[發(fā)明專利]一種攝影圖像增強(qiáng)方法及系統(tǒng)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210917016.3
• 申請(qǐng)日: 2022-08-01
• 公開（公告）號(hào): CN115731117A
• 公開（公告）日: 2023-03-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 羌棟強(qiáng)
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 悅璽文化傳媒（南通）有限公司
• 主分類號(hào): G06T5/00
• 分類號(hào): G06T5/00;G06N3/0464;G06N3/08;G06T7/13
• 代理公司: 北京達(dá)友眾邦知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11904
• 代理人: 戴劍昆

1.一種攝影圖像增強(qiáng)方法，其特征在于，包括：

獲得模糊圖像；所述模糊圖像為需要進(jìn)行增強(qiáng)的圖像；

將所述模糊圖像，通過輪廓結(jié)構(gòu)，得到訓(xùn)練模糊輪廓位置；

基于所述模糊圖像和所述訓(xùn)練模糊輪廓圖像，通過增強(qiáng)圖像生成網(wǎng)絡(luò)，得到清晰圖像；

所述圖像增強(qiáng)模型包括輪廓結(jié)構(gòu)、增強(qiáng)圖像生成網(wǎng)絡(luò)和增強(qiáng)圖像判別網(wǎng)絡(luò)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種攝影圖像增強(qiáng)方法，其特征在于，圖像增強(qiáng)模型的訓(xùn)練方法：

獲得訓(xùn)練集；訓(xùn)練集包括訓(xùn)練圖像和標(biāo)注數(shù)據(jù)；所述訓(xùn)練圖像包括訓(xùn)練模糊圖像和訓(xùn)練清晰圖像，所述訓(xùn)練模糊圖像為所需訓(xùn)練清晰圖像加上噪聲后的圖像；所述標(biāo)注數(shù)據(jù)包括標(biāo)注輪廓位置；

基于所述訓(xùn)練模糊圖像，通過輪廓結(jié)構(gòu)，得到訓(xùn)練模糊輪廓位置；

基于所述訓(xùn)練模糊輪廓位置和所述訓(xùn)練模糊圖像，通過增強(qiáng)圖像生成網(wǎng)絡(luò)，得到訓(xùn)練生成圖像；

將所述訓(xùn)練生成圖像和所述訓(xùn)練清晰圖像，輸入增強(qiáng)圖像判別網(wǎng)絡(luò)，得到生成圖像判別值；

基于所述訓(xùn)練模糊輪廓位置和標(biāo)注輪廓位置，得到輪廓損失值；

獲得總損失值，所述總損失值為所述輪廓損失值和所述生成圖像判別值相加之和；

獲得圖像增強(qiáng)模型當(dāng)前的訓(xùn)練迭代次數(shù)以及預(yù)先設(shè)定的所述圖像增強(qiáng)模型訓(xùn)練的最大迭代次數(shù)；

當(dāng)所述總損失值小于或等于閾值或訓(xùn)練迭代次數(shù)達(dá)到所述最大迭代次數(shù)時(shí)停止訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的圖像增強(qiáng)模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種攝影圖像增強(qiáng)方法，其特征在于，所述基于所述模糊圖像，通過輪廓結(jié)構(gòu)，得到訓(xùn)練模糊輪廓位置，包括：

基于所述模糊圖像，得到灰度模糊圖像；

基于所述模糊圖像，通過伽馬變換，得到對(duì)比度增強(qiáng)模糊圖像；

獲得灰度增大值；所述灰度增大值用于增大灰度模糊圖像中的灰度值；

獲得灰度模糊增大矩陣；所述灰度模糊增大矩陣中的值為灰度增大值和所述對(duì)比度增強(qiáng)模糊圖像中的值相乘之積；

基于所述灰度模糊增大矩陣，使用傅里葉變換，得到訓(xùn)練模糊輪廓圖像。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種攝影圖像增強(qiáng)方法，其特征在于，所述基于所述訓(xùn)練模糊輪廓位置和所述訓(xùn)練模糊圖像，通過增強(qiáng)圖像生成網(wǎng)絡(luò)，得到訓(xùn)練生成圖像，包括：

基于所述訓(xùn)練模糊輪廓位置和所述訓(xùn)練模糊圖像，得到多個(gè)模糊區(qū)域；所述模糊區(qū)域?yàn)橐罁?jù)所述訓(xùn)練模糊輪廓圖像將模糊圖像分為多個(gè)區(qū)域；

基于所述多個(gè)模糊區(qū)域和訓(xùn)練模糊圖像，通過增強(qiáng)圖像生成網(wǎng)絡(luò)，得到完整區(qū)域增強(qiáng)圖像；

基于所述訓(xùn)練模糊圖像，通過增強(qiáng)圖像生成網(wǎng)絡(luò)，得到整體增強(qiáng)圖像；

基于所述整體增強(qiáng)圖像和完整區(qū)域增強(qiáng)圖像，得到訓(xùn)練生成圖像。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種攝影圖像增強(qiáng)方法，其特征在于，所述基于所述多個(gè)模糊區(qū)域和訓(xùn)練模糊圖像，通過增強(qiáng)圖像生成網(wǎng)絡(luò)，得到完整區(qū)域增強(qiáng)圖像，包括：

基于所述多個(gè)模糊區(qū)域和訓(xùn)練模糊圖像，得到多個(gè)模糊區(qū)域圖像；

基于模糊區(qū)域圖像，通過模糊卷積網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行特征提取，得到區(qū)域模糊特征圖；

基于所述區(qū)域模糊特征圖，通過增強(qiáng)圖像生成網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行增強(qiáng)，得到區(qū)域增強(qiáng)圖像；

通過將多個(gè)模糊區(qū)域圖像多次輸入模糊卷積網(wǎng)絡(luò)，得到多個(gè)區(qū)域模糊特征圖；對(duì)多個(gè)區(qū)域模糊特征圖通過增強(qiáng)圖像生成網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行增強(qiáng)，得到多個(gè)區(qū)域增強(qiáng)圖像；

基于所述多個(gè)區(qū)域增強(qiáng)圖像，得到完整區(qū)域增強(qiáng)圖像。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種攝影圖像增強(qiáng)方法，其特征在于，所述基于所述多個(gè)模糊區(qū)域和訓(xùn)練模糊圖像，得到多個(gè)模糊區(qū)域圖像，包括：

基于所述模糊區(qū)域，得到區(qū)域相差點(diǎn)位置；所述區(qū)域相差點(diǎn)包括區(qū)域左下點(diǎn)位置和區(qū)域右上點(diǎn)位置；

基于所述區(qū)域相差點(diǎn)位置，得到區(qū)域尺寸；所述區(qū)域尺寸包括區(qū)域?qū)挾群蛥^(qū)域高度；所述區(qū)域?qū)挾葹閰^(qū)域右上點(diǎn)位置的橫坐標(biāo)減去區(qū)域左下點(diǎn)位置的橫坐標(biāo)之差；所述區(qū)域高度為區(qū)域右上點(diǎn)位置的縱坐標(biāo)減去區(qū)域左下點(diǎn)位置的縱坐標(biāo)之差；

基于所述區(qū)域尺寸，得到歸零三維張量；

基于所述模糊區(qū)域、訓(xùn)練模糊圖像和歸零三維張量，得到模糊區(qū)域圖像；

通過多次計(jì)算多個(gè)模糊區(qū)域，得到多個(gè)模糊區(qū)域圖像。