[发明专利]图像去模糊方法、装置、电子装置和存储介质

权利要求书

1.一种图像去模糊方法，其特征在于，包括：

获取待处理模糊图像和所述待处理模糊图像的曝光时间；

将所述曝光时间切片成预设个时间点，并确定各个所述时间点对应的图像帧和所述图像帧对应的DVS事件信息；其中，中间时间点的图像帧对应第一DVS事件信息，除所述中间时间点以外的其他时间点的图像帧对应第二DVS事件信息；

确定所述第一DVS事件信息与所述第二DVS事件信息的第一关系系数；

根据所述第一关系系数，对所述待处理模糊图像进行去模糊处理。

2.根据权利要求1所述的图像去模糊方法，其特征在于，获取待处理模糊图像和所述待处理模糊图像的曝光时间包括：

通过事件相机获取所述待处理模糊图像和所述待处理模糊图像的曝光时间，以及所述曝光时间内的所述DVS事件信息。

3.根据权利要求1所述的图像去模糊方法，其特征在于，确定所述第一DVS事件信息与所述第二DVS事件信息的第一关系系数包括：

根据所述第一DVS事件信息与除所述中间时间点以外的每个时间点的图像帧对应的第二DVS事件信息，确定所述第一DVS事件信息与除所述中间时间点以外的每个时间点的图像帧对应的第二DVS事件信息的多个子第一关系系数；

将多个所述子第一关系系数累加，得到所述第一关系系数。

4.根据权利要求1所述的图像去模糊方法，其特征在于，根据所述第一关系系数，对所述待处理模糊图像进行模糊处理包括：

对所述第一关系系数进行导向滤波，得到第二关系系数；

将所述第二关系系数与所述第一关系系数相减，得到第三关系系数；

对所述第三关系系数进行高斯滤波，得到第四关系系数；

将所述第四关系系数与所述第二关系系数相加，得到目标关系系数；

根据所述目标关系系数，对所述待处理模糊图像进行模糊处理。

5.根据权利要求1所述的图像去模糊方法，其特征在于，在确定所述第一DVS事件信息与所述第二DVS事件信息的第一关系系数之后，所述方法还包括：

根据所述第一DVS事件信息与所述第二DVS事件信息的第一关系系数，确定各个所述时间点对应的图像帧的DVS事件信息与各个所述时间点中的除自身时间点以外的其他时间点的图像帧对应的DVS事件信息的第五关系系数；

根据各个所述时间点对应的图像帧的DVS事件信息与各个所述时间点中的除自身时间点以外的其他时间点的图像帧对应的DVS事件信息的第五关系系数，依次对所述待处理模糊图像进行去模糊处理，得到各个所述时间点所对应的潜影图；

将各个所述时间点所对应的潜影图输入到预设的图像处理模型，得到所述待处理模糊图像的清晰图，其中，所述预设的图像处理模型被训练为预测曝光时间内的潜影图的清晰图。

6.根据权利要求5所述的图像去模糊方法，其特征在于，将各个所述时间点所对应的潜影图输入到预设的图像处理模型，得到所述待处理模糊图像的清晰图包括：

将各个所述时间点所对应的潜影图按照所述曝光时间的先后顺序依次排列；

将进行排列之后的各个所述时间点所对应的潜影图输入到预设的图像处理模型，得到所述待处理模糊图像的清晰图。

7.根据权利要求5所述的图像去模糊方法，其特征在于，所述预设的图像处理模型包括：RNN深度学习模型。

8.一种图像去模糊装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取待处理模糊图像和所述待处理模糊图像的曝光时间；

切片模块，用于将所述曝光时间切片成预设个时间点，并确定各个所述时间点对应的图像帧和所述图像帧对应的DVS事件信息；其中，中间时间点的图像帧对应第一DVS事件信息，除所述中间时间点以外的其他时间点的图像帧对应第二DVS事件信息；

第一确定模块，用于确定所述第一DVS事件信息与所述第二DVS事件信息的第一关系系数；

第一处理模块，用于根据所述第一关系系数，对所述待处理模糊图像进行去模糊处理。