图像处理模型训练方法、图像处理方法及电子设备技术

本申请公开了一种图像处理模型训练方法、图像处理方法及电子设备。图像处理模型训练方法包括：将至少一个第一图像输入至图像处理模型，得到所述图像处理模型输出的至少一个第一图像中每个第一图像对应的第二图像；所述图像处理模型用于对RAW图像进行设定的图像处理；所述第一图像和所述第二图像均为RAW图像；采用配置有至少一个设定的影响因子的损失函数，计算所述至少一个第一图像中的每个第一图像对应的损失值；所述设定的影响因子表征图像信号处理ISP对图像的质量的影响；所述损失值基于对应的第二图像与对应的第三图像计算得到；根据所述至少一个第一图像中的每个第一图像对应的损失值，更新所述图像处理模型的权重参数。数。数。

【技术实现步骤摘要】
图像处理模型训练方法、图像处理方法及电子设备


[0001]本申请涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像处理模型训练方法、图像处理方法及电子设备。

技术介绍

[0002]相关技术提供了一种图像处理方法：采用图像处理模型对RAW图像进行处理，并对处理后的RAW图像进行图像信号处理(ISP，Image Signal Processing)，得到三基色RGB图像。在上述图像处理过程中，可能存在RGB图像的图像质量变差的问题。其中，RAW图像数据是图像传感器将捕捉到的光源信号转化为数字信号后的原始数据。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请实施例期望提供一种图像处理模型训练方法、图像处理方法、装置及电子设备，以解决相关技术中RGB图像的图像质量可能变差的技术问题。
[0004]为达到上述目的，本申请的技术方案是这样实现的：
[0005]本申请实施例提供一种图像处理模型训练方法，包括：
[0006]将至少一个第一图像输入至图像处理模型，得到所述图像处理模型输出的至少一个第一图像中每个第一图像对应的第二图像；所述图像处理模型用于对RAW图像进行设定的图像处理；所述第一图像和所述第二图像均为RAW图像；
[0007]采用配置有至少一个设定的影响因子的损失函数，计算所述至少一个第一图像中的每个第一图像对应的损失值；其中，所述设定的影响因子表征图像信号处理ISP对图像的质量的影响；所述ISP用于将RAW图像转换为三基色RGB图像；所述损失值基于对应的第二图像与对应的第三图像计算得到；所述第三图像为对应的第一图像的标定图像；
[0008]根据所述至少一个第一图像中的每个第一图像对应的损失值，更新所述图像处理模型的权重参数。
[0009]上述方案中，所述设定的影响因子包括以下至少一个：
[0010]至少一个设定的增益函数；所述至少一个设定的增益函数中的每个增益函数对应所述ISP中的一类图像增益行为；
[0011]至少一个设定的映射函数；所述至少一个设定的映射函数中的每个映射函数对应所述ISP中的一类图像映射行为。
[0012]上述方案中，所述损失函数配置有至少两个设定的影响因子；所述方法还包括：
[0013]确定所述至少两个设定的影响因子中每个影响因子在计算损失值时的执行顺序；
[0014]基于确定出的执行顺序，生成配置有所述至少两个设定的影响因子的损失函数。
[0015]上述方案中，所述确定所述至少两个设定的影响因子中每个影响因子在计算损失值时的执行顺序，包括：
[0016]基于所述至少两个设定的影响因子中每个影响因子在所述ISP中的执行顺序，确定所述至少两个设定的影响因子中每个影响因子在计算损失值时的执行顺序。
[0017]上述方案中，在计算所述至少一个第一图像中的每个第一图像对应的损失值时，所述方法包括：
[0018]采用所述损失函数对对应的第二图像进行处理，得到第四图像；
[0019]采用所述损失函数对对应的第三图像进行处理，得到第五图像；
[0020]基于所述第四图像和所述第五图像，计算第一图像对应的损失值。
[0021]上述方案中，所述基于所述第四图像和所述第五图像，计算第一图像对应的损失值，包括：
[0022]基于所述第四图像中每个像素的第一灰度值和所述第五图像中每个像素的第二灰度值，计算第一图像中每个像素对应的灰度差值；
[0023]基于第一图像中每个像素对应的灰度差值，计算第一图像对应的灰度值的损失值。
[0024]本申请实施例还提供了一种图像处理方法，包括：
[0025]采用第一模型对第一RAW图像进行处理，得到第二RAW图像；其中，
[0026]所述第一模型为采用上述任一种图像处理模型训练方法训练得到的图像处理模型。
[0027]本申请实施例还提供了一种图像处理方法，包括：
[0028]采用第一模型对第一RAW图像进行处理，得到第二RAW图像；
[0029]对所述第二RAW图像进行图像信号处理，得到所述第二RAW图像对应的三基色RGB图像；其中，
[0030]所述第一模型为采用上述任一种所述的图像处理模型训练方法训练得到的图像处理模型。
[0031]本申请实施例还提供了一种电子设备，包括：
