[发明专利]一种图像修复的方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种图像修复的方法，其特征在于，包括：

将待处理图像输入目标去噪网络，其中，所述目标去噪网络包括单帧网络和递归网络，所述待处理图像为待处理视频中的任一帧；

通过所述单帧网络对所述待处理图像进行去压缩噪声处理，输出第一图像；

根据先前帧图像的内容，通过所述递归网络对所述待处理图像进行去压缩噪声处理，输出第二图像，其中，所述先前帧图像为所述待处理图像在所述待处理视频中的前一帧图像；

将所述第一图像和第二图像进行加权求和，输出针对所述待处理图像的去噪图像。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据先前帧图像的内容，通过所述递归网络对所述待处理图像进行去压缩噪声处理，输出第二图像，包括：

通过所述递归网络中级联的第一卷积层、第一特征串联层、第一采样层对所述待处理图像进行去压缩噪声处理，输出第二图像。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述递归网络中所述第一卷积层包括第一子卷积层和第二子卷积层，所述第一特征串联层包括第一子特征串联层和第二子特征串联层，所述第一采样层包括第一下采样层和第一上采样层，所述通过所述递归网络中级联的第一卷积层、第一特征串联层、第一采样层对所述待处理图像进行去压缩噪声处理，输出第二图像，包括：

通过所述第一子特征串联层接收由所述单帧网络中各第二卷积层中第三子卷积层所提取的所述待处理图像的第一特征图，以及通过所述第一子特征串联层获取所述递归网络中与各所述第三子卷积层对应的所述第一子卷积层从所述先前帧图像中所提取的第二特征图；

通过所述第一子特征串联层对所述第一特征图和所述第二特征图进行串联操作，获得串联特征图；

通过所述第一子卷积层对所述串联特征图进行压缩，获得压缩后的特征图，所述压缩后的特征图为通过各所述第一子卷积层从所述待处理图像中所提取的所述第二特征图；

通过所述第一采样层中的第一下采样层，从所述压缩后的特征图中提取多个空间尺寸的特征图；

通过所述第一上采样层，确定与所述多个空间尺寸中相同空间尺寸的特征图；

通过所述第二子特征串联层对相同空间尺寸的特征图在特征维度上进行拼接，获得第一拼接特征图；

通过所述第二子卷积层对所述第一拼接特征图进行处理，输出所述第二图像。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述单帧网络包括级联的第二卷积层、第二采样层和第二特征串联层，所述第二卷积层包括第三子卷积层和第四子卷积层，所述第二采样层包括第二下采样层和第二上采样层，所述通过所述单帧网络对所述待处理图像进行去压缩噪声处理，输出第一图像，包括：

通过各所述第三子卷积层提取所述待处理图像的第一特征图；

通过所述第二下采样层，从所述第一特征图中提取多个空间尺寸的特征图；

通过所述第二上采样层，确定与所述多个空间尺寸中相同空间尺寸的特征图；

通过所述第二特征串联层对相同空间尺寸的特征图在特征维度上进行拼接，获得第二拼接特征图；

通过所述第四子卷积层对所述第二拼接特征图进行处理，输出所述第一图像。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将待处理图像输入目标去噪网络之前，所述方法还包括：

所述目标去噪网络的训练过程，具体执行：

获取多组图像帧序列，每组图像帧序列包括多幅图像；

将所述多组图像帧序列分别编码成真值视频以及仿真视频，其中，所述仿真视频中的每帧仿真图像中包含有压缩噪声；

将所述仿真视频中每帧仿真图像输入待训练去噪网络，输出对应帧的仿真去噪图像；

根据所述仿真去噪图像与所述真值视频中对应帧真值图像间的第一预测偏差，确定针对所述待训练去噪网络的第一损失函数；

将所述第一损失函数低于第一预设阈值时所对应的网络，作为所述目标去噪网络。