[发明专利]一种图像处理方法、装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种图像处理方法、装置及存储介质，方法包括：获取包含光照缺陷的待处理图像；利用任务网络中的光照修复模型，对待处理图像进行局部增强处理，得到局部增强图像；以及对局部增强图像进行全局光照和色彩调整，得到修复图像；光照修复模型用于修复不同光照条件下拍摄的图像的光照缺陷；利用任务网络中的任务模型对修复图像进行任务处理，得到任务处理结果。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置及存储介质。

背景技术

随着多媒体技术和人工智能的飞速发展和广泛应用，人们在日常生活中会大量使用图像信息。然而目前的成像技术，在非正常光照的情况下，采集到的图像容易受到低信噪比、低亮度，以及曝光时长的影响，图像的质量会受到很大的影响，并且，在需要对图像进行进一步目标检测或者语义分割时，需要先对图像提亮，图像修复和图像增强，然后再进行后续处理。

然而，目前，针对每一种具体的非正常光照场景下的图像，需要训练相应的网络权重，来完成一种光照情况下图像的修复问题，比如，对于暗光场景，需要利用弱光增强网络模型对获取的暗光图像进行图像增强，提高图像的视觉效果；对于曝光场景，需要利用多尺度曝光校正(multi-scale photo exposure correction，MSEC)数据库提供的曝光纠正数据，对获取的过曝光图像或者欠曝光图像进行曝光纠正，也就是说，对于不同光照缺陷的图像需要先使用不同的修复网络，然后，再进行后续目标检测或者语义分割处理，使得图像处理的灵活性和效率较低。

发明内容

本发明实施例期望提供一种图像处理方法、装置及存储介质，针对不同光照缺陷的图像，直接利用任务网络，采用局部增强、全局光照和色彩调整相结合的修复方式，对图像中存在的光照缺陷进行修复，进而对消除光照缺陷的图像进行任务处理，提高了图像处理的灵活性和效率。

本发明的技术方案是这样实现的：

本发明提供了一种图像处理方法，所述方法包括：

获取包含光照缺陷的待处理图像；

利用任务网络中的光照修复模型，对所述待处理图像进行局部增强处理，得到局部增强图像；以及对所述局部增强图像进行全局光照和色彩调整，得到修复图像；所述光照修复模型用于修复不同光照条件下拍摄的图像的光照缺陷；

利用所述任务网络中的任务模型对所述修复图像进行任务处理，得到任务处理结果。

在上述方法中，所述光照修复模型包括：局部增强子网络和全局预测子网络；

所述利用任务网络中的光照修复模型，对所述待处理图像进行局部增强处理，得到局部增强图像；以及对所述局部增强图像进行全局光照和色彩调整，得到修复图像，包括：

利用所述局部增强子网络，对所述待处理图像进行局部增强处理，得到局部增强图像；

利用所述全局预测子网络，对所述局部增强图像进行全局光照和色彩调整，得到所述修复图像。

在上述方法中，所述利用所述局部增强子网络，对所述待处理图像进行局部增强处理，得到局部增强图像，包括：

对所述待处理图像进行特征提取，生成第一特征图；

对所述第一特征图执行N次局部亮度增强处理，生成第一增强特征图，并将所述第一增强特征图与所述第一特征图融合，生成第一融合特征图；其中，N为不小于1的自然数；

对所述第一特征图执行M次局部像素增强处理，生成第二增强特征图，并将所述第二增强特征图与所述第一特征图融合，生成第二融合特征图；其中，M为不小于1的自然数；

利用所述第一融合特征图和所述第二融合特征图，依次对所述待处理图像进行局部增强处理，得到所述局部增强图像。