[發明專利]圖像處理方法、圖像處理裝置及存儲介質

在審

• 申請號: 202011282394.6
• 申請日: 2020-11-16
• 公開（公告）號: CN112288657A
• 公開（公告）日: 2021-01-29
• 發明（設計）人: 張亮
• 申請（專利權）人: 北京小米松果電子有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 北京鉦霖知識產權代理有限公司 11722
• 代理人: 李志新;劉亞平

本公開是關于一種圖像處理方法、圖像處理裝置及存儲介質，圖像處理方法應用于電子設備，電子設備中安裝有圖像采集裝置，圖像處理方法包括：獲取圖像采集裝置采集的包括噪聲的原始圖像；將原始圖像輸入多尺度去噪網絡模型，得到去除噪聲的目標圖像；多尺度去噪網絡模型為基于圖像采集裝置采集的原始圖像，以及對原始圖像進行下間隔采樣后的圖像訓練得到。本公開實施例通過基于圖像采集裝置采集的包括噪聲的原始圖像，以及對原始圖像進行下間隔采樣后的圖像訓練，得到多尺度去噪網絡模型，將待處理圖像輸入多尺度去噪網絡模型，得到去除噪聲的目標圖像，有效地去除圖像采集裝置采集的待處理圖像中包括的噪聲，提高圖像質量。

技術領域

本公開涉及圖像處理領域，尤其涉及圖像處理方法、圖像處理裝置及存儲介質。

背景技術

隨著終端技術領域的發展，終端的配置越來越高，終端的拍攝功能漸漸成為終端的必備功能。用戶使用終端的拍攝需求也隨之日益增加，利用終端拍攝視頻、圖像由于其便利性。成為日常生活的一部分，希望通過終端拍攝具有高質量的圖像。

進行圖像以及視頻的拍攝時，在圖像采集、傳輸、壓縮等各個步驟中，不可避免的會引入噪聲。消除圖片中的噪聲，恢復高清的圖像是目前廣受關注的焦點問題。

終端由于其設計的限制，攝像頭光圈較小，導致在亮度低的環境進行拍攝時，例如，夜景拍攝時，由于環境光線暗，相對于正常亮度拍攝的圖像，圖像中的噪聲，尤其低頻噪聲更加嚴重。當前技術中，對于低頻噪聲的無法進行有效處理，降低了圖像質量，影響用戶體驗。

發明內容

為克服相關技術中存在的問題，本公開提供一種圖像處理方法、圖像處理裝置及存儲介質。

根據本公開實施例的第一方面，提供一種圖像處理方法，應用于電子設備，所述電子設備中安裝有圖像采集裝置，所述圖像處理方法包括：獲取所述圖像采集裝置采集的包括噪聲的待處理圖像；將所述待處理圖像輸入多尺度去噪網絡模型，得到去除噪聲的目標圖像；所述多尺度去噪網絡模型為基于所述圖像采集裝置采集的原始圖像，以及對所述原始圖像進行下間隔采樣后的圖像訓練得到。

在一實施例中，所述多尺度去噪網絡模型采用如下方式基于所述圖像采集裝置采集的原始圖像，以及對所述原始圖像進行下間隔采樣后的圖像得到：基于所述圖像采集裝置采集預設數量的原始圖像，并基于所述預設數量的原始圖像構建第一訓練樣本對集合，所述第一訓練樣本對集合中的第一樣本對包括基于所述原始圖像確定的第一噪聲圖像以及第一無噪聲圖像；對所述第一訓練樣本對集合中的第一訓練樣本進行至少一次下間隔采樣，并基于所述第一訓練樣本對集合，以及進行至少一次下間隔采樣后獲得的訓練樣本對集合，訓練得到所述多尺度去噪網絡模型。

在一實施例中，對所述第一訓練樣本對集合中的第一訓練樣本進行至少一次下間隔采樣，并基于所述第一訓練樣本對集合，以及進行至少一次下間隔采樣后的訓練樣本對集合，訓練得到所述多尺度去噪網絡模型，包括：對所述第一訓練樣本對集合中的第一訓練樣本對進行下間隔采樣，得到第二訓練樣本對集合和第三訓練樣本對集合，所述第二訓練樣本對集合中的第二訓練樣本對包括第二噪聲圖像和第二無噪聲圖像，且相對所述第一訓練樣本對具有第一下間隔采樣倍數，所述第三訓練樣本對集合中的第三訓練樣本對包括第三噪聲圖像和第三無噪聲圖像，且相對所述第一訓練樣本對具有第二下間隔采樣倍數，所述第一下間隔采樣倍數與所述第二下間隔采樣倍數不同；基于所述第一訓練樣本對集合、所述第二訓練樣本對集合以及所述第三訓練樣本對集合，訓練得到所述多尺度去噪網絡模型。