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[發(fā)明專(zhuān)利]訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲取方法、像質(zhì)增強(qiáng)模型與方法及電子設(shè)備在審

專(zhuān)利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 202110065099.3 申請(qǐng)日: 2021-01-18
公開(kāi)(公告)號(hào): CN112750092A 公開(kāi)(公告)日: 2021-05-04
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 張建;周濟(jì);孟冬偉;羅先桂;黃浩填 申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人: 廣州虎牙科技有限公司
主分類(lèi)號(hào): G06T5/00 分類(lèi)號(hào): G06T5/00;G06T7/90;G06K9/62
代理公司: 北京博思佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11415 代理人: 林祥
地址: 511495 廣東省廣州市番禺*** 國(guó)省代碼: 廣東;44
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 訓(xùn)練 數(shù)據(jù) 獲取 方法 增強(qiáng) 模型 電子設(shè)備
【權(quán)利要求書(shū)】:

1.一種訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲取方法,其特征在于,所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)用于像質(zhì)增強(qiáng)模型,所述方法包括:

獲取高分辨率圖像;

將所述高分辨率圖像轉(zhuǎn)換為傳感器所采集的原始圖像;

在所述原始圖像上疊加滿足指定分布的噪聲,獲得中間圖像;

將所述中間圖像轉(zhuǎn)換為低分辨率圖像;

其中,所述高分辨率圖像為分辨率大于第一閾值的圖像,所述低分辨率圖像為分辨率小于第二閾值的圖像。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述高分辨率圖像為高分辨率的RGB圖像,和\或所述原始圖像為指定格式的傳感器陣列圖像。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,將所述高分辨率圖像轉(zhuǎn)換為傳感器所采集的原始圖像,包括:

對(duì)所述高分辨率圖像進(jìn)行圖像信號(hào)處理逆變換;

其中,所述圖像信號(hào)處理逆變換,為所述高分辨率圖像生成過(guò)程中所進(jìn)行的圖像信號(hào)處理變換的逆過(guò)程,所述圖像信號(hào)處理變換至少包括以下之一:去馬賽克、顏色校正和色調(diào)映射。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,在所述原始圖像上疊加的噪聲包括所述傳感器的散粒噪聲和\或所述傳感器的讀取噪聲。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法,其特征在于,所述傳感器的散粒噪聲服從均勻分布,所述均勻分布的數(shù)學(xué)表達(dá)式為:

log(λshot)~U(a=log(0.0001),b=log(0.012));

和\或,

所述傳感器的讀取噪聲服從高斯分布,所述高斯分布的表達(dá)式為:

log(λread)~N(μ=2.18log(λshot)+1.2,σ=0.26);

其中,λshot為傳感器的散粒噪聲,λread為傳感器的讀取噪聲,U表示均勻分布,N表示高斯分布,a表示均勻分布的最小值,b表示均勻分布的最大值,μ表示均值,σ表示方差。

6.根據(jù)權(quán)利1所述的方法,其特征在于,將所述中間圖像轉(zhuǎn)換為低分辨率圖像,包括:

將所述中間圖像進(jìn)行指定的圖像信號(hào)處理變換,獲得第一低分辨率圖像;

其中,所述指定的圖像信號(hào)處理變換至少包括以下之一:去馬賽克、顏色校正和色調(diào)映射。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法,其特征在于,將所述中間圖像轉(zhuǎn)換為低分辨率圖像,還包括:

將所述第一低分辨率圖像與指定的模糊核進(jìn)行卷積,獲得第二低分辨率圖像。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法,其特征在于,所述指定的模糊核基于馬爾科夫隨機(jī)過(guò)程的軌跡函數(shù)確定。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法,其特征在于,將所述中間圖像轉(zhuǎn)換為低分辨率圖像,還包括:

將所述第二低分辨率圖像進(jìn)行指定的編碼處理,獲得第三低分辨率圖像;

其中,所述指定的編碼處理具有預(yù)先設(shè)定的壓縮率。

10.一種像質(zhì)增強(qiáng)模型,其特征在于,所述像質(zhì)增強(qiáng)模型基于權(quán)利要求1至9任一所述的訓(xùn)練數(shù)據(jù)確定,用于實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行像質(zhì)增強(qiáng),所述像質(zhì)增強(qiáng)模型包括:編碼端和解碼端;

所述編碼端包括一個(gè)輸入卷積層以及指定數(shù)量的第一層級(jí),所述第一層級(jí)依次串聯(lián),每個(gè)第一層級(jí)包括一個(gè)下采樣層以及第一數(shù)量的殘差模塊;

所述解碼端包括指定數(shù)量的第二層級(jí)以及一個(gè)輸出卷積層,所述第二層級(jí)依次串聯(lián),每個(gè)第二層級(jí)包括一個(gè)上采樣層以及第二數(shù)量的殘差模塊;

其中,所述編碼端的最后一個(gè)第一層級(jí)的殘差模塊與所述解碼端的首個(gè)第二層級(jí)的殘差模塊連接,所述第二數(shù)量大于所述第一數(shù)量。

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