[发明专利]图像检测方法、装置以及电子设备

权利要求书

1.一种图像检测方法，其中，所述方法包括：

获取目标图像；

通过去噪模型对所述目标图像进行去噪处理得到目标去噪图像，其中，所述去噪模型分别对第一图像和第二图像进行去噪处理得到第一去噪图像和第二去噪图像，且所述第一去噪图像和所述第二去噪图像的相似度小于第一预设值，所述第一图像和所述第二图像分别来自设置有相同型号的摄像部件的不同设备；

根据所述目标图像和所述目标去噪图像确定目标差值噪声；

计算所述目标差值噪声和指纹数据库中第k指纹数据之间的相似度，其中，所述指纹数据库中包含L个摄像部件的指纹数据，且所述指纹数据基于所述去噪模型确定，k取值为1至L中的每一个整数且包含1和L，L为正整数。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标图像为由摄像部件产生的未经过压缩处理过的未加工图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述通过去噪模型对所述目标图像进行去噪处理得到目标去噪图像之前，所述方法还包括：

获取N组样本，第i组样本包括第i锚图像，与所述第i锚图像来自同一设备的同一摄像部件的第i正类图像，以及与所述锚图像来不同摄像部件的第i负类图像，N为正整数，i取值为1至N中的每一个整数且包含1和N；

将所述第i组样本输入机器学习模型，并通过度量学习的方式训练所述机器学习模型得到所述去噪模型，其中，所述第i锚图像经过所述机器学习模型处理后得到第i锚差值噪声，所述第i正类图像经过所述机器学习模型处理后得到第i正类差值噪声，所述第i负类图像经过所述机器学习模型处理后得到第i负类差值噪声，所述第i锚差值噪声与所述第i正类差值噪声之间的相似度大于第二预设值，且所述第i差值噪声与第i负类差值噪声之间的相似度小于第三预设值。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述将所述第i组样本输入机器学习模型，并通过度量学习的方式训练所述机器学习模型得到所述去噪模型，包括：

将所述第i组样本中的第i锚图像、第i正类图像及第i负类图像分别输入参数共享的三个机器学习模型中，并通过度量学习的方式同步训练所述三个机器学习模型，得到所述去噪模型。

5.根据权利要求1至4中任意一项所述的方法，其中，在所述获取目标图像之前，所述方法还包括：

获取来自第k摄像部件的M帧图像，M为大于1的整数；

将第j帧图像输入所述去噪模型，得到第j去噪图像，j取值为1至M中的每一个整数且包含1和M；

根据所述第j帧图像与所述第j去噪图像确定第j差值噪声，得到关于所述M帧图像的M个差值噪声；

对所述M个差值噪声进行统计计算，得到关于所述第k摄像部件的第k指纹数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述对所述M个差值噪声进行统计计算，得到关于所述第k摄像部件的第k指纹数据，包括：

根据所述M帧图像和所述M个差值噪声进行极大似然估计，得到关于所述第k摄像部件的第k指纹数据。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述计算所述目标差值噪声和指纹数据库中第k指纹数据之间的相似度之后，所述方法还包括：

若所述目标差值噪声与所述第k指纹数据之间的相似度大于第四预设值，则确定所述目标图像由所述第k指纹数据对应的摄像部件拍摄。