物和所述主体物的阴影，包括：
识别所述目标区域中隶属于所述预估主体区域的部分像素和隶属于所述预估阴影区域的部分像素，以重分割所述待处理图像上的主体物；
根据所述重分割的结果修正所述预估主体区域和所述预估阴影区域，以得到所述待处理图像上的所述主体物和所述主体物的阴影。


3.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
分割待处理图像，得到第一目标图像对应的第一预估区域以及第二目标图像对应的第二预估区域；
根据所述第一预估区域和所述第二预估区域的轮廓特征，确定所述待处理图像上包含所述第一目标图像和所述第二目标图像的边界的目标区域；
重分割所述待处理图像上的目标区域，以修正所述第一预估区域和第二预估区域。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，分割待处理图像，得到第一目标图像对应的第一预估区域以及第二目标图像对应的第二预估区域，包括：
将所述待处理图像输入第一图像分割模型；所述第一图像分割模型以包含第一目标图像和第二目标图像的样本图像为训练样本，通过最小化第一目标图像和/或第二目标图像的损失函数训练得到；
运行所述第一图像分割模型，以从所述待处理图像上识别出所述第一预估区域以及所述第二预估区域。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述第一预估区域和所述第二预估区域的轮廓特征，确定所述待处理图像上包含第一目标图像和第二目标图像的边界的目标区域，包括：
扩展所述第一预估区域的轮廓得到第一扩展轮廓，以及，扩展所述第二预估区域的轮廓得到第二扩展轮廓；
获取所述第一扩展轮廓和所述第二扩展轮廓的重叠区域；
将所述待处理图像上与所述重叠区域对应的图像区域，作为所述待处理图像上的目标区域。


6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，重分割所述待处理图像上的目标区域，以修正所述第一预估区域和第二预估区域，包括：
识别所述待处理图像上的目标区域中隶属于所述第一目标图像的部分像素和隶属于所述第二目标图像的部分像素，以重分割所述待处理图像上的目标区域；
根据所述重分割的结果修正所述第一预估区域和第二预估区域，以得到所述第一目标图像和所述第二目标图像。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，识别所述待处理图像上的目标区域中隶属于所述第一目标图像的部分像素和隶属于所述第二目标图像的部分像素，以重分割所述待处理图像上的目标区域，包括：
标记所述待处理图像上的目标区域；
将标记后的待处理图像输入第二图像分割模型；所述第二图像分割模型以标记有第一目标图像和第二目标图像、且标记有目标区域的样本图像为训练样本，通过最小化目标区域的损失函数训练得到；
运行所述第二图像分割模型，以从所述待处理图像上的...

【专利技术属性】
技术研发人员：李为，刘奎龙，杨昌源，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛;KY