[發明專利]一種暗光圖像處理方法及裝置、終端、存儲介質

在審

• 申請號: 201810961442.0
• 申請日: 2018-08-22
• 公開（公告）號: CN108965731A
• 公開（公告）日: 2018-12-07
• 發明（設計）人: 張弓
• 申請（專利權）人: OPPO廣東移動通信有限公司
• 主分類號: H04N5/235
• 分類號: H04N5/235;H04N5/243
• 代理公司: 北京派特恩知識產權代理有限公司 11270
• 代理人: 張振偉;張穎玲

1.一種暗光圖像處理方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取相機所處的當前環境信息和所述相機對應的待拍攝畫面；

如果所述當前環境信息滿足預設條件，將所述待拍攝畫面輸入到訓練好的卷積神經網絡模型中，得到處理后的畫面；其中，所述卷積神經網絡模型是通過采用預設的短曝光圖像和所述預設的短曝光圖像對應的預設的正常圖像進行訓練得到的；

輸出所述處理后的畫面。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述短曝光圖像為圖像的質量信息不滿足預設質量條件的圖像，所述預設的正常圖像為圖像的質量信息滿足預設質量條件的圖像，且所述預設的正常圖像的曝光時間大于所述短曝光圖像的曝光時間；其中，所述圖像的質量信息至少包括以下之一：圖像的曝光時間、圖像的像素值、圖像的分辨率、感光度ISO。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述卷積神經網絡模型的訓練過程，包括：

將短曝光圖像作為樣本圖像和所述短曝光圖像對應的正常圖像輸入卷積神經網絡，得到第一輸出結果；

根據所述第一輸出結果和預設的損失函數圖像調整所述卷積神經網絡，得到訓練好的所述卷積神經網絡模型。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

如果所述相機所處的當前環境信息不滿足預設條件，輸出所述相機對應的待拍攝畫面。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述如果所述當前環境信息滿足預設條件，將所述待拍攝畫面輸入到訓練好的卷積神經網絡模型中，得到處理后的畫面，包括：

如果所述當前環境信息表明所述當前環境的亮度大于等于預設閾值，確定所述當前環境信息滿足預設條件，并生成啟動請求；

響應所述啟動請求，啟動所述卷積神經網絡模型；

將所述待拍攝畫面輸入所述已啟動的卷積神經網絡模型，得到處理后的畫面。

6.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一輸出結果和預設的損失函數圖像調整所述卷積神經網絡，得到訓練好的所述卷積神經網絡模型，包括：

利用所述預設的損失函數，確定所述第一輸出結果和所述正常亮度圖像之間的差值；

根據所述差值調整所述卷積神經網絡，得到訓練好的所述卷積神經網絡模型。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述利用所述預設的損失函數，確定所述第一輸出結果和所述預設的正常亮度圖像之間的差值，包括：

利用所述預設的損失函數，確定所述第一輸出結果對應的像素值和所述預設的正常亮度圖像的像素值之間的差值。

8.一種暗光圖像處理裝置，其特征在于，所述裝置包括：第一獲取模塊、第一輸入模塊和第一輸出模塊，其中：

所述第一獲取模塊，用于獲取已啟動的相機所處的當前環境信息和所述相機對應的待拍攝畫面；

所述第一輸入模塊，用于如果所述當前環境信息滿足預設條件，將所述待拍攝畫面輸入到訓練好的卷積神經網絡模型中，得到處理后的畫面；所述卷積神經網絡模型是通過采用短曝光圖像和預設的正常圖像進行訓練得到的；

所述第一輸出模塊，用于輸出所述處理后的畫面。

9.一種終端，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有可在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程序時實現權利要求1至7任一項所述暗光圖像處理方法中的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7任一項所述方法中的步驟。