一种图像生成方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种图像生成方法、装置、设备及存储介质，通过对文档图像中待修改区域的数据进行擦除处理，获得擦除后的待修改区域，基于所述待修改区域的属性信息，生成所述待修改区域对应的替换数据，所述属性信息包括文本内容、文本字体样式、文本背景颜色、以及文本框尺寸中的至少一种；将所述替换数据合成在所述擦除后的待修改区域中，获得合成图像。其中，所述待修改区域是基于所述文档图像的类型确定的。本申请中，将基于待修改区域的属性信息生成的替换数据，合成在待修改区域，可以获得真实度高的合成图像，提高了合成图像的质量，基于质量高的合成图像训练深度学习模型，以对文档图像进行检测，可以有效提高检测准确率。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及数据处理，特别是涉及一种图像生成方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

1、随着电子信息技术的发展，电子图像日益普及。电子图像可以被篡改，因此，在一些场景中，需要对电子图像进行检测，以确定该电子图像为被篡改之后的图像。

2、目前可以基于深度学习模型对电子图像进行检测，以识别该电子图像是否经过篡改。该深度识别模型可以是利用篡改后的图像作为训练样本训练得到的。考虑到现实中篡改后的图像的数量有限，一般可以对电子图像进行篡改，从而将获得的图像作为训练样本。目前对电子图像进行篡改的方式为：随机选择替换图像以替换电子图像中的某一随机区域。

3、但是，采用这种方式得到的训练样本的篡改痕迹较为明显。相应的，利用基于该训练样本训练得到的深度学习模型对电子图像进行检测，具有检测准确率低的缺点。

技术实现思路

1、基于上述问题，本申请提供了一种图像生成方法、装置、设备及存储介质。

2、本申请实施例公开了如下技术方案：

3、第一方面：本申请提供一种图像生成方法，包括：

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【技术保护点】

1.一种图像生成方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述待修改区域的属性信息，生成所述待修改区域对应的替换数据，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述替换数据包括替换文本，所述基于所述待修改区域的属性信息，生成所述待修改区域对应的替换数据，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述待修改区域的属性信息和文本库中的文本，生成替换文本，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述替换数据合成在所述擦除后的待修改区域中，获得合成图像，包括：

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【技术特征摘要】

1.一种图像生成方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述待修改区域的属性信息，生成所述待修改区域对应的替换数据，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述替换数据包括替换文本，所述基于所述待修改区域的属性信息，生成所述待修改区域对应的替换数据，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述待修改区域的属性信息和文本库中的文本，生成替换文本，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述替换数据合成在所述擦除后的待修改区域中，获得合成图像，包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐安，
申请(专利权)人：太保科技有限公司，
类型：发明
国别省市：