[發(fā)明專利]一種圖像處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201911341097.1
• 申請日: 2019-12-23
• 公開（公告）號: CN113096021A
• 公開（公告）日: 2021-07-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 高飛
• 申請（專利權(quán)）人: 中國移動(dòng)通信有限公司研究院;中國移動(dòng)通信集團(tuán)有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06N3/04
• 代理公司: 北京派特恩知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11270
• 代理人: 王花麗;張穎玲

1.一種圖像處理方法，其特征在于，包括：

獲取待處理圖像和卷積處理模型，所述卷積處理模型是從服務(wù)器獲取的已訓(xùn)練好的模型；

對所述待處理圖像進(jìn)行下采樣處理，得到下采樣圖像；

根據(jù)所述卷積處理模型對所述下采樣圖像進(jìn)行處理，得到表征曝光程度的第一變換矩陣集合；

根據(jù)所述待處理圖像和所述第一變換矩陣集合，生成目標(biāo)圖像，所述目標(biāo)圖像的動(dòng)態(tài)范圍高于所述待處理圖像的動(dòng)態(tài)范圍。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述待處理圖像和所述第一變換矩陣集合，生成目標(biāo)圖像，包括：

對所述待處理圖像進(jìn)行灰度處理，生成包含邊緣亮度信息的灰度圖；

根據(jù)所述灰度圖和所述第一變換矩陣集合，生成第二變換矩陣集合，其中所述第二變換矩陣集合中的各個(gè)第二變換矩陣的大小與待處理圖像的大小相同；

根據(jù)所述第二變換矩陣集合對所述待處理圖像進(jìn)行變換處理，生成目標(biāo)圖像。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述灰度圖和所述第一變換矩陣集合，生成第二變換矩陣集合，包括：

根據(jù)所述第一變換矩陣集合中的各個(gè)第一變換矩陣和所述灰度圖，確定各個(gè)第一變換矩陣對應(yīng)的插值信息；

根據(jù)各個(gè)插值信息對所述各個(gè)第一變換矩陣進(jìn)行插值處理，生成各個(gè)第二變換矩陣，得到第二變換矩陣集合。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述第二變換矩陣集合對所述待處理圖像進(jìn)行變換處理，生成目標(biāo)圖像，包括：

根據(jù)所述第二變換矩陣集合中的各個(gè)第二變換矩陣分別對所述待處理圖像的每個(gè)像素進(jìn)行逐一變換處理，對應(yīng)得到各個(gè)中間圖像；

對所述各個(gè)中間圖像進(jìn)行融合處理，生成目標(biāo)圖像。

5.根據(jù)權(quán)利要求4中所述的方法，其特征在于，所述對所述各個(gè)中間圖像進(jìn)行融合處理，生成目標(biāo)圖像，包括：

獲取各個(gè)中間圖像的曝光系數(shù)；

基于各個(gè)中間圖像的曝光系數(shù)，從各個(gè)中間圖像中確定第一目標(biāo)中間圖像和第二目標(biāo)中間圖像，其中，第一目標(biāo)中間圖像的曝光系數(shù)大于第一曝光閾值，第二目標(biāo)中間圖像的曝光系數(shù)小于第二曝光閾值；

從所述第一目標(biāo)中間圖像中確定第一圖像區(qū)域，從所述第二目標(biāo)中間圖像中確定第二圖像區(qū)域，其中，所述第一圖像區(qū)域的亮度小于第一亮度閾值，第二圖像區(qū)域的亮度大于第二亮度閾值；

將所述第一圖像區(qū)域和所述第二圖像區(qū)域進(jìn)行合并，得到目標(biāo)圖像。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述卷積處理模型對所述下采樣圖像進(jìn)行處理，得到表征曝光程度的第一變換矩陣集合，包括：

提取所述下采樣圖像的局部特征信息和全局特征信息；

將所述局部特征信息和全局特征信息輸入至所述卷積處理模型，得到表征曝光程度的第一變換矩陣集合。

7.一種圖像處理方法，其特征在于，包括：

獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其中，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)中至少包括參考圖像、與所述參考圖像具有不同曝光系數(shù)的第一訓(xùn)練圖像集合和目標(biāo)參考圖像，所述目標(biāo)參考圖像為與所述參考圖像相對應(yīng)的高動(dòng)態(tài)范圍圖像；

對所述參考圖像和第一訓(xùn)練圖像集合中的各個(gè)第一訓(xùn)練圖像進(jìn)行下采樣處理，得到相應(yīng)的參考下采樣圖像和各個(gè)第一下采樣圖像；

基于所述參考圖像、各個(gè)第一訓(xùn)練圖像和目標(biāo)參考圖像對預(yù)設(shè)的卷積處理模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的卷積處理模型；

發(fā)送所述訓(xùn)練好的卷積處理模型至終端。

8.根據(jù)權(quán)利要求7中所述的方法，其特征在于，所述基于所述參考圖像、各個(gè)第一訓(xùn)練圖像和目標(biāo)參考圖像對預(yù)設(shè)的卷積處理模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的卷積處理模型，包括：

分別提取所述參考圖像和各個(gè)第一訓(xùn)練圖像的局部特征信息和全局特征信息；

將所述參考圖像和各個(gè)第一訓(xùn)練圖像的局部特征信息和全局特征信息輸入到預(yù)設(shè)的卷積處理模型，得到預(yù)測圖像；

利用所述預(yù)測圖像和所述目標(biāo)參考圖像對卷積處理模型的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，得到訓(xùn)練好的卷積處理模型。