(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210714375.9 (22)申请日 2022.06.22 (71)申请人 北京旷视科技有限公司 地址 100096 北京市海淀区西三 旗建材城 内建中路12幢一层1268号 申请人 深圳旷视金智科技有限公司 (72)发明人 庄月清　陈世辉　李伯勋　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 专利代理师 董艳芳 (51)Int.Cl. G06V 10/80(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 40/10(2022.01) (54)发明名称 图像处理方法、 计算机程序产品、 存储介质 及电子设备 (57)摘要 本申请涉及图像处理技术领域， 提供一种图 像处理方法、 计算机程序产品、 存储介质及电子 设备。 其中， 图像处理方法包括： 获取待处理图像 中目标的自身特征和参考图像中目标的自身特 征； 将待处理目标的自身特征与待处理图像和/ 或参考图像中的至少一个其他目标的自身特征 进行融合， 得到待处理目标的上下文特征， 将参 考目标的自身特征与待处理图像和/或参考图像 中的至少一个其他目标的自身特征进行融合， 得 到参考目标的上下文特征； 根据待处理目标的上 下文特征和参考目标的上下文特征， 计算二者的 上下文相似度； 根据该上下文相似度确定为二者 的最终相似度。 该方法由于在计算相似度时充分 考虑了目标的上下文信息， 所以最终算出的相似 度具有较高的精度。 权利要求书4页 说明书24页 附图5页 CN 115205639 A 2022.10.18 CN 115205639 A 1.一种图像处 理方法， 其特 征在于， 包括： 获取待处理图像中目标的自身特征以及参考图像中目标的自身特征； 其中， 所述待处 理图像中的目标包括待处理目标， 所述参考图像中的目标包括参考 目标， 所述待处理目标 和所述参考目标为待计算相似度的目标； 将所述待处理目标的自身特征与 所述待处理图像和/或所述参考图像中的至少一个其 他目标的自身 特征进行融合， 得到所述待处理目标的上下文 特征， 以及， 将所述参考目标的 自身特征与所述待处理图像和/或所述参考图像中的至少一个其他目标的自身特征进 行融 合， 得到所述 参考目标的上 下文特征； 根据所述待处理目标的上下文特征以及所述参考目标的上下文特征， 计算所述待处理 目标与所述 参考目标的上 下文相似度； 根据所述待处理目标与所述参考目标的上下文相似度确定所述待处理目标与所述参 考目标的最终相似度。 2.根据权利要求1所述的图像处理方法， 其特征在于， 所述待处理目标的上下文特征表 征： 在考虑所述待处 理目标周围环境的特 征时所得到的所述待处 理目标的特 征。 3.根据权利要求1或2所述的图像处理方法， 其特征在于， 所述将所述待处理目标的自 身特征与所述待处理图像和/或所述参考图像中的至少一个其他目标的自身特征进行融 合， 得到所述待处 理目标的上 下文特征， 包括： 通过以下四种方式之一进行 特征融合， 得到所述待处 理目标的上 下文特征： 将所述待处理目标的自身特征与所述待处理图像中至少一个其他目标的自身特征进 行融合， 得到所述待处 理目标的图内上 下文特征； 将所述待处理目标的自身特征与所述待处理图像中至少一个其他目标的自身特征进 行融合， 得到所述待处理目标的图内上下文特征， 对所述待处理目标 的图内上下文特征进 行增强， 得到所述待处 理目标的增强特 征； 将所述待处理目标的自身特征与所述待处理图像中至少一个其他目标的自身特征进 行融合， 得到所述待处理目标的图内上下文特征， 将所述待处理目标 的图内上下文特征与 所述参考图像中至少一个目标的自身 特征进行融合， 得到所述待处理目标的跨图上下文 特 征； 将所述待处理目标的自身特征与所述待处理图像中的至少一个其他目标的自身特征 进行融合， 得到所述待处理目标 的图内上下文特征， 将所述待处理目标的图内上下文特征 与所述参考图像中的至少一个目标的自身 特征进行融合， 得到所述待处理目标的跨图上下 文特征， 对所述待处 理目标的跨图上 下文特征进行增强， 得到所述待处 理目标的增强特 征； 其中， 所述待处理目标的图内上下文特征、 跨图上下文特征和增强特征均属于所述待 处理目标的上 下文特征。 