[发明专利]模型训练及图像处理方法、装置、介质、电子设备

说明书

本发明涉及计算机技术领域，提供了一种模型训练及图像处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备，该模型训练方法包括：获取具有第一清晰度的多个原始图像；根据随机数产生器生成的随机缩小倍数和随机噪声强度对所述原始图像进行处理，以得到与所述原始图像对应的训练图像，所述训练图像具有第二清晰度，且所述第二清晰度低于所述第一清晰度；根据所述原始图像和对应的训练图像对清晰度恢复模型进行训练。图像处理方法为基于上述训练方法训练的模型对待处理图像进行处理，生成目标图像。本发明一方面能够通过一个模型对不同清晰度、分辨率的图像进行处理，提升清晰度、分辨率；另一方面能够进一步提升用户体验。

技术领域

本发明涉及计算机领域，特别涉及一种模型训练及图像处理方法、模型训练及图像处理装置、计算机可读存储介质及电子设备。

背景技术

随着科学技术的发展，为了提高观感，人们对视频、图像的画面质量的要求越来越高，以视频为例，清晰度通常设置有标清、高清、超高清选项，其中超高清视频因其优质的画面质量得到越来越多的关注。在电子成像应用中，具有较高清晰度的图像更合乎需要。具有较高清晰度的图像具有更大的像素密度，且因此示出比同一场景的较低清晰度图像的更多细节。较高清晰度图像具有许多应用，例如包括医疗成像、卫星成像、计算机视觉、视频监视、面部识别、汽车车牌号码提取与识别以及将数字通用盘视频转换为高密度电视等。

在恢复图像、视频的清晰度时，通常采用模型对低清晰度的图像、视频进行处理，以获得高清晰度的图像、视频，但是现有的模型只能处理一种清晰度(放大倍数)的图像，无法通过一个模型对不同放大倍数的图像进行清晰度恢复，并且模型对图像中的噪声敏感，经模型处理后的图像中的噪声更严重；另外在处理之前，需要预知待处理图像的清晰度(放大倍数)，否则会导致清晰度提升效果微弱。

鉴于此，本领域亟需开发一种新的模型训练及图像处理方法。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本发明的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本发明的目的在于提供一种模型训练及图像处理方法、模型训练及图像处理装置、计算机可读存储介质及电子设备，能够提高视频、图像的清晰度及有效分辨率。

本发明的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本发明的实践而习得。

根据本发明实施例的一个方面，提供一种清晰度恢复模型的训练方法，其特征在于，包括：获取具有第一清晰度的多个原始图像；根据随机数产生器生成的随机缩小倍数和随机噪声强度对所述原始图像进行处理，以得到与所述原始图像对应的训练图像，所述训练图像具有第二清晰度，且所述第二清晰度低于所述第一清晰度；根据所述原始图像和对应的训练图像对清晰度恢复模型进行训练。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种清晰度恢复模型的训练装置，其特征在于，包括：图像获取模块，用于获取具有第一清晰度的多个原始图像；图像处理模块，用于根据随机数产生器生成的随机缩小倍数和随机噪声强度对所述原始图像进行处理，以得到与所述原始图像对应的训练图像，所述训练图像具有第二清晰度，且所述第二清晰度低于所述第一清晰度；模型训练模块，用于根据所述原始图像和对应的训练图像输入对清晰度恢复模型进行训练。

在本发明的一些实施例，所述多个原始图像具有第一分辨率，基于前述方案，所述图像处理模块包括：图像缩小单元，用于将具有第一分辨率的所述原始图像按照所述随机缩小倍数缩小，以获得第二分辨率图像，其中所述第二分辨率低于所述第一分辨率；第一图像放大单元，用于将所述第二分辨率图像按照一放大倍数放大，以获得一插值放大图像，所述放大倍数与所述随机缩小倍数相同；噪声添加单元，用于向所述插值放大图像中添加所述随机噪声强度，以获得所述训练图像。