[發(fā)明專利]圖像處理方法、裝置及計算機可讀存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010085677.5
• 申請日: 2020-02-10
• 公開（公告）號: CN111340904B
• 公開（公告）日: 2023-09-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 胡戰(zhàn)利;楊永峰;薛恒志;鄭海榮;梁棟;劉新
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳先進技術(shù)研究院
• 主分類號: G06T11/00
• 分類號: G06T11/00;G06T7/00;G06T5/00;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08
• 代理公司: 廣州三環(huán)專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 熊永強;陳聰

1.一種圖像處理方法，其特征在于，所述方法包括：

接收客戶端的圖像處理請求，所述圖像處理請求包括待處理投影數(shù)據(jù)，所述圖像處理請求用于請求根據(jù)所述待處理投影數(shù)據(jù)重建圖像；

對所述待處理投影數(shù)據(jù)進行域變換處理，得到圖像數(shù)據(jù)；

調(diào)用圖像處理模型對所述圖像數(shù)據(jù)進行圖像重建處理，得到圖像結(jié)果，所述圖像處理模型是根據(jù)圖像樣本數(shù)據(jù)及目標樣本數(shù)據(jù)對所述圖像處理模型進行訓練得到的，所述圖像處理模型的訓練基于循環(huán)一致性生成對抗網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)；

發(fā)送所述圖像結(jié)果至所述客戶端；

所述方法還包括：獲取投影樣本數(shù)據(jù)，并對所述投影樣本數(shù)據(jù)進行域變換處理，得到所述圖像樣本數(shù)據(jù)；獲取目標樣本數(shù)據(jù)，所述目標樣本數(shù)據(jù)為與所述圖像樣本數(shù)據(jù)相匹配的目標數(shù)據(jù)；根據(jù)所述圖像樣本數(shù)據(jù)及所述目標樣本數(shù)據(jù)對所述圖像處理模型進行訓練，得到模型損失函數(shù)；根據(jù)所述模型損失函數(shù)，構(gòu)建所述圖像處理模型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述調(diào)用圖像處理模型對所述圖像數(shù)據(jù)進行圖像重建處理，得到圖像結(jié)果，包括：

對所述圖像數(shù)據(jù)進行m層特征提取，得到編碼數(shù)據(jù)，m為正整數(shù)；

獲取所述編碼數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，所述轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)為所述編碼數(shù)據(jù)經(jīng)過殘差網(wǎng)絡(luò)處理得到的；

對所述轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)進行n層上采樣處理，得到所述圖像結(jié)果，n為正整數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取所述轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)的第x層的上采樣處理結(jié)果，x為小于n且小于或等于m的正整數(shù)；

獲取所述圖像數(shù)據(jù)的第y層的特征提取結(jié)果，y為小于n且小于或等于m的正整數(shù)；

對所述第x層上采樣處理結(jié)果與所述第y層特征提取結(jié)果進行跳躍連接處理，得到跳躍鏈接結(jié)果，并將所述跳躍鏈接結(jié)果輸入至第(x+1)層。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述圖像樣本數(shù)據(jù)及所述目標樣本數(shù)據(jù)對所述圖像處理模型進行訓練，得到模型損失函數(shù)，包括：

根據(jù)所述圖像樣本數(shù)據(jù)及所述目標樣本數(shù)據(jù)，確定所述圖像處理模型的循環(huán)一致性損失函數(shù)；

對所述圖像樣本數(shù)據(jù)及所述目標樣本數(shù)據(jù)分別進行監(jiān)督訓練，確定所述圖像處理模型的監(jiān)督損失函數(shù)；

獲取所述圖像處理模型的第一判別損失函數(shù)及第二判別損失函數(shù)，所述第一判別損失函數(shù)為第一判別器的損失函數(shù)，所述第二判別損失函數(shù)為所述第二判別器的損失函數(shù)；

根據(jù)所述循環(huán)一致性損失函數(shù)、所述監(jiān)督損失函數(shù)、所述第一判別損失函數(shù)及所述第二判別損失函數(shù)，確定所述圖像處理模型的模型損失函數(shù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述圖像樣本數(shù)據(jù)及所述目標樣本數(shù)據(jù)，確定所述圖像處理模型的循環(huán)一致性損失函數(shù)，包括：

獲取所述圖像樣本數(shù)據(jù)的第一生成數(shù)據(jù)及所述目標樣本數(shù)據(jù)的第二生成數(shù)據(jù)，所述第一生成數(shù)據(jù)是通過第一生成器對所述圖像樣本數(shù)據(jù)進行處理得到的，所述第二生成數(shù)據(jù)是通過第二生成器對所述目標樣本數(shù)據(jù)進行處理得到的；

獲取所圖像樣本數(shù)據(jù)的第三生成數(shù)據(jù)及所述目標樣本數(shù)據(jù)的第四生成數(shù)據(jù)，所述第三生成數(shù)據(jù)是通過所述第二生成器對所述第一生成數(shù)據(jù)進行處理得到的，所述第四生成數(shù)據(jù)是通過所述第一生成器對所述第二生成數(shù)據(jù)進行處理得到的；

根據(jù)所述圖像樣本數(shù)據(jù)、所述目標樣本數(shù)據(jù)、所述第三生成數(shù)據(jù)及所述第四生成數(shù)據(jù)，得到所述圖像處理模型的所述循環(huán)一致性損失函數(shù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述對所述圖像樣本數(shù)據(jù)及所述目標樣本數(shù)據(jù)分別進行監(jiān)督訓練，確定所述圖像處理模型的監(jiān)督損失函數(shù)，包括：

獲取所述圖像樣本數(shù)據(jù)的所述第一生成數(shù)據(jù)，對所述目標樣本數(shù)據(jù)及所述第一生成數(shù)據(jù)進行監(jiān)督訓練，得到第一監(jiān)督結(jié)果；

獲取所述目標樣本數(shù)據(jù)的所述第二生成數(shù)據(jù)，對所述圖像樣本數(shù)據(jù)及所述第二生成數(shù)據(jù)進行監(jiān)督訓練，得到第二監(jiān)督結(jié)果；

根據(jù)所述第一監(jiān)督結(jié)果及所述第二監(jiān)督結(jié)果，得到所述圖像處理模型的所述監(jiān)督損失函數(shù)。