[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: 202010162696.3
• 申請日: 2020-03-10
• 公開（公告）號: CN113379753B
• 公開（公告）日: 2023-06-23
• 發明（設計）人: 李松南;張瑜;俞大海
• 申請（專利權）人: TCL科技集團股份有限公司
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T5/50;G06T5/00;G06N3/084;G06N3/0464
• 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

1.一種圖像處理方法，其特征在于，其包括：

獲取待處理圖像集，其中，所述待處理圖像集包括基礎圖像以及至少一張臨近圖像；

將所述基礎圖像劃分為若干基礎圖像塊,分別確定各基礎圖像在各臨近圖像中對應的臨近圖像塊；

確定各個基礎圖像塊分別對應的權重參數集；其中，基礎圖像塊對應的權重參數集包括第一權重參數和第二權重參數，第一權重參數為基礎圖像塊的權重參數，第二權重參數為臨近圖像中與基礎圖像塊對應的臨近圖像塊的權重參數；

根據所述待處理圖像集以及各個基礎圖像塊分別對應的權重參數集，確定輸出圖像。

2.根據權利要求1所述圖像處理方法，其特征在于，所述臨近圖像的圖像數量為根據所述待處理圖像集對應的拍攝參數確定的。

3.根據權利要求1所述圖像處理方法，其特征在于，所述基礎圖像與至少一張臨近圖像為通過成像系統連續拍攝得到，并且所述基礎圖像的圖像清晰度大于或等于所述臨近圖像的圖像清晰度。

4.根據權利要求1所述圖像處理方法，其特征在于，所述確定各個基礎圖像塊分別對應的權重參數集具體包括：

針對每個基礎圖像塊，確定該基礎圖像塊對應的各臨近圖像塊的第二權重參數，以及，獲取該基礎圖像塊對應的第一權重參數，以得到該基礎圖像塊對應的權重參數集。

5.根據權利要求4所述圖像處理方法，其特征在于，所述確定該基礎圖像塊對應的各臨近圖像塊的第二權重參數具體包括：

針對每個臨近圖像塊，計算該基礎圖像塊與該臨近圖像塊的相似度值；

根據所述相似度值計算該臨近圖像塊的第二權重參數。

6.根據權利要求5所述圖像處理方法，其特征在于，所述根據所述相似度值計算該臨近圖像塊的第二權重參數具體包括：

當所述相似度值小于或等于第一閾值時，將第一預設參數作為該臨近圖像塊的第二權重參數；

當所述相似度值大于第一閾值，且小于或等于第二閾值時，根據所述相似度值、所述第一閾值及所述第二閾值計算該臨近圖像塊的第二權重參數；

當所述相似度值大于第二閾值時，將預設第二預設參數作為該臨近圖像塊的第二權重參數。

7.根據權利要求6所述圖像處理方法，其特征在于，所述第一閾值和第二閾值均為根據該基礎圖像塊對應臨近圖像塊的相似度值確定的。

8.根據權利要求1所述圖像處理方法，其特征在于，所述根據所述待處理圖像集以及各個基礎圖像塊分別對應的權重參數集，確定輸出圖像之后還包括：

對所述輸出圖像進行空域降噪，并將空域降噪后得到的圖像作為輸出圖像。

9.根據權利要求1所述的圖像處理方法，其特征在于，所述根據所述待處理圖像集以及各個基礎圖像塊分別對應的權重參數集，確定輸出圖像之后還包括：

對所述輸出圖像分別進行銳化以及降噪處理，并將銳化以及降噪處理后的圖像作為輸出圖像。

10.根據權利要求1-9任一所述的圖像處理方法，其特征在于，所述方法還包括：

將所述輸出圖像輸入至以已訓練的圖像處理模型，其中，所述圖像處理模型基于預設訓練圖像集訓練得到的，所述訓練圖像集包括多組訓練圖像組，每一組訓練圖像組包括第一圖像和第二圖像，第一圖像為第二圖像對應的具有重影的圖像；

通過所述圖像處理模型對所述輸出圖像進行去重影處理，并將去重影處理后圖像作為輸出圖像。