【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、图像处理装置及存储介质
[0001]本公开涉及图像处理
，尤其涉及图像处理方法、图像处理装置及存储介质。
技术介绍
[0002]去马赛克技术，又被称为demosaick算法，通过对红(R)绿(G)蓝(B)三通道中缺失的像素进行补全，可将单通道灰度图像从单通道灰度图拓展成三通道彩色图，并根据一定策略，自适应的对单通道灰度图像清晰度进行增强，图像噪声进行减弱。
[0003]随着摄像技术的发展，用户对通过摄像装置拍照后呈现图像的要求越来越高。进而，如何对拍摄图像后得到的单通道灰度图像更好的去马赛克，输出图像细节更好，伪色彩更少的图像，是目前去马赛克面临的新的问题。
技术实现思路
[0004]为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种图像处理方法、图像处理装置及存储介质。
[0005]根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像处理方法，图像处理方法包括：获取单通道灰度图像；通过插值算法对单通道灰度图像的绿色通道像素进行插值，得到单通道灰度图像的绿色通道水平方向像素插值和绿色通道垂直方...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取单通道灰度图像；通过插值算法对所述单通道灰度图像的绿色通道像素进行插值，得到所述单通道灰度图像的绿色通道水平方向像素插值和绿色通道垂直方向像素插值；利用预先训练的神经网络模型对所述绿色通道水平方向像素插值和所述绿色通道垂直方向像素插值进行自适应插值融合，得到所述单通道灰度图像的绿色通道图像；以所述绿色通道图像为参考模板，利用所述插值算法对所述单通道灰度图像的红色通道像素和蓝色通道像素进行补全，得到彩色图像。2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述方法还包括：确定图像训练集，所述图像训练集中包括彩色训练图像；对所述图像训练集中的彩色训练图像进行预处理，得到预处理后的彩色训练图像；将预处理后的彩色训练图像确定为所述神经网络模型输出图像的对比图；对所述对比图进行马赛克处理，得到与所述对比图对应的单通道灰度训练图像；基于所述单通道灰度训练图像和所述对比图，训练所述神经网络模型。3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述图像训练集包括：基于公共高清图像集获取的高清图像、高频纹理图像、指定摄像模组拍摄的图像以及单镜头反光相机拍摄的图像中的一种或多种。4.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述对比图为进行亮度和噪声去除，并进行边缘增强处理后得到的对比图。5.根据权利要求1-4中任意一项所述的图像处理方法，其特征在于，所述神经网络模型为U型神经网络模型。6.一种图像处理装置，其特征在于，所述装置包括：获取单元，被配置为获取单通道灰度图像；处理单元，被配置为通过插值算法对所述单通道灰度图像的绿色通道像素进行插值，得到所述单通道灰度图像的绿色通道水平方向像素插值和绿色通道垂直方向像素插值，以及利用...
【专利技术属性】
技术研发人员：夏文韬，
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：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。