一种图像数据增强方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种图像数据增强方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：对原始图像进行分割，获取分割图像与及其对应的目标类别，通过目标类别获取待增强类别；按照所述待增强类别对所述原始图像分别进行二值化处理，获取二值图像，根据二值图像的连通域，获取原始图像中与待增强类别存在匹配关系的实例图像；对实例图像进行透视处理，获取第一实例图像，对第一实例图像进行缩放，获取第二实例图像；从原始图像中获取灭点位置，根据灭点位置与第二实例图像的几何尺寸，确定第二实例图像的粘贴位置，根据粘贴位置将第二实例图像粘贴至原始图像，获取原始图像的增强图像，可解决图像分割过程中增强数据不合理、小样本识别困难等问题。困难等问题。困难等问题。

【技术实现步骤摘要】
一种图像数据增强方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，特别是涉及一种图像数据增强方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]图像分割技术通常用于定位图像中目标和边界的位置，为图像内容的理解奠定基础，目前已经成为计算机视觉领域的重要研究方向，广泛应用于移动机器人、自动驾驶、无人机、医学诊断等实际场景中。目前，图像分割技术主要通过深度学习算法实现，而深度学习算法的性能对输入数据的质量较为依赖，因此通常会采用数据增强的方式对输入数据质量不佳的情况进行处理。然而，目前的数据增强方法在对图像进行增强处理时，存在增强数据不合理、小样本识别困难等问题。

