本申請適用于人工智能技術領域，提供了一種基于人工智能的圖像處理方法、裝置、終端設備及介質，該方法包括：根據偏好顏色集合對文本圖像生成模型進行偏好設置，對文本圖像生成模型進行歸一化指數函數修改；將樣本圖像輸入文本圖像生成模型進行加水印處理得到預測水印圖像；根據預測水印圖像和樣本圖像確定參數損失，根據參數損失對文本圖像生成模型進行參數調節；將待處理圖像輸入文本圖像生成模型進行加水印處理，得到目標水印圖像，對目標水印圖像進行紋理識別得到紋理圖像；根據紋理圖像對待處理圖像進行真偽檢測得到真偽檢測結果。本申請應用一個文本圖像生成模型，可以同時完成對待處理圖像的水印添加和真偽檢測任務，降低了圖像處理成本。
【技術實現步驟摘要】
本申請涉及人工智能，尤其涉及一種基于人工智能的圖像處理方法、裝置、終端設備及介質。
技術介紹
1、隨著多媒體技術和網絡技術的飛速發展和廣泛應用，人們在日常生活和生產活動中大量的使用圖像信息，因此，圖像處理的問題越來越受人們所重視。圖像處理是指對圖像進行分析和處理，以達到所需結果的技術。圖像處理主要關注于提高圖像質量、減少存儲空間或實現特定的應用需求。
2、現有的圖像處理過程中，對待處理圖像進行水印添加和真偽檢測需要采用兩個不同的模型分別進行圖像處理，進而導致圖像處理成本較高。
技術實現思路
1、有鑒于此，本申請實施例提供了一種基于人工智能的圖像處理方法、裝置、終端設備及介質，以解決現有技術中，圖像水印添加和真偽檢測需要采用兩個不同的模型分別進行圖像處理的問題。
2、本申請實施例的第一方面提供了一種基于人工智能的圖像處理方法，包括：
3、根據偏好顏色集合對文本圖像生成模型進行偏好設置，并對偏好設置后的所述文本圖像生成模型進行歸一化指數函數修改；
4、將樣本圖像輸入歸一化指數函數修改后的所述文本圖像生成模型進行加水印處理，得到預測水印圖像；
5、根據所述預測水印圖像和所述樣本圖像確定參數損失，并根據所述參數損失對所述文本圖像生成模型進行參數調節，直至所述文本圖像生成模型收斂；
6、將待處理圖像輸入收斂后的所述文本圖像生成模型進行加水印處理，得到目標水印圖像，并對所述目標水印圖像進行紋理識別，得到紋理圖像；
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p>7、根據所述紋理圖像的像素信息對所述待處理圖像進行真偽檢測，得到真偽檢測結果。8、進一步地，根據所述預測水印圖像和所述樣本圖像確定參數損失，包括：
9、對所述預測水印圖像和所述樣本圖像進行特征提取，得到預測圖像特征和樣本圖像特征，并對所述預測圖像特征和所述樣本圖像特征進行向量轉換，得到預測特征向量和樣本特征向量；
10、計算所述預測特征向量和所述樣本特征向量的均值和協方差矩陣，并根據弗雷歇感知距離公式對所述均值和所述協方差矩陣進行運算，得到所述參數損失。
11、進一步地，對所述預測水印圖像和所述樣本圖像進行特征提取，得到預測圖像特征和樣本圖像特征，包括：
12、對所述預測水印圖像和所述樣本圖像進行二值化處理，得到水印二值圖和樣本二值圖，并對所述水印二值圖和所述樣本二值圖進行圖像閉運算處理，得到水印閉運算圖像和樣本閉運算圖像；
13、對所述水印閉運算圖像和所述樣本閉運算圖像進行圖像開運算，得到水印開運算圖像和樣本開運算圖像，并獲取所述水印開運算圖像和所述樣本開運算圖像中連通域，得到水印連通域和樣本連通域；
14、根據所述水印連通域的中心坐標和所述樣本連通域的中心坐標進行特征生成，得到所述預測圖像特征和所述樣本圖像特征。
15、進一步地，根據所述參數損失對所述文本圖像生成模型進行參數調節，直至所述文本圖像生成模型收斂，包括：
16、將所述參數損失與損失閾值進行比較；
17、在所述參數損失大于等于所述損失閾值時，對所述文本圖像生成模型中的參數變量進行參數調節；
18、返回執行所述將樣本圖像輸入歸一化指數函數修改后的所述文本圖像生成模型進行加水印處理的步驟并重新計算參數損失，直至所述參數損失小于損失閾值，則判定所述文本圖像生成模型收斂。
19、進一步地，對所述目標水印圖像進行紋理識別，得到紋理圖像，包括：
20、根據收斂后的所述文本圖像生成模型對所述待處理圖像進行聚類中心設置，并根據所述聚類中心確定搜索鄰域；
21、根據所述搜索鄰域中的圖像像素對所述聚類中心進行像素分配，得到候選超像素，并計算所述候選超像素的像素平均值和位置平均值；
22、根據所述像素平均值和所述位置平均值對所述聚類中心進行更新，并根據更新后的所述聚類中心，返回執行根據所述聚類中心確定搜索鄰域的步驟并重新對所述聚類中心進行更新，直至更新后的所述聚類中心與更新前的所述聚類中心之間的更新變化小于變化閾值，將更新后的所述聚類中心確定為目標超像素；
23、根據所述目標超像素的位置確定復雜區域，并將所述復雜區域對應的圖像確定為紋理圖像。
24、進一步地，根據所述紋理圖像的像素信息對所述待處理圖像進行真偽檢測，得到真偽檢測結果，包括：
25、根據所述紋理圖像的圖像位置確定所述待處理圖像中的待比對圖像，并分別獲取所述紋理圖像和所述待比對圖像的圖像像素點，得到復雜像素點和待比對像素點；
