[发明专利]图像恢复方法、图像恢复网络训练方法、装置和存储介质

权利要求书

1.一种图像恢复网络的训练方法，其特征在于，包括：

获取多个训练图像对，所述多个训练图像对中的每个训练图像对包括一个真实高质量图像和一个近似真实低质量图像，其中，所述每个训练图像对中的近似真实低质量图像是对所述每个训练图像对中的真实高质量图像进行处理得到的，所述每个训练图像对中的近似真实低质量图像的图像清晰度与已有的真实低质量图像的图像清晰度的差异度在预设范围内；

根据所述多个训练图像对对所述图像恢复网络进行训练，直到所述图像恢复网络的图像恢复性能满足预设要求，其中，所述已有的真实低质量图像与待恢复图像是采用同一种设备采集得到的，所述待恢复图像是训练完成后的所述图像恢复网络处理的图像。

2.如权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述根据多个训练图像对对图像恢复网络进行训练，直到所述图像恢复网络的图像恢复性能满足预设要求，包括：

步骤1：对所述图像恢复网络的网络参数进行初始化，得到所述图像恢复网络的网络参数的初始值；

步骤2：将所述多个训练图像对中的至少一个训练图像对中的近似真实低质量图像输入到所述图像恢复网络中进行处理，以得到至少一个恢复的高质量图像；

步骤3：根据所述至少一个恢复的高质量图像与所述至少一个训练图像对中的真实高质量图像的差异确定损失函数的函数值；

步骤4：根据所述损失函数的函数值对所述图像恢复网络的网络参数进行更新；

重复上述步骤2至步骤4，直到所述图像恢复网络的图像恢复性能满足预设要求。

3.如权利要求2所述的训练方法，其特征在于，所述损失函数包括所述至少一个恢复的高质量图像与所述至少一个训练图像对中的真实高质量图像之间的均方误差。

4.如权利要求3所述的训练方法，其特征在于，所述损失函数还包括所述至少一个恢复的高质量图像相对于所述至少一个训练图像对中的真实高质量图像的感知损失和对抗损失。

5.如权利要求1-4中任一项所述的训练方法，其特征在于，所述图像清晰度包括图像模糊程度、图像噪声分布情况和图像分辨率中的至少一种。

6.如权利要求1-5中任一项所述的训练方法，其特征在于，所述每个训练图像对中的近似真实低质量图像是对所述每个训练图像对中的真实高质量图像进行处理得到的，包括：

所述每个训练图像对中的近似真实低质量图像是采用模糊化处理、加噪声处理和下采样处理中的至少一种对所述每个训练图像对中的真实高质量图像进行处理得到的。

7.如权利要求1-6中任一项所述的训练方法，其特征在于，所述已有的真实低质量图像与待恢复图像是采用同一种设备采集得到的，包括：

所述已有的真实低质量图像是采用第一设备采集得到的，所述待恢复图像是采用第二设备采集得到的，所述第一设备与所述第二设备的设备种类相同，且所述第一设备的图像采集参数和所述第二设备的图像采集参数相同，所述图像采集参数包括焦距，曝光量，快门时间中的至少一种。

8.如权利要求1-7中任一项所述的训练方法，其特征在于，所述每个训练图像对中的近似真实低质量图像是采用预先训练好的图像生成网络对所述每个训练图像对中的真实高质量图像进行处理得到的。