图像处理方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品与流程

本申请涉及计算机，特别是涉及一种图像处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术：

1、随着计算机技术的发展，出现了图像去噪技术，图像去噪能够从受噪声污染的图像中恢复原始清晰图像。

2、传统的图像去噪采用前向处理过程，即通过对输入图像加入各向同性的高斯噪声，以淹没存在于输入图像中的对抗扰动，再通过扩散模型的逆向过程恢复出对应的干净图像。然而，添加噪声的强度越高，后续降噪过程中图像损失的语义就越多，而添加的噪声强度低，可能达不到很好的图像去噪效果。

3、因此，传统图像去噪方法难以在消除对抗扰动和保留语义信息之间取得很好的平衡。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种既可以消除图像中的对抗扰动又可以保留更多的图像语义信息的图像处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

2、本申请提供了一种图像处理方法。所述方法包括：

3、获取对抗图像，确定所述对抗图像中特征点的注意力掩码；

4、基于所述特征点的注意力掩码，识别出所述对抗图像中的第一区域和第二区域，所述第一区域中特征点的注意力掩码大于所述第二区域中特征点的注意力掩码；

5、在所述对抗图像中，对所述第一区域添加第一噪声及对所述第二区域添加第二噪声，获得目标加噪图像；所述第一噪声的强度大于所述第二噪声的强度；

6、将所述目标加噪图像的第一区域降噪至所述第二噪声，获得目标降噪图像；

7、对所述目标降噪图像进行去噪，获得所述对抗图像对应的净化图像。

8、另一方面，本申请还提供了一种图像处理装置。所述装置包括：

9、获取模块，用于获取对抗图像，确定所述对抗图像中特征点的注意力掩码；

10、识别模块，用于基于所述特征点的注意力掩码，识别出所述对抗图像中的第一区域和第二区域，所述第一区域中特征点的注意力掩码大于所述第二区域中特征点的注意力掩码；

11、加噪模块，用于在所述对抗图像中，对所述第一区域添加第一噪声及对所述第二区域添加第二噪声，获得目标加噪图像；所述第一噪声的强度大于所述第二噪声的强度；

12、第一降噪模块，用于将所述目标加噪图像的第一区域降噪至所述第二噪声，获得目标降噪图像；

13、第二降噪模块，用于对所述目标降噪图像进行去噪，获得所述对抗图像对应的净化图像。

14、另一方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

15、获取对抗图像，确定所述对抗图像中特征点的注意力掩码；

16、基于所述特征点的注意力掩码，识别出所述对抗图像中的第一区域和第二区域，所述第一区域中特征点的注意力掩码大于所述第二区域中特征点的注意力掩码；

17、在所述对抗图像中，对所述第一区域添加第一噪声及对所述第二区域添加第二噪声，获得目标加噪图像；所述第一噪声的强度大于所述第二噪声的强度；

18、将所述目标加噪图像的第一区域降噪至所述第二噪声，获得目标降噪图像；

19、对所述目标降噪图像进行去噪，获得所述对抗图像对应的净化图像。

20、另一方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

21、获取对抗图像，确定所述对抗图像中特征点的注意力掩码；

22、基于所述特征点的注意力掩码，识别出所述对抗图像中的第一区域和第二区域，所述第一区域中特征点的注意力掩码大于所述第二区域中特征点的注意力掩码；

23、在所述对抗图像中，对所述第一区域添加第一噪声及对所述第二区域添加第二噪声，获得目标加噪图像；所述第一噪声的强度大于所述第二噪声的强度；

24、将所述目标加噪图像的第一区域降噪至所述第二噪声，获得目标降噪图像；

25、对所述目标降噪图像进行去噪，获得所述对抗图像对应的净化图像。

26、另一方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

27、获取对抗图像，确定所述对抗图像中特征点的注意力掩码；

28、基于所述特征点的注意力掩码，识别出所述对抗图像中的第一区域和第二区域，所述第一区域中特征点的注意力掩码大于所述第二区域中特征点的注意力掩码；

29、在所述对抗图像中，对所述第一区域添加第一噪声及对所述第二区域添加第二噪声，获得目标加噪图像；所述第一噪声的强度大于所述第二噪声的强度；

30、将所述目标加噪图像的第一区域降噪至所述第二噪声，获得目标降噪图像；

31、对所述目标降噪图像进行去噪，获得所述对抗图像对应的净化图像。

32、上述图像处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过获取对抗图像，确定对抗图像中特征点的注意力掩码，能够通过注意力掩码量化对抗图像中的关键区域。基于特征点的注意力掩码，识别出对抗图像中的第一区域和第二区域，以识别出第一区域的关注度和第二区域的关注度。第一区域中特征点的注意力掩码大于第二区域中特征点的注意力掩码，说明第一区域的关注度高于第二区域的关注度。在对抗图像中，对第一区域添加第一噪声及对第二区域添加第二噪声，获得目标加噪图像，从而能够根据不同区域各自的关注程度添加不同的噪声。并且，第一噪声的强度大于第二噪声的强度，添加的噪声越大损失的图像语义越多，添加的噪声越低损失的图像语义越少，说明对关注度高的区域添加高强度的噪声，对关注度低的区域添加较低强度的噪声，这样可以在第二区域保留更多的图像语义信息。由于去噪的强度越大消除的语义信息越多，将目标加噪图像的第一区域降噪至第二噪声，能够先将第一区域的高强度噪声降低至第二区域的低强度噪声，从而先消除第一区域中的部分对抗扰动，获得具有低强度噪声的目标降噪图像。对目标降噪图像进行全局去噪，以再次对第一区域进行降噪，以获得更清晰的第一区域，又可以对低强度的第二区域进行降噪，使得第二区域变得比原来清晰的同时又不会损失太多的图像语义信息。最终获得净化图像中关注度高的第一区域具有较高的清晰度，且第二区域保留了更多的图像语义信息，达到了消除图像中的对抗扰动和保留图像语义之间的平衡。

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述对抗图像中特征点的注意力掩码，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述对抗图像中的特征点进行注意力分配，获得所述特征点的注意力权重，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标加噪图像的第一区域降噪至所述第二噪声，获得目标降噪图像，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述参考降噪图像中的第一区域和所述目标加噪图像中的第二区域进行融合，获得融合图像，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述参考降噪图像和所述参考加噪图像进行融合，获得融合图像，包括：

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标降噪图像进行去噪，获得所述对抗图像对应的净化图像，包括：

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述将所述目标加噪图像中的第一区域降噪至所述第二噪声，获得目标降噪图像，包括：

11.根据权利要求1至10任意一项所述的方法，其特征在于，所述在所述对抗图像中，对所述第一区域添加第一噪声及对所述第二区域添加第二噪声，获得目标加噪图像，包括：

12.一种图像处理装置，其特征在于，所述装置包括：

13.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至11中任一项所述的方法的步骤。

14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至11中任一项所述的方法的步骤。

15.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至11中任一项所述的方法的步骤。