[发明专利]图像处理方法及电子设备

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

通过色彩调整网络，对待处理的第一图像进行色彩调整处理；色彩调整处理用于调整所述待处理的第一图像的色彩亮度；

通过图像分割网络，对色彩调整后的第一图像进行图像语义分割，得到至少两个语义区域；

根据所述至少两个语义区域对应的图像语义信息，对所述待处理的第一图像进行特征编码，得到第一特征图像，基于降噪网络中训练得到的不同类型的语义区域对应的超参数，对所述第一特征图像中与所述待处理的第一图像中至少一个所述语义区域对应的图像区域进行加权计算，并对加权计算后的第一特征图像进行特征解码，得到所述降噪图像；所述待处理的第一图像中包含人脸区域，所述至少两个语义区域包括人脸区域中的语义区域，所述人脸区域中的每个语义区域对应的降噪程度，与所述人脸区域中的每个语义区域的纹理相关；

其中，所述色彩调整网络、所述图像分割网络和所述降噪网络是联合训练得到的，在联合训练的过程中，所述降噪网络将接收到的样本图像中的噪声信息反馈至所述色彩调整网络，以引导所述色彩调整网络降低输出的样本图像的噪声。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少两个语义区域还包括非人脸语义区域。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对色彩调整后的第一图像进行图像语义分割，得到至少两个语义区域，包括：

采用预先学习的图像分割网络，对所述色彩调整后的第一图像进行图像语义分割，得到至少两个语义区域。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述降噪网络和所述图像分割网络进行联合训练，得到第一联合网络；

采用所述第一联合网络对所述待处理的第一图像进行处理，得到所述待处理的第一图像对应的降噪图像。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述对色彩调整后的第一图像进行图像语义分割，得到至少两个语义区域之前，所述方法还包括：

采用预先学习的色彩调整网络，对所述待处理的第一图像进行色彩调整处理；

其中，所述色彩调整网络为模型网络，所述色彩调整网络用于将所述待处理的第一图像色彩调整至预设的色彩结果图像。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述采用预先学习的色彩调整网络，对所述待处理的第一图像进行色彩调整处理，包括：

对所述待处理的第一图像进行特征编码，得到第二特征图像；

基于色彩调整网络训练得到的系数映射矩阵，对所述第二特征图像进行色彩映射，并对色彩映射后的第二特征图像进行特征解码，得到色彩调整处理后的待处理的第一图像；

其中，所述系数映射矩阵用于表征所述待处理的第一图像与所述预设的色彩结果图像之间的色彩亮度的映射关系，所述系数映射矩阵用于将所述待处理的第一图像中的色彩亮度调整至所述预设的色彩结果图像中的色彩亮度。

7.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

色彩调整模块，用于通过色彩调整网络对待处理的第一图像进行色彩调整处理；色彩调整处理用于调整所述待处理的第一图像的色彩亮度；

分割模块，用于通过图像分割网络对色彩调整后的第一图像进行图像语义分割，得到至少两个语义区域；

降噪模块，用于根据所述至少两个语义区域对应的图像语义信息，对所述待处理的第一图像进行特征编码，得到第一特征图像，基于降噪网络中训练得到的不同类型的语义区域对应的超参数，对所述第一特征图像中与所述待处理的第一图像中至少一个所述语义区域对应的图像区域进行加权计算，并对加权计算后的第一特征图像进行特征解码，得到所述降噪图像；所述待处理的第一图像中包含人脸区域，所述至少两个语义区域包括人脸区域中的语义区域，所述人脸区域中的每个语义区域对应的降噪程度，与所述人脸区域中的每个语义区域的纹理相关；

其中，所述色彩调整网络、所述图像分割网络和所述降噪网络是联合训练得到的，在联合训练的过程中，所述降噪网络将接收到的样本图像中的噪声信息反馈至所述色彩调整网络，以引导所述色彩调整网络降低输出的样本图像的噪声。