[0032]图像处理单元，用于将至少一个第一图像输入至图像处理模型，得到所述图像处理模型输出的至少一个第一图像中每个第一图像对应的第二图像；所述图像处理模型用于对RAW图像进行图像处理；所述第一图像和所述第二图像均为RAW图像；
[0033]计算单元，用于采用配置有至少一个设定的影响因子的损失函数，计算所述至少一个第一图像中的每个第一图像对应的损失值；其中，所述设定的影响因子表征图像信号处理ISP对图像的质量的影响；所述ISP用于将RAW图像转换为三基色RGB图像；所述损失值基于对应的第二图像与对应的第三图像计算得到；所述第三图像为对应的第一图像的标定图像；
[0034]更新单元，用于根据所述损失值更新所述图像处理模型的权重参数。
[0035]本申请实施例还提供了一种电子设备，包括：
[0036]处理单元，用于采用第一模型对第一RAW图像进行处理，得到第二RAW图像；其中，所述第一模型为采用上述任一实施例中的图像处理模型训练方法训练得到的图像处理模型。
[0037]本申请实施例还提供了一种电子设备，包括：
[0038]第一图像处理单元，用于采用第一模型对第一RAW图像进行处理，得到第二RAW图像；
[0039]第二图像处理单元，用于对所述第二RAW图像进行图像信号处理，得到所述第二
RAW图像对应的三基色RGB图像；其中，所述第一模型为采用上述任一实施例中的图像处理模型训练方法训练得到的图像处理模型。
[0040]本申请实施例还提供了一种电子设备，包括：处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器，
[0041]其中，所述处理器用于运行所述计算机程序时，以下任意一项：
[0042]执行上述任一种图像处理模型训练方法的步骤；
[0043]执行上述任一种图像处理方法的步骤。
[0044]本申请实施例还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下任意一项：
[0045]上述任一种图像处理模型训练方法的步骤；
[0046]上述任一种图像处理方法的步骤。
[0047]本申请实施例提供的方案中，将至少一个第一图像输入至图像处理模型，得到图像处理模型输出的至少一个第一图像中每个第一图像对应的第二图像，采用配置有至少一个设定的影响因子的损失函数，计算至少一个第一图像中的每个第一图像对应的损失值，根据计算出的损失值更新图像处理模型的权重参数。由于损失函数中配置有至少一个设定的影响因子，而设定的影响因子表征ISP对图像的质量影响，在训练图像处理模型时，已经考虑了ISP对本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理模型训练方法，其特征在于，包括：将至少一个第一图像输入至图像处理模型，得到所述图像处理模型输出的至少一个第一图像中每个第一图像对应的第二图像；所述图像处理模型用于对RAW图像进行设定的图像处理；所述第一图像和所述第二图像均为RAW图像；采用配置有至少一个设定的影响因子的损失函数，计算所述至少一个第一图像中的每个第一图像对应的损失值；其中，所述设定的影响因子表征图像信号处理ISP对图像的质量的影响；所述ISP用于将RAW图像转换为三基色RGB图像；所述损失值基于对应的第二图像与对应的第三图像计算得到；所述第三图像为对应的第一图像的标定图像；根据所述至少一个第一图像中的每个第一图像对应的损失值，更新所述图像处理模型的权重参数。2.根据权利要求1所述的图像处理模型训练方法，其特征在于，所述设定的影响因子包括以下至少一个：至少一个设定的增益函数；所述至少一个设定的增益函数中的每个增益函数对应所述ISP中的一类图像增益行为；至少一个设定的映射函数；所述至少一个设定的映射函数中的每个映射函数对应所述ISP中的一类图像映射行为。3.根据权利要求1或2所述的图像处理模型训练方法，其特征在于，所述损失函数配置有至少两个设定的影响因子；所述方法还包括：确定所述至少两个设定的影响因子中每个影响因子在计算损失值时的执行顺序；基于确定出的执行顺序，生成配置有所述至少两个设定的影响因子的损失函数。4.根据权利要求3所述的图像处理模型训练方法，其特征在于，所述确定所述至少两个设定的影响因子中每个影响因子在计算损失值时的执行顺序，包括：基于所述至少两个设定的影响因子中每个影响因子在所述ISP中的执行顺序，确定所述至少两个设定的影响因子中每个影响因子在计算损失值时的执行顺序。5.根据权利要求1所述的图像处理模型训练方法，其特征在于，在计算所述至少一个第一图像中的每个第一图像对应的损失值时，所述方法包括：采用所述损失函数对对应的第二图像进行处理，得到第四图像；采用所述损失函数对对应的第三图像进行处理，得到第五图像；基于所述第四图像和所述第五图像，计算第一图像对应的损失值。6.根据权利要求5所述的图像处理模型训练方法，其特征在于，所述基于所述第四图像和所述第五图像，计算第一图像对...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘君，
申请(专利权)人：OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：