[发明专利]图像增强模型的训练方法、图像处理方法及相关设备

权利要求书

1.一种图像增强模型的训练方法，其特征在于，包括：

获取待训练的图像对，所述图像对包括初始图像及基础图像，所述基础图像的分辨率高于所述初始图像的分辨率；

基于所述初始图像对所述基础图像进行预处理，得到与所述初始图像尺寸一致的训练图像；

根据所述初始图像、所述基础图像以及所述训练图像，对待训练的图像增强模型进行学习训练；

返回执行获取待训练的图像对的步骤，继续对所述图像增强模型进行训练，直到所述待训练的图像增强模型收敛时，停止进程。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始图像对所述基础图像进行预处理，得到与所述初始图像尺寸一致的训练图像，包括：

基于所述初始图像及所述基础图像的尺寸获取调整比例；

基于所述调整比例对所述基础图像进行加权处理，得到所述训练图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待训练图像增强模型包括对齐模块、校正模块以及增强模块，所述根据所述初始图像、基础图像以及所述训练图像，对待训练图像增强模型进行学习训练，包括：

根据所述初始图像以及所述训练图像对所述对齐模块进行训练，并在训练后的对齐模块收敛时得到所述训练图像对应的对齐图像；

根据所述初始图像和所述对齐图像对所述校正模块进行训练，并在训练后的校正模块收敛时得到所述初始图像对应的第一校正图像和所述训练图像对应的第二校正图像；

根据所述第一校正图像、所述第二校正图像以及所述基础图像对所述图像增强模块进行训练。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对齐模块包括对齐单元和第一判断单元，所述根据所述初始图像以及所述训练图像对所述对齐模块进行训练，包括：

获取一噪声特征，并将所述噪声特征与所述训练图像输入至所述对齐单元，得到所述训练图像对应的第一对齐图像；

将所述第一对齐图像以及所述初始图像输入至所述第一判断单元，得到所述对齐模块的训练结果，其中所述训练结果包括训练完成和训练未完成中任一项。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述校正模块包括反向对齐单元和第二判断单元，所述根据初始图像和对齐图像对所述校正模块进行训练，包括：

将所述初始图像输入至所述反向对齐单元，得到第一反向对齐图像；

将所述第一反向对齐图像以及所述对齐图像输入至所述第二判断单元，得到所述校正模块的训练结果，其中所述训练结果包括训练完成和训练未完成中任一项。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述反向对齐单元包括特征提取层、信息萃取单元以及融合层，所述将所述初始图像输入至所述反向对齐单元，得到第一反向对齐图像，包括：

将所述初始图像输入至所述特征提取层，得到所述初始图像对应的初始特征；

将所述初始特征输入至所述信息萃取单元，得到萃取特征；

将所述初始特征以及所述萃取特征输入至所述融合层，得到第一反向对齐图像。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述信息萃取单元包括第一信息萃取单元、第一记忆连接层、第二信息萃取单元以及第二记忆连接层；

所述将所述初始特征输入至所述信息萃取单元，得到萃取特征，包括：

将所述初始特征输入至所述第一信息萃取单元，得到第一萃取特征，并将所述第一萃取特征以及所述输出特征输入至所述第一记忆连接层得到中间特征；

将所述中间特征输入至所述第二信息萃取单元，得到第二萃取特征，并将所述第二萃取特征以及所述中间特征输入至所述第二记忆连接层得到萃取特征。