[發明專利]圖像增強方法、裝置、終端設備及存儲介質

有效

• 申請號: 201810675950.2
• 申請日: 2018-06-27
• 公開（公告）號: CN109102468B
• 公開（公告）日: 2021-06-01
• 發明（設計）人: 賀永剛
• 申請（專利權）人: 廣州視源電子科技股份有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06N3/04
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 梁順宜;郝傳鑫

1.一種圖像增強方法，其特征在于，包括步驟：

獲取原始圖像；

將所述原始圖像輸入預先得到的圖像增強網絡，對所述原始圖像進行逐級增強，得到所述原始圖像對應的增強圖像；其中，所述圖像增強網絡包括至少兩級子網絡，所述原始圖像作為所述圖像增強網絡的首級子網絡的輸入，所述首級子網絡輸出首級節點圖像，每一級子網絡輸出的節點圖像作為下一級子網絡的輸入，所述圖像增強網絡的末級子網絡輸出末級節點圖像，所述末級節點圖像作為所述增強圖像；

通過如下步驟預先得到所述圖像增強網絡：

獲取原始圖像樣本和對應的增強圖像樣本；

根據所述原始圖像樣本和所述增強圖像樣本，生成多級節點圖像樣本；其中所述多級節點圖像樣本的級數比所述子網絡的級數少一；

將所述原始圖像樣本、所述增強圖像樣本和所述多級節點圖像樣本作為訓練樣本，對所述圖像增強網絡進行訓練，得到完成訓練的所述圖像增強網絡；其中，所述原始圖像樣本作為首級子網絡的訓練輸入，所述增強樣本圖像作為末級子網絡的訓練輸出，每一級的節點圖像樣本作為下一級次的所述子網絡的訓練輸入，且每一級的節點圖像樣本作為對應級次的所述子網絡的訓練輸出。

2.如權利要求1所述的圖像增強方法，其特征在于，所述圖像增強網絡為全卷積網絡，并且在多級子網絡中，不同級次的子網絡具有不完全相同的網絡參數。

3.如權利要求1所述的圖像增強方法，其特征在于，所述根據所述原始圖像樣本和所述增強圖像樣本，生成多級節點圖像樣本，具體包括：

獲取所述原始圖像樣本的圖像矩陣和所述增強圖像樣本的圖像矩陣；

在所述原始圖像樣本的圖像矩陣和所述增強圖像樣本的圖像矩陣之間插入多級節點圖像矩陣；其中，所述多級節點圖像矩陣的級數比所述子網絡的級數少一；

根據所述多級節點圖像矩陣獲取相應的多級節點圖像樣本。

4.如權利要求3所述的圖像增強方法，其特征在于，所述在所述原始圖像樣本的圖像矩陣和所述增強圖像樣本的圖像矩陣之間插入多級節點圖像矩陣，具體為：

在所述原始圖像樣本的圖像矩陣和所述增強圖像樣本的圖像矩陣之間，根據預設的梯度變化插入多級節點圖像矩陣。

5.如權利要求3至4任一項所述的圖像增強方法，其特征在于，預先得到所述圖像增強網絡的步驟還包括：

生成每一級節點圖像樣本對應的節點特征圖；

將所述原始圖像樣本輸入完成訓練的所述圖像增強網絡，得到測試的增強圖像樣本；

以所述節點特征圖和所述測試的增強圖像樣本作為函數參數，構建所述圖像增強網絡的目標損失函數；

根據所述目標損失函數對所述完成訓練的所述圖像增強網絡進行優化，得到優化的所述圖像增強網絡。

6.如權利要求5所述的圖像增強方法 ，其特征在于，每一級的所述子網絡均具有至少一卷積層和至少一激活層。

7.一種圖像增強裝置，其特征在于，包括：

輸入模塊，用于獲取原始圖像；

處理模塊，用于將所述原始圖像輸入預先得到的圖像增強網絡，對所述原始圖像進行逐級增強，得到所述原始圖像對應的增強圖像；其中，所述圖像增強網絡包括至少兩級子網絡，所述原始圖像作為所述圖像增強網絡的首級子網絡的輸入，所述首級子網絡輸出首級節點圖像，每一級子網絡輸出的節點圖像作為下一級子網絡的輸入，所述圖像增強網絡的末級子網絡輸出末級節點圖像，所述末級節點圖像作為所述增強圖像；

通過如下步驟預先得到所述圖像增強網絡：

獲取原始圖像樣本和對應的增強圖像樣本；

根據所述原始圖像樣本和所述增強圖像樣本，生成多級節點圖像樣本；其中所述多級節點圖像樣本的級數比所述子網絡的級數少一；

將所述原始圖像樣本、所述增強圖像樣本和所述多級節點圖像樣本作為訓練樣本，對所述圖像增強網絡進行訓練，得到完成訓練的所述圖像增強網絡；其中，所述原始圖像樣本作為首級子網絡的訓練輸入，所述增強樣本圖像作為末級子網絡的訓練輸出，每一級的節點圖像樣本作為下一級次的所述子網絡的訓練輸入，且每一級的節點圖像樣本作為對應級次的所述子網絡的訓練輸出。