本公开涉及一种图像的重建方法、装置、存储介质和电子设备，涉及图像处理技术领域，包括：获取待处理的目标图像，以及目标图像对应的目标放大参数；将目标图像和目标放大参数，作为图像重建模型的输入，得到图像重建模型输出的重建图像；重建图像的分辨率大于目标图像的分辨率；其中，图像重建模型，用于将目标图像划分为多个图像块，获取每个图像块对应的向量序列，对向量序列进行编码得到特征向量，根据特征向量得到目标特征图，并根据目标放大参数对目标特征图进行解码，得到重建图像。这样，图像重建模型能够更好地结合上下文信息，提取出目标图像更准确的图像细节，还能够根据目标放大参数对目标图像进行任意尺度的重建。大参数对目标图像进行任意尺度的重建。大参数对目标图像进行任意尺度的重建。
【技术实现步骤摘要】
图像的重建方法、装置、存储介质和电子设备
[0001]本公开涉及图像处理
，具体地，涉及一种图像的重建方法、装 置、存储介质和电子设备。
技术介绍
[0002]随着计算机技术的不断发展，图像识别技术也得到了发展。在一些场景 下，需要对用户上传的图像进行图像识别，然而用户上传的图像可能会存在 图像分辨率过低，过于模糊等情况。
[0003]通常情况下，图像的分辨率越高表示图像包含的细节越多，提供的信息 量越大。若图像的分辨率过低，对后续的任务如对图像做图像识别、版面分 析等，造成一定的干扰，极大地影响了输出效果。
技术实现思路
[0004]为了解决上述技术问题，本公开提供一种图像的重建方法、装置、存储 介质和电子设备。
[0005]第一方面，本公开提供一种图像的重建方法，所述方法包括：获取待处 理的目标图像，以及所述目标图像对应的目标放大参数；将所述目标图像和 所述目标放大参数，作为所述图像重建模型的输入，得到所述图像重建模型 输出的重建图像；所述重建图像的分辨率大于所述目标图像的分辨率；其中， 所述图像重建模型，用于将所述目标图像划分为多个图像块，获取每个所述 图像块对应的向量序列，对所述向量序列进行编码得到特征向量，根据所述 特征向量得到目标特征图，并根据所述目标放大参数对所述目标特征图进行 解码，得到所述重建图像。
[0006]可选地，所述获取所述目标图像对应的目标放大参数包括：将预先设置 的放大参数作为所述目标放大参数；或者，将用户输入的放大参数作为所述 目标放大参数。
[0007]可选地，所述图像重建模型包括：嵌入层、编码模型、组合模型以及解 码模型，所述嵌入层的输出端与所述编码模型的输入端耦合，所述编码模型 的输出端与所述组合模型的输入端耦合，所述组合模型的输出端与所述解码 模型的输入端耦合；所述嵌入层，用于将输入的所述目标图像划分为多个图 像块，获取每个所述图像块对应的向量序列；所述编码模型，用于对所述嵌 入层输出的所述向量序列进行编码得到特征向量；所述组合模型，用于根据 所述编码模型输出的所述特征向量得到目标特征图；所述解码模型，用于根 据输入的所述目标放大参数对所述组合模型输出的所述目标特征图进行解 码，得到所述重建图像。
[0008]可选地，所述嵌入层，用于获取每个图像块的图像特征以及每个所述图 像块对应的位置特征，并根据所述图像特征和所述位置特征，得到所述向量 序列。
[0009]可选地，所述嵌入层，用于将所述图像特征和所述位置特征相加，得到 所述向量序列。
[0010]可选地，所述组合模型，用于根据所述位置特征，对所述特征向量进行 组合得到所述目标特征图。
[0011]可选地，所述解码模型，用于根据所述目标放大参数和所述目标图像， 得到目标像素参数，并获取所述目标像素参数中每个像素点的第一坐标位置， 并根据所述第一坐标位置获取所述目标特征图中与所述第一坐标位置相邻 的特征向量，得到相邻特征向量，并获取所述相邻特征向量的第二坐标位置， 并根据所述第一坐标位置、所述相邻特征向量和所述第二坐标位置，确定所 述第一坐标位置对应像素点的目标像素值，并根据每个像素点的所述目标像 素值和所述目标特征图，得到所述重建图像。
[0012]可选地，所述图像重建模型是通过以下方式训练得到的：获取多个所述 样本图像以及每个所述样本图像对应的样本放大参数；将所述样本图像划分 为多个样本图像块；获取每个所述样本图像块对应的样本向量序列；对所述 样本向量序列进行编码得到样本特征向量；根据所述样本特征向量得到目标 样本特征图；根据所述样本放大参数对所述目标样本特征图进行解码，得到 所述样本重建图像；根据所述样本重建图像和所述样本图像对应的目标样本 图像得到的所述目标损失函数，对预设训练模型进行训练，得到所述图像重 建模型；所述目标样本图像的分辨率大于所述样本图像的分辨率。
[0013]可选地，所述根据所述样本重建图像和所述样本图像对应的目标样本图 像得到的所述目标损失函数包括：获取所述样本重建图像中每个像素点的第 一像素值；获取所述目标样本图像中每个像素点的第二像素值；根据所述第 一像素值，确定所述样本重建图像中每个像素点的第一水平梯度值和第一垂 直梯度值；根据所述第二像素值，确定所述目标样本图像中每个像素点的第 二水平梯度值和第二垂直梯度值；根据所述第一像素值、所述第二像素值、 所述第一水平梯度值、所述第一垂直梯度值、所述第二水平梯度值以及所述 第二垂直梯度值，确定所述目标损失函数。
[0014]可选地，所述根据所述第一像素值、所述第二像素值、所述第一水平梯 度值、所述第一垂直梯度值、所述第二水平梯度值以及所述第二垂直梯度值， 确定所述目标损失函数包括：根据所述第一像素值和所述第二像素值，确定 所述样本重建图像和所述目标样本图像的第一损失函数；根据所述第一水平 梯度值和所述第二水平梯度值，确定所述样本重建图像的水平梯度场和所述 目标样本图像的水平梯度场的第二损失函数；根据所述第一垂直梯度值和所 述第二垂直梯度值，确定所述样本重建图像的垂直梯度场和所述目标样本图 像的垂直梯度场的第三损失函数；根据所述第一损失函数、所述第二损失函 数和所述第三损失函数，确定所述目标损失函数。
