[发明专利]一种图像处理方法、系统、机器可读介质及设备在审
申请号: | 202010274342.8 | 申请日: | 2020-04-09 |
公开(公告)号: | CN111507900A | 公开(公告)日: | 2020-08-07 |
发明(设计)人: | 周曦;姚志强;范汉志;肖春林 | 申请(专利权)人: | 上海云从汇临人工智能科技有限公司 |
主分类号: | G06T3/40 | 分类号: | G06T3/40;G06T7/00 |
代理公司: | 上海光华专利事务所(普通合伙) 31219 | 代理人: | 代玲 |
地址: | 200120 上海市浦东*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 图像 处理 方法 系统 机器 可读 介质 设备 | ||
1.一种图像处理方法,其特征在于,包括:
基于光场图像的外部相关性对待处理的光场图像进行第一次超分辨率重建,得到第一重建图像;
基于光场图像的内部相关性对第一重建图像进行第二次超分辨率重建,得到第二重建图像。
2.根据权利要求1所述的图像处理方法,其特征在于,将所述待处理的光场图像输入至预先训练得到的第一超分辨率重建模型中,得到第一重建图像。
3.根据权利要求1或2所述的图像处理方法,其特征在于,将所述第一重建图像输入至预先训练得到的第二超分辨率重建模型中,得到第二重建图像。
4.根据权利要求3所述的图像处理方法,其特征在于,
基于第一重建图像确定目标视角图像;
将所述目标视角图像输入至预先训练得到的第二超分辨率重建模型中,得到第二重建图像。
5.根据权利要求1所述的图像处理方法,其特征在于,基于第一训练集数据对VDSR网络或SRCNN网络进行训练得到第一超分辨率重建模型。
6.根据权利要求5所述的图像处理方法,其特征在于,对第一训练集数据或/和待处理光场图像进行一次或多次下采样;对下采样后的第一训练集数据进行一次或多次上采样;所述上采样和下采样的次数相同。
7.根据权利要求1所述的图像处理方法,其特征在于,基于第二训练集数据对MPCNN网络进行训练得到第二超分辨率重建模型。
8.根据权利要求7所述的图像处理方法,其特征在于,获取所述第二训练集数据的方法包括:
获取由第一超分辨率重建模型生成的光场图像;
基于所述光场图像确定目标视角图像;
对目标视角图像进行图像分割,得到若干的图像块;
在每一个图像块的邻域内搜索与每一个图像块相似的相似图像块。
9.一种图像处理系统,其特征在于,包括:
第一分辨率图像重建模块,用于基于光场图像的外部相关性对待处理的光场图像进行第一次超分辨率重建,得到第一重建图像;
第二分辨率图像重建模块,用于基于光场图像的内部相关性对第一重建图像进行第二次超分辨率重建,得到第二重建图像。
10.根据权利要求8所述的图像处理系统,其特征在于,将所述待处理的光场图像输入至预先训练得到的第一超分辨率重建模型中,得到第一重建图像。
11.根据权利要求9或10所述的图像处理系统,其特征在于,将所述第一重建图像输入至预先训练得到的第二超分辨率重建模型中,得到第二重建图像。
12.根据权利要求11所述的图像处理系统,其特征在于,
基于第一重建图像确定目标视角图像;
将所述目标视角图像输入至预先训练得到的第二超分辨率重建模型中,得到第二重建图像。
13.根据权利要求9所述的图像处理系统,其特征在于,基于第一训练集数据对VDSR网络或SRCNN网络进行训练得到第一超分辨率重建模型。
14.根据权利要求13所述的图像处理系统,其特征在于,对第一训练集数据或/和待处理光场图像进行一次或多次下采样;对下采样后的第一训练集数据进行一次或多次上采样;所述上采样和下采样的次数相同。
15.根据权利要求9所述的图像处理系统,其特征在于,基于第二训练集数据对MPCNN网络进行训练得到第二超分辨率重建模型。
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