[发明专利]图像重构方法、系统、终端设备及存储介质

说明书

本发明提供了一种图像重构方法、系统、终端设备及存储介质，该方法包括：将样本图像输入隐向量编码网络分别进行下采样和特征提取得到抽象特征和样本隐向量；将抽象特征和样本隐向量输入生成器进行特征提取得到图像特征，将图像特征输入生成器和判别器进行图像生成、真伪识别和损失计算得到损失值；根据损失值对隐向量编码网络、生成器和判别器进行参数更新；将待重构图像输入隐向量编码网络和生成器进行图像生成得到重构图像。本发明将抽象特征和样本隐向量输入生成器进行特征融合，基于特征融合后的图像特征，提高了生成图像和隐向量编码网络、生成器、判别器参数更新的准确性，防止了重构后的图像与原图像之间差异较大的现象。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像重构方法、系统、终端设备及存储介质。

背景技术

现实生活中存在大量人脸图像，包括互联网传播的网络图像、各种影像设备拍摄的图像，因种种原因，比如，失焦、抖动、高度压缩、夜景强噪点等，导致人脸图像存在大量失真的情况。对失真图像进行图像重构在现实生活中具有重要意义，比如，修复被损坏的图像、制作高清证件照、安防领域还原嫌疑人人脸细节等。

现有的图像重构过程中，重构后的图像与原图像之间差异较大，降低了图像重构的准确性。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种图像重构方法、系统、终端设备及存储介质，旨在解决现有的图像重构过程中，重构后的图像与原图像之间差异较大的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种图像重构方法，所述方法包括：

将样本图像输入隐向量编码网络分别进行下采样和特征提取，得到抽象特征和样本隐向量；

将所述抽象特征和所述样本隐向量输入生成式对抗网络中的生成器进行特征融合，得到图像特征，并将所述图像特征输入所述生成器进行图像生成，得到生成图像；

将所述生成图像输入所述生成式对抗网络中的判别器进行真伪识别，并根据真伪识别结果进行损失计算，得到损失值；

根据所述损失值分别对所述隐向量编码网络、所述生成器和所述判别器进行参数更新，直至所述隐向量编码网络、所述生成器和所述判别器收敛；

将待重构图像输入收敛后的所述隐向量编码网络进行特征提取，得到目标隐向量，并将所述目标隐向量输入收敛后的所述生成器进行图像生成，得到重构图像。

更进一步的，所述将样本图像输入隐向量编码网络分别进行下采样和特征提取，得到抽象特征和样本隐向量，包括：

将所述样本图像输入所述隐向量编码网络分别进行全局均值池化、全局最大值池化和卷积处理，得到第一下采样特征、第二下采样特征和第一卷积特征；

对所述第二下采样特征进行下采样，得到第三下采样特征，并分别将所述第一下采样特征和所述第三下采样特征输入所述隐向量编码网络中的全连接层进行特征映射，得到第一映射特征和第二映射特征；

根据所述第一卷积特征、所述第一映射特征和所述第二映射特征生成所述样本隐向量；

其中，所述抽象特征包括所述第一下采样特征、所述第二下采样特征和所述第三下采样特征。

更进一步的，所述根据所述第一卷积特征、所述第一映射特征和所述第二映射特征生成所述样本隐向量，包括：

分别对所述第一映射特征和所述第二映射特征进行归一化处理，得到第一归一化特征和第二归一化特征；

将所述第一归一化特征、所述第二归一化特征和所述第一卷积特征进行相加运算，得到全局特征，并对所述全局特征进行卷积处理，得到所述样本隐向量。

更进一步的，所述将所述抽象特征和所述样本隐向量输入生成式对抗网络中的生成器进行特征融合，得到图像特征，包括：