一种图像增强方法、装置、电子设备及存储介质.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CN114418887A(43)申请公布日2022.04.29(21)申请号202210060864.7G06N3/04(2006.01)(22)申请日2022.01.19G06N3/08(2006.01)(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)发明人李鑫何栋梁张琦(74)专利代理机构北京品源专利代理有限公司11332代理人王风茹(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)G06V10/56(2022.01)G06V10/80(2022.01)G06V10/82(2022.01)G06K9/62(2022.01)权利要求书2页说明书9页附图5页(54)发明名称一种图像增强方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要本申请公开了一种图像增强方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉和深度学习技术。具体实现方案为：获取原始图像，并将原始图像作为当前图像；若当前图像满足预先设置的增强条件，在预先训练好的多个渲染器中选取一个渲染器作为当前渲染器；将当前图像输入至当前渲染器，通过当前渲染器输出当前图像在当前渲染器对应的维度上增强的图像；将当前图像在当前渲染器对应的维度上增强的图像作为当前图像，重复执行上述操作，直到当前图像不满足增强条件。本申请实施例可以在多维度上大范围地自适应增强图像，省时省力，效果明显，适用于各种应用场景。CN114418887ACN114418887A权利要求书1/2页1.一种图像增强方法，所述方法包括：获取原始图像，并将所述原始图像作为当前图像；若所述当前图像满足预先设置的增强条件，在预先训练好的多个渲染器中选取一个渲染器作为当前渲染器；将所述当前图像输入至所述当前渲染器，通过所述当前渲染器输出所述当前图像在所述当前渲染器对应的维度上增强的图像；将所述当前图像在所述当前渲染器对应的维度上增强的图像作为所述当前图像，重复执行上述操作，直到所述当前图像不满足所述增强条件。2.根据权利要求1所述的方法，其中，将所述当前图像输入至所述当前渲染器，通过所述当前渲染器输出所述当前图像在所述当前渲染器对应的维度上增强的图像，包括：将所述当前图像输入至所述当前渲染器中的第一网络和第二网络；基于所述当前图像通过所述第一网络得到所述当前图像在所述当前渲染器中所对应的渲染值；将所述渲染值传送至所述第二网络，基于所述渲染值通过所述第二网络基于对所述当前图像进行渲染，得到所述当前图像在所述当前渲染器对应的维度上增强的图像。3.根据权利要求2所述的方法，其中，基于所述当前图像通过所述第一网络得到所述当前图像在所述当前渲染器中所对应的渲染值，包括：将所述当前图像输入至卷积神经网络，通过所述卷积神经网络对所述当前图像进行特征提取，得到所述当前图像对应的特征图；计算所述特征图在每个通道上的均值、方差和最大值；基于所述特征图在每个通道上的均值、方差和最大值预测出当前图像在所述当前渲染器中所对应的渲染值。4.根据权利要求3所述的方法，在将所述当前图像输入至卷积神经网络之前，所述方法还包括：对所述当前图像进行下采样，得到下采样图像；将所述下采样图像作为所述当前图像，执行将所述当前图像输入至卷积神经网络的操作。5.根据权利要求2所述的方法，其中，基于所述渲染值通过所述第二网络基于对所述当前图像进行渲染，得到所述当前图像在所述当前渲染器对应的维度上增强的图像，包括：将所述当前图像输入至所述第二网络中的第一渲染单元，得到所述第一渲染单元输出的渲染结果；将所述第一渲染单元输出的渲染结果和所述渲染值输入至所述第二网络中的第二渲染单元，得到所述第二渲染单元输出的渲染结果，将所述第二渲染单元输出的渲染结果作为所述当前图像在所述当前渲染器对应的维度上增强的图像；其中，所述第一渲染单元包括：两个全连接层和一个激活函数；所述第二渲染单元包括：两个全连接层和两个激活函数。6.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：若所述多个渲染器中的任意一个渲染器不满足与其对应的收敛条件，在所述任意一个渲染器对应的图像库中提取出一张图像作为当前图像；使用所述当前图像对所述任意一个渲染器进行训练，直到所述任意一个渲染器满足所述收敛条件。7.一种图像增强装置，所述装置包括：获取模块、选取模块和增强模块；其中，2CN114418887A权利要求书2/2页所述获取模块，用于获取原始图像，并将所述原始图像作为当前图像；所述选取模块，用于若所述当前图像满足预先设置的增强条件，在预先训练好的多个渲染器中选取一个渲染器作为当前渲染器；所述增强模块，用于将所述当前图像输入至所述当前渲染器，通过所述当前渲染器输出所述当前图像在所述当前渲