图像处理方法、相关装置和系统制造方法及图纸

本申请实施例提供一种图像处理方法、相关装置和系统。该方法包括：对模糊图像和事件流分别进行特征提取，以得到所述模糊图像的第一特征和所述事件流的第一特征，所述事件流是在所述模糊图像对应的曝光时间内由场景亮度变化所触发的；对所述模糊图像的第一特征和所述事件流的第一特征进行深度特征提取，以得到所述模糊图像的第二特征和所述事件流的第二特征；根据所述模糊图像的第二特征和所述事件流的第二特征得到目标时刻的清晰图像，所述目标时刻为所述曝光时间内的任意时刻。采用该手段，可以实现对事件特征噪声的抑制和对图像特征的去模糊，还可以恢复出曝光时间内任意时刻的清晰图像。的清晰图像。的清晰图像。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、相关装置和系统


[0001]本申请涉及图像处理
，尤其涉及一种图像处理方法、相关装置和系统。

技术介绍

[0002]运动去模糊是计算机视觉和摄影领域的一个传统和重要的问题。运动模糊是由于成像过程中相机运动或者场景变化所造成的不同空间位置信息的混叠，从而导致图像中的重要高频信息丢失。但是运动模糊图像中通常包含了曝光时间内运动场景的完整的信息。因此，从模糊图像中恢复物体的运动状态和清晰的物体纹理是完全可能的。运动去模糊一方面使得复原的图像/视频以较好的视觉效果呈现，使我们了解模糊图像中隐藏的有用信息，提高了终端用户的视觉体验，另一方面有助于解决低质量图像难于分析的问题，不管是对人的分析还是对改善其他的计算机视觉算法如检测，跟踪等的性能都有着积极的促进作用。
[0003]现有技术通过设计一个CNN网络，并以单张运动模糊图像和事件数据作为输入，通过合成数据的监督学习多张清晰的视频序列。其为了引导网络进行半监督的训练以提高模型在真实数据上的泛化能力，设计另一个CNN分支以事件流作为输入，输出光流信息作为场景的运动信息。通过物理本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：对模糊图像和事件流分别进行特征提取，以得到所述模糊图像的第一特征和所述事件流的第一特征，所述事件流是在所述模糊图像对应的曝光时间内由场景亮度变化所触发的；对所述模糊图像的第一特征和所述事件流的第一特征进行深度特征提取，以得到所述模糊图像的第二特征和所述事件流的第二特征；根据所述模糊图像的第二特征和所述事件流的第二特征得到目标时刻的清晰图像，所述目标时刻为所述曝光时间内的任意时刻。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述模糊图像的第一特征和所述事件流的第一特征进行深度特征提取，以得到所述模糊图像的第二特征和所述事件流的第二特征，包括：根据所述模糊图像的第一特征和所述事件流的第一特征分别得到所述模糊图像的深度特征参数和所述事件流的深度特征参数；将所述模糊图像的深度特征参数和所述事件流的深度特征参数进行交互处理，得到所述模糊图像的第二特征和所述事件流的第二特征。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述模糊图像的第二特征和所述事件流的第二特征得到目标时刻的清晰图像，所述目标时刻为所述曝光时间内的任意时刻，包括：对所述目标时刻进行编码，以得到时间向量；根据所述时间向量、所述模糊图像的第二特征和所述事件流的第二特征得到融合时间信息的图像特征；对所述融合时间信息的图像特征进行解码，以得到所述目标时刻的清晰图像。4.一种图像处理装置，其特征在于，包括：第一提取模块，用于对模糊图像和事件流分别进行特征提取，以得到所述模糊图像的第一特征和所述事件流的第一特征，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：余磊，程章意，刘健庄，王应龙，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：