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[發(fā)明專利]圖像處理方法、裝置、設(shè)備及計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202010725064.3 申請日: 2020-07-24
公開(公告)號: CN113971748A 公開(公告)日: 2022-01-25
發(fā)明(設(shè)計)人: 黃翔霖;嚴(yán)蔚嵐 申請(專利權(quán))人: 中移(蘇州)軟件技術(shù)有限公司;中國移動通信集團(tuán)有限公司
主分類號: G06V10/774 分類號: G06V10/774;G06V10/44;G06V10/52;G06K9/62;G06N3/04;G06T5/00;G06T11/00;G06F17/14
代理公司: 北京派特恩知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11270 代理人: 姚璐;張穎玲
地址: 215163 江蘇*** 國省代碼: 江蘇;32
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 圖像 處理 方法 裝置 設(shè)備 計算機(jī) 可讀 存儲 介質(zhì)
【權(quán)利要求書】:

1.一種圖像處理方法,其特征在于,包括:

對待處理圖像進(jìn)行特征提取,得到所述待處理圖像的方向特征和圖像特征;

對所述方向特征進(jìn)行識別,得到所述待處理圖像的類別;

根據(jù)所述類別和所述圖像特征,對所述待處理圖像進(jìn)行圖像重建處理,得到處理后的圖像;

輸出所述處理后的圖像。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述方向特征是所述待處理圖像中局部區(qū)域的局部特征;

所述對所述方向特征進(jìn)行識別,得到所述待處理圖像的類別,包括:

對所述局部特征依次進(jìn)行卷積處理和池化處理,得到池化處理特征;

對所述池化處理特征進(jìn)行識別處理,以確定所述池化處理特征對應(yīng)的類別;

將所述池化處理特征對應(yīng)的類別,確定為所述待處理圖像的類別。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述對待處理圖像進(jìn)行特征提取,得到所述待處理圖像的方向特征和圖像特征,包括:

采用濾波器對所述待處理圖像進(jìn)行傅里葉變換處理,得到所述待處理圖像的方向特征;

采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述待處理圖像進(jìn)行特征提取,得到所述待處理圖像的圖像特征。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)所述類別和所述圖像特征,對所述待處理圖像進(jìn)行圖像重建處理,得到處理后的圖像,包括:

將與所述類別對應(yīng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),確定為目標(biāo)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);

采用所述目標(biāo)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述圖像特征進(jìn)行圖像重建處理,得到所述處理后的圖像。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:采用圖像處理模型對所述待處理圖像進(jìn)行圖像重建處理;

其中,所述圖像處理模型的訓(xùn)練方法包括以下步驟:

將樣本圖像輸入至待訓(xùn)練的圖像處理模型中;

通過所述待訓(xùn)練的圖像處理模型對所述樣本圖像進(jìn)行圖像處理,得到所述樣本圖像的類別和處理后的樣本圖像;

將所述樣本圖像的類別和所述處理后的樣本圖像輸入至預(yù)設(shè)損失模型中,得到損失結(jié)果;

根據(jù)所述損失結(jié)果,對所述待訓(xùn)練的圖像處理模型中的參數(shù)進(jìn)行修正,得到修正后的圖像處理模型。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法,其特征在于,所述待訓(xùn)練的圖像處理模型包括濾波器和圖像類別識別子模型;

所述通過所述待訓(xùn)練的圖像處理模型對所述樣本圖像進(jìn)行圖像處理,得到所述樣本圖像的類別,包括:

通過所述濾波器對所述樣本圖像進(jìn)行傅里葉變換處理,得到所述樣本圖像的方向特征;

通過所述圖像類別識別子模型對所述方向特征進(jìn)行圖像類別識別處理,得到所述樣本圖像的類別。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法,其特征在于,所述待訓(xùn)練的圖像處理模型還包括:與所述樣本圖像的類別對應(yīng)的圖像重建子模型;

對應(yīng)地,通過所述待訓(xùn)練的圖像處理模型對所述樣本圖像進(jìn)行圖像處理,得到處理后的樣本圖像,包括:

通過所述圖像重建子模型對所述樣本圖像進(jìn)行圖像重建處理,得到所述處理后的樣本圖像。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法,其特征在于,所述圖像重建子模型包括特征提取層和圖像重建處理層;

所述通過所述圖像重建子模型對所述樣本圖像進(jìn)行圖像重建處理,得到所述處理后的樣本圖像,包括:

通過所述特征提取層對所述樣本圖像進(jìn)行特征提取,得到所述樣本圖像的圖像特征;

通過所述圖像重建處理層,對所述圖像特征進(jìn)行圖像重建處理,得到所述處理后的樣本圖像。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法,其特征在于,所述圖像重建處理層包括卷積層和上采樣層;

所述通過所述圖像重建處理層,對所述圖像特征進(jìn)行圖像重建處理,得到所述處理后的樣本圖像,包括:

通過所述卷積層對所述圖像特征進(jìn)行卷積處理,得到卷積處理特征;

通過所述上采樣層對所述卷積處理特征進(jìn)行上采樣處理,得到上采樣特征;

根據(jù)所述上采樣特征,確定所述處理后的樣本圖像。

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