[發明專利]圖像去模糊模型的生成方法、圖像去模糊方法和電子設備有效

申請號：	202110485596.9	申請日：	2021-04-30
公開（公告）號：	CN113205464B	公開（公告）日：	2023-05-05
發明（設計）人：	黃宇飛;王巖;吳哲楠;李霄鵬;袁景偉;楊森;田寶亮;胡亞龍;蔡紅;王巖;安晟;郭彥宗	申請（專利權）人：	作業幫教育科技(北京)有限公司
主分類號：	G06T5/00	分類號：	G06T5/00;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/08
代理公司：	北京清誠知識產權代理有限公司 11691	代理人：	喻穎
地址：	100085 北京市海淀區***	國省代碼：	北京;11
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摘要：
搜索關鍵詞：	圖像模糊模型生成方法電子設備
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【說明書】：

一種圖像去模糊模型的生成方法、圖像去模糊方法和電子設備。所述圖像去模糊的生成方法包括：構建基于編碼?解碼結構的人工智能模型，所述模型包括編碼部分和解碼部分，其中編碼部分用于從輸入圖像中提取特征，解碼部分用于從提取的所述特征中還原出清晰的圖像；采用模糊?清晰圖像對，對所述人工智能模型進行訓練，得到用于去除圖像模糊的圖像去模糊模型，其中，所述模糊?清晰圖像對包括包括清晰圖像和基于清晰圖像生成的模糊圖像。本發明采用深度機器學習的方式消除圖像模糊，魯棒性更強，耗時更短，效果更好。

技術領域

本發明屬于圖像識別和處理技術領域，尤其是人工智能輔助圖像識別技術領域，更具體的是涉及一種圖像去模糊模型的生成方法及系統、圖像去模糊的方法、電子設備和計算機可讀介質。

背景技術

無論是在日常生活中還是互聯網公司的業務中，在需要處理圖像的時候經常會遇到圖像模糊的問題，其原因可能是因為拍攝時手抖或光線暗，導致拍攝得到的頁面出現對焦不準或有殘影，而一旦圖像模糊，其中的一些關鍵信息就無法進行辨別，從而對后續的各種處理和應用造成障礙，如果能夠將模糊的圖像盡可能的重建成清晰的圖像，將對后續業務的開展帶來極大的好處。

現有技術中通常采用傳統的圖像處理方法，如多次降噪、維納濾波器(wienerfilter)等，近些年來也出現了一批使用深度學習的自適應方法，但傳統方法和早期的深度學習方法往往出現效果欠佳、魯棒性差，且耗時較長，無法滿足網絡實時處理高像素圖片的缺陷，因此迫切需要研發出一套更優的圖像去模糊方法及系統。

發明內容

有鑒于此，本發明的主要目的在于提出一種圖像去模糊模型的生成方法及系統、圖像去模糊的方法、電子設備和計算機可讀介質，以期至少部分地解決上述技術問題中的至少之一。

為了實現上述目的，作為本發明的第一個方面，提供了一種圖像去模糊模型的生成方法，包括如下步驟：

構建基于編碼-解碼結構的人工智能模型，該模型包括編碼部分和解碼部分，其中編碼部分用于從輸入圖像中提取特征，解碼部分用于從提取的所述特征中還原出清晰的圖像；

采用模糊-清晰圖像對，對所述人工智能模型進行訓練，得到用于去除圖像模糊的圖像去模糊模型，其中，所述模糊-清晰圖像對包括清晰圖像和基于所述清晰圖像生成的模糊圖像。

作為本發明的第二個方面，還提供了一種圖像去模糊的方法，包括如下步驟：

采用如上所述的生成方法生成用于圖像去模糊的人工智能模型，并采用其對待處理的輸入圖像進行去模糊處理。

作為本發明的第三個方面，還提供了一種圖像去模糊模型的生成系統，包括：

輸入模塊，用于輸入訓練圖像；

模型搭建模塊，用于搭建基于編碼-解碼結構的人工智能模型；所述人工智能模型包括編碼部分和解碼部分，其中編碼部分從輸入圖像中提取特征，解碼部分從提取的特征中還原出清晰的圖像；

模型訓練模塊，用于采用模糊-清晰圖像對，對所述人工智能模型進行訓練。