[發明專利]一種圖像處理方法、存儲介質及終端設備

有效

• 申請號: 202010085273.6
• 申請日: 2020-02-10
• 公開（公告）號: CN113256501B
• 公開（公告）日: 2022-08-23
• 發明（設計）人: 鄭加章;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;G06T5/50;G06N3/04;G06N3/08
• 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: 溫宏梅;王永文

1.一種圖像處理方法，其特征在于，其包括：

獲取待處理圖像，并獲取所述待處理圖像對應的參考圖像；

根據所述待處理圖像以及參考圖像，確定所述待處理圖像的若干特征圖像；

將所述待處理圖像以及若干特征圖像輸入至經訓練的第一網絡模型，通過所述第一網絡模型提取所述待處理圖像對應的輸出圖像；

所述待處理圖像以及參考圖像，確定所述待處理圖像的若干特征圖像具體包括：

將所述待處理圖像以及參考圖像輸入經訓練的第二網絡模型，通過所述第二網絡模型輸出待處理圖像對應的若干第一特征圖像，以及所述參考圖像對應的若干第二特征圖像，其中，所述若干第一特征圖像與所述若干第二特征圖像一一對應；

根據所述若干第一特征圖像和若干第二特征圖像確定所述待處理圖像對應的若干特征圖像；

所述根據所述若干第一特征圖像和若干第二特征圖像確定所述待處理圖像對應的若干特征圖像具體為：

對于若干第一特征圖像中的每一第一特征圖像，根據該第一特征圖像以及該第一特征圖像對應的第二特征圖像確定該第一特征圖像對應的特征圖像，以得到若干特征圖像；

所述第一網絡模型為訓練好的網絡模型，所述第一網絡模型包括編碼模塊、非線性處理模塊以及解碼模塊；所述將所述待處理圖像以及若干特征圖像輸入至經訓練的第一網絡模型，通過所述第一網絡模型提取所述待處理圖像對應的輸出圖像具體包括：

將所述待處理圖像輸入至編碼模塊，通過所述編碼模塊輸出所述待處理圖像對應的第三特征圖像；

將所述第三特征圖像輸入至非線性處理模塊，通過所述非線性處理模塊輸出所述待處理圖像對應的第四特征圖像；

將所述第四特征圖像以及所述若干特征圖像輸入至解碼模塊，通過所述解碼模塊輸出所述待處理圖像對應的輸出圖像。

2.根據權利要求1所述圖像處理方法，其特征在于，所述待處理圖像為環境光亮度低于預設亮度閾值的場景下的圖像，所述參考圖像為信噪比高于所述待處理圖像的信噪比的圖像，其中，所述待處理圖像的拍攝場景與所述參考圖像的拍攝場景相似性滿足預設條件。

3.根據權利要求1所述圖像處理方法，其特征在于，所述根據所述若干第一特征圖像和若干第二特征圖像確定所述待處理圖像對應的若干特征圖像具體包括：

分別按照預設規則將所述若干第一特征圖像和若干第二特征圖像進行劃分，以得到各第一特征圖像對應的第一圖像塊集以及各第二特征圖像對應的第二圖像塊集；

對于每個第一圖像塊集中的每個第一圖像塊，在該第一圖像塊集對應的第二圖像塊集中查找該第一圖像塊對應的第二圖像塊；

根據查找到的所有第二圖像塊生成該第一特征圖像對應的特征圖像，其中，該第一特征圖像為該第一圖像塊集對應的第一特征圖像。

4.根據權利要求3所述圖像處理方法，其特征在于，所述在該第一圖像塊集對應的第二圖像塊集中查找該第一圖像塊對應的第二圖像塊具體包括：

對于該第一圖像塊集對應的第二圖像塊集中每個第二圖像塊，計算該第二圖像塊與該第一圖像塊的相似性；

根據計算的所有相似性確定該第一圖像塊對應的第二圖像塊。

5.根據權利要求1所述圖像處理方法，其特征在于，所述第二網絡模型的訓練過程具體包括：

基于預設的訓練樣本集對第三網絡模型進行訓練，其中，所述第三網絡模型包括圖像特征提取模塊，所述訓練樣本集包括多組訓練圖像組，每組訓練圖像組包括訓練圖像和以及所述訓練圖像對應的正常圖像；

當所述第三網絡模型訓練完成后，去除所述第三網絡模型中的圖像特征提取模塊后的所有網絡層，以得到經訓練的第二網絡模型。