【技术实现步骤摘要】
一种模糊图像生成方法及装置
本申请涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种模糊图像生成方法及装置。
技术介绍
目前，在各种分割算法或检测算法中，用于训练的数据图像一般都是用相对清晰的图像，而在物体检测中，若目标物体是模糊的，往往会出现漏检或检测效果不佳的情况。现有技术中，通常可以针对特定模糊(例如运动模糊)情况进行数据的添加，然而用于训练算法的模糊图像数据在网络上很难获取，其原因在于符合条件数据基数小，在大量数据中找到这种基数小的数据，会增加大量成本。也可以采用实际拍摄的方式来生成模糊图像，但通过此方法创建真实图片的模糊图像，会将图像空间局限在拍摄的视频中出现的场景，并将数据集变得更复杂，并且不是一个高效的生成方案。有鉴于此，如何便捷地生成所需量的模糊图片，是目前需要解决的问题。
技术实现思路
本申请提供一种模糊图像生成方法及装置。第一方面，本申请提供一种模糊图像生成方法，应用于计算机设备，所述方法包括：根据预设图像模糊方法，将待处理清晰图像进行处理得到第一模糊图像；将所述待处理清晰图像输入生成式对抗网络，得到第二模糊图像；根据预存的用于判别图片模糊与否的判别网络对所述第...
【技术保护点】
1.一种模糊图像生成方法，其特征在于，应用于计算机设备，所述方法包括：根据预设图像模糊方法，将待处理清晰图像进行处理得到第一模糊图像；将所述待处理清晰图像输入生成式对抗网络，得到第二模糊图像；根据预存的用于判别图片模糊与否的判别网络对所述第二模糊图像进行判定，得到判定分值，其中，所述判别网络根据第三模糊图像和所述待处理清晰图像对卷积神经网络进行训练得到；计算所述第二模糊图像和第三模糊图像的差值，并根据所述差值与所述判定分值计算得到第一特性值；计算所述第一模糊图像和第二模糊图像的差值，并根据该差值与所述判定分值计算得到第二特性值；根据所述第一特性值和第二特性值，计算得到丢失参...
【技术特征摘要】
1.一种模糊图像生成方法，其特征在于，应用于计算机设备，所述方法包括：根据预设图像模糊方法，将待处理清晰图像进行处理得到第一模糊图像；将所述待处理清晰图像输入生成式对抗网络，得到第二模糊图像；根据预存的用于判别图片模糊与否的判别网络对所述第二模糊图像进行判定，得到判定分值，其中，所述判别网络根据第三模糊图像和所述待处理清晰图像对卷积神经网络进行训练得到；计算所述第二模糊图像和第三模糊图像的差值，并根据所述差值与所述判定分值计算得到第一特性值；计算所述第一模糊图像和第二模糊图像的差值，并根据该差值与所述判定分值计算得到第二特性值；根据所述第一特性值和第二特性值，计算得到丢失参数；根据所述丢失参数对所述生成式对抗网络进行调整，得到目标生成式对抗模型；将目标清晰图像输入至所述目标生成式对抗模型，得到目标模糊图片。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述丢失参数对所述生成式对抗网络进行调整，得到目标生成式对抗模型，包括：重复所述根据预设图像模糊方法，将待处理清晰图像进行处理得到第一模糊图像至根据所述第一特性值和第二特性值，计算得到丢失参数的步骤，直至所述丢失参数的变化小于预设阈值，得到通过所述生成式对抗网络训练得到的目标生成式对抗模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述差值与所述判定分值计算得到第一特性值，包括：对所述判定分值进行归一化的操作；将所述第二模糊图像和第三模糊图像的差值与归一化后的所述判定分值进行累加，得到所述第一特性值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一特性值和第二特性值，计算得到丢失参数，包括：根据所述第一特性值和第二特性值的权重，将所述第一特性值和第二特性值进行累加，得到所述丢失参数。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述待处理清晰图像输入生成式对抗网络，得到第二模糊图像，包括：将所述待处理清晰图像通过所述生成式对抗网络进行卷积，并将卷积后的所述待处理清晰...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾志勇，许清泉，张伟，洪炜冬，
申请(专利权)人：厦门美图之家科技有限公司，
类型：发明
国别省市：福建,35
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