[发明专利]图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待处理的相机图像，以及获取所述相机图像对应的线性化图像；

将所述线性化图像输入预先训练的图像去噪神经网络模型，以使所述图像去噪神经网络模型输出与所述线性化图像对应的去噪图像；其中，所述线性化图像与所述去噪图像处于第一色域；

对处于所述第一色域的去噪图像进行图像后处理，得到所述去噪图像对应的处于第二色域的目标图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述线性化图像输入预先训练的图像去噪神经网络模型之前，还包括：

获取携带有噪声信号的第一样本图像，以及获取所述第一样本图像对应的不携带有所述噪声信号的第二样本图像；所述第一样本图像与所述第二样本图像处于所述第一色域；

将所述第一样本图像以及所述第二样本图像输入当前卷积神经网络模型，获取所述当前卷积神经网络模型对应的损失值；

根据所述损失值对所述当前卷积神经网络模型进行训练，将所述损失值最小的当前卷积神经网络模型作为所述图像去噪神经网络模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述第一样本图像以及所述第二样本图像输入当前卷积神经网络模型，包括：

对所述第一样本图像以及所述第二样本图像进行图像分割，得到预设大小的第一图像块以及第二图像块；

将所述第一图像块以及所述第二图像块输入所述当前卷积神经网络模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述相机图像对应的线性化图像，包括：

确定所述相机图像对应的相机储存模式；

若所述相机储存模式为线性储存模式，则获取所述相机图像对应的黑电平以及白电平；

根据所述黑电平以及所述白电平获取所述相机图像对应的线性化图像；

和/或

若所述相机储存模式为非线性储存模式，则获取所述相机图像对应的线性数据，以及所述相机图像对应的黑电平以及白电平；

根据所述黑电平以及所述白电平获取所述线性数据对应的线性化图像。

5.根据权利要求1至4任意一项所述的方法，其特征在于，所述对处于所述第一色域去噪图像进行图像后处理，得到所述去噪图像对应的处于第二色域的目标图像，包括：

对所述去噪图像进行去马赛克处理，得到所述去噪图像对应的处于所述第一色域的去马赛克图像；

对所述去马赛克图像进行第一颜色空间转换，得到处于中间色域的第一颜色空间图像；

将所述第一颜色空间图像进行白平衡处理、颜色校准、曝光补偿、色彩增强处理，以及色调映射处理，得到对应的处于中间色域的色调映射图像；

对所述色调映射图像进行第二颜色空间转换，得到处于所述第二色域的第二颜色空间图像；

对所述第二颜色空间图像进行伽马矫正以及阴影矫正处理，得到所述目标图像。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述去马赛克图像进行第一颜色空间转换，得到第一颜色空间图像，包括：

获取所述相机图像对应的相机低色温颜色转换矩阵以及高色温颜色转换矩阵；

获取权重系数，利用所述权重系数对所述相机低色温颜色转换矩阵以及所述高色温颜色转换矩阵进行加权处理，得到第一颜色空间转换矩阵；

获取第二颜色空间转换矩阵，利用所述第一颜色空间转换矩阵以及所述第二颜色空间转换矩阵，对所述去马赛克图像进行第一颜色空间转换，得到所述第一颜色空间图像。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述获取权重系数，包括：

确定第一像素点，获取所述第一像素点对应的相关色温；

利用所述相关色温确定所述权重系数；

所述得到第一颜色空间转换矩阵之后，还包括：

获取相机白点，利用所述相机白点以及所述第一颜色空间转换矩阵得到第二像素点；

确定所述第一像素点与所述第二像素点之间的距离，若所述距离大于或者等于预设的距离阈值，则将所述第二像素点作为第一像素点并返回获取所述第一像素点对应的相关色温的步骤，直到所述距离小于所述距离阈值。