一种图像增强方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本公开是关于一种图像增强方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取待增强的目标图像，并对所述目标图像进行下采样处理，得到下采样图像；将所述下采样图像输入预先训练的深度学习网络，得到所述下采样图像对应的图像增强数据；确定所述目标图像中的每一像素点在所述下采样图像中的匹配点；针对所述目标图像中的每一像素点，基于所述图像增强数据中该像素点的匹配点所对应的增强数据，确定该像素点对应的目标增强参数；针对所述目标图像中的每一像素点，基于该像素点对应的目标增强参数，调整该像素点的像素值，得到所述目标图像对应的增强图像。本公开可以在保持基于深度学习获得的图像增强效果的同时，降低图像增强处理的复杂度。

【技术实现步骤摘要】
一种图像增强方法、装置、电子设备及存储介质
本公开涉及图像处理
，尤其涉及一种图像增强方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
个人用的消费级设备进行图像采集时，通常无法直接捕捉高动态范围的图像，而且也很难获取连续多帧不同曝光的图像，以进行多曝光融合从而得到高动态范围的图像。此时，基于单帧的图像增强技术显得尤为重要，其中，对单帧图像进行增强可以仅通过当前图像信息，调整图像亮度及对比度等参数，得到近似于多曝光融合的高动态范围的图像增强效果。目前常用的单帧图像增强方法有：基于深度学习的图像增强方法。相关的基于深度学习的图像增强方法中，通过预先采集的数据集，学习原图到增强后图像的映射信息，并存储深度学习网络的参数，对待增强的图像进行自适应增强，获得较好的图像增强效果。但是，由于是对高分辨率的原图直接进行卷积等操作，直接输出高分辨率的增强后图像，导致相关技术中基于深度学习的图像增强处理过程的复杂度高。
技术实现思路
为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种图像增强方法、装置、电子设备及存储介质，以在保持基于深度学习获得的图像增强效果的同时，降低图像增强处理的复杂度。根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像增强方法，包括：获取待增强的目标图像，并对所述目标图像进行下采样处理，得到下采样图像；将所述下采样图像输入预先训练的深度学习网络，得到所述下采样图像对应的图像增强数据；其中，所述深度学习网络是根据样本图像和所述样本图像对应的样本增强图像训练得到的，所述图像增强数据为表征所述下采样图像增强后的图像相对于所述下采样图像的增强程度的数据；确定所述目标图像中的每一像素点在所述下采样图像中的匹配点；针对所述目标图像中的每一像素点，基于所述图像增强数据中该像素点的匹配点所对应的增强数据，确定该像素点对应的目标增强参数；针对所述目标图像中的每一像素点，基于该像素点对应的目标增强参数，调整该像素点的像素值，得到所述目标图像对应的增强图像。可选地，所述确定所述目标图像中的每一像素点在所述下采样图像中的匹配点，包括：针对所述目标图像中的每一像素点，确定该像素点在所述下采样图像中的对应像素点，在以所述对应像素点为中心且大小为M×N的搜索区域内，查找与所述对应像素点的像素值之差的绝对值最小的像素点，将查找到的像素点作为该像素点在所述下采样图像中的匹配点；其中，对于所述目标图像中坐标为(u，v)的像素点，该像素点在下采样图像中的对应像素点的坐标为(u/x，v/x)，x表示下采样倍数。可选地，所述图像增强数据包括：所述下采样图像中每一像素点映射为相应像素点的映射参数，任一像素点的相应像素点为所述下采样图像增强后的图像中与该像素点位置相同的像素点；所述针对所述目标图像中的每一像素点，基于所述图像增强数据中该像素点的匹配点所对应的增强数据，确定该像素点对应的目标增强参数，包括：针对所述目标图像中的每一像素点，从各个映射参数中，确定与该像素点的匹配点所对应的目标参数，将所确定的目标参数作为该像素点对应的目标增强参数。