[發明專利]一種圖像處理模型生成方法、智能終端及存儲介質

有效

• 申請號: 201911424964.8
• 申請日: 2019-12-30
• 公開（公告）號: CN111222560B
• 公開（公告）日: 2022-05-20
• 發明（設計）人: 譚舜泉;卓龍;李斌;黃繼武
• 申請（專利權）人: 深圳大學
• 主分類號: G06V10/774
• 分類號: G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;H04N1/32
• 代理公司: 深圳市君勝知識產權代理事務所(普通合伙) 44268
• 代理人: 王永文

1.一種圖像處理模型生成方法，其特征在于，所述圖像處理模型生成方法包括：

根據第一模型以及第一數據集訓練圖像處理初始模型；

獲取所述圖像處理初始模型訓練完成后生成的圖像處理模型；

其中，所述第一數據集包括多個不同的第一樣本待處理圖像，所述第一模型用于在訓練過程中輸出所述圖像處理初始模型對第一樣本待處理圖像的處理結果的評價結果；

所述第一數據集還包括所述第一樣本待處理圖像對應的第一樣本目標圖像，所述根據第一模型以及第一數據集訓練圖像處理初始模型包括：

將所述第一數據集中的第一樣本待處理圖像輸入至所述圖像處理初始模型進行訓練，獲取所述圖像處理初始模型輸出的第二樣本圖像；

將所述第二樣本圖像輸入至所述第一模型，獲取所述第一模型根據所述第二樣本圖像輸出的評價結果，所述評價結果反映所述第二樣本圖像能否滿足圖像處理要求；

將所述第二樣本圖像的評價結果和所述第一樣本目標圖像反饋至所述圖像處理初始模型，以使得所述圖像處理初始模型調整學習方向；

繼續執行所述將所述第一數據集中的第一樣本待處理圖像輸入至所述圖像處理初始模型進行訓練的步驟，直至所述圖像處理初始模型輸出的所述第二樣本圖像已達預設效果；

所述第一模型為圖像隱寫分析模型，是根據第二數據集訓練完成的，所述第二數據集包括多組第二樣本數據，每組第二樣本數據包括第三樣本圖像以及第三樣本圖像對應的評價結果；

所述第一模型包括依次相互連接的通道濾波層、聯合層、多個卷積-激活層、多個全連接層和輸出層，前一層的輸出是下一層的輸入。

2.根據權利要求1所述的圖像處理模型生成方法，其特征在于，所述根據第一模型以及第一數據集訓練圖像處理初始模型之前包括：

獲取圖像處理要求，根據所述圖像處理要求獲取所述圖像處理初始模型。

3.根據權利要求2所述的圖像處理模型生成方法，其特征在于，所述第三樣本圖像對應的評價結果是根據所述圖像處理要求生成的。

4.根據權利要求1所述的圖像處理模型生成方法，其特征在于，所述通道濾波層的卷積核由高通濾波器初始化，所述通道濾波層不接受反向傳播。

5.一種智能終端，其特征在于，所述智能終端包括：處理器、與處理器通信連接的存儲介質，所述存儲介質適于存儲多條指令；所述處理器適于調用所述存儲介質中的指令，以執行實現上述權利要求1-4任一項所述的圖像處理模型生成方法。

6.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質存儲有一個或者多個程序，所述一個或者多個程序可被一個或者多個處理器執行，以實現如權利要求1-4任意一項所述的圖像處理模型生成方法。