[发明专利]图像处理方法、模型训练方法、装置、介质及设备

说明书

本公开涉及一种图像处理方法、模型训练方法、装置、介质及设备，该图像处理方法包括：从待处理图像中提取第一目标对象图像；将第一目标对象图像输入到目标对象图像处理模型中，得到目标对象图像处理模型输出的第二目标对象图像；根据第二目标对象图像和待处理图像进行图像融合，得到目标图像；所述目标对象图像处理模型是通过如下方式训练得到的：将原始训练样本图像的低分辨率图像作为生成器的输入，得到生成器对低分辨率图像处理之后输出的高分辨率图像；根据高分辨率图像与原始训练样本图像之间的目标差异信息，确定模型是否训练完成；响应于模型训练完成，得到目标对象图像处理模型。如此，得到的目标图像中目标对象更为清晰，细节更加真实。

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，具体地，涉及一种图像处理方法、模型训练方法、装置、介质及设备。

背景技术

图像的质量受到很多因素的影响，例如由于噪声、图像压缩等原因导致图像出现模糊、波纹、噪点密集等现象。目前对图像的修复和处理工作主要通过技术人员进行人工处理，然而人工处理的方式耗时耗力，特别是对于视频或电影中大量的图像帧的处理，效率较低。而且目前对图像进行修复的方式通常直接对整张图像进行整体处理，对图像中特定对象的处理效果不佳。

发明内容

提供该发明内容部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该发明内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

第一方面，本公开提供一种图像处理方法，所述方法包括：从待处理图像中提取第一目标对象图像；将所述第一目标对象图像输入到目标对象图像处理模型中，得到所述目标对象图像处理模型输出的第二目标对象图像，其中，所述第二目标对象图像的分辨率高于所述第一目标对象图像；根据所述第二目标对象图像和所述待处理图像进行图像融合，得到目标图像；其中，所述目标对象图像处理模型为包括生成器的生成式对抗网络模型，所述目标对象图像处理模型是通过如下方式训练得到的：将原始训练样本图像的低分辨率图像作为所述生成器的输入，得到所述生成器对所述低分辨率图像处理之后输出的高分辨率图像；根据所述高分辨率图像与所述原始训练样本图像之间的目标差异信息，确定模型是否训练完成，其中，所述目标差异信息包括以下中的至少一者：所述高分辨率图像与所述原始训练样本图像之间的特征点差异信息、所述高分辨率图像与所述原始训练样本图像中的指定特征区域差异信息；响应于模型训练完成，得到所述目标对象图像处理模型。

第二方面，本公开提供一种目标对象图像处理模型的训练方法，所述目标对象图像处理模型为包括生成器的生成式对抗网络模型，所述方法包括：将原始训练样本图像的低分辨率图像作为所述生成器的输入，得到所述生成器对所述低分辨率图像处理之后输出的高分辨率图像；根据所述高分辨率图像与所述原始训练样本图像之间的目标差异信息，确定模型是否训练完成，其中，所述目标差异信息包括以下中的至少一者：所述高分辨率图像与所述原始训练样本图像之间的特征点差异信息、所述高分辨率图像与所述原始训练样本图像中的指定特征区域差异信息；响应于模型训练完成，得到所述目标对象图像处理模型。