[发明专利]图像处理方法、装置及计算机设备

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取目标图像；

采用图像识别模型对所述目标图像进行来源识别，得到所述目标图像的来源信息，其中，所述图像识别模型基于多组样本图像进行训练得到，所述多组样本图像包括：样本图像以及所述样本图像的来源信息，其中，所述图像识别模型在训练过程中基于预先提取的原图来源信息为训练目标，所述原图来源信息为所述样本图像的原图对应的来源信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用图像识别模型对所述目标图像进行来源识别，得到所述目标图像的来源信息，包括：

采用所述图像识别模型的自编码器对所述目标图像进行来源识别，得到预估来源信息；

采用所述图像识别模型的分类器对所述预估来源信息进行分类处理，得到所述目标图像的来源信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用所述图像识别模型的自编码器对所述目标图像进行来源识别，得到预估来源信息，包括：

在所述图像识别模型的自编码器的编码器中，采用卷积层提取所述目标图像的特征；

在所述图像识别模型的自编码器的解码器中，采用反卷积层对提取的特征进行图像重构，得到所述预估来源信息。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用所述图像识别模型的分类器对所述预估来源信息进行分类处理，得到所述目标图像的来源信息，包括：

在所述图像识别模型的分类器中采用多层卷积层对所述预估来源信息进行处理，得到多层卷积处理结果；

在所述图像识别模型的分类器中对所述多层卷积处理结果采用级联操作，得到所述目标图像的来源信息。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：通过预定去噪方法，得到所述样本图像的原图来源信息，其中，所述原图来源信息包括：所述样本图像的光响应非均匀性信息。

6.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取多组样本图像数据，其中，所述多组样本图像数据包括：样本图像和所述样本图像的来源信息；

分别提取所述多组样本图像数据中样本图像的原图来源信息，所述原图来源信息为所述样本图像的原图对应的来源信息；

采用所述多组样本图像数据进行机器训练，并且训练过程中以所述样本图像的所述原图来源信息为训练目标，得到图像识别模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述采用所述多组样本图像数据进行机器训练，并且训练过程中以所述样本图像的所述原图来源信息为训练目标，得到图像识别模型，包括：

将所述多组样本图像数据中的样本图像输入初始自编码器中，得到预估来源信息；

将所述预估来源信息输入初始分类器中，得到分类来源信息；

基于所述预估来源信息与所述原图来源信息构造第一损失函数，以及基于所述分类来源信息与所述样本图像的来源信息构造第二损失函数；

基于所述第一损失函数和第二损失函数，构造目标损失函数；

通过最小化所述目标损失函数，采用所述多组样本图像数据进行机器训练，得到所述图像识别模型。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一损失函数和第二损失函数，构造目标损失函数，包括：

确定所述第一损失函数的第一权重和所述第二损失函数的第二权重；

将所述第一损失函数与所述第一权重求积，得到第一值，以及将所述第二损失函数与所述第二权重求积，得到第二值；

将所述第一值和所述第二值求和，得到所述目标损失函数。