[发明专利]模型生成方法、图像增强方法、装置及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种模型生成方法，其特征在于，所述方法包括：

对于不同强度等级差对应的样本图像对，根据所述样本图像对中的样本图像及所述样本图像对的强度等级差，并利用初始增强模型对所述样本图像进行增强处理；所述强度等级差表示所述样本图像对中样本增强图像的强度等级与所述样本图像的强度等级之间的差值；

基于增强后的样本图像以及所述样本图像的样本增强图像，获取所述初始增强模型的损失值；

若所述损失值在预设范围内，将所述初始增强模型作为图像增强模型；所述图像增强模型接收输入的图像以及目标强度等级差，并输出目标图像；

所述初始增强模型包括卷积层、全连接层以及反卷积层；

所述卷积层中的参数至少包括：卷积核的值，所述全连接层中的参数至少包括权重矩阵；

所述根据所述样本图像对中的样本图像及所述样本图像对的强度等级差，并利用所述初始增强模型对所述样本图像进行增强处理，包括：

将所述样本图像对及所述样本图像对的强度等级差输入初始增强模型；

通过所述卷积层将所述样本图像中每个像素组成的像素矩阵，与所述卷积核进行卷积运算，得到卷积后的第一像素矩阵；

通过所述全连接层将所述权重矩阵、所述第一像素矩阵以及所述样本图像对的强度等级差相乘，得到第二像素矩阵；

通过所述反卷积层对所述第二像素矩阵进行反卷积运算，得到增强后的样本图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于增强后的样本图像以及所述样本图像的样本增强图像，获取所述初始增强模型的损失值之后，所述方法还包括：

若所述损失值不在预设范围内，基于所述损失值表示的误差程度调整所述初始增强模型的参数，并基于所述不同强度等级差对应的样本图像对，对调整后的初始增强模型继续训练。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述样本图像对中的样本图像及所述样本图像对的强度等级差，并利用所述初始增强模型对所述样本图像进行增强处理之前，所述方法还包括：

获取多个初始图像对；所述初始图像对中包括初始图像以及初始图像的增强图像；

对于每个初始图像对，按照不同强度等级对应的图像参数调整范围以及不同强度等级对应的图像种类，对所述初始图像对中的初始图像及增强图像的图像参数进行调整，得到对应不同强度等级的备选图像；

利用每个备选图像对应的强度等级，对所述备选图像进行组合，得到不同强度等级差对应的样本图像对；所述图像参数至少包括亮度、对比度及饱和度。

4.一种图像增强方法，其特征在于，所述方法包括：

将待处理图像及目标强度等级差输入图像增强模型；

根据所述目标强度等级差，并通过所述图像增强模型对所述待处理图像进行增强处理，得到目标图像；其中，所述图像增强模型是利用权利要求1至3中任一项所述的方法生成的；

所述图像增强模型包括卷积层、全连接层以及反卷积层；

所述根据所述目标强度等级差，并通过所述图像增强模型对所述待处理图像进行增强处理，得到目标图像，包括：

通过所述卷积层将所述待处理图像中每个像素组成的像素矩阵，与所述卷积层中的卷积核进行卷积运算，得到卷积后的第一像素矩阵；

通过所述全连接层将所述全连接层中的权重矩阵、所述第一像素矩阵以及所述目标强度等级差相乘，得到第二像素矩阵；

通过所述反卷积层对所述第二像素矩阵进行反卷积运算，得到目标图像。