图像处理方法技术

本发明专利技术公开了一种图像处理方法。具体方案为：获取待处理图像；基于图像识别模型对待处理图像进行识别处理，确定与待处理图像对应的识别结果；其中，识别结果中包括前景识别标识和背景识别标识，图像识别模型包括区域抑制模块和像素通道关系模块，图像识别模型在训练阶段的损失值包括基于孪生模型分支确定的正则损失和基于模型输出结果确定的损失；基于识别结果，确定与待处理图像对应的前景信息和背景信息。本发明专利技术提高了对待处理图像识别的准确率和效率，同时可以根据识别结果获得待处理图像中的准确数据信息。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种图像处理方法。

技术介绍

1、随着金融科技的发展，对账服务是客户与银行之间重要的业务。其中，纸质账单对账的方式需要在用户确认后，进行收回并通过扫描纸质账单来获取数据。因此，识别提取对账单图像中的数据信息是重要的。

2、现有技术中，对账单图像的处理通常是利用超像素分割或随机森林分类器分割等技术。但是，上述方法中存在一定的局限性。如需要人工选择超像素个数需要人工选择、长距离像素间的关系获取有限、忽略通道上下文之间的依赖，而且绝大多数技术方案都是针对单一类别而提出的，如利用形状、颜色等特征信息进行粗略划分。另外，随着深度学习的发展，对账单图像的识别处理可以利用全监督深度神经网络的方法实现，但是上述方式中需要为账单图像中的每个像素点设置分割标签，会耗费大量的人力成本和时间。基于此，本专利技术提出了利用弱监督的图像识别模型对待处理图像进行识别处理的技术方案。

技术实现思路

1、本专利技术提供了一种图像处理方法，提高了对待处理图像识别的准确率和效率，同时可以根据识别结果获得本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一模型分支中包括卷积神经网络模块、区域抑制模块、像素关系通道模块，所述将当前训练样本的第一待训练图像输入至所述待训练图像识别模型的第一模型分支中，得到与所述框选标注区域对应的第一预测特征图像，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述待抑制特征图像输入至所述区域抑制模块中，得到区域抑制图像，包括：

6.根据权利要求5所述...

【技术特征摘要】

1.一种图像处理方法，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，还包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一模型分支中包括卷积神经网络模块、区域抑制模块、像素关系通道模块，所述将当前训练样本的第一待训练图像输入至所述待训练图像识别模型的第一模型分支中，得到与所述框选标注区域对应的第一预测特征图像，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述待抑制特征图像输入至所述区域抑制模块中，得到区域抑制图像，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述抑制像素值以及所述待抑制特征图...

【专利技术属性】
技术研发人员：李志远，
申请(专利权)人：中国农业银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：