[发明专利]图像处理模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种图像处理模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待训练图像对，以及所述待训练图像对中红外图像对应的第一分辨率字典，以及所述待训练图像对中可见光图像对应的第二分辨率字典；

对所述红外图像进行特征提取，得到所述红外图像对应的三维红外矩阵，对所述可见光图像进行所述特征提取，得到所述可见光图像对应的三维可见光矩阵；

基于所述第一分辨率字典和所述第二分辨率字典，对所述三维红外矩阵进行预测处理，得到所述红外图像对应的预测可见光矩阵；

计算所述预测可见光矩阵和所述三维可见光矩阵之间的误差损失，基于所述误差损失对图像处理模型进行训练，得到目标图像处理模型；所述目标图像处理模型用于将红外图像变换成为可见光图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述红外图像进行特征提取，得到所述红外图像对应的三维红外矩阵，对所述可见光图像进行所述特征提取，得到所述可见光图像对应的三维可见光矩阵包括：

将所述红外图像划分成为预设尺寸的红外图像块，将所述可见光图像划分成为所述预设尺寸的可见光图像块；

对所述红外图像块进行所述特征提取，得到所述红外图像块对应的三维红外矩阵，对所述红外图像块对应的可见光图像块进行所述特征提取，得到所述可见光图像块对应的三维可见光矩阵；

所述基于所述第一分辨率字典和所述第二分辨率字典，对所述三维红外矩阵进行预测处理，得到所述红外图像对应的预测可见光矩阵，包括：

基于所述第一分辨率字典和所述第二分辨率字典，对所述红外图像块对应的三维红外矩阵进行预测处理，得到所述红外图像块对应的预测可见光矩阵；

所述计算所述预测可见光矩阵和所述三维可见光矩阵之间的误差损失，包括：

计算所述红外图像块对应的预测可见光矩阵和所述可见光图像块对应的三维可见光矩阵之间的误差损失。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一分辨率字典和所述第二分辨率字典，对所述红外图像块对应的三维红外矩阵进行预测处理，得到所述红外图像块对应的预测可见光矩阵包括：

基于所述第一分辨率字典，对所述三维红外矩阵进行去稀疏处理，得到复杂特征矩阵；

基于所述第二分辨率字典，对所述复杂特征矩阵进行稀疏处理，得到所述红外图像块对应的预测可见光矩阵。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述红外图像块进行所述特征提取，得到所述红外图像块对应的三维红外矩阵包括：

对所述红外图像块分别进行颜色提取、纹理提取、边缘提取和小波变换处理，得到所述红外图像块对应的颜色特征矩阵、纹理特征矩阵、边缘特征矩阵和变换特征矩阵；

获取所述颜色特征矩阵的第一行数和第一列数、所述纹理特征矩阵对应的第二行数和第二列数、所述边缘特征矩阵的第三行数和第三列数和所述变换特征矩阵的第四行数和第四列数；

确定所述第一行数、所述第二行数、所述第三行数和所述第四行数中的最大行数为目标行数，确定所述第一列数、所述第二列数、所述第三列数和所述第四列数中的最大列数为目标列数；

基于所述目标行数和所述目标列数，分别对所述颜色特征矩阵、所述纹理特征矩阵、所述边缘特征矩阵和所述变换特征矩阵进行处理，得到对应的目标颜色矩阵、目标纹理矩阵、目标边缘矩阵和目标变换矩阵；

对所述目标颜色矩阵、所述目标纹理矩阵、所述目标边缘矩阵和所述目标变换矩阵进行组合，得到所述红外图像块对应的三维红外矩阵。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待训练图像对，以及所述待训练图像对中红外图像对应的第一分辨率字典，以及所述待训练图像对中可见光图像对应的第二分辨率字典包括：

获取待训练图像对；所述待训练图像对中包括一张红外图像和一张可见光图像，所述红外图像和可见光图像的图像尺寸和图像内容相同；

对所述红外图像进行预设特征提取，得到所述红外图像对应的二维红外矩阵，对所述可见光图像进行所述预设特征提取，得到所述可见光图像对应的二维可见光矩阵；

获取所述红外图像对应的第一分辨率字典；

基于所述二维可见光矩阵与所述二维红外矩阵之间的比例，以及所述第一分辨率字典，得到所述可见光图像对应的第二分辨率字典。