[发明专利]训练图像修复模型的方法、图像修复方法、装置、介质及设备

权利要求书

1.一种训练图像修复模型的方法，其特征在于，所述方法包括：

利用预设的掩膜图像对完整图像进行破损处理，生成破损图像；

将所述破损图像输入至图像修复模型，获得修复图像和缺失图像，所述缺失图像为所述破损图像的缺失部分的图像；

根据所述完整图像、所述修复图像、所述掩膜图像和所述缺失图像，确定所述图像修复模型的损失值；

在所述损失值大于预设阈值时，根据所述损失值更新所述图像修复模型；

其中，所述根据所述完整图像、所述修复图像、所述掩膜图像和所述缺失图像，确定所述图像修复模型的损失值，包括：

根据所述完整图像和所述修复图像，确定第一损失值；

根据所述缺失图像和所述掩膜图像，确定第二损失值；

根据所述第一损失值和所述第二损失值，确定所述图像修复模型的损失值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在更新所述图像修复模型之后，返回所述利用预设的掩膜图像对完整图像进行破损处理，生成破损图像的步骤，直到更新后的所述图像修复模型的损失值小于或等于所述预设阈值为止。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述修复图像通过如下方式获得：将所述破损图像与所述缺失图像叠加。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一损失值为所述完整图像的图像矩阵与所述修复图像的图像矩阵之间的欧氏距离。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二损失值为将所述缺失图像的图像矩阵中的元素与所述掩膜图像的图像矩阵中对应位置的元素相乘所得的矩阵的二范数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一损失值和所述第二损失值，确定所述图像修复模型的损失值，包括：

通过如下公式确定所述图像修复模型的损失值：

其中，表示所述第一损失值；

表示所述第二损失值；

表示预设的权重系数。

7.一种图像修复方法，其特征在于，所述方法包括：

接收待修复图像；

将所述待修复图像输入至图像修复模型，得到修复图像，其中，所述图像修复模型是通过权利要求1-6中任一项所述的方法进行训练得到的。

8.一种训练图像修复模型的装置，其特征在于，所述装置包括：

生成模块，用于利用预设的掩膜图像对完整图像进行破损处理，生成破损图像；

修复模块，用于将所述破损图像输入至图像修复模型，获得修复图像和缺失图像，所述缺失图像为所述破损图像的缺失部分的图像；

确定模块，用于根据所述完整图像、所述修复图像、所述掩膜图像和所述缺失图像，确定所述图像修复模型的损失值；

更新模块，用于在所述损失值大于预设阈值时，根据所述损失值更新所述图像修复模型；

其中，所述确定模块包括：

第一确定子模块，用于根据所述完整图像和所述修复图像，确定第一损失值；

第二确定子模块，用于根据所述缺失图像和所述掩膜图像，确定第二损失值；

第三确定子模块，用于根据所述第一损失值和所述第二损失值，确定所述图像修复模型的损失值。

9.一种图像修复装置，其特征在于，所述装置包括：

接收模块，用于接收待修复图像；

处理模块，用于将所述待修复图像输入至图像修复模型，得到修复图像，其中，所述图像修复模型是通过权利要求1-6中任一项所述的方法进行训练得到的。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-6中任一项所述方法的步骤。

11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求7所述方法的步骤。