[发明专利]一种图像处理方法、系统、机器可读介质及设备

说明书

本发明提供一种图像处理方法，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。本发明利用图像的内部相关性和外部相关性共同提升光场图像的分辨率，提高了图像的质量。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种图像处理方法、系统、机器可读介质及设备。

背景技术

近年来，光场图像作为一种新兴的有效的摄影技术，因其具有深度估计，重聚焦，角度分辨率高等一系列传统摄影技术无法取得的优点，现在已经在图像处理领域成为了研究热点。不论是在学术领域还是在商业领域，光场都取得了广泛的应用,光场相机的使用场景也越来越多样化。基于光场图像的重聚焦和深度估计已经成为了光场领域的研究热点。一般的，我们获得光场图像，由于光学元件的尺寸限制，获得的图像会存在一定的问题，例如渐晕效应，混叠效应，图像

整体偏暗的问题，图像角度分辨率低，图像空间分辨率较低等。这些问题影响了光场图像的成像质量，也阻碍了光场图像的进一步的商业应用推广。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种图像处理方法、系统、机器可读介质及设备，用于解决现有技术存在的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种图像处理方法，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种图像处理系统，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。

可选地，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。

可选地，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。