图像处理方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本公开实施例中提供了一种图像处理方法、装置及电子设备，属于数据处理技术领域，该方法包括：获取具有预设尺寸大小的第一图像；对所述第一图像执行第一操作，得到第二图像，所述第一操作包括基于第一卷积核和第二卷积核，通过多个独立的通道分别对所述第一图像进行卷积求和操作，所述第一卷积核的长度和宽度均大于1，所述第二卷积核的长度和宽度均为1；对所述第二图像上的特征图进行采样，生成具有所述预设尺寸的第三图像；通过对所述第三图像进行风格化处理，生成具有预设风格的第四图像。通过本公开的处理方案，减少了图像处理对于系统资源的消耗，使图像处理算法能够在数据处理能力不高的电子设备上得到应用。

Image Processing Method, Device and Electronic Equipment

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置及电子设备
本公开涉及数据处理
，尤其涉及一种图像处理方法、装置及电子设备。
技术介绍
随着社会的不断发展和进步，电子产品开始广泛的进入了人们的生活中。尤其是近些年这些电子产品不但普及速度快，其更新的速度也是非常的惊人。基于电子设备而发展的软件也得到的迅猛的发展，越来越多的用户开始使用智能手机等电子设备来进行社交等网络操作。在进行网络操作的过程中，越来越多的人希望自己拍摄或录制的视频具有独特的风格化特点。卷积神经网络已经普遍应用在计算机视觉领域，并且已经取得了不错的效果。为了追求分类准确度，模型深度越来越深，模型复杂度也越来越高，如深度残差网络其层数已经多达一百多层。而利用卷积神经网络在对图像进行风格化的过程中，通常需要对用户拍摄的照片或录制的视频进行大量的数据计算，这就对用户使用的进行拍照的电子设备提出了较高的要求，即电子设备具有较高的运算速度。而目前市面上的电子设备存在较多的性能差异，这对风格化的实现造成了一定的障碍。尤其是，在某些真实的应用场景如移动或者嵌入式设备，如此大而复杂的模型是难以被应用的。首先是模型过于庞大，面临着内存不足的问题。其次这些场景要本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取具有预设尺寸大小的第一图像；对所述第一图像执行第一操作，以得到第二图像，所述第一操作包括基于第一卷积核和第二卷积核，通过多个独立的通道分别对所述第一图像进行卷积求和操作，所述第一卷积核的长度和宽度均大于1，所述第二卷积核的长度和宽度均为1；通过对所述第二图像上的特征图进行采样，生成具有所述预设尺寸的第三图像；通过对所述第三图像进行风格化处理，生成具有预设风格的第四图像。

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取具有预设尺寸大小的第一图像；对所述第一图像执行第一操作，以得到第二图像，所述第一操作包括基于第一卷积核和第二卷积核，通过多个独立的通道分别对所述第一图像进行卷积求和操作，所述第一卷积核的长度和宽度均大于1，所述第二卷积核的长度和宽度均为1；通过对所述第二图像上的特征图进行采样，生成具有所述预设尺寸的第三图像；通过对所述第三图像进行风格化处理，生成具有预设风格的第四图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过多个独立的通道分别对所述第一图像进行卷积求和操作，包括：利用第一卷积核在所述多个独立的通道内对所述第一图像执行卷积操作，以得到第一计算结果；利用第二卷积核对所述第一结算结果进行卷积操作，以得到第二计算结果；将所述第二计算结果作为所述卷积求和操作的结果。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一图像执行第一操作，以得到第二图像，还包括：获取所述多个通道中所述第一图像的均值及方差；基于所述均值和方差，对所述多个通道中每一通道中的所述第一图像执行归一化处理；对归一化后的所述第一图像执行缩放和平移处理。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一图像执行第一操作，以得到第二图像，还包括：判断所述第一图像对应的矩阵中元素的值a是否大于零；若否，则将k*a作为所述元素的值，其中k为预设系数。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过对所述第二图像上的特征图进行采样，生成具有所述预设尺寸的第三图像，包括：获取针对所述第二图像的所有卷积缩放因子；基于所述卷积缩放因子，设置上采样层；利用所述上采样层，形成所述第三图像。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用所述上采样层，形成所述第三图像，包括：利用所述采样层对所述第二图像进行插值操...

【专利技术属性】
技术研发人员：李华夏，
申请(专利权)人：北京字节跳动网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11