26、計算所述復雜像素點與對應所述待比對像素點之間的像素差值，并根據所述像素差值確定所述待比對像素點中的顏色偏離像素點；
27、若所述顏色偏離像素點的數量大于數量閾值，則判定所述待處理圖像為偽造圖像；
28、若所述顏色偏離像素點的數量小于或等于所述數量閾值，則判定所述待處理圖像為真實圖像。
29、進一步地，對偏好設置后的所述文本圖像生成模型進行歸一化指數函數修改采用的公式包括：
30、
31、其中，p(i)是樣本圖像l的標簽屬于第i類的歸一化概率，c是所述文本圖像生成模型輸出的顏色集合，p是所述偏好顏色集合，δ是參數變量。
32、本申請實施例的第二方面提供了一種圖像處理裝置，包括：
33、偏好設置單元，用于根據偏好顏色集合對文本圖像生成模型進行偏好設置，并對偏好設置后的所述文本圖像生成模型進行歸一化指數函數修改；
34、水印處理單元，用于將樣本圖像輸入歸一化指數函數修改后的所述文本圖像生成模型進行加水印處理，得到預測水印圖像；
35、參數調節單元，用于根據所述預測水印圖像和所述樣本圖像確定參數損失，并根據所述參數損失對所述文本圖像生成模型進行參數調節，直至所述文本圖像生成模型收斂；
36、紋理識別單元，用于將待處理圖像輸入收斂后的所述文本圖像生成模型進行加水印處理，得到目標水印圖像，并對所述目標水印圖像進行紋理識別，得到紋理圖像；
37、真偽檢測單元，用于根據所述紋理圖像的像素信息對所述待處理圖像進行真偽檢測，得到真偽檢測結果。
38、本申請實施例的第三方面提供了一種終端設備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現第一方案提供的基于人工智能的圖像處理方法的各步驟。
39、本申請實施例的第四方面提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現第一方案提供的基于人工智能的圖像處理方法的各步驟。
40、本申請實施例提供的一種基于人工智能的圖像處理方法、裝置、終端設備及介質，通過對偏好設置后的文本圖像生成模型進行歸一化指數函數修改，能有效地在文本圖像生成模型中進行參數變量的添加，通過參數損失對文本本文檔來自技高網
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【技術保護點】
1.一種基于人工智能的圖像處理方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于人工智能的圖像處理方法，其特征在于，根據所述預測水印圖像和所述樣本圖像確定參數損失，包括：
3.根據權利要求2所述的基于人工智能的圖像處理方法，其特征在于，對所述預測水印圖像和所述樣本圖像進行特征提取，得到預測圖像特征和樣本圖像特征，包括：
4.根據權利要求1所述的基于人工智能的圖像處理方法，其特征在于，根據所述參數損失對所述文本圖像生成模型進行參數調節，直至所述文本圖像生成模型收斂，包括：
5.根據權利要求1所述的基于人工智能的圖像處理方法，其特征在于，對所述目標水印圖像進行紋理識別，得到紋理圖像，包括：
6.根據權利要求1所述的基于人工智能的圖像處理方法，其特征在于，根據所述紋理圖像的像素信息對所述待處理圖像進行真偽檢測，得到真偽檢測結果，包括：
7.根據權利要求1所述的基于人工智能的圖像處理方法，其特征在于，對偏好設置后的所述文本圖像生成模型進行歸一化指數函數修改采用的公式包括：
8.一種圖像處理裝置，其特征在于，包括：
9.一種終端設備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1至7任一項所述方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至7任一項所述方法的步驟。
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【技術特征摘要】
1.一種基于人工智能的圖像處理方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于人工智能的圖像處理方法，其特征在于，根據所述預測水印圖像和所述樣本圖像確定參數損失，包括：
3.根據權利要求2所述的基于人工智能的圖像處理方法，其特征在于，對所述預測水印圖像和所述樣本圖像進行特征提取，得到預測圖像特征和樣本圖像特征，包括：
4.根據權利要求1所述的基于人工智能的圖像處理方法，其特征在于，根據所述參數損失對所述文本圖像生成模型進行參數調節，直至所述文本圖像生成模型收斂，包括：
5.根據權利要求1所述的基于人工智能的圖像處理方法，其特征在于，對所述目標水印圖像進行紋理識別，得到紋理圖像，包括：
6.根據權利要求1所述的...
【專利技術屬性】
技術研發人員：劉鵬，崔如彪，
申請(專利權)人：平安科技深圳有限公司，
類型：發明
國別省市：
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