模糊图像处理方法、装置及终端设备制造方法及图纸

本申请适用于图像处理技术领域，提供了模糊图像处理方法、装置及终端设备，包括：根据获取的生成网络、判别网络以及预设的数据集建立所述生成网络的重建代价函数，所述预设的数据集包括模糊图像和与所述模糊图像对应的清晰图像；根据生成网络、判别网络以及预设的数据集建立判别网络的对抗代价函数；固定所述判别网络的参数，根据所述重建代价函数训练所述生成网络，以及，固定所述生成网络的参数，根据所述对抗代价函数训练所述判别网络，直到判断出包括所述生成网络和所述判别网络的模型收敛；获取待处理模糊图像，将所述待处理模糊图像输入训练后的生成网络，输出与所述待处理模糊图像对应的清晰图像。通过上述方法能够使得处理后的图像更清晰。

Fuzzy image processing method, device and terminal equipment

The application is applicable to the field of image processing technology, and provides a method, device and terminal device for blurred image processing, including: establishing a reconstruction cost function of the generating network based on the acquired generating network, discriminant network and preset data set, the preset data set includes blurred images and pairs with the blurred images. The corresponding clear image; the countermeasure cost function of the discriminant network is established according to the generated network, the discriminant network and the preset data set; the parameters of the discriminant network are fixed, the generated network is trained according to the reconstruction cost function, and the parameters of the generated network are fixed, and the training institute is trained according to the countermeasure cost function. The discriminant network is described until the convergence of the model including the generating network and the discriminant network is judged; the blurred image to be processed is acquired, the blurred image to be processed is input into the generating network after training, and the clear image corresponding to the blurred image to be processed is output. The above method can make the processed image clearer.

【技术实现步骤摘要】
模糊图像处理方法、装置及终端设备
本申请属于图像处理
，尤其涉及模糊图像处理方法、图像处理装置、终端设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
在拍照过程中，由于退化因素的存在，例如亚采样、大气模糊(如雾霾)、成像模糊(如相机运动导致的模糊、成像传感器光学极限导致的模糊等)、几何运动、投影以及附加噪声(如成像传感器自身的噪声)等，会导致拍出来的图像出现模糊的情况。为了改善上述退化因素对图像产生的影响，使图像尽量的清晰，可以通过图像插值、图像锐化等方法对图像进行处理。但是通常插值方法并不能恢复图像亚采样过程中丢失的高频信息，而图像锐化也仅能够增强图像中已有的高频部分，并不能补全图像丢失的部分。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例提供了模糊图像处理方法、装置及终端设备，以解决现有技术难以有效消除图像的模糊的问题。本申请实施例的第一方面提供了一种模糊图像处理方法，包括：获取生成网络以及判别网络；根据所述生成网络、所述判别网络以及预设的数据集建立所述生成网络的重建代价函数，所述预设的数据集包括模糊图像和与所述模糊图像对应的清晰图像；根据所述生成网络、所述判别网络以及预设的数据集建立所述判别网络本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种模糊图像处理方法，其特征在于，包括：获取生成网络以及判别网络；根据所述生成网络、所述判别网络以及预设的数据集建立所述生成网络的重建代价函数，所述预设的数据集包括模糊图像和与所述模糊图像对应的清晰图像；根据所述生成网络、所述判别网络以及预设的数据集建立所述判别网络的对抗代价函数；固定所述判别网络的参数，根据所述重建代价函数训练所述生成网络，以及，固定所述生成网络的参数，根据所述对抗代价函数训练所述判别网络，直到判断出包括所述生成网络和所述判别网络的模型收敛；获取待处理模糊图像，将所述待处理模糊图像输入训练后的生成网络，输出与所述待处理模糊图像对应的清晰图像。

【技术特征摘要】
1.一种模糊图像处理方法，其特征在于，包括：获取生成网络以及判别网络；根据所述生成网络、所述判别网络以及预设的数据集建立所述生成网络的重建代价函数，所述预设的数据集包括模糊图像和与所述模糊图像对应的清晰图像；根据所述生成网络、所述判别网络以及预设的数据集建立所述判别网络的对抗代价函数；固定所述判别网络的参数，根据所述重建代价函数训练所述生成网络，以及，固定所述生成网络的参数，根据所述对抗代价函数训练所述判别网络，直到判断出包括所述生成网络和所述判别网络的模型收敛；获取待处理模糊图像，将所述待处理模糊图像输入训练后的生成网络，输出与所述待处理模糊图像对应的清晰图像。2.根据权利要求1所述的模糊图像处理方法，其特征在于，所述根据所述生成网络、所述判别网络以及预设的数据集建立所述生成网络的重建代价函数，包括：将预设的数据集的模糊图像输入所述生成网络，得到所述生成网络输出的生成图像；将所述生成图像输入所述判别网络，根据所述判别网络的输出结果建立所述生成网络的重建代价函数。3.根据权利要求1所述的模糊图像处理方法，其特征在于，所述根据所述生成网络、所述判别网络以及预设的数据集建立所述判别网络的对抗代价函数，包括：将预设的数据集的模糊图像输入所述生成网络，得到所述生成网络输出的生成图像；将所述生成图像以及所述模糊图像对应的清晰图像输入所述判别网络，根据所述判别网络的输出结果建立所述判别网络的对抗代价函数。4.根据权利要求1至3任一项所述的模糊图像处理方法，其特征在于，所述固定所述判别网络的参数，根据所述重建代价函数训练所述生成网络，包括：固定所述判别网络的参数，根据所述重建代价函数对所述生成网络的参数进行反向传播求偏导；根据反向传播求偏导的结果以及第一预设学习速率校正对应的生成网络的参数。5.根据权利要求1至3任一项所述的模糊图像处理方法，其特征在于，所述固定所述生成网络的参数，根据所述对抗代价函数训练所述判别网络，包括：固定所述生成网络的参数，根据所述对抗函数对所述判别网络的参数进行反向传播求偏导；根据反向传播求偏导的结果以及...

【专利技术属性】
技术研发人员：张弓，
申请(专利权)人：OPPO重庆智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆,50