图像特征处理方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种图像特征处理方法、装置、电子设备及存储介质。其中，图像特征处理方法包括：获取初始图像特征；对所述初始图像特征进行处理，得到第一中间图像特征集合和第二中间图像特征集合；对所述第一中间图像特征集合中的各个第一中间图像特征进行融合，得到第一融合图像特征；以及，对所述第二中间图像特征集合中的各个第二中间图像特征进行融合，得到第二融合图像特征；利用逐点卷积核对所述第一融合图像特征进行处理，得到第一频率图像特征；以及，利用混合卷积核对所述第二融合图像特征进行处理，得到第二频率图像特征；将所述第一频率图像特征和所述第二频率图像特征进行特征融合，得到目标图像特征。采用该方法，能够提高图像特征处理效果。够提高图像特征处理效果。够提高图像特征处理效果。

【技术实现步骤摘要】
图像特征处理方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种图像特征处理方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着图像处理技术的发展，对图像特征处理要求越来越高，图像特征处理效果对图像处理效果起着至关重要的作用。图像特征处理被广泛应用于图像识别、对象检测和图像分割等方面。
[0003]现有技术中，往往利用单个尺度的卷积核进行图像特征的处理，存在图像特征处理效果差的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种图像特征处理方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中图像特征处理效果差的缺陷，实现提高图像特征处理效果的目的。
[0005]本专利技术提供一种图像特征处理方法，包括：获取初始图像特征；对所述初始图像特征进行处理，得到第一中间图像特征集合和第二中间图像特征集合；对所述第一中间图像特征集合中的各个第一中间图像特征进行融合，得到第一融合图像特征；以及，对所述第二中间图像特征集合中的各个第二中间图像特征进行融合，得到第二融合图像特征；利用逐点卷积核对所述第一融合图像特征进行处理，得到第一频率图像特征；以及，利用混合卷积核对所述第二融合图像特征进行处理，得到第二频率图像特征；将所述第一频率图像特征和所述第二频率图像特征进行特征融合，得到目标图像特征。
[0006]根据本专利技术提供的一种图像特征处理方法，所述混合卷积核包括所述逐点卷积核和多尺度卷积核，所述利用混合卷积核对所述第二融合图像特征进行处理，得到第二频率图像特征包括：利用所述逐点卷积核对所述第二融合图像特征进行处理，得到第一频率子图像特征；利用所述多尺度卷积核对所述第二融合图像特征进行处理，得到第二频率子图像特征；基于所述第一频率子图像特征和所述第二频率子图像特征，得到所述第二频率图像特征。
[0007]根据本专利技术提供的一种图像特征处理方法，所述基于所述第一频率子图像特征和所述第二频率子图像特征，得到所述第二频率图像特征包括：将所述第一频率子图像特征和所述第二频率子图像特征进行特征差值处理，得到差值图像特征；根据嵌入对象，对所述差值图像特征进行采样调整，得到所述第二频率图像特征；其中，所述嵌入对象为对所述差值图像特征进行训练的模型或者网络。
[0008]根据本专利技术提供的一种图像特征处理方法，所述多尺度卷积核的得到过程包括：获取参考卷积核；利用多尺度卷积系数，对所述参考卷积核进行调整，得到所述多尺度卷积核。
[0009]根据本专利技术提供的一种图像特征处理方法，所述利用所述多尺度卷积核对所述第
二融合图像特征进行处理，得到第二频率子图像特征包括：利用所述多尺度卷积核中候选尺度卷积核，对所述第二融合图像特征进行处理，得到中间频率子图像特征；将各个所述候选尺度卷积核对应的所述中间频率子图像特征进行拼接，得到所述第二频率子图像特征。
[0010]根据本专利技术提供的一种图像特征处理方法，所述对所述初始图像特征进行处理，得到第一中间图像特征集合和第二中间图像特征集合包括：基于第一自适应系数，对所述初始图像特征进行处理，得到第一处理图像特征；根据划分层数，对所述第一处理图像特征进行划分，得到所述第一中间图像特征集合；以及，基于第二自适应系数，对所述初始图像特征进行处理，得到第二处理图像特征；根据所述划分层数，对所述第二处理图像特征进行划分，得到所述第二中间图像特征集合；其中，所述第一自适应系数不同于所述第二自适应系数。
[0011]本专利技术还提供一种图像特征处理装置，包括：第一获取模块，用于获取初始图像特征；第二获取模块，用于对所述初始图像特征进行处理，得到第一中间图像特征集合和第二中间图像特征集合；第三获取模块，用于对所述第一中间图像特征集合中的各个第一中间图像特征进行融合，得到第一融合图像特征；以及，对所述第二中间图像特征集合中的各个第二中间图像特征进行融合，得到第二融合图像特征；第四获取模块，用于利用逐点卷积核对所述第一融合图像特征进行处理，得到第一频率图像特征；以及，利用混合卷积核对所述第二融合图像特征进行处理，得到第二频率图像特征；第一得到模块，用于将所述第一频率图像特征和所述第二频率图像特征进行特征融合，得到目标图像特征。
