图像增强方法、装置、设备以及存储介质制造方法及图纸

本公开提供了图像增强方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能领域，尤其涉及计算机视觉和深度学习领域，具体可用于智慧城市和智能交通场景下。具体实现方案为：获取目标图像；利用预先训练的图像增强模型中包括的编码器，对目标图像进行至少一次编码，得到至少一个特征向量；根据至少一个特征向量以及图像增强模型中的生成器，确定目标图像的增强图像。本实现方式可以提高图像增强的效率。本实现方式可以提高图像增强的效率。本实现方式可以提高图像增强的效率。

【技术实现步骤摘要】
图像增强方法、装置、设备以及存储介质


[0001]本公开涉及人工智能
，具体涉及计算机视觉和深度学习
，尤其涉及图像增强方法、装置、设备以及存储介质，可用于智慧城市和智能交通场景下。

技术介绍

[0002]随着科学技术的发展，越来越多的场景需要将原本的纸质文件数字化保存，或者从文档图片中提取文字信息，这种时候，文档图片中出现模糊、或字体较小时很容易影响文本质量，导致识别准确率下降。

技术实现思路

[0003]本公开提供了一种图像增强方法、装置、设备以及存储介质。
[0004]根据第一方面，提供了一种图像增强方法，包括：获取目标图像；利用预先训练的图像增强模型中包括的编码器，对目标图像进行至少一次编码，得到至少一个特征向量；根据至少一个特征向量以及图像增强模型中的生成器，确定目标图像的增强图像。
[0005]根据第二方面，提供了一种图像增强装置，包括：获取单元，被配置成获取目标图像；编码单元，被配置成利用预先训练的图像增强模型中包括的编码器，对目标图像进行至少一次编码，得到至少一个特征向量；增强单元，被本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像增强方法，包括：获取目标图像；利用预先训练的图像增强模型中包括的编码器，对所述目标图像进行至少一次编码，得到至少一个特征向量；根据所述至少一个特征向量以及所述图像增强模型中的生成器，确定所述目标图像的增强图像。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述编码器包括依次连接的至少一个编码单元；以及所述利用预先训练的图像增强模型中包括的编码器，对所述目标图像进行至少一次编码，得到至少一个特征向量，包括：将所述目标图像输入所述编码器，得到各编码单元输出的特征向量；将最后一个编码单元输出的特征向量进行维度转换，得到目标向量。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述生成器包括依次连接的至少一个特征提取单元，各特征提取单元与各编码单元一一对应；以及所述根据所述至少一个特征向量以及所述图像增强模型中的生成器，确定所述目标图像的增强图像，包括：将各编码单元输出的至少一个特征向量输入所述生成器中对应的特征提取单元，基于所述特征提取单元的输出确定所述目标图像的增强图像。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述至少一个特征向量以及所述图像增强模型中的生成器，确定所述目标图像的增强图像，包括：将各编码单元输出的各特征向量输入所述生成器中对应的特征提取单元，将所述目标向量输入各特征提取单元，根据最后一个特征提取单元的输出确定所述目标图像的增强图像。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括以下第一训练步骤：获取多张样本增强图像；将预设数值作为生成器的输入，将随机生成的参数输入所述生成器的各特征提取单元，将各样本增强图像作为期望输出，训练得到初始生成器。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述方法还包括以下第二训练步骤：对预设的编码器进行初始化，得到初始编码器；对各样本增强图像进行处理，得到多张样本低质量图像；将各样本低质量图像作为所述图像增强模型中初始编码器的输入，将所输入的样本低质量图像对应的样本增强图像作为所述图像增强模型中初始生成器的期望输出，调整所述初始编码器和所述初始生成器的参数，训练得到所述图像增强模型。7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标图像包括文本图像；以及所述方法还包括：对所述增强图像进行文本识别。8.一种图像增强装置，包括：获取单元，被配置成获取目标图像；编码单元，被配置成利用预先训练的图像增强模型中包括的编码器，对所述目标图像
进行至少一次编码，得到至少一个特征向量；增强单元，被配置成根据所述至少一个特征向量以及所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘芳龙，李鑫，何栋梁，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：