[发明专利]图像的超分辨率方法和装置、存储介质、电子装置

权利要求书

1.一种图像的超分辨率方法，其特征在于，包括：

获取用于训练第二模型的训练集，其中，所述训练集中包括多对训练图像，每对训练图像包括第三图像和第四图像，所述第三图像的分辨率高于所述第四图像、且所述第三图像中未携带所述第四图像中的第二干扰信息，获取用于训练所述第二模型的训练集包括：确定每对训练图像的所述第四图像：将原始图像转换为灰度图，并将所述灰度图缩放为第五图像；使用高斯模糊模型在所述第五图像中添加高斯模糊，得到第六图像，其中，所述高斯模糊模型的SIGMA参数的取值为第一阈值；在所述第六图像中添加高斯白噪声，得到所述第四图像；确定每对训练图像的所述第三图像：在第一模型进行超分辨率处理的放大倍数N为整数的情况下，将所述灰度图作为所述第三图像，其中，将所述灰度图缩放为所述第五图像的缩小系数为所述放大倍数N的倒数；在所述第一模型进行超分辨率处理的放大倍数N不为整数的情况下，将所述灰度图按照放大系数M/N放大为所述第三图像，其中，M为对放大倍数向上取整得到的参数；

通过所述训练集对所述第二模型中的参数进行训练初始化，并将参数初始化后的所述第二模型作为所述第一模型；

获取待进行超分辨率处理的第一图像，其中，所述第一图像中携带有第一干扰信息；

通过所述第一模型对所述第一图像进行干扰过滤处理和超分辨率处理，得到第二图像，其中，所述第一模型是预先用携带有第二干扰信息的图像训练好的神经网络模型，所述第二图像的分辨率高于所述第一图像、且未携带所述第一图像中的第一干扰信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述第一模型对所述第一图像进行干扰过滤处理和超分辨率处理，得到所述第二图像包括：

通过所述第一模型过滤掉所述第一图像中的第一干扰信息、并至少对所述第一图像的Y通道上的数据进行超分辨率处理，得到所述第二图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过所述第一模型过滤掉所述第一图像中的第一干扰信息、并至少对所述第一图像的Y通道上的数据进行超分辨率处理，得到所述第二图像包括：

通过所述第一模型对所述第一图像的Y通道上的数据按照目标分辨率进行超分辨率处理和干扰过滤处理、并对所述第一图像的U通道上的数据和V通道上的数据按照所述目标分辨率进行上采样，得到所述第二图像，其中，所述目标分辨率为所述第二图像的分辨率。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定每对训练图像的第四图像还包括：

使用高斯模糊模型在所述第五图像中添加高斯模糊，并获取添加高斯模糊后的所述第五图像的第一相关性向量和所述灰度图的第二相关性向量，其中，所述第一相关性向量用于表示所述第五图像中像素点之间的相关性，所述第二相关性向量用于表示所述灰度图中像素点之间的相关性；

在所述第五图像的第一相关性向量和所述灰度图的第二相关性向量之间的欧氏距离小于第二阈值的情况下，将所述高斯模糊模型中的SIGMA参数的当前取值作为所述第一阈值；

在所述第五图像的第一相关性向量和所述灰度图的第二相关性向量之间的欧氏距离不小于所述第二阈值的情况下，调整所述高斯模糊模型中的SIGMA参数的取值，直至调整后的所述第五图像的第一相关性向量和所述灰度图的第二相关性向量之间的欧氏距离小于所述第二阈值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，获取添加高斯模糊后的所述第五图像的第一相关性向量包括：

获取所述第五图像中多个图像块的每个图像块的灰度相关性系数，其中，所述灰度相关性系数用于描述所述图像块上的像素点与所述图像块的中心像素点之间的相关性；

根据多个所述图像块的灰度相关性系数确定所述第五图像的所述第一相关性向量。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取待进行超分辨率处理的第一图像包括：

获取目标视频中待播放的视频帧为所述第一图像。