[发明专利]一种样本图像处理方法、装置、电子设备以及介质

说明书

本申请实施例提供了一种样本图像处理方法、装置、电子设备以及介质，涉及计算机技术领域，所述方法包括：将原始图像复制为第一数量个原始图像，将所述第一数量个原始图像排列为图像序列，并将所述图像序列中的除指定图像之外的图像进行图像变形处理，对经过图像变形处理的图像序列进行视频编码处理，得到编码视频，将所述编码视频进行视频解码处理，得到视频帧序列，获取所述视频帧序列中的所述指定图像对应的指定视频帧，将所述指定视频帧和所述原始图像作为深度学习模型的训练样本。采用本申请可以使训练后的深度学习模型有较好的修复视频能力。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种样本图像处理方法、装置、电子设备以及介质。

背景技术

目前，视频在互联网传输中，由于经过了视频编码以及解码的过程，会导致视频出现压缩噪声，例如出现模糊、边缘毛刺感和振铃效应等压缩噪声。

为解决上述问题，现有技术采用深度学习模型对经过了视频编码以及解码后的视频进行修复。在对深度学习模型进行训练的过程中，一般将无噪声的原始图像以及对原始图像进行加噪处理后的加噪图像作为训练样本，对深度学习模型进行训练。

在对原始图像进行加噪处理时，目前一般采用人为添加高斯噪声、图像模糊处理、联合图像专家组(Joint Photographic Experts Group，JPEG)压缩噪声、先下采样后上采样等传统加噪方式。

然而，上述传统加噪方式添加的噪声与视频编码以及解码后带来的噪声有很大差异，导致训练过程采用的样本与深度学习模型实际要识别的图像不符，进而导致训练后的深度学习模型修复视频能力不佳。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种样本图像处理方法、装置、电子设备以及介质，以提高训练后的深度学习模型有较好的修复视频能力。具体技术方案如下：

第一方面，提供了一种样本图像处理方法，所述方法应用于电子设备，所述方法包括：

将原始图像复制为第一数量个原始图像，将所述第一数量个原始图像排列为图像序列，并将所述图像序列中的除指定图像之外的图像进行图像变形处理；

对经过图像变形处理的图像序列进行视频编码处理，得到编码视频，所述编码视频中各视频帧包含视频编码噪声；

将所述编码视频进行视频解码处理，得到视频帧序列，所述视频帧序列中包含第一数量个视频帧，且各视频帧包含视频编码噪声；

获取所述视频帧序列中的所述指定图像对应的指定视频帧，将所述指定视频帧和所述原始图像作为深度学习模型的训练样本，以通过所述训练样本训练得到的深度学习模型修复包含视频编码噪声的视频。

可选的，所述将所述图像序列中的除指定图像之外的图像进行图像变形处理，包括：

将所述图像序列中除所述指定图像之外的图像进行随机仿射变换和/或弹性变换，所述随机仿射变换包括：移动、旋转和拉伸中的一项或多项图像变形处理。

可选的，所述将所述图像序列中的除指定图像之外的图像进行图像变形处理，包括：

根据预设图像变形规则，将所述图像序列中除所述指定图像之外的图像按预设方式和顺序进行图像变形处理。

可选的，在所述对经过图像变形处理的图像序列进行视频编码处理之前，所述方法还包括：

对经过图像变形处理的图像序列中的图像进行加噪处理，所述加噪处理包括添加高斯噪声、模糊、压缩噪声、先下采样后上采样中的一项或多项。

可选的，所述对经过图像变形处理的图像序列进行视频编码处理，得到编码视频，包括：

采用目标视频编码格式，对经过图像变形处理的图像序列进行视频编码处理，得到编码视频；