[发明专利]图像的处理方法、装置、存储介质和处理器在审

专利信息
申请号: 202210531795.3 申请日: 2022-05-16
公开(公告)号: CN114913072A 公开(公告)日: 2022-08-16
发明(设计)人: 张达明;陈博;尹荣彬;徐名源;邱璆;王佑星;宋楠楠;薛鸿 申请(专利权)人: 中国第一汽车股份有限公司
主分类号: G06T3/40 分类号: G06T3/40;G06T9/00;H04N19/625;H04L65/60
代理公司: 北京博浩百睿知识产权代理有限责任公司 11134 代理人: 谢湘宁
地址: 130011 吉林省长*** 国省代码: 吉林;22
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摘要:
搜索关键词: 图像 处理 方法 装置 存储 介质 处理器
【权利要求书】:

1.一种图像处理方法,其特征在于,包括:

获取原始图像,其中,所述原始图像为发送端通过传输信道进行发送的图像;

对所述原始图像进行编解码,得到解码图像;

基于可变组卷积网络,对所述解码图像进行重建,得到目标图像,其中,所述可变组卷积网络的分组数是预定分组数,所述可变组卷积网络的通道数是预定通道数,所述目标图像为接收端通过所述传输信道进行接收的图像。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于可变组卷积网络,对所述解码图像进行重建,得到目标图像,包括:

基于所述可变组卷积网络,对所述解码图像进行解压,得到解压图像;

重建所述解压图像的分辨率,得到所述目标图像。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,重建所述解压图像的分辨率,得到目标图像,包括:

使用第一网络模型重建所述解压图像的分辨率,得到所述目标图像,其中,所述第一网络模型为基于所述可变组卷积网络构建而成的重建模型。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,使用第一网络模型重建网络重建所述解压图像的分辨率,得到目标图像,包括:

使用所述第一网络模型从所述可变组卷积网络的卷积层上提取图像信息,其中,所述图像信息为在对解码图像进行解压的过程中保留在所述卷积层上的信息;

对所述图像信息进行融合,得到所述目标图像。

5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,基于所述可变组卷积网络,对所述解码图像进行解压,得到解压图像,包括:

使用第二网络模型对所述解码图像进行解压,得到所述解压图像,其中,所述第二网络模型为基于所述可变组卷积网络构建而成的解压模型。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对所述原始图像进行编解码之前,对所述原始图像进行下采样。

7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,对所述原始图像进行下采样,包括:

基于模式选择模型,从多种下采样模式中确定目标下采样模式,其中,所述模式选择模型用于在多种下采样模式中选取最优的下采样模式;

基于所述目标下采样模式,对所述原始图像进行下采样。

8.一种图像处理装置,其特征在于,包括:

获取单元,用于获取原始图像,其中,所述原始图像为发送端通过传输信道进行发送的图像;

处理单元,用于对所述原始图像进行编解码,得到解码图像;

重建单元,用于基于可变组卷积网络,对所述解码图像进行重建,得到目标图像,其中,可变组卷积网络的分组数是预定分组数,所述可变组卷积网络的通道数是预定通道数,所述目标图像为接收端通过所述传输信道进行接收的图像。

9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质包括存储的程序,其中,在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1至7中任意一项所述的方法。

10.一种处理器,其特征在于,所述处理器用于运行程序,其中,所述程序被所述处理器运行时执行权利要求1至7中任意一项所述的方法。

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