4.根据权利要求3所述的图像处理方法， 其特征在于， 所述根据 所述待处理目标的上下 文特征以及所述参考目标的上下文特征， 计算所述待处理目标与所述参考目标的上下文相 似度， 包括： 分别根据所述待处理目标的每种类型的特征与所述参考目标的相同类型的特征计算 特征相似度， 得到 至少一个特 征相似度； 其中， 每 个特征相似度对应一种类型的特 征； 根据所述至少一个特 征相似度确定所述待处 理目标与所述 参考目标的上 下文相似度。权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115205639 A 25.根据权利要求1 ‑4中任一项所述的图像处理方法， 其特征在于， 所述根据所述待处理 目标与所述参考目标的上下文相似度确定所述待处理目标与所述参考目标的最终相似度， 包括： 根据所述待处理目标的自身特征与所述参考目标的自身特征计算所述待处理目标与 所述参考目标的自身特 征相似度； 根据所述待处理目标与所述参考目标的上下文相似度和自身特征相似度， 计算所述待 处理目标与所述 参考目标的综合相似度； 根据所述待处理目标与所述参考目标的综合相似度确定所述待处理目标与所述参考 目标的最终相似度。 6.根据权利要求5所述的图像处理方法， 其特征在于， 所述根据 所述待处理目标与 所述 参考目标的综合相似度确定所述待处 理目标与所述 参考目标的最终相似度， 包括： 获取所述待处理目标与所述参考目标的综合相似度， 以及， 所述待处理目标与所述参 考图像中的其 他目标的综合相似度； 若所述待处理目标与所述参考目标的综合相似度是所述待处理目标与所述参考图像 中的所有目标的综合相似度中的最大值， 则增大所述待处理目标与所述参考目标的综合相 似度， 得到所述待处理目标与所述参考目标的最 终相似度， 或者， 直接将所述待处理目标与 所述参考目标的综合相似度， 确定为所述待处 理目标与所述 参考目标的最终相似度； 若所述待处理目标与所述参考目标的综合相似度不是所述待处理目标与所述参考图 像中的所有目标的综合相似度中的最大值， 则减小所述待处理目标与所述参考目标的综合 相似度， 得到所述待处 理目标与所述 参考目标的最终相似度。 7.根据权利要求6所述的图像处理方法， 其特征在于， 所述减小所述待处理目标与 所述 参考目标的综合相似度， 得到所述待处 理目标与所述 参考目标的最终相似度， 包括： 根据所述待处理目标与所述参考图像中的所有目标的综合相似度， 计算所述参考目标 对应的缩减系数； 其中， 所述缩减系数小于1， 且和所述待处理目标与所述参考目标的综合 相似度正相关； 将所述待处理目标与所述参考目标的综合相似度和所述参考目标对应的缩减系数相 乘， 得到所述待处 理目标与所述 参考目标的最终相似度。 8.根据权利要求1 ‑7中任一项所述的图像处理方法， 其特征在于， 所述将所述待处理目 标的自身 特征与所述待处理图像和/或所述参考图像中的至少一个其他目标的自身特征进 行融合， 得到所述待处 理目标的上 下文特征， 包括： 利用特征融合网络将所述待处理目标的自身特征与所述待处理图像和/或所述参考图 像中的至少一个其 他目标的自身特 征进行融合， 得到所述待处 理目标的上 下文特征； 其中， 所述特 征融合网络为神经网络， 所述特 征融合网络的结构包括以下四种之一： 图内特征融合单 元； 依次连接的图内特 征融合单 元和特征增强单 元； 依次连接的图内特 征融合单 元和跨图特 征融合单 元； 依次连接的图内特 征融合单 元、 跨图特 征融合单 元和特征增强单 元。 9.根据权利要求8所述的图像处理方法， 其特征在于， 所述图内特征融合单元用于将所 述待处理目标 的自身特征与所述待处理图像中至少一个其他目标 的自身特征进行加权融权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115205639 A 3