[发明专利]一种失真图像的去失真方法、装置及电子设备有效
| 申请号： | 201710395423.1 | 申请日： | 2017-05-26 |
| 公开（公告）号： | CN108932697B | 公开（公告）日： | 2020-01-17 |
| 发明（设计）人： | 浦世亮;周璐璐;王莉;武晓阳;谢迪 | 申请（专利权）人： | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 11413 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 马敬;项京 |
| 地址： | 310051 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种失真图像的去失真方法、装置及电子设备，包括：生成失真图像对应的边信息分量，其中，失真图像为对原始图像进行图像处理得到的，边信息分量表示失真图像相对原始图像的失真特征；将失真图像的失真图像颜色分量以及所述边信息分量，输入预先建立的卷积神经网络模型进行卷积滤波处理，得到去失真图像颜色分量；其中，卷积神经网络模型为基于预设训练集进行训练得到的，预设训练集包括原始样本图像，以及原始样本图像对应的多个失真图像的失真图像颜色分量，以及每个失真图像对应的边信息分量。从而实现了使用一种不同于现有技术的卷积神经网络模型对失真图像进行去失真处理。 | ||
| 搜索关键词： | 失真图像 边信息 卷积神经网络 颜色分量 失真 装置及电子设备 原始样本图像 原始图像 训练集 预设 滤波处理 失真特征 图像处理 预先建立 卷积 | ||
【主权项】：
1.一种失真图像的去失真方法，其特征在于，包括：/n生成失真图像对应的边信息分量，其中，所述失真图像为对原始图像进行图像处理得到的，所述边信息分量表示所述失真图像相对所述原始图像的失真特征；/n将所述失真图像的失真图像颜色分量以及所述边信息分量，输入预先建立的卷积神经网络模型进行卷积滤波处理，得到去失真图像颜色分量；/n其中，所述卷积神经网络模型为基于预设训练集进行训练得到的，所述预设训练集包括原始样本图像，以及原始样本图像对应的多个失真图像的失真图像颜色分量，以及每个失真图像对应的边信息分量。/n
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