[發明專利]圖像處理方法、裝置、電子設備及計算機可讀介質

有效

• 申請號: 202010177472.X
• 申請日: 2020-03-13
• 公開（公告）號: CN111402159B
• 公開（公告）日: 2021-05-18
• 發明（設計）人: 李華夏
• 申請（專利權）人: 北京字節跳動網絡技術有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 北京市立方律師事務所 11330
• 代理人: 張筱寧;張海秀

1.一種圖像處理方法，其特征在于，包括：

獲取待處理圖像；

通過圖像生成網絡對所述待處理圖像進行至少一次圖像處理，得到處理后的圖像，所述處理后的圖像的清晰度高于所述待處理圖像；

其中，所述圖像生成網絡為經過訓練后的生成式對抗網絡中的生成網絡；所述生成式對抗網絡是基于訓練樣本集對初始的生成式對抗網絡進行訓練，直至對應的損失函數滿足設定條件后得到的，所述訓練樣本集中包括各樣本圖像對，每個樣本圖像對包括第一圖像和第二圖像，所述第一圖像的清晰度小于所述第二圖像的清晰度；

其中，所述損失函數包括像素損失函數、第一判別結果損失函數、第二判別結果損失函數和圖像生成損失函數；

所述像素損失函數的值是基于每個樣本圖像對中的第二圖像和對應的生成圖像中對應的各像素確定的；所述第一判別結果損失函數的值是基于每個樣本圖像對所對應的生成圖像對應的第一判別結果確定的；所述第二判別結果損失函數的值是基于每個樣本圖像對中第二圖像對應的第二判別結果確定的；所述圖像生成損失函數的值是基于每個樣本圖像對中的第二圖像和對應的生成圖像確定的。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成式對抗網絡是通過以下方式訓練得到的：

獲取所述訓練樣本集，所述訓練樣本集中每個樣本圖像對包括的所述第一圖像和所述第二圖像的原始圖像內容相同；

基于所述訓練樣本集對所述初始的生成式對抗網絡進行訓練，直至對應的損失函數滿足設定條件。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一圖像通過下列方式得到：

獲取所述第二圖像；

基于預設置的圖像模糊處理方法對所述第二圖像進行模糊處理，得到所述第一圖像。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述訓練樣本集對所述初始的生成式對抗網絡進行訓練，包括：

將每個樣本圖像對中的所述第一圖像輸入至所述生成網絡，得到所述第一圖像對應的所述生成圖像；

將所述第二圖像和對應的所述生成圖像輸入至所述判別網絡，得到所述生成圖像對應的所述第一判別結果和所述第二圖像對應的所述第二判別結果；

基于所述生成圖像、所述第二圖像、所述第一判別結果和所述第二判別結果，計算所述損失函數的值，基于所述損失函數的值對所述生成式對抗網絡進行訓練。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述生成圖像、所述第二圖像、所述第一判別結果和所述第二判別結果，計算所述損失函數的值，包括：

確定各函數的權重；

基于各函數的權重，對各函數的值進行加權融合，得到所述損失函數的值。

6.一種圖像處理裝置，其特征在于，包括：

圖像獲取模塊，用于獲取待處理圖像；

圖像處理模塊，用于通過圖像生成網絡對所述待處理圖像進行至少一次圖像處理，得到處理后的圖像，所述處理后的圖像的清晰度高于所述待處理圖像；

其中，所述圖像生成網絡為經過訓練后的生成式對抗網絡中的生成網絡；所述生成式對抗網絡是基于訓練樣本集對初始的生成式對抗網絡進行訓練，直至對應的損失函數滿足設定條件后得到的，所述訓練樣本集中包括各樣本圖像對，每個樣本圖像對包括第一圖像和第二圖像，所述第一圖像的清晰度小于所述第二圖像的清晰度；

其中，所述損失函數包括像素損失函數、第一判別結果損失函數、第二判別結果損失函數和圖像生成損失函數；

所述像素損失函數的值是基于每個樣本圖像對中的第二圖像和對應的生成圖像中對應的各像素確定的；所述第一判別結果損失函數的值是基于每個樣本圖像對所對應的生成圖像對應的第一判別結果確定的；所述第二判別結果損失函數的值是基于每個樣本圖像對中第二圖像對應的第二判別結果確定的；所述圖像生成損失函數的值是基于每個樣本圖像對中的第二圖像和對應的生成圖像確定的。