[发明专利]一种图像中特定形状噪声去除方法、装置及计算机设备

说明书

本申请涉及一种图像中特定形状噪声去除方法，包括以下步骤：根据图像中特定形状噪声的特性，生成包含特定形状噪声的图像数据集；训练并保存对图像进行特定形状噪声分割的图像分割网络，利用所述图像分割网络对图像数据集中的图像进行分割处理；训练并保存去除特定形状噪声的生成对抗网络，将利用图像分割网络分割后的图像输入生成对抗网络，利用所述生成对抗网络去除图像中的特定形状噪声。本申请可以有效地去除图形中特定形状的噪声。

技术领域

本申请涉及图像检测识别技术领域，特别涉及一种图像中特定形状噪声去除方法、装置及计算机设备。

背景技术

计算机视觉领域的飞速发展需要大量的图像数据作为支撑，在扫描场景下，图像通常具有较好的可读性。然而，图像的来源通常具有多样性，如从自然场景中拍摄或者是扫描的图像，在自然拍摄场景中，图像通常由手机等设备拍摄，这些图像往往包含扭曲，污损等。由于部分图像中包含特定形状噪声，会对图像的特征描述造成一些不必要干扰。此外，特定形状噪声主要是由图像中存在一些具有封闭曲线特征的形状像素点构成，其对图像中的特征也有部分干扰。

因此，如何提供一种图像中特定形状噪声去除方法，是目前亟待解决的问题。

发明内容

本申请实施例提供了一种图像中特定形状噪声去除方法，以解决现有技术中由于图像中存在特定形状的噪声，会对图像中的特征产生干扰的问题。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。

第一方面，本申请提供一种图像中特定形状噪声去除方法，包括以下步骤：

根据图像中特定形状噪声的特性，生成包含特定形状噪声的图像数据集；

训练并保存对图像进行特定形状噪声分割的图像分割网络，利用所述图像分割网络对图像数据集中的图像进行分割处理；

训练并保存去除特定形状噪声的生成对抗网络，将利用图像分割网络分割后的图像输入生成对抗网络，利用所述生成对抗网络去除图像中的特定形状噪声。

可选地，所述根据图像中特定形状噪声的特性，生成包含特定形状噪声的图像数据集的步骤，包括以下步骤：

随机选择特定形状，控制图形大小，批量生成包含特定形状噪声的二值化掩膜图像数据集；

随机选取若干图片作为背景图片，将包含特定形状噪声的二值化掩膜图像集中的图像分别融合到背景图片中，形成合成噪声图像数据集；

采集实际场景中包含特定形状噪声的图像，对该图像中的特定形状噪声位置进行标注，构建标注图像数据集。

可选地，所述包含特定形状噪声的二值化掩膜图像数据集的生成步骤，包括：随机选择一种形状，使图形的大小能完整地中心对齐地放在512*512像素的背景下，并随机对特定形状噪声进行平移和/或旋转。

可选地，所述合成噪声图像数据集的生成步骤，包括：

随机选取一张背景图像，采用对应像素值加权相加的方法将包含特定形状噪声的二值化掩膜图像与背景图像进行融合；

分别读取融合后图像的三通道图像数据，进行均匀采样，将采样值作为二值化掩膜图像的像素权值；

用1减去该像素权值作为背景图像的像素权值，再将二值化掩膜图像与背景图像的像素进行加权求和得到合成噪声图像。

可选地，所述分别读取融合后图像的三通道图像数据，进行均匀采样的步骤，其中采样的范围为0.2至0.8。