[發(fā)明專利]一種攝影圖像增強(qiáng)方法及系統(tǒng)

在審

• 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

本發(fā)明公開了一種攝影圖像增強(qiáng)方法及系統(tǒng)，獲得模糊圖像，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。以輪廓為基準(zhǔn)得到多個(gè)區(qū)域，并對(duì)區(qū)域分別進(jìn)行清晰處理，最終合并區(qū)域，與完整圖像進(jìn)行清晰處理后的圖像，共同得到清晰圖像，使得保存圖像的輪廓，不在清晰處理過程中丟失。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種攝影圖像增強(qiáng)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

目前，由于很多圖像，特別是以前的老照片，常常會(huì)出現(xiàn)像素不高，圖像不清晰的情況，所以通常需要對(duì)圖像進(jìn)行清晰處理，但是現(xiàn)在很多圖像處理的過程中，不夠準(zhǔn)確，常常會(huì)模糊邊界，模糊輪廓，從而導(dǎo)致圖像的輪廓和原本的輪廓出現(xiàn)偏差，從而導(dǎo)致圖像與原圖像不夠相似。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供了一種攝影圖像增強(qiáng)方法及系統(tǒng)，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述問題。

第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種攝影圖像增強(qiáng)方法，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)。

可選的，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。

可選的，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。

可選的，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；