技术实现思路

[0003]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种图像数据增强方法、装置、设备和存储介质，改善图像处理过程中增强数据性能不佳的问题。
[0004]一方面，提供一种图像数据增强方法，所述图像数据增强方法包括：对原始图像进行分割，获取分割图像与所述分割图像的目标类别，通过所述目标类别获取待增强类别；按照所述待增强类别对所述原始图像分别进行二值化处理，获取二值图像，根据所述二值图像的连通域，获取所述原始图像中与所述待增强类别存在匹配关系的实例图像；对所述实例图像进行透视处理，获取第一实例图像，对所述第一实例图像进行缩放，获取第二实例图像；从所述原始图像中获取灭点位置，根据所述灭点位置与所述第二实例图像的几何尺寸，确定所述第二实例图像的粘贴位置，根据所述粘贴位置将所述第二实例图像粘贴至所述原始图像，获取所述原始图像的增强图像。
[0005]在其中一个实施例中，对原始图像进行分割，获取分割图像与所述分割图像的目标类别的步骤包括：对所述原始图像进行特征提取，获取所述原始图像的多层语义特征；根据预设的采样率，对所述多层语义特征进行卷积处理和下采样，获取第一采样特征；将所述第一采样特征进行上采样，获取第二采样特征，并将所述第二采样特征与所述多层语义特征进行融合，获取第三采样特征，对所述第三采样特征进行卷积和上采样，获取所述分割图像及其对应的所述目标类别。
[0006]在其中一个实施例中，通过所述目标类别获取待增强类别的步骤包括：通过混淆矩阵对所述分割图像按照所述目标类别进行分析，获取所述目标类别的
识别精度；将所述目标类别的识别精度与预设的第一阈值进行比较，将所述识别精度小于所述第一阈值的对应的所述目标类别作为第一目标类别；将所述目标类别的像素数量与预设的第二阈值进行比较，将所述像素数量小于所述第二阈值的对应的所述目标类别作为第二目标类别；将所述第一目标类别与所述第二目标类别进行融合，获取所述待增强类别。
[0007]在其中一个实施例中，按照所述待增强类别对所述原始图像分别进行二值化处理，获取二值图像，根据所述二值图像的连通域，获取所述原始图像中与所述待增强类别存在匹配关系的实例图像的步骤包括：根据所述待增强类别与所述原始图像的矩阵尺寸，建立掩膜矩阵，将所述掩膜矩阵的元素与所述原始图像的元素进行矩阵乘法运算，获取所述二值图像；根据预设的像素邻接关系获取所述二值图像的连通域状态；根据所述连通域状态，从所述原始图像中获取与所述待增强类别对应的局部图像，并对所述局部图像的兴趣区域进行裁剪，获取所述实例图像，并将所述待增强类别对应的多个所述实例图像分别进行存储。
[0008]在其中一个实施例中，对所述实例图像进行透视处理，获取第一实例图像的步骤包括：配置所述实例图像的第一坐标顶点与所述第一实例图像的第二坐标顶点，根据所述第一坐标顶点与所述第二坐标顶点，获取所述实例图像的透视变换矩阵；根据所述透视变换矩阵，对所述实例图像作透视变换处理，获取所述第一实例图像。
[0009]在其中一个实施例中，根据所述第一实例图像的几何尺寸对所述第一实例图像进行缩放，获取第二实例图像的步骤还包括：获取所述待增强类别对应的多个所述第一实例图像的几何尺寸，其中，所述几何尺寸包括：尺寸最大值、尺寸最小值、尺寸平均值；根据所述尺寸平均值，获取缩放阈值；根据所述尺寸最大值与所述尺寸最小值，获取缩放区间；根据所述缩放阈值与所述缩放区间，从所述待增强类别的当前所述第一实例图像进行遍历，对所述第一实例图像进行缩放处理，获取所述第二实例图像。
[0010]在其中一个实施例中，从所述原始图像中获取灭点位置，根据所述灭点位置与所述第二实例图像的几何尺寸，确定所述第二实例图像的粘贴位置的步骤包括：通过所述原始图像的标定信息，获取所述原始图像的灭点位置；以所述灭点位置为圆心，以所述第二实例图像的尺寸最大值为半径，获取第一区域，从第二区域中选取所述粘贴位置，所述原始图像包括：所述第一区域、所述第二区域。
[0011]另一方面，提供了一种图像数据增强装置，所述图像数据增强装置包括：类别获取模块，用于对原始图像进行分割，获取分割图像与所述分割图像的目标类别，通过所述目标类别获取待增强类别；实例获取模块，用于按照所述待增强类别对所述原始图像分别进行二值化处理，获取二值图像，根据所述二值图像的连通域，获取所述原始图像中与所述待增强类别存在
匹配关系的实例图像；矫正处理模块，用于对所述实例图像进行透视处理，获取第一实例图像，对所述第一实例图像进行缩放，获取第二实例图像；数据增强模块，用于从所述原始图像中获取灭点位置，根据所述灭点位置与所述第二实例图像的几何尺寸，确定所述第二实例图像的粘贴位置，根据所述粘贴位置将所述第二实例图像粘贴至所述原始图像，获取所述原始图像的增强图像。
[0012]再一方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：对原始图像进行分割，获取分割图像与所述分割图像的目标类别，通过所述目标类别获取待增强类别；按照所述待增强类别对所述原始图像分别进行二值化处理，获取二值图像，根据所述二值图像的连通域，获取所述原始图像中与所述待增强类别存在匹配关系的实例图像；对所述实例图像进行透视处理，获取第一实例图像，对所述第一实例图像进行缩放，获取第二实例图像；从所述原始图像中获取灭点位置，根据所述灭点位置与所述第二实例图像的几何尺寸，确定所述第二实例图像的粘贴位置，根据所述粘贴位置将所述第二实例图像粘贴至所述原始图像，获取所述原始图像的增强图像。
[0013]又一方面，提供了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执行时实现以下步骤：对原始图像进行分割，获取分割图像与所述分割图像的目标类别，通过所述目标类别获取待增强类别；按照所述待增强类别对所述原始图像分别进行二值化处理，获取二值图像，根据所述二值图像的连通域，获取所述原始图像中与所述待增强类别存在匹配关系的实例图像；对所述实例图像进行透视处理，获取第一实例图像，对所述第一实例图像进行缩放，获取第二实例图像；从所述原始图像中获取灭点位置，根据所述灭点位置与所述第二实例图像的几何尺寸，确定所述第二实例图像的粘贴位置，根据所述粘贴位置将所述第二实例图像粘本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像数据增强方法，其特征在于，包括：对原始图像进行分割，获取分割图像与所述分割图像的目标类别，通过所述目标类别获取待增强类别；按照所述待增强类别对所述原始图像分别进行二值化处理，获取二值图像，根据所述二值图像的连通域，获取所述原始图像中与所述待增强类别存在匹配关系的实例图像；对所述实例图像进行透视处理，获取第一实例图像，对所述第一实例图像进行缩放，获取第二实例图像；从所述原始图像中获取灭点位置，根据所述灭点位置与所述第二实例图像的几何尺寸，确定所述第二实例图像的粘贴位置，根据所述粘贴位置将所述第二实例图像粘贴至所述原始图像，获取所述原始图像的增强图像。2.根据权利要求1所述的图像数据增强方法，其特征在于，对原始图像进行分割，获取分割图像与所述分割图像的目标类别的步骤包括：对所述原始图像进行特征提取，获取所述原始图像的多层语义特征；根据预设的采样率，对所述多层语义特征进行卷积处理和下采样，获取第一采样特征；将所述第一采样特征进行上采样，获取第二采样特征，并将所述第二采样特征与所述多层语义特征进行融合，获取第三采样特征，对所述第三采样特征进行卷积和上采样，获取所述分割图像及其对应的所述目标类别。3.根据权利要求1所述的图像数据增强方法，其特征在于，通过所述目标类别获取待增强类别的步骤包括：通过混淆矩阵对所述分割图像按照所述目标类别进行分析，获取所述目标类别的识别精度；将所述目标类别的识别精度与预设的第一阈值进行比较，将所述识别精度小于所述第一阈值的对应的所述目标类别作为第一目标类别；将所述目标类别的像素数量与预设的第二阈值进行比较，将所述像素数量小于所述第二阈值的对应的所述目标类别作为第二目标类别；将所述第一目标类别与所述第二目标类别进行融合，获取所述待增强类别。4.根据权利要求1所述的图像数据增强方法，其特征在于，按照所述待增强类别对所述原始图像分别进行二值化处理，获取二值图像，根据所述二值图像的连通域，获取所述原始图像中与所述待增强类别存在匹配关系的实例图像的步骤包括：根据所述待增强类别与所述原始图像的矩阵尺寸，建立掩膜矩阵，将所述掩膜矩阵的元素与所述原始图像的元素进行矩阵乘法运算，获取所述二值图像；根据预设的像素邻接关系获取所述二值图像的连通域状态；根据所述连通域状态，从所述原始图像中获取与所述待增强类别对应的局部图像，并对所述局部图像的兴趣区域进行裁剪，获取所述实例图像，并将所述待增强类别对应的多个所述实例图像分别进行存储。5.根据权利要求1所述的图像数据增强方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：周镇镇，李峰，刘红丽，张潇澜，
申请(专利权)人：苏州浪潮智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：