[发明专利]图像的处理方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种图像的处理方法，其特征在于，应用于移动终端，所述方法包括：

获取第一分辨率的待处理图像；

通过目标神经网络模型对所述待处理图像进行处理，得到目标图像，所述目标图像为第二分辨率的降噪图像；

其中，所述第二分辨率高于所述第一分辨率，所述目标神经网络模型包括第一预设个数的卷积层和第二预设个数的亚像素上采样模块；

所述方法还包括：

对无噪图像数据进行预处理，以获取目标训练数据；

利用所述目标训练数据，通过随机梯度法进行初始网络模型的训练，以获取所述目标神经网络模型；

所述利用所述目标训练数据，通过随机梯度法进行初始网络模型的训练，以获取所述目标神经网络模型，包括：

将每批次具有预设批大小的所述目标训练数据作为输入，利用预设的损失函数，通过随机梯度法对所述初始网络模型的参数进行训练；

其中，所述损失函数包括均方误差、总变差以及感知损失；所述均方误 差包括红色通道误差、绿色通道误差以及蓝色通道误差，所述损失函数由均方误差、总变差以及感知损失的加权和构成，所述均方误 差由红色通道误差、绿色通道误差以及蓝色通道误差的加权和构成。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对无噪图像数据进行预处理，以获取目标训练数据，包括：

通过对所述无噪图像数据进行截取，确定具有预设大小的第一训练数据；

通过对所述第一训练数据进行预设倍数的降采样处理，获取降采样后的第二训练数据；

将预设的压缩噪音添加至所述第二训练数据中，以获取所述目标训练数据。

3.一种图像的处理装置，其特征在于，应用于移动终端，所述装置包括：

获取模块，被配置为获取第一分辨率的待处理图像；

降噪模块，被配置为通过目标神经网络模型对所述待处理图像进行处理，得到目标图像，所述目标图像为第二分辨率的降噪图像；

其中，所述第二分辨率高于所述第一分辨率，所述目标神经网络模型包括第一预设个数的卷积层和第二预设个数的亚像素上采样模块；

所述装置还包括：

预处理模块，被配置为对无噪图像数据进行预处理，以获取目标训练数据；

网络训练模块，被配置为利用所述目标训练数据，通过随机梯度法进行初始网络模型的训练，以获取所述目标神经网络模型；

所述网络训练模块，被配置为：

将每批次具有预设批大小的所述目标训练数据作为输入，利用预设的损失函数，通过随机梯度法对所述初始网络模型的参数进行训练；

其中，所述损失函数包括均方误差、总变差以及感知损失；所述均方误 差包括红色通道误差、绿色通道误差以及蓝色通道误差，所述损失函数由均方误差、总变差以及感知损失的加权和构成，所述均方误 差由红色通道误差、绿色通道误差以及蓝色通道误差的加权和构成。

4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述预处理模块，包括：

图像截取子模块，被配置为通过对所述无噪图像数据进行截取，确定具有预设大小的第一训练数据；

降采样子模块，被配置为通过对所述第一训练数据进行预设倍数的降采样处理，获取降采样后的第二训练数据；

噪音添加子模块，被配置为将预设的压缩噪音添加至所述第二训练数据中，以获取所述目标训练数据。