【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种图像的实例分割方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、图像的实例分割技术能够从图像中识别出各个目标个体在图像中的轮廓位置，目前被广泛地应用于多个应用领域，例如物体追踪、无人驾驶、安防领域等。当前存在一种应用场景是采集的图像是高分辨率图像，例如需要通过卫星图像或航拍图像进行实例分割，识别图像中屋顶、障碍物、光伏组件等区域所在的位置，卫星图像和航拍图像均是高分辨率图像。将高分辨率图像直接输入到实例分割模型，在模型的预测过程中会产生大量中间参数，极可能导致程序崩溃。而通过将高分辨率的图像切割成多张小图像，分别采用实例分割模型进行预测，再将各个小图像的实例分割结果拼回原图，在切割线附近的实例分割结果往往会出现误识别、漏识别的问题，也即，目前存在高分辨率图像的实例分割结果不够准确的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种图像的实例分割方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在提出一种图像的实例分割方案，提高高分辨率图像的实例分割结果准确度。
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种图像的实例分割方法，
3、获取第一图像，对所述第一图像按照有重叠滑动窗口的方式进行切割，得到多个子图像，将各个子图像分别进行实例分割得到所述各个子图像分别对应的第一实例分割结果；
4、根据各个所述第一实例分割结果生成第一掩码图，其中，所述第一掩码图的尺寸与各个子图像的中心非重叠区域所组成的图像的尺寸相同，且各个目标
5、遍历所述第一掩码图中各个像素点的掩码值，计算得到各个目标物在所述第一掩码图中所在区域的轮廓信息；
6、根据所述轮廓信息和所述掩码值生成所述第一图像对应的第二实例分割结果。
7、可选地，所述根据各个所述第一实例分割结果生成第一掩码图的步骤包括：
8、构建全零的第二掩码图，所述第二掩码图的尺寸与各个子图像的中心非重叠区域所组成的图像的尺寸相同；
9、遍历各个所述第一实例分割结果，对于各个子图像中的任一目标子图像，以及对于所述目标子图像对应的所述第一实例分割结果中的任一目标像素点及所述目标像素点对应的类别标识，将所述第二掩码图中所述目标像素点对应的像素点的掩码值修改为所述类别标识，其中，所述目标像素点为所述目标子图像中对应的掩码值为非零值的像素点；
10、在遍历完各个所述第一实例分割结果后，基于修改掩码值后的所述第二掩码图得到所述第一掩码图。
11、可选地，所述对所述第一图像按照有重叠滑动窗口的方式进行切割，得到多个子图像的步骤包括：
12、获取单个子图像的第一尺寸、单个子图像的中心非重叠区域的第二尺寸和边缘重叠区域的第三尺寸；
13、根据所述第二尺寸计算得到第四尺寸，所述第四尺寸是所述第二尺寸的整数倍尺寸，且是所述第二尺寸的各个整数倍尺寸中与所述第一图像的尺寸最接近的；
14、将所述第一图像缩放至所述第四尺寸得到第二图像，并按照所述第三尺寸对所述第二图像进行边缘扩充，得到第三图像；
15、按照有重叠滑动窗口的方式对所述第三图像进行切割得到多个所述第一尺寸的子图像，其中，滑动窗口的尺寸为所述第一尺寸，滑动的步进为所述第二尺寸所限定的步进。
16、可选地，所述获取单个子图像的第一尺寸、单个子图像的中心非重叠区域的第二尺寸和边缘重叠区域的第三尺寸的步骤包括：
17、获取单个子图像的第一尺寸和重叠区域占比系数；
18、根据所述重叠区域占比系数和第一尺寸，计算得到单个子图像的中心非重叠区域的第二尺寸和边缘重叠区域的第三尺寸。
19、可选地，所述按照所述第三尺寸对所述第二图像进行边缘扩充，得到第三图像的步骤包括：
20、在所述第四尺寸基础上扩充所述第三尺寸得到第五尺寸；
21、生成所述第五尺寸的全零数组，并将所述第二图像填充至所述全零数组的正中心，得到第三图像。
22、可选地，所述获取第一图像的步骤包括：
23、获取第四图像，对所述第四图像按照预设缩小比例进行缩小，得到所述第一图像；
24、所述根据所述轮廓信息和所述掩码值生成所述第一图像对应的第二实例分割结果的包括：
25、根据所述轮廓信息和所述掩码值生成所述第一掩码图的图像尺寸对应的第三实例分割结果；
26、将所述第三实例分割结果按照所述第一掩码图相对于所述第四图像的缩放比例进行还原，得到所述第四图像的图像尺寸对应的实例分割结果，作为所述第一图像对应的所述第二实例分割结果。
27、可选地，所述遍历所述第一掩码图中各个像素点的掩码值，计算得到各个目标物在所述第一掩码图中所在区域的轮廓信息的步骤包括：
28、遍历所述第一掩码图中各个像素点的掩码值，将掩码值相同且位置连续的像素点所在的区域作为目标区域；
29、分别计算各个目标区域的轮廓信息，以得到各个目标物在所述第一掩码图中所在区域的轮廓信息。
30、可选地，所述遍历所述第一掩码图中各个像素点的掩码值，将掩码值相同且位置连续的像素点所在的区域作为目标区域的步骤包括：
