一种图像重构方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种图像重构方法及装置，涉及图像处理技术领域。上述方法包括：采用不同的分割方式对待处理图像进行分割，得到不同的子图像集，针对每一子图像集，采用目标分割方式对应的图像重构处理的方式对该子图像集中包含的各个子图像分别进行图像重构处理，得到各个子图像的子图像重构结果，针对每一子图像集，对该子图像集中包含的各个子图像的子图像重构结果进行合并，得到与所述待处理图像尺寸相同、与目标分割方式相对应的重构图像，基于各个预设的注意力权重，对各个重构图像进行融合，得到最终的图像重构结果。应用本发明专利技术实施例提供的技术方案可以提高图像重构的清晰度。的清晰度。的清晰度。

【技术实现步骤摘要】
一种图像重构方法及装置


[0001]本专利技术涉及图像处理
，特别是涉及一种图像重构方法及装置。

技术介绍

[0002]现实生活中，保存图像时图像被压缩，或拍摄图像时镜头晃动等情况均会导致图像发生模糊、损失、失真等问题，此时图像的清晰度较低。为了提高图像的清晰度，可以采用图像重构技术对图像进行处理。
[0003]当前采用图像重构技术对图像进行处理时，会先提取图像的整体特征，根据单一的整体特征对图像进行图像重构。但仅基于单一的整体特征得到的重构后的图像的清晰度往往依旧较低。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例的目的在于提供一种图像重构方法及装置，以提高对图像进行图像重构后得到的图像的清晰度。具体技术方案如下：
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种图像重构方法，所述方法包括：
[0006]采用不同的分割方式对待处理图像进行分割，得到不同的子图像集，其中，每一子图像集中包含：采用一种分割方式对待处理图像进行分割得到的所有子图像；
[0007]针对每一子图像集，采用目标分割方式对应的图像重构处理的方式对该子图像集中包含的各个子图像分别进行图像重构处理，得到各个子图像的子图像重构结果，其中，所述目标分割方式为：获得该子图像集中包含的子图像时使用的分割方式；
[0008]针对每一子图像集，对该子图像集中包含的各个子图像的子图像重构结果进行合并，得到与所述待处理图像尺寸相同、与目标分割方式相对应的重构图像；
[0009]基于各个预设的注意力权重，对各个重构图像进行融合，得到最终的图像重构结果，其中，各个注意力权重与各个分割方式一一对应，每一注意力权重表示：该注意力权重对应的分割方式对应的重构图像的预测清晰度。
[0010]本专利技术的一个实施例中，所述采用目标分割方式对应的图像重构处理的方式对该子图像集中包含的各个子图像分别进行图像重构处理，包括：
[0011]针对该子图像集中的每一子图像，通过以下方式对该子图像进行图像重构处理：
[0012]对该子图像进行通道划分，得到不同的通道图像；
[0013]分别对各个通道图像进行与目标分割方式相对应的全连接处理，得到第一结果；
[0014]对各个第一结果进行融合，得到与该子图像相对应的第二结果；
[0015]对所述第二结果进行与目标分割方式相对应的重构处理，得到该子图像的子图像重构结果。
[0016]本专利技术的一个实施例中，所述分别对各个通道图像进行与目标分割方式相对应的全连接处理，得到第一结果，包括：
[0017]分别将各个通道图像输入预先训练好的、目标分割方式对应的全连接层，将输出
结果作为第一结果；
[0018]所述对所述第二结果进行与目标分割方式相对应的重构处理，得到该子图像的子图像重构结果，包括：
[0019]将所述第二结果输入预先训练好的、所述目标分割方式对应的重构模型，将输出结果作为该子图像的子图像重构结果。
[0020]本专利技术的一个实施例中，针对每一分割方式，通过以下方式对预设全连接层进行训练，得到该分割方式对应的全连接层，并对预设模型进行训练，得到该分割方式对应的重构模型：
[0021]采用该分割方式对样本图像进行分割，得到样本子图像；
[0022]对各个样本子图像进行图像重构处理，得到样本对照结果；
[0023]分别对各个样本子图像进行通道划分，得到各个样本子图像的样本通道图像；
[0024]将各个样本通道图像输入所述预设全连接层，将输出结果作为第一样本结果；
[0025]将各个样本通道图像输入所述预设全连接层，将输出结果作为第一样本结果；
[0026]针对每一样本子图像，对基于该样本子图像生成的各个第一样本结果进行融合，得到该样本子图像对应的第二样本结果；
[0027]针对每一样本子图像，将该样本子图像对应的第二样本结果输入所述预设模型，将输出结果作为该样本子图像的样本重构结果；
[0028]基于各个样本子图像的样本对照结果和样本重构结果，计算该分割方式对应的子损失；
[0029]基于各个分割方式对应的子损失，计算总损失；
[0030]基于所述子损失调整所述预设全连接层的参数，并基于所述总损失调整所述预设模型的参数；
[0031]返回执行所述采用该分割方式对样本图像进行分割，得到样本子图像的步骤，直至达到预设的训练终止条件，将参数调整后的预设全连接层确定为该分割方式对应的全连接层，将参数调整后的预设模型确定为该分割方式对应的重构模型。
[0032]本专利技术的一个实施例中，所述基于各个分割方式对应的子损失，计算总损失，包括：
