[发明专利]模型训练方法、装置及拍照终端

说明书

本申请实施例提供一种模型训练方法、装置及拍照终端，方法及装置用于对包括去噪模型和调色模型的CNN模型进行训练。方法包括：分别对获取到的训练数据中的短曝光图像和长曝光图像进行小波分解，得到短曝光图像的第一低频子图和第一高频子图及长曝光图像的第二低频子图和第二高频子图。对去噪模型进行初始化得到第一去噪模型实例和第二去噪模型实例，根据第一低频子图和第二低频子图训练第一去噪模型，根据第一高频子图和第二高频子图训练第二去噪模型。对经过去噪模型处理的第一低频子图和第一高频子图进行小波重建，根据重建的图像和长曝光图像对调色模型进行训练。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种模型训练方法、装置及拍照终端。

背景技术

由于移动终端(如，手机)的硬件的固有特性，几乎所有移动终端在弱光环境下都存在拍照画质较低的问题。照片画质低主要表现在噪点数量多和颜色失真。在现有技术中，虽然可以通过延长快门时间(即，曝光时间)来提升画质，但过长的曝光时间容易出现抖动问题，从而导致拍摄的照片很模糊，这种情况必须要使用专业拍照的三脚架才能有所缓解。而对普通的移动终端用户而言，在拍照时需要使用专业的三脚架才能得到高画质的图片，非常不便。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的包括提供一种模型训练方法、装置及拍照终端，以改善上述问题。

为了达到上述目的，本申请实施例采用如下技术方案：

本申请实施例提供一种模型训练方法，用于对包括去噪模型和调色模型的CNN模型进行训练，该方法包括：

获取训练数据，该训练数据包括分别在短曝光和长曝光两种条件下对同一场景进行采集得到的短曝光图像和长曝光图像；

对所述训练数据中的短曝光图像进行小波分解，得到第一低频子图和第一高频子图，对所述训练数据中的长曝光图像进行小波分解，得到第二低频子图和第二高频子图；

对所述去噪模型进行初始化，得到第一去噪模型实例和第二去噪模型实例；

将第一低频子图输入所述第一去噪模型实例得到去噪后的第一低频子图，并根据所述第二低频子图和所述去噪后的第一低频子图对所述第一去噪模型实例的各参数的值进行更新；

将第一高频子图输入所述第二去噪模型实例得到去噪后的第一高频子图，并根据所述第二高频子图和所述去噪后的第一高频子图对所述第二去噪模型实例的各参数的值进行更新；

对所述去噪后的第一低频子图和所述去噪后的第一高频子图进行小波重建，将重建得到的图像输入所述调色模型输出图像，并根据所述输出图像和所述长曝光图像对所述调色模型的各参数的值进行更新。

本申请实施例还提供一种模型训练装置，用于对包括去噪模型和调色模型的CNN模型进行训练，该装置包括：

数据获取模块，用于获取训练数据，该训练数据包括分别通过短曝光和长曝光对同一场景进行采集得到的短曝光图像和长曝光图像；

数据处理模块，用于对所述训练数据中的短曝光图像进行小波分解，得到第一低频子图和第一高频子图，对所述训练数据中的长曝光图像进行小波分解，得到第二低频子图和第二高频子图；

初始化模块，用于对所述去噪模型进行初始化，得到第一去噪模型实例和第二去噪模型实例；

第一训练模块，用于将第一低频子图输入所述第一去噪模型实例得到去噪后的第一低频子图，并根据所述第二低频子图和所述去噪后的第一低频子图对所述第一去噪模型实例的各参数的值进行更新；

第二训练模块，用于将第一高频子图输入所述第二去噪模型实例得到去噪后的第一高频子图，并根据所述第二高频子图和所述去噪后的第一高频子图对所述第二去噪模型实例的各参数的值进行更新；