[发明专利]图像处理方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取目标图像；

将所述目标图像输入预先训练完成的画质增强模型中，获得所述画质增强模型输出的画质增强图像；其中，所述画质增强模型的损失函数基于客观评价模型的损失函数和主观评价模型的损失函数确定，所述客观评价模型是基于图像的客观指标进行训练得到的，所述主观评价模型是基于图像的主观指标进行训练得到的。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述画质增强模型通过以下步骤训练：

基于预设的图像样本集合确定当前样本和所述当前样本对应的标准样本；

对于每一个所述当前样本，均执行以下训练操作：将所述当前样本输入至所述画质增强模型中，输出画质增强样本；

基于所述画质增强样本和所述标准样本确定所述当前样本的损失值；

根据所述当前样本的损失值调整所述画质增强模型的参数；

当所述训练操作满足预设的训练结束条件时，将当前训练得到的所述画质增强模型确定为训练好的画质增强模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述画质增强样本和所述标准样本确定所述当前样本的损失值的步骤，包括：

基于所述画质增强样本和所述标准样本确定所述主观评价模型的第一损失值；

基于所述画质增强样本和所述标准样本确定所述客观评价模型的第二损失值；

通过以下损失函数确定所述当前样本的损失值：Loss＝w*L0+(1-w)*LQA；其中，Loss为所述当前样本的损失值，w为损失函数权重，L0为所述第二损失值，LQA为所述第一损失值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述当前样本输入至所述画质增强模型中，输出画质增强样本的步骤之后，所述方法还包括：

将所述画质增强样本和所述标准样本分别输入所述主观评价模型，输出所述画质增强样本对应的第一主观分数和所述标准样本对应的第二主观分数；

基于所述画质增强样本和所述标准样本确定所述主观评价模型的第一损失值的步骤，包括：

如果QA(E(LR))-QA(HR)＞＝0，LQA＝0；其中，LR为所述当前样本，E(LR)为所述画质增强样本，QA(E(LR))为所述第一主观分数；HR为标准样本，QA(HR)为所述第二主观分数；

如果QA(E(LR))-QA(HR)＜0并且QA(E(LR))-QA(HR)＞＝T，LQA＝-1/T*(QA(E(LR))-QA(HR))^2；其中，T为预设阈值；

如果QA(E(LR))-QA(HR)＜T，LQA＝QA(HR)-QA(E(LR))。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

记录所述画质增强模型训练过程中的迭代次数；

通过以下算式计算所述损失函数权重：w＝exp(-x^2)，其中，x为所述画质增强模型训练过程中的迭代次数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述主观评价模型通过以下步骤训练：

基于预设的主观指标图像集合训练所述主观评价模型；其中，所述主观指标图像集合的图像样本标注有主观评分值；所述主观评分值表征所述主观指标图像集合的图像样本的主观指标。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，基于预设的主观指标图像集合训练所述主观评价模型的步骤，包括：

基于预设的主观指标图像集合确定当前主观样本和所述当前主观样本对应的主观评分值；

对于每一个所述当前主观样本，均执行以下主观训练操作：将所述当前主观样本输入至所述主观评价模型中，输出所述当前主观样本对应的当前主观分数；

基于所述主观评分值和所述当前主观分数确定所述当前主观样本的损失值；

根据所述当前主观样本的损失值调整所述主观评价模型的参数；

当所述主观训练操作满足预设的主观训练结束条件时，将当前训练得到的所述主观评价模型确定为训练好的主观评价模型。