[发明专利]图像超分处理方法、图像超分处理装置及存储介质

权利要求书

1.一种图像超分处理方法，其特征在于，应用于终端，所述图像超分处理方法包括：

确定所述终端的电量运行状态和待处理图像的图像分辨率；

基于所述终端的电量运行状态，以及所述待处理图像的图像分辨率，确定图像超分模型，并基于所述图像超分模型对所述待处理图像进行图像超分处理；

其中，所述终端包括具有可折叠显示屏幕的终端，所述可折叠显示屏幕包括主显示屏幕和副显示屏幕；

所述确定图像超分模型，包括：

若显示所述待处理图像的当前显示屏幕为所述主显示屏幕，则确定所述图像超分模型为第一网络模型；

若显示所述待处理图像的当前显示屏幕为所述副显示屏幕，则确定所述图像超分模型为第二网络模型；

其中，所述第一网络模型和所述第二网络模型基于增强超分辨率生成对抗网络模型训练而成，所述第一网络模型具有第一预设数量的卷积层，所述第二网络模型具有第二预设数量的卷积层，所述第一预设数量大于所述第二预设数量。

2.根据权利要求1所述的图像超分处理方法，其特征在于，所述基于所述终端的电量运行状态，以及所述待处理图像的图像分辨率，确定图像超分模型，包括：

若所述终端处于第一电量运行状态，则确定所述图像超分模型为图像插值算法模型，其中，所述第一电量运行状态为所述终端的电量小于或等于电量阈值，且所述终端处于未充电的电量运行状态；

若所述终端未处于所述第一电量运行状态，则基于所述待处理图像的图像分辨率，确定图像超分模型。

3.根据权利要求2所述的图像超分处理方法，其特征在于，所述基于所述待处理图像的图像分辨率，确定图像超分模型，包括：

若所述待处理图像的图像分辨率大于或等于显示所述待处理图像的显示屏幕的屏幕分辨率的预设倍数，则确定所述图像超分模型为图像插值算法模型。

4.根据权利要求3所述的图像超分处理方法，其特征在于，所述基于所述图像超分模型对所述待处理图像进行图像超分处理，包括：

对所述待处理图像进行图像增强处理，并基于所述图像插值算法模型对图像增强处理后的所述待处理图像进行图像超分处理。

5.根据权利要求2所述的图像超分处理方法，其特征在于，所述基于所述待处理图像的图像分辨率，确定图像超分模型，包括：

若所述待处理图像的图像分辨率小于或等于分辨率阈值，则确定所述图像超分模型为第一网络模型，其中，所述第一网络模型基于增强超分辨率生成对抗网络模型训练而成，所述第一网络模型具有第一预设数量的卷积层；

若所述待处理图像的图像分辨率大于所述分辨率阈值，且小于显示所述待处理图像的显示屏幕的屏幕分辨率的预设倍数，则基于显示所述待处理图像的当前显示屏幕，确定图像超分模型。

6.一种图像超分处理装置，其特征在于，应用于终端，所述图像超分处理装置包括：

确定模块，用于确定所述终端的电量运行状态和待处理图像的图像分辨率；

处理模块，用于基于所述终端的电量运行状态，以及所述待处理图像的图像分辨率，确定图像超分模型，并基于所述图像超分模型对所述待处理图像进行图像超分处理；

其中，所述终端包括具有可折叠显示屏幕的终端，所述可折叠显示屏幕包括主显示屏幕和副显示屏幕，所述处理模块采用以下方式确定图像超分模型：

若显示所述待处理图像的当前显示屏幕为所述主显示屏幕，则确定所述图像超分模型为第一网络模型；

若显示所述待处理图像的当前显示屏幕为所述副显示屏幕，则确定所述图像超分模型为第二网络模型；

其中，所述第一网络模型和所述第二网络模型基于增强超分辨率生成对抗网络模型训练而成，所述第一网络模型具有第一预设数量的卷积层，所述第二网络模型具有第二预设数量的卷积层，所述第一预设数量大于所述第二预设数量。