[發明專利]一種圖像處理方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010789107.4
• 申請日: 2020-08-07
• 公開（公告）號: CN111899199A
• 公開（公告）日: 2020-11-06
• 發明（設計）人: 唐健;潘國峰;陶昆;祝嚴剛
• 申請（專利權）人: 深圳市捷順科技實業股份有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳市深佳知識產權代理事務所(普通合伙) 44285
• 代理人: 夏歡

1.一種圖像處理方法，其特征在于，包括：

獲取待處理圖像以及所述待處理圖像的干擾因素類型；

根據所述干擾因素類型獲取相應的去干擾網絡模型；其中，所述去干擾網絡模型基于樣本原始圖像，以及基于所述樣本原始圖像增加樣本干擾特征后的樣本干擾圖像訓練得到；

基于所述去干擾網絡模型去除所述待處理圖像中的干擾因素特征，得到結果圖像。

2.根據權利要求1所述的圖像處理方法，其特征在于，所述去干擾網絡模型的生成過程包括：

獲取所述樣本原始圖像以及與所述干擾因素類型對應的樣本干擾特征；

將所述樣本干擾特征增加至所述樣本原始圖像，得到所述樣本干擾圖像；

基于待訓練網絡模型提取所述樣本干擾圖像中的干擾提取特征，并基于所述樣本干擾圖像去除所述干擾提取特征，得到干擾去除圖像；

計算所述樣本干擾特征與所述干擾提取特征之間的第一特征損失，以及所述干擾去除圖像與所述樣本原始圖像之間的第二特征損失；

根據所述第一特征損失以及所述第二特征損失更新所述待訓練網絡模型，得到所述去干擾網絡模型。

3.根據權利要求2所述的圖像處理方法，其特征在于，所述待處理圖像的干擾因素類型包括雨霧干擾類型；

相應的，所述樣本干擾特征包括樣本雨痕特征以及樣本光特征，所述干擾提取特征包括雨痕特征以及光特征。

4.根據權利要求3所述的圖像處理方法，其特征在于，所述基于待訓練網絡模型提取所述樣本干擾圖像中的干擾提取特征，并基于所述樣本干擾圖像去除所述干擾提取特征，包括：

基于所述待訓練網絡模型中的第一特征提取模型提取所述樣本干擾圖像中的所述雨痕特征；

基于所述待訓練網絡模型中的第二特征提取模型提取所述樣本干擾圖像中的所述光特征；

通過所述待訓練網絡模型中的混合網絡在所述樣本干擾圖像中去除所述雨痕特征以及所述光特征。

5.根據權利要求4所述的圖像處理方法，其特征在于，所述第一特征損失包括均方誤差，所述第二特征損失包括對抗損失。

6.根據權利要求2至5任意一項所述的圖像處理方法，其特征在于，所述根據所述第一特征損失以及所述第二特征損失更新所述待訓練網絡模型，得到所述去干擾網絡模型，包括：

基于所述第一特征損失以及所述第二特征損失生成總特征損失；

通過將所述總特征損失反向傳播至所述待訓練網絡模型的方式更新所述待訓練網絡模型，得到所述去干擾網絡模型。

7.一種圖像處理裝置，其特征在于，包括：

圖像獲取模塊，用于獲取待處理圖像以及所述待處理圖像的干擾因素類型；

模型獲取模塊，用于根據所述干擾因素類型獲取相應的去干擾網絡模型；其中，所述去干擾網絡模型基于樣本原始圖像，以及基于所述樣本原始圖像增加樣本干擾特征后的樣本干擾圖像訓練得到；

模型處理模塊，用于基于所述去干擾網絡模型去除所述待處理圖像中的干擾因素特征，得到結果圖像。

8.根據權利要求7所述的圖像處理裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

原始樣本獲取模塊，用于獲取所述樣本原始圖像以及與所述干擾因素類型對應的樣本干擾特征；

干擾樣本生成模塊，用于將所述樣本干擾特征增加至所述樣本原始圖像，得到所述樣本干擾圖像；

提取去除模塊，用于基于待訓練網絡模型提取所述樣本干擾圖像中的干擾提取特征，并基于所述樣本干擾圖像去除所述干擾提取特征，得到干擾去除圖像；

損失計算模塊，用于計算所述樣本干擾特征與所述干擾提取特征之間的第一特征損失，以及所述干擾去除圖像與所述樣本原始圖像之間的第二特征損失；

模型更新模塊，用于根據所述第一特征損失以及所述第二特征損失更新所述待訓練網絡模型，得到所述去干擾網絡模型。