[发明专利]图像去干扰方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

说明书

本申请提供了一种图像去干扰方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质；方法包括：对携带干扰信息的待处理图像进行图像分解，得到至少两张目标图像；通过图像去干扰模型的第一特征提取层，对待处理图像进行特征提取，得到待处理图像的图像特征；通过图像去干扰模型的第二特征提取层，分别对各目标图像进行干扰特征提取，得到相应的干扰特征；通过图像去干扰模型的特征融合层，对各目标图像的干扰特征进行融合处理，得到融合干扰特征；通过图像去干扰模型的输出层，基于融合干扰特征及图像特征，对待处理图像进行去干扰处理，得到相应的去干扰图像。通过本申请，能够准确去除图像中的干扰信息。

技术领域

本申请涉及图像处理技术，尤其涉及一种图像去干扰方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

图像在数字化传输过程中，容易因为成像设备或外界环境等的干扰而产生干扰信息，例如图像噪声以及图像锯齿等，为了得到画质更好的图像，通常需要对图像进行去干扰处理。

相关技术中所采用的图像去干扰处理方式为，直接将需要去干扰的图像输入至一个已训练好的机器学习模型中，使机器学习模型对该图像进行去干扰处理。然而这种方式，机器学习模型能够获得的图像信息十分有限，从而使得基于有限的图像信息进行去干扰处理时去除的干扰信息不够准确。

发明内容

本申请实施例提供一种图像去干扰方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，能够准确去除图像中的干扰信息。

本申请实施例的技术方案是这样实现的：

本申请实施例提供一种图像去干扰方法，包括：

对携带干扰信息的待处理图像进行图像分解，得到至少两张目标图像；

通过图像去干扰模型的第一特征提取层，对所述待处理图像进行特征提取，得到所述待处理图像的图像特征；

通过所述图像去干扰模型的第二特征提取层，分别对各所述目标图像进行干扰特征提取，得到相应的干扰特征；

通过所述图像去干扰模型的特征融合层，对各所述目标图像的干扰特征进行融合处理，得到融合干扰特征；

通过所述图像去干扰模型的输出层，基于所述融合干扰特征及所述图像特征，对所述待处理图像进行去干扰处理，得到相应的去干扰图像。

本申请实施例提供一种图像去干扰装置，包括：

图像分解模块，用于对携带干扰信息的待处理图像进行图像分解，得到至少两张目标图像；

图像特征提取模块，用于通过图像去干扰模型的第一特征提取层，对所述待处理图像进行特征提取，得到所述待处理图像的图像特征；

干扰特征提取模块，用于通过所述图像去干扰模型的第二特征提取层，分别对各所述目标图像进行干扰特征提取，得到相应的干扰特征；

特征融合模块，用于通过所述图像去干扰模型的特征融合层，对各所述目标图像的干扰特征进行融合处理，得到融合干扰特征；

去干扰模块，用于通过所述图像去干扰模型的输出层，基于所述融合干扰特征及所述图像特征，对所述待处理图像进行去干扰处理，得到相应的去干扰图像。

上述方案中，所述图像分解模块，还用于对携带干扰信息的待处理图像进行多尺度图像分解，以构建对应所述待处理图像的高斯金字塔；将所述高斯金字塔中每层的图像作为所述目标图像。

上述方案中，所述图像分解模块，还用于对携带干扰信息的待处理图像进行多尺度图像分解，以构建对应所述待处理图像的高斯金字塔；基于所述对应所述待处理图像的高斯金字塔，构建对应所述待处理图像的拉普拉斯金字塔；分别将所述高斯金字塔中各层的图像与所述拉普拉斯金字塔中相应层级的图像进行组合，得到至少两个图像组合；将所述至少两个图像组合作为所述目标图像。