图像处理方法、图像处理装置以及存储介质.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CN109886892A(43)申请公布日2019.06.14(21)申请号201910129444.8(22)申请日2019.02.21(30)优先权数据16/250,6672019.01.17US(71)申请人迈格威科技有限公司地址美国华盛顿州(72)发明人巫奇豪刘家铭黄海斌杨岳锟(74)专利代理机构北京市柳沈律师事务所11105代理人张晓明(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)权利要求书4页说明书17页附图6页(54)发明名称图像处理方法、图像处理装置以及存储介质(57)摘要一种图像处理方法、图像处理装置以及非瞬时性计算机可读存储介质。该图像处理方法包括：获取输入图像；利用神经网络对所述输入图像进行高动态范围处理和去噪处理，以得到所述输入图像的输入目标图像。CN109886892ACN109886892A权利要求书1/4页1.一种图像处理方法，包括：获取输入图像；利用神经网络对所述输入图像进行高动态范围处理和去噪处理，以得到所述输入图像的输入目标图像。2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其中，所述神经网络包括高动态范围神经网络和去噪神经网络，利用神经网络对所述输入图像进行高动态范围处理和去噪处理，以得到所述输入图像的输入目标图像，包括：利用所述高动态范围神经网络对所述输入图像进行高动态范围处理，以得到第一中间图像；利用所述去噪神经网络对所述输入图像和所述第一中间图像进行去噪处理，以得到所述输入目标图像。3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其中，利用所述去噪神经网络对所述输入图像和所述第一中间图像进行去噪处理，以得到所述输入图像的输入目标图像，包括：根据所述输入图像和所述第一中间图像，得到第二中间图像；利用所述去噪神经网络对所述第二中间图像进行去噪处理，以得到所述输入目标图像。4.根据权利要求3所述的图像处理方法，其中，根据所述输入图像和所述第一中间图像，得到第二中间图像，包括：基于所述第一中间图像，对所述输入图像进行色彩匹配处理，以得到所述第二中间图像。5.根据权利要求1所述的图像处理方法，其中，所述神经网络包括高动态范围神经网络和去噪神经网络，利用神经网络对所述输入图像进行高动态范围处理和去噪处理，以得到所述输入图像的输入目标图像，包括：利用所述去噪神经网络对所述输入图像进行去噪处理，以得到第三中间图像；利用所述高动态范围神经网络对所述第三中间图像进行高动态范围处理，以得到所述输入目标图像。6.根据权利要求5所述的图像处理方法，其中，利用所述高动态范围神经网络对所述第三中间图像进行高动态范围处理，以得到所述输入目标图像，包括：利用所述高动态范围神经网络对所述第三中间图像进行高动态范围处理，以得到第四中间图像；基于所述第四中间图像，对所述第三中间图像进行色彩匹配处理，以得到所述输入目标图像。7.根据权利要求2-4任一项所述的图像处理方法，其中，在获取所述输入图像之前，所述图像处理方法还包括：预先训练第一待训练神经网络，以得到所述高动态范围神经网络，预先训练第一待训练神经网络包括：获取第一训练输入图像和第一训练目标图像；利用所述第一待训练神经网络对所述第一训练输入图像进行高动态范围处理，以得到2CN109886892A权利要求书2/4页第一训练输出图像；根据所述第一训练目标图像和所述第一训练输出图像，计算所述第一待训练神经网络的损失函数的第一损失值；根据所述第一损失值对所述第一待训练神经网络的参数进行修正，在所述第一待训练神经网络的损失函数满足第一预定条件时，得到训练好的所述高动态范围神经网络，在所述第一待训练神经网络的损失函数不满足所述第一预定条件时，继续输入所述第一训练输入图像和所述第一训练目标图像以重复执行上述训练过程。8.根据权利要求7所述的图像处理方法，其中，获取所述第一训练输入图像和所述第一训练目标图像，包括：获取多张第一训练原始图像和第二训练原始图像；基于所述第二训练原始图像确定所述第一训练输入图像；对所述多张第一训练原始图像执行高动态范围处理，以得到第一中间训练图像；基于所述第二训练原始图像，对所述第一中间训练图像执行图像对齐处理以得到第一中间训练目标图像；基于所述第一中间训练目标图像确定所述第一训练目标图像。9.根据权利要求8所述的图像处理方法，其中，所述第二训练原始图像在第一拍摄模式下被采集，所述多张第一训练原始图像分别在多个第二拍摄模式在被采集，所述多张第一训练原始图像与所述多个第二拍摄模式一一对应。10.根据权利要求9所述的图像处理方法，其中，所述第一拍摄模式包括第一曝光时间和第一感光值，每个所述第二拍摄模式包括第二曝光时间和第二感光值，所述第一曝光时间小于每个所述第二拍摄模式的第二曝光时间，所述第一感光