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(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CN113658118A(43)申请公布日2021.11.16(21)申请号202110880750.2G06N3/08(2006.01)(22)申请日2021.08.02(71)申请人维沃移动通信有限公司地址523863广东省东莞市长安镇维沃路1号(72)发明人吴飞(74)专利代理机构北京东方亿思知识产权代理有限责任公司11258代理人彭琼(51)Int.Cl.G06T7/00(2017.01)G06T5/00(2006.01)G06K9/46(2006.01)G06K9/62(2006.01)G06N3/04(2006.01)权利要求书4页说明书14页附图8页(54)发明名称图像噪声程度估计方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要本申请公开了一种图像噪声程度估计方法、装置、电子设备及存储介质,属于人工智能领域。该图像噪声程度估计方法包括:获取第一图像;从所述第一图像中提取与所述第一图像对应的特征信息;根据所述特征信息,确定与所述第一图像对应的第一估计值和第二估计值;其中,所述第一估计值为所述第一图像属于噪声图像的估计值,所述第二估计值为所述第一图像属于无噪声图像的估计值;计算所述第一估计值和所述第二估计值之间的差值;将所述差值映射为预设连续区间范围内的目标值,将所述目标值作为所述第一图像的噪声程度估计值。CN113658118ACN113658118A权利要求书1/4页1.一种图像噪声程度估计方法,其特征在于,包括:获取第一图像;从所述第一图像中提取与所述第一图像对应的特征信息;根据所述特征信息,确定与所述第一图像对应的第一估计值和第二估计值;其中,所述第一估计值为所述第一图像属于噪声图像的估计值,所述第二估计值为所述第一图像属于无噪声图像的估计值;计算所述第一估计值和所述第二估计值之间的差值;将所述差值映射为预设连续区间范围内的目标值,将所述目标值作为所述第一图像的噪声程度估计值。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述从所述第一图像中提取与所述第一图像对应的特征信息,包括:将所述第一图像转换为对应的第二图像;其中,所述第二图像为拜耳Bayer图像;利用噪声程度估计模型中的第一分支网络,从所述第一图像中提取与所述第一图像对应的第一特征,以及,利用所述噪声程度估计模型中的第二分支网络,从所述第二图像中提取与所述第一图像对应的第二特征;根据所述第一特征和所述第二特征,生成与所述第一图像对应的特征信息。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述特征信息,确定与所述第一图像对应的第一估计值和第二估计值,包括:将所述特征信息输入至噪声程度估计模型中的二分类网络,利用所述二分类网络对所述第一图像进行分类,输出得到与所述第一图像对应的第一估计值和第二估计值。4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在利用噪声程度估计模型中的第一分支网络,从所述第一图像中提取与所述第一图像对应的第一特征,以及,利用所述噪声程度估计模型中的第二分支网络,从所述第二图像中提取与所述第一图像对应的第二特征之前,所述方法还包括:对所述第一图像进行变换处理,得到与所述第一图像对应的N个第三图像;其中,所述变换处理包括变亮处理和变暗处理中的至少一项,N为正整数;将所述N个第三图像转换为对应的N个第四图像;其中,所述第四图像为Bayer图像;所述利用噪声程度估计模型中的第一分支网络,从所述第一图像中提取与所述第一图像对应的第一特征,以及,利用所述噪声程度估计模型中的第二分支网络,从所述第二图像中提取与所述第一图像对应的第二特征,包括:将所述第一图像和所述N个第三图像按通道维度堆叠,得到第一堆叠图像,将所述第二图像和所述N个第四图像按通道维度堆叠,得到第二堆叠图像;利用所述第一分支网络从所述第一堆叠图像中提取颜色信息,得到与所述第一图像对应的第一特征,利用所述第二分支网络从所述第二堆叠图像中提取空间信息,得到与所述第一图像对应的第二特征。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述第一分支网络包括第一特征提取子网络和第一交叉注意力子网络,所述第二分支网络包括第二特征提取子网络和第二交叉注意力子网络;所述利用所述第一分支网络从所述第一堆叠图像中提取颜色信息,得到与所述第一图2CN113658118A权利要求书2/4页像对应的第一特征,利用所述第二分支网络从所述第二堆叠图像中提取空间信息,得到与所述第一图像对应的第二特征,包括:利用所述第一特征提取子网络从所述第一堆叠图像中提取颜色信息,得到与所述第一图像对应的颜色特征,利用所述第二特征提取子网络从所述第二堆叠图像中提取空间信息,得到与所述第一图像对应的空间特征;利用所述第一交叉注意力子网络,对所述颜色特征进行预处理,得到第一处