[發(fā)明專利]一種圖像處理方法、裝置及終端設(shè)備

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811646714.4
• 申請日: 2018-12-29
• 公開（公告）號: CN111382772A
• 公開（公告）日: 2020-07-07
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 廖秋萍
• 申請（專利權(quán)）人: TCL集團股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 深圳中一聯(lián)合知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44414
• 代理人: 張全文

1.一種圖像處理方法，其特征在于，所述方法包括：

利用第一損失函數(shù)對基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練，得到第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

利用第二損失函數(shù)對所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練，得到第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

將待處理圖像輸入所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行處理后，生成所述待處理圖像對應(yīng)的目標圖像。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一損失函數(shù)具體為：

L₁＝||I_pre-I_gt||

其中，I_pre表示將第一圖像輸入基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行處理后所輸出的第二圖像，I_gt表示所述第一圖像對應(yīng)的第三圖像，所述第一圖像為原始暗光圖像，所述第三圖像為跟所述原始暗光圖像在同一場景，同樣暗光條件下，通過三腳架上的相機進行預(yù)設(shè)時長長曝光拍攝而成的圖像，表示對圖像I求絕對值之后再求平均值，I表示圖像I_pre減去圖像I_gt后生成的圖像，H表示圖像I的高,W表示圖像I的寬，C表示圖像I的通道數(shù)，(w,h,c)代表圖像I中第c通道，第w列，第h行對應(yīng)的像素值。

3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二損失函數(shù)具體為：

L_T＝||G(φ(I_pre))-G(φ(I_gt))||

其中，G為二維矩陣，其長和寬均為C；c1,c2為矩陣G的下標；φ表示VGG19模型的層結(jié)構(gòu)中的激活值relu2_2激活層的特征圖；I表示輸入到φ的圖像；H，W表示選取φ(I)特征圖中高為H，寬為W的小塊進行計算，w，h，c表示φ(I)特征圖中選取小塊中的第w列，第h行，第c通道對應(yīng)的值。

4.如權(quán)利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述利用第一損失函數(shù)對基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練，得到第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的步驟，包括：

將訓(xùn)練樣本圖像輸入所述基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

根據(jù)預(yù)設(shè)的第一訓(xùn)練參數(shù)，利用所述第一損失函數(shù)對所述基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練，得到對所述基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)進行調(diào)整后的第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

5.如權(quán)利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述利用第二損失函數(shù)對所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練，得到第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的步驟，包括：

將訓(xùn)練樣本圖像輸入所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

根據(jù)預(yù)設(shè)的第二訓(xùn)練參數(shù)，利用所述第二損失函數(shù)對所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練，得到對所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)進行調(diào)整后的第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

6.一種圖像處理裝置，其特征在于，所述裝置包括：

第一訓(xùn)練單元，用于利用第一損失函數(shù)對基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練，得到第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

第二訓(xùn)練單元，用于利用第二損失函數(shù)對所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練，得到第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

圖像處理單元，用于將待處理圖像輸入所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行處理后，生成所述待處理圖像對應(yīng)的目標圖像。

7.如權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述第一損失函數(shù)具體為：

L₁＝||I_pre-I_gt||

其中，I_pre表示將第一圖像輸入基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行處理后所輸出的第二圖像，I_gt表示所述第一圖像對應(yīng)的第三圖像，所述第一圖像為原始暗光圖像，所述第三圖像為跟所述原始暗光圖像在同一場景，同樣暗光條件下，通過三腳架上的相機進行預(yù)設(shè)時長長曝光拍攝而成的圖像，表示對圖像I求絕對值之后再求平均值，I表示圖像I_pre減去圖像I_gt后生成的圖像，H表示圖像I的高,W表示圖像I的寬，C表示圖像I的通道數(shù)，(w,h,c)代表圖像I中第c通道，第w列，第h行對應(yīng)的像素值。