[發明專利]圖像處理方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110261840.3
• 申請日: 2021-03-10
• 公開（公告）號: CN113012064A
• 公開（公告）日: 2021-06-22
• 發明（設計）人: 張凱皓;羅文寒;劉威
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 祝亞男

1.一種圖像處理方法，其特征在于，所述方法包括：

調用圖像處理模型中的特征提取網絡，對第一樣本圖像和第二樣本圖像分別進行特征提取，得到第一樣本圖像特征和第二樣本圖像特征，所述第一樣本圖像與所述第二樣本圖像包含的內容相同，且所述第一樣本圖像的清晰度大于所述第二樣本圖像的清晰度；

調用所述圖像處理模型中的圖像重構網絡，對得到的任一樣本圖像特征進行圖像重構，得到第三樣本圖像；

基于所述第三樣本圖像與所述第一樣本圖像之間的第一相似度，以及所述第一樣本圖像特征與所述第二樣本圖像特征之間的第二相似度，訓練所述圖像處理模型；

調用訓練后的所述圖像處理模型，對任一圖像進行去模糊處理。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征提取網絡包括第一特征提取層和第二特征提取層，所述調用圖像處理模型中的特征提取網絡，對第一樣本圖像和第二樣本圖像分別進行特征提取，得到第一樣本圖像特征和第二樣本圖像特征，包括：

調用所述第一特征提取層，對所述第一樣本圖像和所述第二樣本圖像分別進行特征提取，得到第三樣本圖像特征和第四樣本圖像特征；

在所述第三樣本圖像特征和所述第四樣本圖像特征中分別加入噪聲；

調用所述第二特征提取層，對加入噪聲后的所述第三樣本圖像特征和所述第四樣本圖像特征分別進行去噪處理，得到所述第一樣本圖像特征和所述第二樣本圖像特征。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第三樣本圖像與所述第一樣本圖像之間的第一相似度，以及所述第一樣本圖像特征與所述第二樣本圖像特征之間的第二相似度，訓練所述圖像處理模型，包括：

確定總相似度，所述總相似度為所述第一相似度與所述第二相似度的和；

基于所述總相似度，訓練所述圖像處理模型。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述總相似度，訓練所述圖像處理模型，包括：

基于所述總相似度，確定所述圖像處理模型的損失值，所述損失值與所述總相似度呈負相關關系；

調整所述圖像處理模型的參數，以使基于調整后的所述圖像處理模型獲取的所述損失值變小。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述總相似度，確定所述圖像處理模型的損失值，包括：

將目標參數與所述總相似度的差值確定為所述損失值。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述將目標參數與所述總相似度的差值確定為所述損失值，包括：

將所述任一樣本圖像特征的泛數與所述總相似度的差值確定為所述損失值，所述泛數表示所述任一樣本圖像特征的大小。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一樣本圖像與所述第二樣本圖像的尺寸相等，所述調用所述圖像處理模型中的圖像重構網絡，對得到的任一樣本圖像特征進行圖像重構，得到第三樣本圖像，包括：

調用所述圖像重構網絡，對所述任一樣本圖像特征進行等比例的圖像重構，得到所述第三樣本圖像，所述第三樣本圖像與所述第一樣本圖像的尺寸相等。

8.一種圖像處理裝置，其特征在于，所述裝置包括：

特征提取模塊，用于調用圖像處理模型中的特征提取網絡，對第一樣本圖像和第二樣本圖像分別進行特征提取，得到第一樣本圖像特征和第二樣本圖像特征，所述第一樣本圖像與所述第二樣本圖像包含的內容相同，且所述第一樣本圖像的清晰度大于所述第二樣本圖像的清晰度；

圖像重構模塊，用于調用所述圖像處理模型中的圖像重構網絡，對得到的任一樣本圖像特征進行圖像重構，得到第三樣本圖像；

模型訓練模塊，用于基于所述第三樣本圖像與所述第一樣本圖像之間的第一相似度，以及所述第一樣本圖像特征與所述第二樣本圖像特征之間的第二相似度，訓練所述圖像處理模型；

模糊處理模塊，用于調用訓練后的所述圖像處理模型，對任一圖像進行去模糊處理。