基于生成对抗模型的图像增强方法和图像增强系统技术方案

本发明专利技术公开了一基于生成对抗模型的图像增强方法和图像增强系统，其中所述图像增强系统包括一获取单元、一训练单元和一增强单元，所述获取单元被配置为获取一第一车辆的摄像头拍摄的行驶环境的一第一图像和一第二车辆的摄像头拍摄的行驶环境的一第二图像，所述训练单元被配置为使用所述第一图像训练一生成对抗模型而得到一图像增强模型，所述增强单元被配置为通过将所述第二图像输入所述图像增强模型的方式增强所述第二图像以改善所述第二图像的图像质量。二图像的图像质量。二图像的图像质量。

【技术实现步骤摘要】
基于生成对抗模型的图像增强方法和图像增强系统


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，特别涉及一基于生成对抗模型的图像增强方法和图像增强系统。

技术介绍

[0002]自动驾驶是智能化车辆的重要发展方向，并且近年来，很多车辆已经实现了自动驾驶的基础功能。尽管激光雷达等硬件对于提高自动驾驶的安全性、可靠性具有诸多的帮助，但是实现自动驾驶的基础硬件仍然是摄像头，即，车辆需要以摄像头拍摄的图像为基础来实现自动驾驶。相对于其他智能设备对摄像头的最终成像效果的要求来说，具有自动驾驶功能的车辆对于摄像头的最终成像效果的要求更为苛刻。众所周知的是，摄像头的最终成像效果不仅受到摄像头的本身硬件的影响，而且受到车辆的行驶环境的影响。例如，对于同一车辆的同一个摄像头而言，摄像头在光线充足的环境中的成像效果明显优于光线不足的环境中的成像效果。但是，由于车辆的基础功能是代步，这导致车辆会在复杂的光线环境中被使用，例如白天、黑夜、雨雾天，因此，保证车辆的摄像头在多种复杂的光线环境中均能够得到清晰的最终成像效果对于自动驾驶的安全性、可靠性而言是至关重要的。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一基于生成对抗模型的图像增强系统，其特征在于，包括：一获取单元，其中所述获取单元被配置为获取一第一车辆的摄像头拍摄的行驶环境的一第一图像和一第二车辆的摄像头拍摄的行驶环境的一第二图像；一训练单元，其中所述训练单元被配置为：基于所述第一图像获取一训练图像，其中所述训练图像包括一第一训练图像和一第二训练图像，所述第二训练图像的图像质量低于所述第一训练图像的图像质量；利用所述第一训练图像和所述第二训练图像，训练所述生成对抗模型中的一判别模型；通过训练好的所述判别模型，利用所述第二训练图像训练所述生成对抗模型中的一生成模型，以得到一图像增强模型；以及一增强单元，其中所述增强单元被配置为通过将所述第二图像输入所述图像增强模型的方式增强所述第二图像以改善所述第二图像的图像质量。2.根据权利要求1所述的图像增强系统，其中所述训练单元进一步包括一处理模块、一判别模型训练模块以及一生成模型训练模块，所述处理模块被配置为处理所述第一图像而得到所述第一训练图像和所述第二训练图像，所述判断模型训练模块被配置为利用所述第一训练图像和所述第二训练图像训练所述判别模型，所述生成模型训练模块被配置为通过训练好的所述判别模型，利用所述第二训练图像训练所述生成模型而得到所述图像增强模型。3.根据权利要求2所述的图像增强系统，其中所述处理单元通过对所述第一图像进行分类的方式获取所述第一训练图像和所述第二训练图像。4.根据权利要求2所述的图像增强系统，其中所述处理单元通过保留所述第一图像的方式获取所述第一训练图像和通降低所述第一图像的图像质量的方式获取所述第二训练图像。5.根据权利要求1所述的图像增强系统，进一步包括一通信单元，其中所述通信单元被配置为实现所述第一车辆和所述第二车辆与一云端处理器的通信。6.根据权利要求1至4中任一所述的图像增强系统，其中所述生成模型训练模块进一步包括一输出子模块、一特征提取子模块、一比较子模块以及一训练子模块，其中所述输出子模块被配置为在将所述第二训练图像输入所述生成模型后输出一输出图像，所述特征提取子模块被配置为对一期望图像、所述第二训练图像和所述输出图像中的一特征区域的特征进行提取，所述比较子模块被配置为比较特定区域在所述第二训练图像和所述输出图像中的亮度差异和所述特定区域在所述期望图像和所述输出图像中的纹理差异，所述训练子模块被配置为根据所述亮度差异和所述纹理差异训练所述生成模型，以得到所述图像增强模型。7.根据权利要求6所述的图像增强系统，其中所述特定区域是图像中的对应...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾华杰，方贻祥，
申请(专利权)人：曾华杰，
类型：发明
国别省市：