图像处理方法、装置、电子设备及可读存储介质.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CN112184568A(43)申请公布日2021.01.05(21)申请号202010925547.8(22)申请日2020.09.04(71)申请人北京爱芯科技有限公司地址100082北京市海淀区中关村大街1号14层1407室(72)发明人刘永劼(74)专利代理机构北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙)11463代理人钟扬飞(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)G06T5/20(2006.01)G06T3/40(2006.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书2页说明书12页附图4页(54)发明名称图像处理方法、装置、电子设备及可读存储介质(57)摘要本申请提供一种图像处理方法、装置、电子设备及可读存储介质，方法包括：使用神经网络模型获取对应预设第一分辨率的第一滤波器；根据第一滤波器，渲染得到对应预设目标尺寸大小的目标滤波器；使用目标滤波器对预设的待滤波图片进行处理；其中，预设目标尺寸大小大于预设第一尺寸大小，待滤波图片的分别率为预设目标分辨率。这样，得到目标滤波器的过程不再是端到端的方式，而是基于神经网络模型输出的低分辨率滤波器来间接得到，这样使得每一个中间层的系数可以被调节。同时，由于本申请是逐级向上渲染得到的目标滤波器，因此训练过程更为可控，不易出现过拟合的情况。此外，采用本申请的方式也可以节约计算资源。CN112184568ACN112184568A权利要求书1/2页1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：使用神经网络模型获取对应预设第一分辨率的第一滤波器；根据所述第一滤波器，渲染得到对应预设目标分辨率的目标滤波器；所述预设目标分辨率大于所述预设第一分辨率；使用所述目标滤波器对预设的待滤波图片进行处理；所述待滤波图片的分别率为所述预设目标分辨率。2.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，使用神经网络模型获取对应预设第一分辨率的第一滤波器，包括：将预设的输入图片输入至所述神经网络模型中，得到第一初始滤波器；使用所述第一初始滤波器对下采样至所述第一分辨率的所述输入图片进行滤波，得到第一滤波图片；计算所述第一滤波图片的色彩与下采样至所述第一分辨率的预设标准图片的色彩之间的损失值；在所述损失值未收敛时，迭代更新所述神经网络模型的参数，直至所述损失值收敛为止；使用预设网络对损失值收敛时的所述第一初始滤波器中的高频系数进行校正，得到所述第一滤波器。3.如权利要求1或2所述的图像处理方法，其特征在于，根据所述第一滤波器，渲染得到对应预设目标分辨率的目标滤波器；包括：对所述第一滤波器进行渲染，得到对应预设第二分辨率的第二初始滤波器；所述预设第二分辨率大于所述预设第一分辨率；使用预设网络对所述第二初始滤波器中的高频系数进行校正，得到校正后的第二滤波器；若所述预设第二分辨率不是所述预设目标分辨率，继续对所述第二滤波器进行渲染，直至得到对应预设目标分辨率的目标滤波器。4.如权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，对所述第一滤波器渲染得到第二初始滤波器，包括：按照所述预设第二分辨率与所述预设第一分辨率之间的相差倍数，对所述第一滤波器进行插值，得到所述第二初始滤波器。5.如权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，使用预设网络对所述第二初始滤波器中的高频系数进行校正，得到校正后的第二滤波器，包括：获取将预设的输入图片下采样至所述预设第二分辨率时的第一待处理图片；使用所述第二初始滤波器对所述第一待处理图片进行滤波，得到第二滤波图片；提取出所述第二滤波图片对应的高频特征数据，使用所述预设网络对所述高频特征数据进行回归，得到回归后的高频系数；使用所述回归后的高频系数替换所述第二初始滤波器中的高频系数，得到所述第二滤波器。6.如权利要求5所述的图像处理方法，其特征在于，所述提取出所述第二滤波图片对应的高频特征数据包括：2CN112184568A权利要求书2/2页获取所述第二滤波图片中高频区域的位置；在所述神经网络模型所输出的尺寸为所述预设第二分辨率的特征图中，提取出所述第二滤波图片中高频区域的位置所对应的所述高频特征数据。7.如权利要求5所述的图像处理方法，其特征在于，所述预设网络为多层感知机。8.一种图像处理装置，其特征在于，包括：获取模块、渲染模块、以及处理模块；所述获取模块，用于使用神经网络模型获取对应预设第一分辨率的第一滤波器；所述渲染模块，用于根据所述第一滤波器，渲染得到对应预设目标分辨率的目标滤波器；所述预设目标分辨率大于所述预设第一分辨率；所述处理模块，用于使用所述目标滤波器对预设的待滤波图片进行处理；所述待滤波图片的分别率为所述预设目标分辨率。9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器