[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备和可读存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取待处理图像；

确定所述待处理图像的各个像素所对应的权重参数，所述权重参数用于表征所述像素的色彩效果趋近于纯白的程度；

利用所述权重参数对所述待处理图像进行处理，得到目标图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述待处理图像的各个像素所对应的权重参数，包括：

利用预先确定的神经网络模型确定所述待处理图像的各个像素所对应的权重参数；其中，所述神经网络模型基于多个样本训练组训练而得，所述样本训练组由样本图像对应的初始权重参数以及样本目标图像组成。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述权重参数通过网格图记录，权重网格图的网格与所述待处理图像的像素排布匹配。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型预先基于以下步骤得到：

获取训练样本集；所述训练样本集包括多个样本图像以及各个所述样本图像所对应的样本目标图像；所述样本目标图像包括由真实光照向量生成的真实图像；

将所述样本图像作为初始神经网络模型的输入，使初始神经网络模型输出初始权重网格图；

基于所述初始权重网格图以及所述样本图像，确定初始目标图像；

利用预设损失函数确定所述初始目标图像与所述样本目标图像之间的损失函数值；

利用所述损失函数值调整所述初始神经网络模型对应的模型参数，以使所述初始神经网络模型收敛，得到所述神经网络模型。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述确定所述待处理图像的各个像素所对应的权重参数之后，所述方法还包括：

针对每一个颜色通道，确定该颜色通道所对应的每一个网格中记录的权重参数；

将所述每一个网格中记录的权重参数进行累加，得到该颜色通道所对应的权重累加和；

基于所述权重累加和以及该颜色通道的每一个网格中记录的权重参数，确定该颜色通道的颜色特征值所对应的第一置信度；

基于所述第一置信度，确定根据所述权重参数得到的白平衡矫正系数的第二置信度。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述利用所述权重参数对所述待处理图像进行处理，得到目标图像之后，所述方法还包括：

基于所述目标图像所对应的第一颜色特征值以及所述待处理图像所对应的第二颜色特征值，确定白平衡矫正系数；

利用所述白平衡矫正系数对所述待处理图像进行白平衡处理，得到第一目标图像。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述待处理图像包括多个光源照射下的同一场景图像；以及

所述基于所述目标图像所对应的第一颜色特征值以及所述待处理图像所对应的第二颜色特征值，确定白平衡矫正系数，包括：

基于所述第一颜色特征值和所述第二颜色特征值，确定与所述待处理图像的各个颜色通道所对应的初始矫正系数；

将所述初始矫正系数进行聚类处理，得到所述各个颜色通道在不同类别光源下所对应的目标矫正系数；

确定所述待处理图像在同一类别光源下的各个颜色通道所对应的目标矫正系数平均值；以及

所述利用所述白平衡矫正系数对所述待处理图像进行白平衡处理，得到第一目标图像，包括：

利用所述目标矫正系数平均值对所述待处理图像进行白平衡处理，得到所述第一目标图像。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述将所述初始矫正系数进行聚类处理，得到所述各个颜色通道在不同类别光源下所对应的目标矫正系数，包括：

将所述初始矫正系数按照预设类别数量进行聚类处理，得到所述目标矫正系数；或者

将所述初始矫正系数基于密度进行聚类处理，得到所述目标矫正系数。