本發(fā)明涉及圖像處理，尤其涉及一種基于對(duì)抗學(xué)習(xí)的圖像處理方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、心率(hr)是一項(xiàng)重要的生理指標(biāo)，可以通過(guò)心電圖(ecg)和光電容積脈搏波描記儀(ppg)等接觸式儀器測(cè)量。心電是通過(guò)電極感應(yīng)人體心臟電流提取hr。ppg是一種簡(jiǎn)單、低成本的hr獲取方法，它使用光學(xué)技術(shù)檢測(cè)毛細(xì)血管的血容量變化。一些便捷的ppg檢測(cè)方法使用便攜式可穿戴設(shè)備(如智能手表或手環(huán))獲取ppg信號(hào)。然而，這些ppg方法需要與人體接觸，這可能會(huì)對(duì)一些需要長(zhǎng)時(shí)間監(jiān)測(cè)hr的患者造成皮膚刺激或不適。人機(jī)交互有一定的局限性(例如，用戶需要佩戴測(cè)量設(shè)備，計(jì)算機(jī)才能接收人力資源信息)。因此，理想的hr檢測(cè)應(yīng)該是遠(yuǎn)程和非接觸的。雖然可以利用紅外圖像遠(yuǎn)程測(cè)量心臟脈搏，但這種方法仍然需要特殊的設(shè)備。此，提供一種基于對(duì)抗學(xué)習(xí)的圖像處理方法及裝置，以生成不同質(zhì)量的rppg信號(hào)的對(duì)抗性示例，并饋送到多通道信號(hào)提取網(wǎng)絡(luò)中，實(shí)現(xiàn)更精確的hr測(cè)量，進(jìn)而解決從低分辨率圖像中恢復(fù)退化的rppg信號(hào)的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題在于，提供一種基于對(duì)抗學(xué)習(xí)的圖像處理方法及裝置有利于生成不同質(zhì)量的rppg信號(hào)的對(duì)抗性示例，并饋送到多通道信號(hào)提取網(wǎng)絡(luò)中，實(shí)現(xiàn)更精確的hr測(cè)量，進(jìn)而解決從低分辨率圖像中恢復(fù)退化的rppg信號(hào)的問(wèn)題。

2、為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明實(shí)施例第一方面公開了一種基于對(duì)抗學(xué)習(xí)的圖像處理方法，所述方法包括：

3、獲取待處理圖像信息；

4、對(duì)所述待處理圖像信息進(jìn)行前處理，得到初始圖像處理信息；

5、利用目標(biāo)圖像處理模型對(duì)所述初始圖像處理信息進(jìn)行分析處理，得到圖像分析結(jié)果信息。

6、本發(fā)明實(shí)施例第二方面公開了一種基于對(duì)抗學(xué)習(xí)的圖像處理裝置，裝置包括：

7、獲取模塊，用于獲取待處理圖像信息；

8、第一處理模塊，用于對(duì)所述待處理圖像信息進(jìn)行前處理，得到初始圖像處理信息；

9、第二處理模塊，用于利用目標(biāo)圖像處理模型對(duì)所述初始圖像處理信息進(jìn)行分析處理，得到圖像分析結(jié)果信息。

10、本發(fā)明第三方面公開了另一種基于對(duì)抗學(xué)習(xí)的圖像處理裝置，所述裝置包括：

11、存儲(chǔ)有可執(zhí)行程序代碼的存儲(chǔ)器；

12、與所述存儲(chǔ)器耦合的處理器；

13、所述處理器調(diào)用所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)的所述可執(zhí)行程序代碼，執(zhí)行本發(fā)明實(shí)施例第一方面公開的基于對(duì)抗學(xué)習(xí)的圖像處理方法中的部分或全部步驟。

14、本發(fā)明第四方面公開了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)指令，所述計(jì)算機(jī)指令被調(diào)用時(shí)，用于執(zhí)行本發(fā)明實(shí)施例第一方面公開的基于對(duì)抗學(xué)習(xí)的圖像處理方法中的部分或全部步驟。

技術(shù)特征：

1.一種基于對(duì)抗學(xué)習(xí)的圖像處理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于對(duì)抗學(xué)習(xí)的圖像處理方法，其特征在于，所述目標(biāo)圖像處理模型是基于以下方式得到的：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于對(duì)抗學(xué)習(xí)的圖像處理方法，其特征在于，所述初始圖像處理模型包括第一特征提取子模型、第二特征提取子模型、第一融合模塊、特征融合子模型和分割模型；其中，

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于對(duì)抗學(xué)習(xí)的圖像處理方法，其特征在于，所述第一特征提取子模型包括第一網(wǎng)絡(luò)模塊、第二網(wǎng)絡(luò)模塊、第三網(wǎng)絡(luò)模塊、網(wǎng)格優(yōu)化模塊、一維轉(zhuǎn)換模塊、多層感知機(jī)和重塑模塊；其中，所述第一網(wǎng)絡(luò)模塊包括第一卷積單元、第一歸一單元、第一激活單元、第一池化單元；

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于對(duì)抗學(xué)習(xí)的圖像處理方法，其特征在于，所述特征融合子模型包括第一卷積模塊、第二卷積模塊、第三卷積模塊、第四卷積模塊、第五卷積模塊、第六卷積模塊、分詞模塊、多頭注意力模塊、第二融合模塊、第三融合模塊、第一歸一模塊、第二歸一模塊和預(yù)測(cè)模塊；其中，

6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于對(duì)抗學(xué)習(xí)的圖像處理方法，其特征在于，所述對(duì)所述視頻信息進(jìn)行樣本生成處理，得到初始圖像樣本信息，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于對(duì)抗學(xué)習(xí)的圖像處理方法，其特征在于，所述對(duì)所述視頻信息進(jìn)行分割轉(zhuǎn)換處理，得到基礎(chǔ)圖像樣本信息，包括：

8.一種基于對(duì)抗學(xué)習(xí)的圖像處理裝置，其特征在于，所述裝置包括：

9.一種基于對(duì)抗學(xué)習(xí)的圖像處理裝置，其特征在于，所述裝置包括：

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)指令，所述計(jì)算機(jī)指令被調(diào)用時(shí)，用于執(zhí)行如權(quán)利要求1-7任一項(xiàng)所述的基于對(duì)抗學(xué)習(xí)的圖像處理方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于對(duì)抗學(xué)習(xí)的圖像處理方法及裝置，該方法包括：獲取待處理圖像信息；對(duì)待處理圖像信息進(jìn)行前處理，得到初始圖像處理信息；利用目標(biāo)圖像處理模型對(duì)初始圖像處理信息進(jìn)行分析處理，得到圖像分析結(jié)果信息。

技術(shù)研發(fā)人員：翟德朝,吳航,李欽偉,余明,張廣,石玉萍,王依濤
受保護(hù)的技術(shù)使用者：軍事科學(xué)院系統(tǒng)工程研究院衛(wèi)勤保障技術(shù)研究所
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2