[發明專利]一種圖像處理方法及裝置

在審

• 申請號: 201911312737.6
• 申請日: 2019-12-18
• 公開（公告）號: CN113012050A
• 公開（公告）日: 2021-06-22
• 發明（設計）人: 黃海鵬;劉陽興
• 申請（專利權）人: 武漢TCL集團工業研究院有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;H04N5/217
• 代理公司: 深圳中一聯合知識產權代理有限公司 44414
• 代理人: 李娟

1.一種圖像處理方法，其特征在于，包括：

獲取待處理的目標圖像；

將所述目標圖像輸入到訓練好的U_Net模型中進行處理以得到相應的輸出圖像，其中，所述U_Net模型中設置有多個下采樣模塊和多個殘差模塊，所述下采樣模塊和所述殘差模塊用于提取所述目標圖像的高層特征。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述多個殘差模塊包括第一殘差模塊和第二殘差模塊，所述U_Net模型包括編碼模塊和解碼模塊，所述編碼模塊中的每個編碼層中設置有一個所述下采樣模塊，且每個所述編碼層的輸出端設置有一個所述第一殘差模塊；所述解碼模塊中的每個解碼層的輸入端設置有一個所述第二殘差模塊；所述編碼模塊中的每個所述第一殘差模塊與所述編碼模塊中對應的第二殘差模塊之間設置有跳躍連接。

3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述多個殘差模塊中的每個殘差模塊包括串聯的輸入卷積層、激活函數、輸出卷積層。

4.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述多個下采樣模塊中的每個下采樣模塊包括并聯的第一模塊和第二模塊，所述第一模塊的輸出和所述第二模塊的輸出經過相加后作為所述下采樣模塊的輸出；其中，所述第一模塊包括卷積層和激活函數，所述第二模塊包括最大池化層。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一模塊中的所述卷積層的卷積核尺寸為5*5，卷積步長為2。

6.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述將所述目標圖像輸入到訓練好的U_Net模型中進行處理以得到相應的輸出圖像，包括：

將所述目標圖像按照所述U_Net模型指定的輸入尺寸輸入所述U_Net模型進行處理以得到相應的輸出圖像。

7.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述U_Net模型基于雙目去模糊數據集訓練所得。

8.一種圖像處理裝置，其特征在于，包括：獲取單元和處理單元；

所述獲取單元，用于獲取待處理的目標圖像；

所述處理單元，用于將所述目標圖像輸入到訓練好的U_Net模型中進行處理以得到相應的輸出圖像：

其中，所述U_Net模型中設置有多個下采樣模塊和多個殘差模塊，所述下采樣模塊和所述殘差模塊用于提取所述目標圖像的高層特征。

9.一種終端設備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述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計算機程序時實現如權利要求1至7任一項所述的方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至7任一項所述的方法。