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龍圖騰網(wǎng)獲悉泰康保險(xiǎn)集團(tuán)股份有限公司申請(qǐng)的專利一種圖像處理方法及裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114022497B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111166242.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/12；該發(fā)明授權(quán)一種圖像處理方法及裝置是由侯博嚴(yán);于吉鵬;韓森堯;喻廬軍;劉巖設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-09-30向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種圖像處理方法及裝置在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明實(shí)施例提供了一種圖像處理方法和裝置，其中，所述的方法包括：獲取待處理圖像；將所述待處理圖像輸入至第一圖像處理模型進(jìn)行圖像分割，以得到初始分割結(jié)果、輪廓概率掩膜和隱藏層特征參數(shù)；采用第二圖像處理模型，根據(jù)所述輪廓概率掩膜從所述待處理圖像中截取目標(biāo)圖像，并根據(jù)所述初始分割結(jié)果和隱藏層特征參數(shù)對(duì)所述目標(biāo)圖像進(jìn)行精修處理，以得到目標(biāo)分割結(jié)果。第一圖像處理模型生成輪廓概率掩膜，為后續(xù)的精修過(guò)程提供基準(zhǔn)，使得圖像分割的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)只對(duì)分割結(jié)果中的不確定區(qū)域進(jìn)行修正，減少了大量的冗余計(jì)算，提高圖像分割的速度，并且分割效果十分精細(xì)。

本發(fā)明授權(quán)一種圖像處理方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種圖像處理方法，其特征在于，包括： 獲取待處理圖像； 將所述待處理圖像輸入至第一圖像處理模型進(jìn)行圖像分割，以得到初始分割結(jié)果、輪廓概率掩膜和隱藏層特征參數(shù)，其中，所述輪廓概率掩膜用于表征所述待處理圖像中的像素屬于目標(biāo)輪廓的概率； 采用第二圖像處理模型，根據(jù)所述輪廓概率掩膜從所述待處理圖像中截取目標(biāo)圖像，并根據(jù)所述初始分割結(jié)果和隱藏層特征參數(shù)對(duì)所述目標(biāo)圖像進(jìn)行精修處理，以得到目標(biāo)分割結(jié)果； 在根據(jù)所述輪廓概率掩膜從所述待處理圖像中截取目標(biāo)圖像，并根據(jù)所述初始分割結(jié)果和隱藏層特征參數(shù)對(duì)所述目標(biāo)圖像進(jìn)行精修處理后，還包括： 將所述精修后的結(jié)果替換掉所述目標(biāo)圖像； 所述采用第二圖像處理模型，根據(jù)所述輪廓概率掩膜從所述待處理圖像中截取目標(biāo)圖像，并根據(jù)所述初始分割結(jié)果和隱藏層特征參數(shù)對(duì)所述目標(biāo)圖像進(jìn)行精修處理，以得到目標(biāo)分割結(jié)果，包括： 按照第二預(yù)設(shè)系數(shù)縮小所述待處理圖像； 合并所述初始分割結(jié)果、隱藏層特征參數(shù)和縮小后的所述待處理圖像得到精修數(shù)據(jù)； 將所述精修數(shù)據(jù)輸入至所述第二圖像處理模型，采用第二圖像處理模型，根據(jù)所述輪廓概率掩膜從縮小后的所述待處理圖像中截取目標(biāo)圖像，并根據(jù)所述初始分割結(jié)果和隱藏層特征參數(shù)對(duì)所述目標(biāo)圖像進(jìn)行精修處理，以得到目標(biāo)分割結(jié)果。

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