[发明专利]模型训练和图像处理方法、装置、设备和计算机可读介质

权利要求书

1.一种模型训练方法，包括：

获取第一批训练样本，所述第一批训练样本中的每个第一训练样本包括第一原始模糊图像和所述第一原始模糊图像对应的第一超分清晰图像；

将所述第一批训练样本中的所述第一原始模糊图像输入到预先训练的图像去模糊网络，得到第一预测清晰图像；

使用所述第一预测清晰图像和所述第一批训练样本中的所述第一超分清晰图像训练图像超分网络。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

获取第二批训练样本，所述第二批训练样本中的每个第二训练样本包括第二原始模糊图像和所述第二原始模糊图像对应的第二超分清晰图像；

使用所述第二批训练样本训练所述图像去模糊网络。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述方法还包括：

获取第三批训练样本，所述第三批训练样本中的每个第三训练样本包括第三原始模糊图像和所述第三原始模糊图像对应的第三超分清晰图像；

使用所述第三批训练样本，训练所述图像去模糊网络和所述图像超分网络。

4.一种图像处理方法，包括：

将目标图像输入到图像去模糊网络，得到清晰图像，其中，所述图像去模糊网络是通过权利要求2所述的方法生成的；

将所述清晰图像输入到图像超分网络，得到超分清晰图像，其中，所述图像超分网络是通过权利要求1或权利要求3之一所述的方法生成的。

5.一种模型训练装置，包括：

第一获取单元，被配置成获取第一批训练样本，所述第一批训练样本中的每个第一训练样本包括第一原始模糊图像和所述第一原始模糊图像对应的第一超分清晰图像；

第一输入单元，被配置成将所述第一批训练样本中的所述第一原始模糊图像输入到预先训练的图像去模糊网络，得到第一预测清晰图像；

第一训练单元，被配置成使用所述第一预测清晰图像和所述第一批训练样本中的所述第一超分清晰图像训练图像超分网络。

6.根据权利要求5所述的装置，其中，所述装置还包括：

第二获取单元，被配置成获取第二批训练样本，所述第二批训练样本中的每个第二训练样本包括第二原始模糊图像和所述第二原始模糊图像对应的第二超分清晰图像；

第二训练单元，被配置成使用所述第二批训练样本训练所述图像去模糊网络。

7.根据权利要求6所述的装置，其中，所述装置还包括：

第三获取单元，被配置成获取第三批训练样本，所述第三批训练样本中的每个第三训练样本包括第三原始模糊图像和所述第三原始模糊图像对应的第三超分清晰图像；

第三训练单元，被配置成使用所述第三批训练样本，训练所述图像去模糊网络和所述图像超分网络。

8.一种图像处理装置，包括：

第二输入单元，被配置成将目标图像输入到图像去模糊网络，得到清晰图像，其中，所述图像去模糊网络是通过权利要求2所述的方法生成的；

第三输入单元，被配置成将所述清晰图像输入到图像超分网络，得到超分清晰图像，其中，所述图像超分网络是通过权利要求1或权利要求3之一所述的方法生成的。

9.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-3中任一或权利要求4所述的方法。

10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-3中任一或权利要求4所述的方法。