[发明专利]图像重建方法和设备，及存储介质

权利要求书

1.一种图像重建方法，其特征在于，所述方法包括：

在第一工作模式下，通过图像传感器对目标位置处的目标对象进行图像采集处理，获得所述目标对象对应的第一图像；

在第二工作模式下，通过所述图像传感器对所述目标位置处的所述目标对象进行图像采集处理，获得所述目标对象对应的第二图像；其中，所述第一图像的分辨率小于所述第二图像的分辨率；

基于所述第一图像和所述第二图像对初始图像重建模型进行训练处理，获得超分辨率图像重建模型；

根据所述超分辨率图像重建模型对待测图像进行重建处理，获得所述待测图像对应的目标高分辨率图像。

2.根据权利要求1所述别的方法，其特征在于，所述第一工作模式为像素四合一Binning模式；所述第二工作模式为像素重排Remosaic模式。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述超分辨率图像重建模型采用U形神经网络结构。

4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一图像和所述第二图像对初始图像重建模型进行训练处理，获得超分辨率图像重建模型，包括：

对所述第一图像和所述第二图像进行对齐处理，获得对齐后第一图像和对齐后第二图像；

基于所述对齐后第一图像和所述对齐后第二图像对所述初始图像重建模型进行训练处理，获得所述超分辨率图像重建模型。

5.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一图像和所述第二图像对初始图像重建模型进行训练处理，获得超分辨率图像重建模型，包括：

将所述第一图像输入所述初始图像重建模型，输出超分辨率预测图像；

基于预设目标损失函数、所述超分辨率预测图像以及所述第二图像进行所述训练处理，获得所述超分辨率图像重建模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于预设目标损失函数、所述超分辨率预测图像以及所述第二图像进行所述训练处理，获得所述超分辨率图像重建模型，包括：

通过所述目标损失函数计算所述超分辨率预测图像和所述第二图像的差异值；

根据所述差异值进行所述训练处理，获得所述超分辨率图像重建模型。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述超分辨率图像重建模型对待测图像进行重建处理，获得所述待测图像对应的目标高分辨率图像之前，所述方法还包括：

通过第一图像传感器对所述目标位置处的所述目标对象进行图像采集处理，获得所述目标对象对应的第三图像；

通过第二图像传感器对所述目标位置处的所述目标对象进行图像采集处理，获得所述目标对象对应的第四图像；其中，所述第三图像的分辨率小于所述第四图像的分辨率；

基于所述第三图像和所述第四图像对所述初始图像重建模型进行训练处理，获得所述超分辨率图像重建模型。

8.根据所述要求7所述的方法，其特征在于，所述第一图像、所述第二图像、所述第三图像以及所述第四图像均为彩色YUV格式图像文件。

9.一种图像重建设备，其特征在于，所述图像重建设备包括：第一采集单元，训练单元、重建单元，

所述第一采集单元，用于在第一工作模式下，通过图像传感器对目标位置处的目标对象进行图像采集处理，获得所述目标对象对应的第一图像；

所述第一采集单元，还用于在第二工作模式下，通过所述图像传感器对所述目标位置处的所述目标对象进行图像采集处理，获得所述目标对象对应的第二图像；其中，所述第一图像的分辨率小于所述第二图像的分辨率；

所述训练单元，用于基于所述第一图像和所述第二图像对初始图像重建模型进行训练处理，获得超分辨率图像重建模型；

所述重建单元，用于根据所述超分辨率图像重建模型对待测图像进行重建处理，获得所述待测图像对应的目标高分辨率图像。