可选地，所述图像增强数据包括：所述下采样图像增强后的图像；所述针对所述目标图像中的每一像素点，基于所述图像增强数据中该像素点的匹配点所对应的增强数据，确定该像素点对应的目标增强参数，包括：针对所述目标图像中的每一像素点，确定所述下采样图像增强后的图像中，与该像素点的匹配点位置相同的目标点，计算所述目标点的像素值与该像素点的匹配点的像素值的比值，将所述比值确定为该像素点对应的目标增强参数。可选地，所述针对所述目标图像中的每一像素点，基于该像素点对应的目标增强参数，调整该像素点的像素值，包括：针对所述目标图像中的每一像素点，基于该像素点对应的目标增强参数，通过以下公式对该像素点的像素值进行调整：AIp＝Op其中，A表示该像素点对应的目标增强参数，Ip表示调整之前该像素点的像素值，Op表示调整之后该像素点的像素值。可选地，所述方法还包括：确定所述目标图像在RGB色彩模式下的第一RGB图像，以及所述增强图像在RGB色彩模式下的第二RGB图像；生成所述第一RGB图像对应的第一亮度图像，所述第一亮度图像中任一像素点的亮度值为：该像素点对应的第一像素点的RGB通道值中的最大值，所述第一像素点为所述第一RGB图像中与该像素点位置相同的像素点；生成所述第二RGB图像对应的第二亮度图像，所述第二亮度图像中任一像素点的亮度值为：该像素点对应的第二像素点的RGB通道值中的最大值，所述第二像素点为所述第二RGB图像中与该像素点位置相同的像素点；计算所述第二亮度图像相对于所述第一亮度图像的增益参数；基于所计算得到的增益参数，对所述第二RGB图像进行亮度增强处理，得到亮度增强图像。可选地，所述计算所述第二亮度图像相对于所述第一亮度图像的增益参数，包括：计算所述第二亮度图像相对于所述第一亮度图像的增益参数：其中，Rp表示所述第二亮度图像中一像素点相对于所述第一亮度图像中相应像素点的增益参数，Vop表示所述第二亮度图像中所述一像素点的亮度值，Vip表示所述第一亮度图像中所述相应像素点的亮度值。可选地，所述基于所计算得到的增益参数，对所述第二RGB图像进行亮度增强处理，得到亮度增强图像，包括：基于所计算得到的增益参数，通过以下公式对所述第二RGB图像进行亮度增强处理，得到亮度增强图像：Y‘p，c＝Yp，c*Rp其中，Y‘p，c表示所述亮度增强图像中一像素点的通道c的通道值，Yp，c表示所述第二RGB图像中相应像素点的通道c的通道值，c的取值为1，2，3，1表示R通道，2表示G通道，3表示B通道，Rp表示所述第二亮度图像中一像素点相对于所述第一亮度图像中相应像素点的增益参数，所述亮度增强图像中所述一像素点、所述第二RGB图像中所述相应像素点、所述第二亮度图像中所述一像素点和所述第一亮度图像中所述相应像素点的坐标相同。可选地，所述计算所述第二亮度图像相对于所述第一亮度图像的增益参数，包括：对所述第二亮度图像进行曝光校正处理，得到第三亮度图像；计算所述第三亮度图像相对于所述第一亮度图像的增益参数。可选地，所述对所述第二亮度图像进行曝光校正处理，得到第三亮度图像，包括：通过以下公式对所述第二亮度图像进行曝光校正处理，得到第三亮度图像：其中，V′op表示所述第三亮度图像中一像素点的像素值，Vop表示所述第二亮度图像中相应像素点的像素值，Vmin表示所述第二亮度图像中的最小像素值，Vmax表示所述第二亮度图像中的最大像素值，thl表示第一预设阈值，thh表示第二预设阈值，thl和thh满足：0＜thl＜thh＜1。可选地，在所述基于所计算得到的增益参数，对所述第二RGB图像进行亮度增强处理，得到亮度增强图像的步骤之后，所述方法还包括：对所述亮度增强图像进行色彩增强处理，得到色彩增强图像。