[发明专利]编码图案的处理方法和装置、存储介质、电子装置

权利要求书

1.一种编码图案的处理方法，其特征在于，包括：

获取待终端识别的第一编码图案，其中，所述第一编码图案是对编码信息进行编码后得到的图案；

通过目标模型提高所述第一编码图案的分辨率，得到第二编码图案，其中，所述目标模型是利用第三编码图案作为输入并利用预定的第四编码图案作为输出进行训练得到的，所述第三编码图案是对所述第四编码图案的分辨率进行降低处理后得到的，所述第三编码图案与所述第一编码图案采用相同的编码方式，所述目标模型是学习到进行编码图案的超分辨率处理的模型；

向所述终端的编码识别模块提供所述第二编码图案；

通过目标模型提高所述第一编码图案的分辨率，得到第二编码图案包括：

通过所述目标模型使用最邻近插值将所述第一编码图案的分辨率提高至目标分辨率，得到目标编码图案；

通过所述目标模型对所述目标编码图案中的每个子图案的边缘进行修正，得到所述第二编码图案。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述目标模型对所述目标编码图案中的每个子图案的边缘进行修正，得到所述第二编码图案包括对所述目标编码图案中的每个子图案进行如下处理：

通过所述目标模型识别出所述子图案的特征信息；

通过所述目标模型获取与所述子图案的特征信息匹配的修正信息；

通过所述目标模型按照与所述子图案的特征信息匹配的修正信息对所述子图案的边缘进行修正。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过所述目标模型识别出所述子图案的特征信息包括：

通过所述目标模型的多个卷积层识别出所述子图案的特征信息，其中，所述多个卷积层串行连接，所述多个卷积层中任意一个卷积层的输出用于作为串行连接在该卷积层之后的每个卷积层的输入。

4.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其特征在于，通过目标模型提高所述第一编码图案的分辨率之前，所述方法还包括：

获取多组训练图像，其中，每组所述训练图像包括一张所述第三编码图案和一张所述第四编码图案；

使用所述多组训练图像中的训练图像对原始模型进行训练，以初始化所述原始模型中的参数；

在将第五编码图案作为训练后的所述原始模型的输入，且所述原始模型输出的编码图像与第六编码图案相匹配的情况下，将训练后的所述原始模型作为所述目标模型，其中，所述第五编码图案是对所述第六编码图案的分辨率进行降低处理后得到的，所述第五编码图案与所述第三编码图案采用相同的编码方式；

在将所述第五编码图案作为训练后的所述原始模型的输入，且所述原始模型输出的编码图像与所述第六编码图案不匹配的情况下，继续使用所述多组训练图像中的训练图像对原始模型进行训练，以调整所述原始模型中的参数，直至将所述第五编码图案作为训练后的所述原始模型的输入时所述原始模型输出的编码图像与所述第六编码图案相匹配。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，使用所述多组训练图像中的训练图像对原始模型进行训练，以初始化所述原始模型中的参数包括：

将所述第三编码图案中像素点的灰度值作为所述原始模型的输入，将所述第四编码图案作为所述原始模型的预计输出，以初始化所述原始模型中的参数，其中，所述原始模型包括多个卷积层，所述多个卷积层的第一个卷积层的输入为所述第三编码图案中像素点的灰度值，所述多个卷积层中的第i个卷积层的输出包括第(i-1)个卷积层的输出和第i个卷积层对第(i-1)个卷积层的输出的卷积操作得到的结果，整数i的取值为2至N，N为所述多个卷积层的层数，所述原始模型中的参数包括所述多个卷积层进行卷积操作所使用的参数，所述多个卷积层中任意一个卷积层输出的一个类型的特征是该卷积层中的一个卷积核进行卷积操作得到的。

6.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其特征在于，获取待终端识别的第一编码图案包括以下之一：

获取待终端识别的二维码编码图案；

获取待终端识别的小程序编码图案；

获取待终端识别的一维码编码图案。