摘要
本申请公开了一种异常图像检测方法、装置、电子设备。该方法包括:获取待测图像以及多张样本图像;获取样本图像的全局特征,并获取样本图像的局部特征;获取待测图像的像素值;根据样本图像的局部特征与全局特征对待测图像的像素值进行像素级加权计算,确定待测图像与样本图像的相似度评分;根据相似度评分以及预设阈值确定待测图像的异常检测结果。本申请综合使用全局特征和局部特征来更全面地描述图像,提高了异常检测的准确性;根据样本图像的局部特征和全局特征对每个像素进行加权,能够更加敏感地捕捉到异常区域,提高了异常检测的敏感性,而且减少对数据分布的依赖性,提高了异常检测的鲁棒性。
技术关键词
样本
图像检测方法
像素点
深度卷积神经网络
图像检测装置
数值
电子设备
图像获取模块
特征提取模块
数据分布
图像像素
处理器通信
上采样
尺寸
存储器
鲁棒性
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