[0015]可选地，所述根据所述第一损失函数、所述第二损失函数和所述第三损 失函数，确定所述目标损失函数包括：对所述第一损失函数、所述第二损失 函数和所述第三损失函数进行加权求和，得到所述目标损失函数。
[0016]第二方面，本公开提供一种图像的重建装置，所述装置包括：获取模块， 用于获取待处理的目标图像，以及所述目标图像对应的目标放大参数；重建 模块，用于将所述目标图像和所述目标放大参数，作为所述图像重建模型的 输入，得到所述图像重建模型输出的重建图像；所述重建图像的分辨率大于 所述目标图像的分辨率；其中，所述图像重建模型，用于将所述目标图像划 分为多个图像块，获取每个所述图像块对应的向量序列，对所述向量序列进 行编码得到特征向量，根据所述特征向量得到目标特征图，并根据所述目标 放
大参数对所述目标特征图进行解码，得到所述重建图像。
[0017]可选地，所述获取模块，用于将预先设置的放大参数作为所述目标放大 参数；或者，将用户输入的放大参数作为所述目标放大参数。
[0018]可选地，所述图像重建模型包括：嵌入层、编码模型、组合模型以及解 码模型，所述嵌入层的输出端与所述编码模型的输入端耦合，所述编码模型 的输出端与所述组合模型的输入端耦合，所述组合模型的输出端与所述解码 模型的输入端耦合；所述嵌入层，用于将输入的所述目标图像划分为多个图 像块，获取每个所述图像块对应的向量序列；所述编码模型，用于对所述嵌 入层输出的所述向量序列进行编码得到特征向量；所述组合模型，用于根据 所述编码模型输出的所述特征向量得到目标特征图；所述解码模型，用于根 据输入的所述目标放大参数对所述组合模型输出的所述目标特征图进行解 码，得到所述重建图像。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像的重建方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理的目标图像，以及所述目标图像对应的目标放大参数；将所述目标图像和所述目标放大参数，作为所述图像重建模型的输入，得到所述图像重建模型输出的重建图像；所述重建图像的分辨率大于所述目标图像的分辨率；其中，所述图像重建模型，用于将所述目标图像划分为多个图像块，获取每个所述图像块对应的向量序列，对所述向量序列进行编码得到特征向量，根据所述特征向量得到目标特征图，并根据所述目标放大参数对所述目标特征图进行解码，得到所述重建图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标图像对应的目标放大参数包括：将预先设置的放大参数作为所述目标放大参数；或者，将用户输入的放大参数作为所述目标放大参数。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像重建模型包括：嵌入层、编码模型、组合模型以及解码模型，所述嵌入层的输出端与所述编码模型的输入端耦合，所述编码模型的输出端与所述组合模型的输入端耦合，所述组合模型的输出端与所述解码模型的输入端耦合；所述嵌入层，用于将输入的所述目标图像划分为多个图像块，获取每个所述图像块对应的向量序列；所述编码模型，用于对所述嵌入层输出的所述向量序列进行编码得到特征向量；所述组合模型，用于根据所述编码模型输出的所述特征向量得到目标特征图；所述解码模型，用于根据输入的所述目标放大参数对所述组合模型输出的所述目标特征图进行解码，得到所述重建图像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述嵌入层，用于获取每个图像块的图像特征以及每个所述图像块对应的位置特征，并根据所述图像特征和所述位置特征，得到所述向量序列。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述嵌入层，用于将所述图像特征和所述位置特征相加，得到所述向量序列。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述组合模型，用于根据所述位置特征，对所述特征向量进行组合得到所述目标特征图。7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述解码模型，用于根据所述目标放大参数和所述目标图像，得到目标像素参数，并获取所述目标像素参数中每个像素点的第一坐标位置，并根据所述第一坐标位置获取所述目标特征图中与所述第一坐标位置相邻的特征向量，得到相邻特征向量，并获取所述相邻特征向量的第二坐标位置，并根据所述第一坐标位置、所述相邻特征向量和所述第二坐标位置，确定所述第一坐标位置对应像素点的目标像素值，并根据每个像素点的所述目标像素值和所述目标特征图，得到所述重建图像。8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述图像重建模型是通过以下方式训练得到的：获取多个所述样本图像以及每个所述样本图像对应的样本放大参数；将所述样本图像划分为多个样本图像块；获取每个所述样本图像块对应的样本向量序列；
对所述样本向量序列进行编码得到样本特征向量；根据所述样本特征向量得到目标样本特征图；根...
【专利技术属性】
技术研发人员：杜竹君，张飞飞，马志国，
申请(专利权)人：北京鼎事兴教育咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：
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