(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 202210719728.4 (22)申请日 2022.06.23 (71)申请人 深圳传音 控股股份有限公司 地址 518057 广东省深圳市南 山区粤海街 道深南大道9789 号德赛科技大厦标识 层17层 （自然层15层） 1702-170 3号 (72)发明人 李江涛　明安龙　王海滨　董成豪　 李春晓　康学净　 (74)专利代理 机构 北京同立钧成知识产权代理 有限公司 1 1205 专利代理师 王潇　黄健 (51)Int.Cl. G06V 10/26(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01)G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 图像处理方法、 智能终端及存 储介质 (57)摘要 本申请提出了一种图像处理方法、 智能终端 及存储介质， 处理方法应用于处理设备， 包括以 下步骤： 获取待处理图片。 该待处理图片中包括 皮肤区域。 该皮肤区域可以包括面部皮肤区域 和/或身体皮肤区域。 智 能终端可 以将待处理图 片输入到识别模 型中。 该识别模 型将根据其预设 的参数和算法步骤， 对该待处理图片进行处理， 从而得到皮肤区域的第一信息。 智能终端可以根 据该第一信息， 确定目标区域， 从而根据该目标 区域裁剪得到目标图片。 本申请， 提高了皮肤分 割准确率， 提高了识别模型的处 理效率。 权利要求书2页 说明书19页 附图9页 CN 114882226 A 2022.08.09 CN 114882226 A 1.一种图像处 理方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1： 获取待处 理图片， 其中， 所述待处 理图片包括皮肤区域； S2： 将所述待处 理图片输入识别模型进行处 理得到所述皮肤区域的第一信息； S3： 根据所述第一信息对所述待处 理图片进行处 理， 得到目标图片。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述S3步骤， 包括： 根据所述第一信息， 确定目标物体的目标区域轮廓； 根据所述目标区域轮廓， 对所述待处 理图片进行处 理得到所述目标物体的目标图片。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述S2步骤， 包括： 将所述待处 理图片输入所述识别模型的特 征提取模块， 得到 至少一个初级特 征图； 将至少一个所述初级特 征图输入所述识别模型的注意力模块， 得到高级特 征图； 基于所述高级特 征图确定或生成所述皮肤区域的第一信息 。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述将至少一个所述初级特征图输入所述 识别模型的所述注意力模块， 得到高级特 征图， 包括： 将所述初级特征图输入所述注意力模块的特征降维模块进行降维处理， 得到第 一降维 特征图和第二降维特 征图； 将所述第一降维特征图输入所述注意力模块的位置感知注意力模块进行上下位置信 息感知处 理， 得到第一输出 特征图； 将所述第二降维特征图输入所述注意力模块的通道注意力模块进行上下通道感知处 理， 得到第二输出 特征图； 根据所述第一输出 特征图和所述第二输出 特征图， 融合得到高级特 征图。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述将所述第 一降维特征图输入所述注意 力模块的位置感知注意力模块进行 上下位置信息感知处 理， 得到第一输出 特征图， 包括： 使用所述位置感知注意力模块中的特征变换子模块， 对所述第一降维特征图进行变 换， 得到第三降维特 征图； 使用所述位置感知注意力模块中的多尺度混合距离关系子模块， 计算所述第 三降维特 征图中每一个特 征点的各个尺度的距离特 征； 使用所述位置感知注意力模块中的特征交互子模块， 融合所述第 三降维特征图中每一 个特征点的各个尺度的所述距离特 征， 得到第一注意力特 征图； 根据所述第一注意力特 征图和所述第一降维特 征图， 确定所述第一输出 特征图。 6.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 将所述第 二降维特征图输入所述注意力模 块的通道 注意力模块进行 上下通道感知处 理， 得到第二输出 特征图， 包括： 根据所述第二降维特 征图的重构特 征图和转置特 征图， 得到第四注意力特 征图； 根据所述第四注意力特征图的重构特征图和所述第 二降维特征图， 确定第 二输出特征 图。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述第 二降维特征图的重构特征 图和转置特 征图， 得到第四注意力特 征图， 包括： 根据所述第二降维特 征图的重构特 征图和转置特 征图， 计算 其乘积为乘积特 征图； 使用归一 化函数对所述乘积特 征图进行归一 化， 得到归一特 征图； 根据所述归一特征图与所述第 二降维特征图的重构特征图， 计算其乘积为第四注意力权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114882226 A 2特征图。 8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： 将训练图片输入所述识别模型进行处理， 获得边缘损 失值、 分割损 失值和辅助损 失值 中的至少一项； 使用所述分割损失值、 所述边缘损失值和所述辅助损失值中的至少一项对所述识别模 型进行参数调整， 获得训练后的识别模型。 9.一种智能终端， 其特征在于， 所述智能终端包括： 存储器、 处理器， 其中， 所述存储器 上存储有计算机程序， 所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求 1至8中任一项 所述的图像处 理方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述存储介质上存储有计算机程序， 所述 计算机程序被处 理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的图像处 理方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114882226 A 3