图像优化方法及装置、移动终端及存储介质制造方法及图纸

本公开是关于一种图像优化方法及装置、移动终端及存储介质，所述方法包括：获取第一图像；通过深度学习网络提取所述第一图像的全局特征和局部特征，其中，所述全局特征包括第一图像的场景信息，局部特征包括第一图像的细节信息；所述深度学习网络为对包含不同场景信息和细节信息的样本图像训练而成；通过所述深度学习网络根据所述全局特征和局部特征对所述第一图像进行优化，获得第二图像。通过该方法，能根据当前第一图像的全局特征和局部特征自适应的优化第一图像，提升图像优化的智能性。

【技术实现步骤摘要】
图像优化方法及装置、移动终端及存储介质
本公开涉及人工智能
，尤其涉及一种图像优化方法及装置、移动终端及存储介质。
技术介绍
随着移动终端的普及，利用移动终端进行拍照大受欢迎，用户对移动终端的拍照效果也越来越有需求。当前，存在一种利用人工智能技术进行拍照优化的方案，然而该方案只能对天空、汽车、人等典型场景做优化，且优化效果不佳。
技术实现思路
本公开提供一种图像优化方法及装置、移动终端及存储介质。根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像优化方法，应用于移动终端中，所述方法包括：获取第一图像；通过深度学习网络提取所述第一图像的全局特征和局部特征，其中，所述全局特征包括第一图像的场景信息，局部特征包括第一图像的细节信息；所述深度学习网络为对包含不同场景信息和细节信息的样本图像训练而成；通过所述深度学习网络根据所述全局特征和局部特征对所述第一图像进行优化，获得第二图像。可选的，所述全局特征包括所述第一图像的风格特征；所述局部特征包括所述第一图像待优化局部的细节特征；所述本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像优化方法，其特征在于，应用于移动终端中，所述方法包括：/n获取第一图像；/n通过深度学习网络提取所述第一图像的全局特征和局部特征；其中，所述全局特征包括第一图像的场景信息，局部特征包括第一图像的细节信息；所述深度学习网络为对包含不同场景信息和细节信息的样本图像训练而成；/n通过所述深度学习网络根据所述全局特征和局部特征对所述第一图像进行优化，获得第二图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像优化方法，其特征在于，应用于移动终端中，所述方法包括：
获取第一图像；
通过深度学习网络提取所述第一图像的全局特征和局部特征；其中，所述全局特征包括第一图像的场景信息，局部特征包括第一图像的细节信息；所述深度学习网络为对包含不同场景信息和细节信息的样本图像训练而成；
通过所述深度学习网络根据所述全局特征和局部特征对所述第一图像进行优化，获得第二图像。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述全局特征包括所述第一图像的风格特征；所述局部特征包括所述第一图像待优化局部的细节特征；
所述通过所述深度学习网络根据所述全局特征和局部特征对所述第一图像进行优化，获得第二图像，包括：
通过所述深度学习网络，利用所述风格特征和所述细节特征对所述第一图像进行像素重建，获得根据所述第一图像的风格进行画质优化后的所述第二图像。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述深度学习网络中包括注意力机制，所述通过所述深度学习网络，利用所述风格特征和所述细节特征对所述第一图像进行像素重建，获得根据所述第一图像的风格进行画质优化后的所述第二图像，包括：
通过包括所述注意力机制的深度学习网络，利用所述风格特征和所述细节特征对所述第一图像进行像素重建，获得根据所述第一图像的风格进行画质优化后的所述第二图像。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过包括所述注意力机制的深度学习网络，利用所述风格特征和所述细节特征对所述第一图像进行像素重建，获得根据所述第一图像的风格进行画质优化后的所述第二图像，包括：
通过包括所述注意力机制的深度学习网络，对所述风格特征和所述细节特征中属于优化目标的特征分配表征优化程度的第一权重，对所述优化目标以外的特征分配表征优化程度的第二权重；其中，所述第一权重大于所述第二权重；
根据所述风格特征及所述细节特征，按照所述第一权重对所述优化目标所对应像素的进行重建；并根据所述风格特征及所述细节特征，按照所述第二权重对所述优化目标所对应像素进行重建，得到优化后的所述第二图像。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在视频场景下，所述第一图像包括：当前帧所对应的第一图像和当前帧的前一帧所对应所述第一图像；
所述通过所述深度学习网络根据所述全局特征和所述局部特征对所述第一图像进行优化，获得第二图像，包括：
结合当前帧所对应第一图像的全局特征和局部特征及前一帧所对应第一图像的全局特征和局部特征进行平滑处理，得到平滑特征；
通过所述深度学习网络根据所述平滑特征对所述当前帧进行优化，获得所述当前帧的第二图像。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在用户界面UI接收模式设置指令；
根据所述模式设置指令启动智能优化模式；
在所述智能优化模式启动之后，启动对所述第一图像的优化以得到优化后的所述第二图像。


7.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进行优化包括以下至少之一：
对所述第一图像进行颜色优化；
对所述第一图像进行对比度优化；
对所述第一图像进行亮度优化；
对所述第一图像进行饱和度优化；
对所述第一图像进行清晰度优化；
对所述第一图像进行噪声去除。


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【专利技术属性】
技术研发人员：冯超禹，雷磊，姬世龙，张玉倩，
申请(专利权)人：北京小米移动软件有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11