(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 202210707015.6 (22)申请日 2022.06.21 (71)申请人 平安科技 （深圳） 有限公司 地址 518000 广东省深圳市福田区福田街 道福安社区益田路5033号平 安金融中 心23楼 (72)发明人 郑喜民　胡浩楠　舒畅　陈又新　 (74)专利代理 机构 深圳市明日今典知识产权代 理事务所(普通 合伙) 44343 专利代理师 王杰辉　罗志强 (51)Int.Cl. G06V 10/26(2022.01) G06V 10/28(2022.01) G06V 10/32(2022.01) G06V 10/36(2022.01)G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06T 3/40(2006.01) G06T 5/40(2006.01) (54)发明名称 图像数据增强方法、 装置、 计算机设备和存 储介质 (57)摘要 本发明提供的一种图像数据增强方法、 装 置、 计算机设备和存储介质， 通过利用卷积神经 网络的对图像进行处理得到热力图， 借助热力图 来对图像上的各区域进行增强， 改变 现有技术中 图像主体部分遭到破坏的情况， 同时使新生成的 样本与原始样本有较大的差异， 在保留主要特征 的同时提供了更丰富的次要特征， 为样本分布不 均匀的数据集补充缺乏的数据， 并且 具有较大的 扩充力度。 权利要求书2页 说明书11页 附图3页 CN 115205524 A 2022.10.18 CN 115205524 A 1.一种图像数据增强方法， 其特 征在于， 包括： 在样本数据集中获取第一图像， 对所述第一图像进行处理得到所述第一图像的热力 图； 基于预设的像素阈值对所述热力图进行处 理二值化处理， 得到第一 二值化图像； 对所述第一 二值化图像进行 取非， 得到第二 二值化图像； 在所述样本数据集中获取第 二图像， 将所述第 一图像的像素点与所述第 一二值化图像 的像素点逐点相乘得到的图像与将所述第二图像的像素点与所述第二二值化图像的像素 点逐点相乘得到的图像相加， 得到样本图像。 2.根据权利要求1所述图像数据增强方法， 其特征在于， 所述在样本数据集中获取第 一 图像， 对所述第一图像进行处 理得到所述第一图像的热力图的步骤， 包括： 通过卷积神经网络对所述第 一图像进行特征提取， 得到所述卷积神经网络最后 一个卷 积层的特 征图； 计算所述特 征图的各通道的梯度； 通过所述梯度对所述特征图的各个通道进行加权后利用ReLU函数激活， 得到第一热力 图； 将所述第一热力图缩放至与 所述第一图像的大小保持一致， 得到所述第 一图像的热力 图。 3.根据权利要求2所述图像数据增强方法， 其特征在于， 所述将所述第 一热力图缩放至 与所述第一图像的大小保持一 致， 得到所述第一图像的热力图的步骤， 包括 采用插值法对所述第一热力图进行缩放处 理， 以得到所述第一图像的热力图。 4.根据权利要求1所述图像数据增强方法， 其特征在于， 所述在所述样本数据集中获取 第二图像， 将所述第一图像的像素点与所述第一二值化图像的像素点逐点相乘得到的图像 与将所述第二图像的像素点与所述第二二值化图像的像素点逐点相乘得到的图像相加， 得 到样本图像的步骤之后， 包括： 将所述样本图像进行直方图均衡化得到新的样本图像。 5.根据权利要求1所述图像数据增强方法， 其特征在于， 所述在样本数据集中获取第 一 图像， 对所述第一图像进行处 理得到所述第一图像的热力图的步骤之前， 包括： 利用滑动窗口算法对所述第一图像进行多次切割， 获得多个切割图像； 将所述切割图像进行多角度翻转后再拼接， 获得增强的第一图像。 6.根据权利要求1所述图像数据增强方法， 其特征在于， 所述基于预设的像素阈值对所 述热力图进行处 理二值化处理， 得到第一 二值化图像的步骤， 包括： 对所述热力图进行 灰度化处 理， 得到灰度图像； 根据预设的第一像素阈值， 对所述灰度图像进行处 理， 得到中间二 值化图像； 以所述中间二 值化图像为 导向图， 对所述灰度图像进行导向滤波处 理， 得到滤波图像； 根据预设的第 二像素阈值， 确定所述滤波图像 中的高值像素点， 其中， 所述高值像素点 的灰度值大于所述第二像素阈值； 根据预设的扩充系数， 对所述高值像素点的灰度值进行扩充处 理， 得到扩充图像； 对所述扩充图像进行清晰化处 理， 得到清晰图像； 对所述清晰图像的对比度进行调整， 得到所述第一 二值化图像。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115205524 A 27.一种图像数据增强装置， 其特 征在于， 包括： 第一获取模块， 用于在样本数据集中获取第一图像， 对所述第一图像进行处理得到所 述第一图像的热力图； 二值化处理模块， 用于基于预设的像素阈值对所述热力图进行处理二值化处理， 得到 第一二值化图像； 取非模块， 用于对所述第一 二值化图像进行 取非， 得到第二 二值化图像； 第二获取模块， 用于在所述样本数据集中获取第二图像， 将所述第一图像的像素点与 所述第一二值化图像的像素点逐点相乘得到的图像与将所述第二图像的像素点与所述第 二二值化图像的像素点逐点相乘得到的图像相加， 得到样本图像。 8.根据权利要求7 所述的图像数据增强装置， 其特 征在于， 所述第一获取模块包括： 提取子模块， 用于通过卷积神经网络对所述第一图像进行特征提取， 得到所述卷积神 经网络最后一个卷积层的特 征图； 计算子模块， 用于计算所述特 征图的各通道的梯度； 激活子模块， 用于通过所述梯度对所述特征图的各个通道进行加权后利用ReLU函数激 活， 得到第一热力图； 缩放子模块， 用于将所述第一热力图缩放至与所述第一图像的大小保持一致， 得到所 述第一图像的热力图。 9.一种计算机设备， 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 6中任一项所述方法的步骤。 10.一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 6中任一项所述方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115205524 A 3