[发明专利]图像生成方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像生成方法，其特征在于，包括：

获取参考场景图像，对所述参考场景图像进行边缘检测，得到所述参考场景图像对应的第一边缘图像；

对所述第一边缘图像进行图像变换处理，得到所述第一边缘图像对应的多个第二边缘图像；

将所述第二边缘图像输入至预设的场景图像生成模型，基于所述场景图像生成模型调整所述第二边缘图像的图像类型，得到所述第二边缘图像对应的目标场景图像；

获取基准图像，将所述基准图像与各个所述目标场景图像进行合成处理，生成多个目标样本图像。

2.根据权利要求1所述的图像生成方法，其特征在于，所述场景图像生成模型包括多个依次连接的卷积层和多个依次连接的反卷积层，所述基于所述场景图像生成模型调整所述第二边缘图像的图像类型，得到所述第二边缘图像对应的目标场景图像，包括：

基于多个所述卷积层对所述第二边缘图像进行卷积处理，得到目标卷积图像；

基于多个所述反卷积层对所述目标卷积图像进行反卷积处理，得到所述第二边缘图像对应的目标场景图像。

3.根据权利要求2所述的图像生成方法，其特征在于，所述卷积层的数量和所述反卷积层的数量相同，所述基于多个所述反卷积层对所述目标卷积图像进行反卷积处理，得到所述第二边缘图像对应的目标场景图像，包括：

获取待输入至目标反卷积层的第一过渡图像；其中，所述目标反卷积层为多个所述反卷积层中当前待进行反卷积处理的反卷积层；

从多个所述卷积层中确定与所述目标反卷积层对应的目标卷积层，获取所述目标卷积层进行卷积处理后输出的第二过渡图像；

将所述第一过渡图像与所述第二过渡图像进行拼接处理，得到拼接图像；

基于所述目标反卷积层对所述拼接图像进行反卷积处理，直至得到所述第二边缘图像对应的目标场景图像。

4.根据权利要求1至3任意一项所述的图像生成方法，其特征在于，所述场景图像生成模型根据以下步骤训练得到：

获取训练边缘图像集合和标签场景图像集合；其中，所述训练边缘图像集合包括多个训练边缘图像，所述标签场景图像集合包括多个标签场景图像，所述训练边缘图像集合的图像类型与标签场景图像集合的图像类型不同；

基于所述场景图像生成模型调整目标训练边缘图像的图像类型，得到所述目标训练边缘图像对应的训练场景图像；其中，所述目标训练边缘图像为多个所述训练边缘图像中的其中一个图像；

将所述训练场景图像输入至第一判断模型中，得到第一判断结果，将所述标签场景图像输入至所述第一判断模型中，得到第二判断结果，根据所述第一判断结果和所述第二判断结果计算所述场景图像生成模型对应的第一损失值；

根据所述第一损失值对所述场景图像生成模型的参数进行调整。

5.根据权利要求4所述的图像生成方法，其特征在于，所述根据所述第一损失值对所述场景图像生成模型的参数进行调整，包括：

基于边缘图像生成模型调整所述训练场景图像的图像类型，得到所述训练场景图像对应的还原边缘图像；

计算所述训练边缘图像集合中除了所述目标训练边缘图像以外任意一个训练边缘图像与所述还原边缘图像之间的范数，根据所述范数计算还原损失值；

基于第二判断模型计算所述边缘图像生成模型对应的第二损失值；

根据所述第一损失值、所述第二损失值和所述还原损失值之和得到目标损失值，根据所述目标损失值对所述场景图像生成模型的参数进行调整。

6.根据权利要求1所述的图像生成方法，其特征在于，所述对所述参考场景图像进行边缘检测，得到所述参考场景图像对应的第一边缘图像，包括：

对所述参考场景图像进行灰度化处理，得到所述参考场景图像对应的灰度图像；

对所述灰度图像进行高斯滤波处理，得到滤波图像；

计算所述滤波图像的像素梯度强度矩阵，遍历所述像素梯度强度矩阵中的各个图像像素点，将当前遍历的目标像素点的梯度强度与各个邻接像素点的梯度强度进行比较，根据比较结果从所述图像像素点中确定边缘像素点；

根据所述边缘像素点得到所述参考场景图像对应的第一边缘图像。