[發明專利]一種圖像處理方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 201911341097.1
• 申請日: 2019-12-23
• 公開（公告）號: CN113096021A
• 公開（公告）日: 2021-07-09
• 發明（設計）人: 高飛
• 申請（專利權）人: 中國移動通信有限公司研究院;中國移動通信集團有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06N3/04
• 代理公司: 北京派特恩知識產權代理有限公司 11270
• 代理人: 王花麗;張穎玲

本申請提供了一種圖像處理方法、裝置、設備及存儲介質，所述方法包括：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器獲取的已訓練好的模型，對所述待處理圖像進行下采樣處理，得到下采樣圖像，根據所述卷積處理模型對所述下采樣圖像進行處理，得到表征曝光程度的第一變換矩陣集合，根據所述待處理圖像和所述第一變換矩陣集合，生成目標圖像，所述目標圖像的動態范圍高于所述待處理圖像的動態范圍。通過本申請，在終端實現了根據低動態范圍圖像生成高動態范圍圖像，節省了獲取高動態范圍圖像的時間，確保了數據的安全性。

技術領域

本申請涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種圖像處理方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

隨著互聯網技術的發展，超高清視頻技術取得蓬勃發展，圖像采集和觀看設備都增加了高動態范圍(HDR，High-Dynamic Range)圖像的支持。HDR圖像相比于傳統的標準動態范圍(SDR，Standard-Dynamic Range)圖像，保留了圖像最亮和最暗之間亮度的細節，更能準確的描述亮度差異，以一種更接近人眼所能感知的方式呈現光與影，從而為觀眾提供更高質量的觀看體驗。

現有生成HDR圖像的方法主要有以下三種：第一種是拍攝多張不同曝光度的圖像合并成一個HDR圖像，存在無法對現有的SDR圖像進行處理的缺陷；第二種是對已有的SDR圖像進行變換處理得到多張不同曝光度的圖像，再合并成一個HDR圖像，僅適用于特定場景(如夜間燈光、建筑陰影等)下的圖像；第三種是通過深度學習訓練得到的神經網絡進行處理，得到HDR圖像，該種方法需要將圖像上傳到服務器進行處理，不僅耗時，而且存在數據安全的問題。

發明內容

有鑒于此，本申請實施例提供了一種圖像處理方法、裝置、設備及存儲介質。

本申請實施例的技術方案是這樣實現的：

本申請實施例提供一種圖像處理方法，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器獲取的已訓練好的模型；

對所述待處理圖像進行下采樣處理，得到下采樣圖像；

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

根據所述待處理圖像和所述第一變換矩陣集合，生成目標圖像，所述目標圖像的動態范圍高于所述待處理圖像的動態范圍。

本申請實施例提供一種圖像處理方法，包括：

獲取訓練數據，其中，所述訓練數據中至少包括參考圖像、與所述參考圖像具有不同曝光系數的第一訓練圖像集合和目標參考圖像，所述目標參考圖像為與所述參考圖像相對應的高動態范圍圖像；

對所述參考圖像和第一訓練圖像集合中的各個第一訓練圖像進行下采樣處理，得到相應的參考下采樣圖像和各個第一下采樣圖像；

基于所述參考圖像、各個第一訓練圖像和目標參考圖像對預設的卷積處理模型進行訓練，得到訓練好的卷積處理模型；

發送所述訓練好的卷積處理模型至終端。

本申請實施例提供一種圖像處理裝置，包括：

第一獲取模塊，用于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器獲取的已訓練好的模型；

第一下采樣模塊，用于對所述待處理圖像進行下采樣處理，得到下采樣圖像；

處理模塊，用于根據所述卷積處理模型對所述下采樣圖像進行處理，得到表征曝光程度的第一變換矩陣集合；

生成模塊，用于根據所述待處理圖像和所述第一變換矩陣集合，生成目標圖像，所述目標圖像的動態范圍高于所述待處理圖像的動態范圍。

本申請實施例提供一種圖像處理裝置，包括：