图像增强方法、装置、设备以及存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113989152A(43)申请公布日2022.01.28(21)申请号202111270083.2(22)申请日2021.10.29(71)申请人北京百度网讯科技有限公司地址100085北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层(72)发明人刘芳龙李鑫何栋梁(74)专利代理机构北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司11204代理人王达佐马晓亚(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书2页说明书8页附图4页(54)发明名称图像增强方法、装置、设备以及存储介质(57)摘要本公开提供了图像增强方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能领域，尤其涉及计算机视觉和深度学习领域，具体可用于智慧城市和智能交通场景下。具体实现方案为：获取目标图像；利用预先训练的图像增强模型中包括的编码器，对目标图像进行至少一次编码，得到至少一个特征向量；根据至少一个特征向量以及图像增强模型中的生成器，确定目标图像的增强图像。本实现方式可以提高图像增强的效率。CN113989152ACN113989152A权利要求书1/2页1.一种图像增强方法，包括：获取目标图像；利用预先训练的图像增强模型中包括的编码器，对所述目标图像进行至少一次编码，得到至少一个特征向量；根据所述至少一个特征向量以及所述图像增强模型中的生成器，确定所述目标图像的增强图像。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述编码器包括依次连接的至少一个编码单元；以及所述利用预先训练的图像增强模型中包括的编码器，对所述目标图像进行至少一次编码，得到至少一个特征向量，包括：将所述目标图像输入所述编码器，得到各编码单元输出的特征向量；将最后一个编码单元输出的特征向量进行维度转换，得到目标向量。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述生成器包括依次连接的至少一个特征提取单元，各特征提取单元与各编码单元一一对应；以及所述根据所述至少一个特征向量以及所述图像增强模型中的生成器，确定所述目标图像的增强图像，包括：将各编码单元输出的至少一个特征向量输入所述生成器中对应的特征提取单元，基于所述特征提取单元的输出确定所述目标图像的增强图像。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述至少一个特征向量以及所述图像增强模型中的生成器，确定所述目标图像的增强图像，包括：将各编码单元输出的各特征向量输入所述生成器中对应的特征提取单元，将所述目标向量输入各特征提取单元，根据最后一个特征提取单元的输出确定所述目标图像的增强图像。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括以下第一训练步骤：获取多张样本增强图像；将预设数值作为生成器的输入，将随机生成的参数输入所述生成器的各特征提取单元，将各样本增强图像作为期望输出，训练得到初始生成器。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述方法还包括以下第二训练步骤：对预设的编码器进行初始化，得到初始编码器；对各样本增强图像进行处理，得到多张样本低质量图像；将各样本低质量图像作为所述图像增强模型中初始编码器的输入，将所输入的样本低质量图像对应的样本增强图像作为所述图像增强模型中初始生成器的期望输出，调整所述初始编码器和所述初始生成器的参数，训练得到所述图像增强模型。7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标图像包括文本图像；以及所述方法还包括：对所述增强图像进行文本识别。8.一种图像增强装置，包括：获取单元，被配置成获取目标图像；编码单元，被配置成利用预先训练的图像增强模型中包括的编码器，对所述目标图像2CN113989152A权利要求书2/2页进行至少一次编码，得到至少一个特征向量；增强单元，被配置成根据所述至少一个特征向量以及所述图像增强模型中的生成器，确定所述目标图像的增强图像。9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述编码器包括依次连接的至少一个编码单元；以及所述编码单元进一步被配置成：将所述目标图像输入所述编码器，得到各编码单元输出的特征向量；将最后一个编码单元输出的特征向量进行维度转换，得到目标向量。10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述生成器包括依次连接的至少一个特征提取单元，各特征提取单元与各编码单元一一对应；以及所述增强单元进一步被配置成：将各编码单元输出的至少一个特征向量输入所述生成器中对应的特征提取单元，基于所述特征提取单元的输出确定所述目标图像的增强图像。11.根据权利要求10所述的装置，其中，所述增强单元进一步被配置成：将各编码单元输出的各特征向量输入所述生成器中对应的特征提取单元，将所述目标向量输入各特征提取单元，根据最后一个特征提取单元的输出确定所述目标图像的增强图像。12.根据权利要求8所述的