[發(fā)明專利]圖像增強方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810680663.0
• 申請日: 2018-06-27
• 公開（公告）號: CN108830816B
• 公開（公告）日: 2020-12-04
• 發(fā)明（設計）人: 周銘柯;李志陽;李啟東;張偉;許清泉
• 申請（專利權(quán)）人: 廈門美圖之家科技有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/50
• 代理公司: 北京超凡志成知識產(chǎn)權(quán)代理事務所(普通合伙) 11371
• 代理人: 王文紅

本申請實施例提供一種圖像增強方法及裝置。該方法包括：獲取訓練樣本集，所述訓練樣本集包括多個原始圖像樣本和對應的增強圖像樣本；基于所述訓練樣本集對預先構(gòu)建的CNN圖像增強網(wǎng)絡進行迭代訓練，并在訓練過程中更新所述CNN圖像增強網(wǎng)絡的網(wǎng)絡參數(shù)；判斷所述CNN圖像增強網(wǎng)絡是否達到訓練收斂條件，在達到訓練收斂條件時，輸出對應的圖像增強模型，以基于所述圖像增強模型對輸入的圖像進行圖像增強。由此，本申請通過深度學習對圖像進行增強處理，能夠根據(jù)不同場景給予圖像合適的增強效果，從而達到用戶預期視覺效果，大大改善了傳統(tǒng)方案中圖像增強效果單一、容易出現(xiàn)顏色不自然、色塊、色偏、過渡不自然等問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及深度學習領(lǐng)域，具體而言，涉及一種圖像增強方法及裝置。

背景技術(shù)

圖像增強是一種提升圖像視覺效果的方法，通常來說，圖像增強是指調(diào)整圖像的亮暗、飽和度和對比度。當前，互聯(lián)網(wǎng)上傳播的大量圖片的視覺效果都較差，互聯(lián)網(wǎng)用戶經(jīng)常很難找到圖像內(nèi)容和圖像色彩都較佳的圖片。另一方面，手機拍照也成了大部分人的一種記錄生活的方式，但手機拍攝的照片往往很難滿足用戶的視覺需求。

發(fā)明內(nèi)容

為了克服現(xiàn)有技術(shù)中的上述不足，本申請的目的在于提供一種圖像增強方法及裝置，以解決或者改善上述問題。

為了實現(xiàn)上述目的，本申請實施例采用的技術(shù)方案如下：

第一方面，本申請實施例提供一種圖像增強方法，應用于電子設備，所述方法包括：

獲取訓練樣本集，所述訓練樣本集包括多個原始圖像樣本和對應的增強圖像樣本；

基于所述訓練樣本集對預先構(gòu)建的CNN圖像增強網(wǎng)絡進行迭代訓練，并在訓練過程中更新所述CNN圖像增強網(wǎng)絡的網(wǎng)絡參數(shù)；

判斷所述CNN圖像增強網(wǎng)絡是否達到訓練收斂條件，在達到訓練收斂條件時，輸出對應的圖像增強模型，以基于所述圖像增強模型對輸入的圖像進行圖像增強。

可選地，在所述基于所述訓練樣本集對預先構(gòu)建的CNN圖像增強網(wǎng)絡進行迭代訓練，并在訓練過程中更新所述CNN圖像增強網(wǎng)絡的網(wǎng)絡參數(shù)的步驟之前，所述方法還包括：

構(gòu)建所述CNN圖像增強網(wǎng)絡；

所述構(gòu)建所述CNN圖像增強網(wǎng)絡的方式，包括：

構(gòu)建輸入層、輸出層以及位于所述輸入層和所述輸出層之間的多層卷積層以及多層反卷積層，其中，所述輸入層用于輸入訓練樣本集，所述卷積層用于對訓練樣本進行卷積操作，所述反卷積層用于對訓練樣本進行反卷積操作；

在所述多層卷積層以及多層反卷積層之間構(gòu)建對稱連接層，其中，所述多層卷積層的層數(shù)和所述多層反卷積層的層數(shù)相同，且所述多層卷積層和所述多層反卷積層相對于所述對稱連接層對稱。

可選地，所述獲取訓練樣本集的步驟，包括：

獲取各種場景下的多個原始圖像樣本；

響應用戶操作，對每個所述原始圖像樣本的圖像參數(shù)進行圖像增強，生成圖像增強后的增強圖像樣本。

可選地，所述基于所述訓練樣本集對預先構(gòu)建的CNN圖像增強網(wǎng)絡進行迭代訓練，并在訓練過程中更新所述CNN圖像增強網(wǎng)絡的網(wǎng)絡參數(shù)的步驟，包括：

對所述訓練樣本集進行圖像處理，得到預設數(shù)量個目標尺寸的原始圖像和對應的增強圖像；

將所述預設數(shù)量個目標尺寸的原始圖像輸入到預先構(gòu)建的CNN圖像增強網(wǎng)絡中，得到與各個原始圖像對應的輸出圖像；

計算輸出圖像和增強圖像之間的loss值；

基于所述loss值對所述CNN圖像增強網(wǎng)絡進行訓練，并在訓練過程中更新所述CNN圖像增強網(wǎng)絡的網(wǎng)絡參數(shù)。