31、遍历所述第一掩码图中各个像素点的掩码值，将掩码值相同且位置连续的像素点所在的区域作为备选区域；
32、检测所述备选区域的大小是否大于预设阈值；
33、若所述备选区域的大小大于所述预设阈值，则将所述备选区域作为目标区域。
34、可选地，所述获取第一图像的步骤之后，还包括：
35、检测所述第一图像的尺寸是否大于预设直接处理阈值；
36、若所述第一图像的尺寸大于所述预设直接处理阈值，则执行所述对所述第一图像按照有重叠滑动窗口的方式进行切割，得到多个子图像的步骤；
37、若所述第一图像的尺寸小于或等于所述预设直接处理阈值，则将所述第一图像进行实例分割，得到所述第一图像对应的第二实例分割结果。
38、为实现上述目的，本专利技术还提供一种图像的实例分割装置，
39、获取模块，用于获取第一图像，对所述第一图像按照有重叠滑动窗口的方式进行切割，得到多个子图像，将各个子图像分别进行实例分割得到所述各个子图像分别对应的第一实例分割结果；
40、第一生成模块，用于根据各个所述第一实例分割结果生成第一掩码图，其中，所述第一掩码图的尺寸与各个子图像的中心非重叠区域所组成的图像的尺寸相同，且各个目标物在所述第一掩码图中所在区域内的像素点对应的掩码值为对应目标物的类别标识；
41、计算模块，用于遍历所述第一掩码图中各个像素点的掩码值，计算得到各个目标物在所述第一掩码图中所在区域的轮廓信息；
42、第二生成模块，用于根据所述轮廓信息和所述掩码值生成所述第一图像对应的第二实例分割结果。
43、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种图像的实例分割方法，其特征在于，所述图像的实例分割方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的图像的实例分割方法，其特征在于，所述根据各个所述第一实例分割结果生成第一掩码图的步骤包括：
3.如权利要求1所述的图像的实例分割方法，其特征在于，所述对所述第一图像按照有重叠滑动窗口的方式进行切割，得到多个子图像的步骤包括：
4.如权利要求3所述的图像的实例分割方法，其特征在于，所述获取单个子图像的第一尺寸、单个子图像的中心非重叠区域的第二尺寸和边缘重叠区域的第三尺寸的步骤包括：
5.如权利要求3所述的图像的实例分割方法，其特征在于，所述按照所述第三尺寸对所述第二图像进行边缘扩充，得到第三图像的步骤包括：
6.如权利要求1所述的图像的实例分割方法，其特征在于，所述获取第一图像的步骤包括：
7.如权利要求1所述的图像的实例分割方法，其特征在于，所述遍历所述第一掩码图中各个像素点的掩码值，计算得到各个目标物在所述第一掩码图中所在区域的轮廓信息的步骤包括：
8.如权利要求7所述的图像的实例分割方法，其特征
9.如权利要求1至8任一项所述的图像的实例分割方法，其特征在于，所述获取第一图像的步骤之后，还包括：
10.一种图像的实例分割装置，其特征在于，所述图像的实例分割装置包括：
11.一种图像的实例分割设备，其特征在于，所述图像的实例分割设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的图像的实例分割程序，所述图像的实例分割程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至9中任一项所述的图像的实例分割方法的步骤。
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有图像的实例分割程序，所述图像的实例分割程序被处理器执行时实现如权利要求1至9中任一项所述的图像的实例分割方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种图像的实例分割方法，其特征在于，所述图像的实例分割方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的图像的实例分割方法，其特征在于，所述根据各个所述第一实例分割结果生成第一掩码图的步骤包括：
3.如权利要求1所述的图像的实例分割方法，其特征在于，所述对所述第一图像按照有重叠滑动窗口的方式进行切割，得到多个子图像的步骤包括：
4.如权利要求3所述的图像的实例分割方法，其特征在于，所述获取单个子图像的第一尺寸、单个子图像的中心非重叠区域的第二尺寸和边缘重叠区域的第三尺寸的步骤包括：
5.如权利要求3所述的图像的实例分割方法，其特征在于，所述按照所述第三尺寸对所述第二图像进行边缘扩充，得到第三图像的步骤包括：
6.如权利要求1所述的图像的实例分割方法，其特征在于，所述获取第一图像的步骤包括：
7.如权利要求1所述的图像的实例分割方法，其特征在于，所述遍历所述第一掩码图中各个像素点的掩码值，计算得到各个目标物在...
【专利技术属性】
技术研发人员：王佳文，
申请(专利权)人：阳光新能源开发股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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