[0033]基于各个子损失，计算各个分割方式当前对应的注意力权重；
[0034]基于各个子损失和各个注意力权重，计算总损失。
[0035]本专利技术的一个实施例中，所述基于所述子损失调整所述预设全连接层的参数，包括：
[0036]基于该分割方式对应的子损失计算更新系数，所述更新系数表示：调整所述预设全连接层的参数时的调整幅度；
[0037]基于所述更新系数与所述子损失，调整所述预设全连接层的参数。
[0038]本专利技术的一个实施例中，所述采用不同的分割方式对待处理图像进行分割，得到不同的子图像集，包括：
[0039]按照不同的尺寸分割所述待处理图像，得到不同的子图像集；
[0040]和/或
[0041]以分割得到的子图像中是否包含相同的图像区域为区别，对待处理图像进行分
割，得到不同的子图像集。
[0042]第二方面，本专利技术实施例提供了一种图像重构装置，所述装置包括：
[0043]图像分割模块，用于采用不同的分割方式对待处理图像进行分割，得到不同的子图像集，其中，每一子图像集中包含：采用一种分割方式对待处理图像进行分割得到的所有子图像；
[0044]图像重构模块，用于针对每一子图像集，采用目标分割方式对应的图像重构处理的方式对该子图像集中包含的各个子图像分别进行图像重构处理，得到各个子图像的子图像重构结果，其中，所述目标分割方式为：获得该子图像集中包含的子图像时使用的分割方式；
[0045]图像合并模块，用于针对每一子图像集，对该子图像集中包含的各个子图像的子图像重构结果进行合并，得到与所述待处理图像尺寸相同、与目标分割方式相对应的重构图像；
[0046]图像融合模块，用于基于各个预设的注意力权重，对各个重构图像进行融合，得到最终的图像重构结果，其中，各个注意力权重与各个分割方式一一对应，每一注意力权重表示：该注意力权重对应的分割方式对应的重构图像的预测清晰度。
[0047]本专利技术的一个实施例中，所述图像重构模块，用于针对每一子图像集，针对该子图像集中的每一子图像，通过以下子模块对该子图像进行图像重构处理：
[0048]通道划分子模块，用于对该子图像进行通道划分，得到不同的通道图像；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像重构方法，其特征在于，所述方法包括：采用不同的分割方式对待处理图像进行分割，得到不同的子图像集，其中，每一子图像集中包含：采用一种分割方式对待处理图像进行分割得到的所有子图像；针对每一子图像集，采用目标分割方式对应的图像重构处理的方式对该子图像集中包含的各个子图像分别进行图像重构处理，得到各个子图像的子图像重构结果，其中，所述目标分割方式为：获得该子图像集中包含的子图像时使用的分割方式；针对每一子图像集，对该子图像集中包含的各个子图像的子图像重构结果进行合并，得到与所述待处理图像尺寸相同、与目标分割方式相对应的重构图像；基于各个预设的注意力权重，对各个重构图像进行融合，得到最终的图像重构结果，其中，各个注意力权重与各个分割方式一一对应，每一注意力权重表示：该注意力权重对应的分割方式对应的重构图像的预测清晰度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用目标分割方式对应的图像重构处理的方式对该子图像集中包含的各个子图像分别进行图像重构处理，包括：针对该子图像集中的每一子图像，通过以下方式对该子图像进行图像重构处理：对该子图像进行通道划分，得到不同的通道图像；分别对各个通道图像进行与目标分割方式相对应的全连接处理，得到第一结果；对各个第一结果进行融合，得到与该子图像相对应的第二结果；对所述第二结果进行与目标分割方式相对应的重构处理，得到该子图像的子图像重构结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别对各个通道图像进行与目标分割方式相对应的全连接处理，得到第一结果，包括：分别将各个通道图像输入预先训练好的、目标分割方式对应的全连接层，将输出结果作为第一结果；所述对所述第二结果进行与目标分割方式相对应的重构处理，得到该子图像的子图像重构结果，包括：将所述第二结果输入预先训练好的、所述目标分割方式对应的重构模型，将输出结果作为该子图像的子图像重构结果。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，针对每一分割方式，通过以下方式对预设全连接层进行训练，得到该分割方式对应的全连接层，并对预设模型进行训练，得到该分割方式对应的重构模型：采用该分割方式对样本图像进行分割，得到样本子图像；对各个样本子图像进行图像重构处理，得到样本对照结果；分别对各个样本子图像进行通道划分，得到各个样本子图像的样本通道图像；将各个样本通道图像输入所述预设全连接层，将输出结果作为第一样本结果；针对每一样本子图像，对基于该样本子图像生成的各个第一样本结果进行融合，得到该样本子图像对应的第二样本结果；针对每一样本子图像，将该样本子图像对应的第二样本结果输入所述预设模型，将输出结果作为该样本子图像的样本重构结果；基于各个样本子图像的样本对照结果和样本重构结果，计算该分割方式对应的子损
失；基于各个分割...

【专利技术属性】
技术研发人员：李丽香，张雅盟，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：