[0012]本专利技术还提供一种电子设备，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程序时实现如上述任一种所述图像特征处理方法的步骤。
[0013]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述图像特征处理方法的步骤。
[0014]本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述图像特征处理方法的步骤。
[0015]本专利技术提供的图像特征处理方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取初始图像特征；对该初始图像特征进行处理，得到第一中间图像特征集合和第二中间图像特征集合；对上述第一中间图像特征集合中的各个第一中间图像特征进行融合，得到第一融合图像特征；以及，对上述第二中间图像特征集合中的各个第二中间图像特征进行融合，得到第二融合图像特征；利用逐点卷积核对第一融合图像特征进行处理，得到第一频率图像特征；以及，利用混合卷积核对第二融合图像特征进行处理，得到第二频率图像特征；将第一频率图像特征和第二频率图像特征进行特征融合，得到目标图像特征。通过第一频率图像特征和第二频率图像特征的融合，能够得到频率特征更加突出的目标图像特征，从而提高了图像特征处理效果。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些
附图获得其他的附图。
[0017]图1是本专利技术提供的图像特征处理方法的流程示意图之一；
[0018]图2是本专利技术提供的图像特征处理方法的流程示意图之二；
[0019]图3是本专利技术提供的图像特征处理方法的流程示意图之三；
[0020]图4是本专利技术提供的图像特征处理方法的流程示意图之四；
[0021]图5是本专利技术提供的图像特征处理方法的流程示意图之五；
[0022]图6是本专利技术提供的图像特征处理方法的架构示意图之一；
[0023]图7是本专利技术提供的图像特征处理方法的架构示意图之二；
[0024]图8是本专利技术提供的图像特征处理装置的结构示意图；
[0025]图9是本专利技术提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0026]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像特征处理方法，其特征在于，包括：获取初始图像特征；对所述初始图像特征进行处理，得到第一中间图像特征集合和第二中间图像特征集合；对所述第一中间图像特征集合中的各个第一中间图像特征进行融合，得到第一融合图像特征；以及，对所述第二中间图像特征集合中的各个第二中间图像特征进行融合，得到第二融合图像特征；利用逐点卷积核对所述第一融合图像特征进行处理，得到第一频率图像特征；以及，利用混合卷积核对所述第二融合图像特征进行处理，得到第二频率图像特征；将所述第一频率图像特征和所述第二频率图像特征进行特征融合，得到目标图像特征。2.根据权利要求1所述的图像特征处理方法，其特征在于，所述混合卷积核包括所述逐点卷积核和多尺度卷积核，所述利用混合卷积核对所述第二融合图像特征进行处理，得到第二频率图像特征包括：利用所述逐点卷积核对所述第二融合图像特征进行处理，得到第一频率子图像特征；利用所述多尺度卷积核对所述第二融合图像特征进行处理，得到第二频率子图像特征；基于所述第一频率子图像特征和所述第二频率子图像特征，得到所述第二频率图像特征。3.根据权利要求2所述的图像特征处理方法，其特征在于，所述基于所述第一频率子图像特征和所述第二频率子图像特征，得到所述第二频率图像特征包括：将所述第一频率子图像特征和所述第二频率子图像特征进行特征差值处理，得到差值图像特征；根据嵌入对象，对所述差值图像特征进行采样调整，得到所述第二频率图像特征；其中，所述嵌入对象为对所述差值图像特征进行训练的模型或者网络。4.根据权利要求2所述的图像特征处理方法，其特征在于，所述多尺度卷积核的得到过程包括：获取参考卷积核；利用多尺度卷积系数，对所述参考卷积核进行调整，得到所述多尺度卷积核。5.根据权利要求4所述的图像特征处理方法，其特征在于，所述利用所述多尺度卷积核对所述第二融合图像特征进行处理，得到第二频率子图像特征包括：利用所述多尺度卷积核中候选尺度卷积核，对所述第二融合图像特征进行处理，得到中间频率子图像特征；将各个所述候选尺度卷积核对应的所述中间频率子图像特征进行拼接，得到所述第二频率子图像特征。6.根据权利要求2至5任一项所述的图像特征处理方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：王金桥，赵朝阳，李朝闻，
申请(专利权)人：中科视语北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：