[發明專利]圖像處理方法及裝置，模型訓練方法、裝置及存儲介質

在審

• 申請號: 202110679122.8
• 申請日: 2021-06-18
• 公開（公告）號: CN113379635A
• 公開（公告）日: 2021-09-10
• 發明（設計）人: 萬韶華
• 申請（專利權）人: 北京小米移動軟件有限公司;北京小米松果電子有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/50;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62
• 代理公司: 北京英創嘉友知識產權代理事務所(普通合伙) 11447
• 代理人: 曾堯

本公開涉及一種圖像處理方法及裝置，模型訓練方法、裝置及存儲介質。該圖像處理方法包括：獲取待處理圖像；將所述待處理圖像輸入去色差處理模型，得到所述去色差處理模型輸出的目標圖像；其中，所述去色差處理模型是通過訓練數據集訓練得到的，所述訓練數據集包括多組樣本數據，每組樣本數據包括無色差圖像和與所述無色差圖像對應的有色差圖像。采用本公開的這種方法，能夠快速去除圖像中的色差得到干凈無色差的目標圖像。

技術領域

本公開涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種圖像處理方法及裝置，模型訓練方法、裝置及存儲介質。

背景技術

眾所周知，攝像機的鏡頭色差會導致拍攝得到的圖像中物體邊緣出現不屬于物體的顏色，我們將物體邊緣出現的該顏色稱為色差色邊(即一種光學色差現象)。例如，使用數碼相機、監控攝像頭等數字成像設備在逆光、大光圈條件下拍攝高動態(HDR)場景圖像時，得到的圖像中高反差區域的邊緣容易出現紫邊、藍邊、紅邊、綠邊等色差色邊。色差色邊的形成原因可以認為是相機鏡頭只能準確地聚焦一種波長的光線，而無法將其它波長的光線準確地聚焦。

相關技術中，可以通過改進光學鏡頭的材質或者對光學鏡頭進行覆膜工藝等手段來減弱色差色邊現象，但是這會極大地增加攝像機的硬件成本，且對色差色邊的抑制效果較差。近些年，通過圖像處理算法來去除圖像中的色差色邊的方式因成本低效果好而受到了越來越多的關注。具體地，使用圖像處理算法去除圖像中的色差色邊的方式可以分為三個步驟：第一步，對圖像進行高反差區域邊緣檢測(物體邊緣檢測)，由于色差色邊通常出現在高反差區域的邊緣，因此通過檢測高反差區域邊緣就可以確定色差色邊可能出現的位置。第二步，對物體邊緣的像素點進行色差判斷，即在找到高反差區域邊緣后，需要對邊緣的顏色進行色差判斷，以排除非色差邊緣。第三步，對物體邊緣的存在色差的像素點進行色差抑制或色彩還原處理，以恢復邊緣原有的顏色。

然而，上述使用圖像處理算法去除圖像中的色差色邊的方式中的每一步驟，都有可能發生誤判，從而影響去除色差色邊的最終效果。比如，在物體邊緣檢測錯誤時，可能導致原本存在色差色邊的物體邊緣，因未被確定為物體邊緣而導致未對該色差色邊進行色差抑制和色彩還原處理，從而導致去除色差色邊的效果較差。又如，對色差色邊進行色差抑制時有可能造成色彩丟失，對色差色邊進行色彩還原時有可能引入新的錯誤色彩形成新的色差色邊，這也會導致去除色差色邊的效果較差。

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及裝置，模型訓練方法、裝置及存儲介質，以提供一種與相關技術不同的方式來去除圖像中的色差色邊，并提升去除圖像中色差色邊的效果。

根據本公開實施例的第一方面，提供一種圖像處理方法，所述方法包括：

獲取待處理圖像；

將所述待處理圖像輸入去色差處理模型，得到所述去色差處理模型輸出的目標圖像；

其中，所述去色差處理模型是通過訓練數據集訓練得到的，所述訓練數據集包括多組樣本數據，每組樣本數據包括無色差圖像和與所述無色差圖像對應的有色差圖像。

可選地，與所述無色差圖像對應的有色差圖像通過如下方式得到：

將所述無色差圖像的亮度信號與色度信號進行分離，得到與所述無色差圖像的亮度信號對應的亮度圖像，以及得到與所述無色差圖像的色度信號對應的色度圖像；

根據所述亮度圖像確定物體邊緣圖像，并基于所述物體邊緣圖像表征的物體邊緣位置信息在所述色度圖像中的物體邊緣添加預設寬度的色差色邊，得到新的色度圖像；

將所述亮度圖像和所述新的色度圖像進行合成處理，得到與所述無色差圖像對應的所述有色差圖像。

可選地，所述去色差處理模型通過以下訓練方式得到：

根據所述訓練數據集以及預設損失函數，對深度卷積神經網絡模型訓練，得到所述去色差處理模型，所述預設損失函數為：