[发明专利]图像修复方法、装置、电子设备及计算机存储介质在审
申请号: | 202010388060.0 | 申请日: | 2020-05-09 |
公开(公告)号: | CN113298722A | 公开(公告)日: | 2021-08-24 |
发明(设计)人: | 周星光 | 申请(专利权)人: | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
主分类号: | G06T5/00 | 分类号: | G06T5/00 |
代理公司: | 北京合智同创知识产权代理有限公司 11545 | 代理人: | 李杰;张美洁 |
地址: | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 图像 修复 方法 装置 电子设备 计算机 存储 介质 | ||
1.一种图像修复方法,包括:
获取待修复图像及所述待修复图像对应的质量评分;
提取所述待修复图像的图像特征;
根据获取到的所述质量评分,对所述待修复图像进行基于所述图像特征的残差恢复处理,得到残差恢复处理结果;
根据所述残差恢复处理结果,得到修复后的图像。
2.根据权利要求1所述的图像修复方法,其中,所述根据获取到的所述质量评分,对所述待修复图像进行基于所述图像特征的残差恢复处理,得到残差恢复处理结果,包括:
根据所述待修复图像的图像特征,和,根据所述质量评分确定的、用于进行残差恢复处理的恒等映射函数,对所述待修复图像进行一次以上的残差恢复处理,得到所述残差恢复处理结果。
3.根据权利要求2所述的图像修复方法,其中,所述恒等映射函数包括第一计算因子和第二计算因子,其中,所述第一计算因子为根据图像特征估计值和预设的残差函数获得的图像残差值,所述第二计算因子为以所述质量评分为权重对所述图像特征估计值进行处理的结果。
4.根据权利要求3所述的图像修复方法,其中,所述第一计算因子为根据图像特征估计值和预设的残差函数获得的图像残差值,并根据残差权重对所述图像残差值进行处理的结果,所述残差权重与所述质量评分的总和为1。
5.根据权利要求3或4所述的图像修复方法,其中,所述根据所述待修复图像的图像特征,和,根据所述质量评分确定的、用于进行残差恢复处理的恒等映射函数,对所述待修复图像进行一次以上的残差恢复处理,得到所述残差恢复处理结果,包括:
将所述待修复图像的图像特征输入前后依次相连的多个残差块中,通过所述多个残差块根据所述恒等映射函数,对所述待修复图像进行多次残差恢复处理,得到残差恢复处理结果。
6.根据权利要求5所述的图像修复方法,其中,所述通过所述多个残差块根据所述恒等映射函数,对所述待修复图像进行多次残差恢复处理,包括:
针对每个残差块,以输入当前残差块的图像特征的特征值为所述图像特征估计值,根据所述恒等映射函数进行当前残差块的残差恢复处理,并根据残差恢复处理结果输出处理后的图像特征。
7.根据权利要求5所述的图像修复方法,其中,所述多个残差块之前连接有前卷积层,且所述多个残差块之后连接有后卷积层;
所述前卷积层用于将所述待修复图像的原始图像通道转换为符合所述多个残差块可处理的通道标准的多个图像通道;
所述后卷积层用于将所述残差恢复处理结果的图像通道转换为所述原始图像通道。
8.根据权利要求1-4任一项所述的图像修复方法,其中,所述获取待修复图像的质量评分之前还包括:通过设定的图像质量评价模型对所述待修复图像进行图像质量评估,得到所述待修复图像的质量评分。
9.根据权利要求8所述的图像修复方法,其中,在所述通过设定的图像质量评价模型对所述待修复图像进行图像质量评估之前,所述方法还包括:
获取用于训练所述图像质量评价模型的样本图像,以及,所述样本图像对应的质量评分标注,其中,所述质量评分标注根据所述样本图像的信噪峰值比,以及,所述样本图像与参考图像的相似度确定;使用所述样本图像和所述质量评分标注对所述图像质量评价模型进行训练。
10.根据权利要求9所述的图像修复方法,其中,所述质量评分标注为所述信噪峰值比与所述相似度的乘积。
11.一种图像修复装置,包括:
图像获取单元,用于获取待修复图像及所述待修复图像对应的质量评分;
特征提取单元,用于提取所述待修复图像的图像特征;
残差恢复单元,用于根据获取到的所述质量评分,对所述待修复图像进行基于所述图像特征的残差恢复处理,得到残差恢复处理结果;
图像生成单元,用于根据所述残差恢复处理结果,得到修复后的图像。
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