可选地，所述对所述亮度增强图像进行色彩增强处理，得到色彩增强图像，包括：通过以下公式对所述亮度增强图像进行色彩增强处理，得到色彩增强图像：其中，Y″p，c表示所述色彩增强图像中一像素点的通道c的通道值，Y‘p，c表示所述亮度增强图像中相应像素点的通道c的通道值，Yp，c表示所述第二RGB图像中相应像素点的通道c的通道值，c的取值为1，2，3，th1，th2和th3表分别示R，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像增强方法，其特征在于，包括：获取待增强的目标图像，并对所述目标图像进行下采样处理，得到下采样图像；将所述下采样图像输入预先训练的深度学习网络，得到所述下采样图像对应的图像增强数据；其中，所述深度学习网络是根据样本图像和所述样本图像对应的样本增强图像训练得到的，所述图像增强数据为表征所述下采样图像增强后的图像相对于所述下采样图像的增强程度的数据；确定所述目标图像中的每一像素点在所述下采样图像中的匹配点；针对所述目标图像中的每一像素点，基于所述图像增强数据中该像素点的匹配点所对应的增强数据，确定该像素点对应的目标增强参数；针对所述目标图像中的每一像素点，基于该像素点对应的目标增强参数，调整该像素点的像素值，得到所述目标图像对应的增强图像。

【技术特征摘要】
1.一种图像增强方法，其特征在于，包括：获取待增强的目标图像，并对所述目标图像进行下采样处理，得到下采样图像；将所述下采样图像输入预先训练的深度学习网络，得到所述下采样图像对应的图像增强数据；其中，所述深度学习网络是根据样本图像和所述样本图像对应的样本增强图像训练得到的，所述图像增强数据为表征所述下采样图像增强后的图像相对于所述下采样图像的增强程度的数据；确定所述目标图像中的每一像素点在所述下采样图像中的匹配点；针对所述目标图像中的每一像素点，基于所述图像增强数据中该像素点的匹配点所对应的增强数据，确定该像素点对应的目标增强参数；针对所述目标图像中的每一像素点，基于该像素点对应的目标增强参数，调整该像素点的像素值，得到所述目标图像对应的增强图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标图像中的每一像素点在所述下采样图像中的匹配点，包括：针对所述目标图像中的每一像素点，确定该像素点在所述下采样图像中的对应像素点，在以所述对应像素点为中心且大小为M×N的搜索区域内，查找与所述对应像素点的像素值之差的绝对值最小的像素点，将查找到的像素点作为该像素点在所述下采样图像中的匹配点；其中，对于所述目标图像中坐标为(u，v)的像素点，该像素点在下采样图像中的对应像素点的坐标为(u/x，v/x)，x表示下采样倍数。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像增强数据包括：所述下采样图像中每一像素点映射为相应像素点的映射参数，任一像素点的相应像素点为所述下采样图像增强后的图像中与该像素点位置相同的像素点；所述针对所述目标图像中的每一像素点，基于所述图像增强数据中该像素点的匹配点所对应的增强数据，确定该像素点对应的目标增强参数，包括：针对所述目标图像中的每一像素点，从各个映射参数中，确定与该像素点的匹配点所对应的目标参数，将所确定的目标参数作为该像素点对应的目标增强参数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像增强数据包括：所述下采样图像增强后的图像；所述针对所述目标图像中的每一像素点，基于所述图像增强数据中该像素点的匹配点所对应的增强数据，确定该像素点对应的目标增强参数，包括：针对所述目标图像中的每一像素点，确定所述下采样图像增强后的图像中，与该像素点的匹配点位置相同的目标点，计算所述目标点的像素值与该像素点的匹配点的像素值的比值，将所述比值确定为该像素点对应的目标增强参数。5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：确定所述目标图像在...

【专利技术属性】
技术研发人员：张雷，谷继力，郑文，
申请(专利权)人：北京达佳互联信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11