[發明專利]一種圖像處理方法、裝置和存儲介質

在審

• 申請號: 202110761460.6
• 申請日: 2021-07-06
• 公開（公告）號: CN115578251A
• 公開（公告）日: 2023-01-06
• 發明（設計）人: 董占龍;柳岸;胡冉杰;吉彬;袁磊;黃承基
• 申請（專利權）人: 中移（成都）信息通信科技有限公司;中國移動通信集團有限公司
• 主分類號: G06T3/40
• 分類號: G06T3/40;G06N3/04;G06V10/774;G06V10/82
• 代理公司: 北京派特恩知識產權代理有限公司 11270
• 代理人: 蔣雅潔;張穎玲

1.一種圖像處理方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待處理圖像；

運用預設的圖像處理模型處理所述待處理圖像，獲得所述待處理圖像對應的的目標圖像；所述目標圖像的分辨率高于所述待處理圖像的分辨率；

其中，所述圖像處理模型基于生成對抗網絡訓練得到；所述生成對抗網絡包括：超分生成器和超分鑒別器；訓練過程中，所述超分鑒別器用于對所述超分生成器生成的圖像和真實圖像進行鑒別。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：生成所述圖像處理模型；

所述生成所述圖像處理模型，包括：

獲取預設數量的樣本圖像對；所述樣本圖像對包括：第一樣本圖像和第二樣本圖像；所述第一樣本圖像和所述第二樣本圖像的描述內容相同；所述第一樣本圖像的分辨率低于所述第二樣本圖像的分辨率；

根據所述預設數量的樣本圖像對，訓練包括超分生成器和超分鑒別器的生成對抗網絡，直至所述生成對抗網絡達到納什平衡，得到訓練后的超分生成器和超分鑒別器；

將訓練后的超分生成器，作為所述圖像處理模型。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述生成對抗網絡，包括：至少兩組生成對抗子網絡；每組所述生成對抗子網絡包括：第一超分生成器和第二超分鑒別器；

所述方法還包括：

對所述樣本圖像對中的第一樣本圖像和第二樣本圖像進行拆分，得到至少兩組樣本子圖像對；每組所述樣本子圖像對包括：第一樣本子圖像和第二樣本子圖像；

每組的所述第一樣本子圖像和所述第二樣本子圖像的描述內容相同；所述第一樣本子圖像的分辨率低于所述第二樣本子圖像的分辨率；

相應的，所述根據所述預設數量的樣本圖像對，訓練包括超分生成器和超分鑒別器的生成對抗網絡，包括：

根據所述預設數量的樣本子圖像對，訓練相應的包括第一超分生成器和第二超分鑒別器的生成對抗子網絡。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述超分生成器，包括特征提取子網絡和圖像重建子網絡；所述特征提取子網絡包括：稠密連接模塊和混合注意域模塊；所述圖像重建子網絡包括：混合注意域的注意力模塊和小波逆變換模塊；

所述根據所述預設數量的樣本圖像對，訓練包括超分生成器和超分鑒別器的生成對抗網絡，包括：

通過所述特征提取子網絡提取所述第一樣本圖像的初始樣本圖像特征，融合所述初始樣本圖像特征的低層紋理特征和高層語義特征，得到目標樣本圖像特征；

通過所述目標樣本圖像特征經過混合注意力域模塊進行重新的加權重組后，經過所述小波逆變換模塊得到生成的高分辨圖像。

5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述超分鑒別器包括全卷積的神經網絡；

所述根據所述預設數量的樣本圖像對，訓練包括超分生成器和超分鑒別器的生成對抗網絡，還包括：

所述超分鑒別器在損失函數的約束下鑒別相應第一樣本圖像對應的第二樣本圖像和所述生成的高分辨率圖像，直至所述超分鑒別器和所述超分生成達到納什平衡。

6.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一樣本圖像和所述第二樣本圖像的描述內容為人臉；

相應的，所述第一樣本子圖像和所述第二樣本子圖像的描述內容為部分人臉。

7.一種圖像處理裝置，其特征在于，所述裝置包括：

第一處理模塊，用于獲取待處理圖像；

第二處理模塊，用于運用預設的圖像處理模型處理所述待處理圖像，獲得所述待處理圖像對應的的目標圖像；所述目標圖像的分辨率高于所述待處理圖像的分辨率；

其中，所述圖像處理模型基于生成對抗網絡訓練得到；所述生成對抗網絡包括：超分生成器和超分鑒別器；訓練過程中，所述超分鑒別器用于對所述超分生成器生成的圖像和真實圖像進行鑒別。