图像复原方法、系统、存储介质及计算机设备技术方案

本发明专利技术提供了一种图像复原方法，包括步骤：获取待复原图像；检测确定出所述待复原图像中的复原目标；提取所述复原目标基于关键点对齐处理的目标区域；对输入复原网络的所述目标区域进行复原处理；其中，所述复原网络由若干个通过随机退化处理的样本数据训练而成；将所述复原网络输出的复原图像回帖至所述待复原图像，以生成复原图像。还提供了一种图像复原系统、用于存储执行所述方法的计算机程序的存储介质以及计算机设备。借此，本发明专利技术能够应用于各种超分复原任务，能够有效模拟真实应用场景，提升了图像复原的效果。提升了图像复原的效果。提升了图像复原的效果。

【技术实现步骤摘要】
图像复原方法、系统、存储介质及计算机设备


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种图像复原方法、系统、存储介质及计算机设备。

技术介绍

[0002]超分辨率主要是将现有的低质量欠清晰的LR(低质量图像)图像进行处理，得到边缘锐利，噪声锐减的HR(高质量图像)高清图片。
[0003]目前，单帧图像超分(SISR：Single Image Super Resolution)的退化过程主要是由简单滤波，降采样及噪声线性组合而成，这种退化过程与真实图片存在巨大差异，虽然现有技术将包括高斯滤波在内等的因素考虑进退化过程，但始终不能模拟真实图像数据的退化过程，这就导致算法虽然在合成数据上表现优异但在真实数据上效果较差。
[0004]为了在真实图片上取得更逼真的盲超分(blind SR)效果，退化过程需模拟出更切近高质量图片与低质量图片之间的映射关系。
[0005]人脸复原属于单帧图像超分的子集，但又包含了去噪，去模糊等功能，是一个较为综合的问题，人脸由于受低分辨率，噪声，模糊，压缩等因素导致清晰度不高，目前人脸复原一般采用类似SISR的方式进行处理，并没有考虑到人脸特有的属性作为先验特征来增强效果，所以不能高质量的复原人脸图像，特别是在真实场景下的人脸图像在经过现有算法处理后会出现严重的失真，伪影等现象；更甚者，较为清晰的人脸图像经过处理后可能会引入不可控的伪影效果，其效果适得其反。
[0006]综上可知，现有的方法在实际使用上，存在着较多的问题，所以有必要加以改进。
专利
技术实现思路

[0007]针对上述的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种图像复原方法，系统、存储介质及其计算机设备，能够应用于各种超分复原任务，能够有效模拟真实应用场景，提升了图像复原的效果。
[0008]为了实现上述目的，本专利技术提供一种图像复原方法，包括步骤：
[0009]获取待复原图像；
[0010]检测确定出所述待复原图像中的复原目标；
[0011]提取所述复原目标基于关键点对齐处理的目标区域；
[0012]对输入复原网络的所述目标区域进行复原处理；其中，所述复原网络由若干个通过随机退化处理的样本数据训练而成；
[0013]将所述复原网络输出的复原区域回帖至所述待复原图像，以生成复原图像。
[0014]可选的，所述随机退化处理包括随机模糊核处理、随机尺度降采样处理、随机噪声处理的任意一种或多种处理组合。
[0015]可选的，所述复原目标包括人脸或文字。
[0016]可选的，所述提取所述复原目标基于关键点对齐处理的目标区域的步骤具体包
括：
[0017]提取所述人脸或所述文字基于关键点对齐处理的人脸区域或文字区域。
[0018]可选的，所述对输入复原网络的所述目标区域进行复原处理的步骤之前还包括：
[0019]通过人脸解析将所述人脸区域分割成若干个人脸解析掩膜；
[0020]根据所述人脸解析掩膜与所述人脸区域的交集，去除所述人脸区域的背景。
[0021]可选的，所述通过人脸解析将所述人脸区域分割成若干个人脸解析掩膜的步骤具体包括：
[0022]对输入BiseNet(一种人像分割网络)分割网络的所述人脸区域进行人脸解析处理，获得若干个所述人脸解析掩膜；
[0023]所述根据所述人脸解析掩膜与所述人脸区域的交集，去除所述人脸区域的背景的步骤具体包括：
[0024]将若干个所述人脸解析掩膜合并为掩膜图，并保留所述人脸区域与所述掩膜图之间的交集，以实现对所述人脸区域的背景去除。
[0025]可选的，所述对输入复原网络的所述目标区域进行复原处理的步骤具体包括：
[0026]将所述人脸解析掩膜和去除背景的所述人脸区域输入至所述复原网络，得到对应的所述复原区域。
[0027]还提供了一种图像复原系统，包括有：
[0028]获取单元，用于获取待复原图像；
[0029]目标检测单元，用于检测确定出所述待复原图像中的复原目标；
[0030]区域提取单元，用于提取所述复原目标基于关键点对齐处理的目标区域；
[0031]复原处理单元，用于对输入复原网络的所述目标区域进行复原处理；其中，所述复原网络由若干个通过随机退化处理的样本数据训练而成；
[0032]生成单元，用于将所述复原网络输出的复原区域回帖至所述待复原图像，以生成复原图像。
[0033]另外，还提供了一种存储介质和计算机设备，所述存储介质用于存储一种用于执行上述图像复原方法的计算机程序。
[0034]所述计算机设备包括存储介质、处理器以及存储在所述存储介质上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的图像复原方法。
[0035]本专利技术所述的图像复原方法及其系统，通过检测待复原图像中的复原目标，并提取所述复原目标基于关键点对齐处理的目标区域；将所述目标区域输入至由若干个通过随机退化处理的样本数据训练而成的复原网络，以获得所述复原网络输出的复原图像，并将所述复原区域回帖至所述待复原图像，以生成复原图像。借此，本专利技术能够极大改进现有技术中只用固定模糊，线性缩放，随机噪声顺序组合所构造的退化的技术问题，可应用于各种超分复原任务，有效模拟真实应用场景；对真实场景下的人脸低质量图像有着出色的复原能力，鲁棒性较高；能够在真实场景下对低质量人脸图像进行有效复原，这些低质量图片不限于老照片，低分辨率照片，传输压缩后损失的照片，远距离变焦等照片，且算法能够部署到手机等边缘设备上离线运行。
附图说明
[0036]图1为本专利技术实施例一提供的图像复原方法的步骤流程图；
[0037]图2为本专利技术实施例二提供的图像复原方法的步骤流程图；
[0038]图3为本专利技术一实施例提供的图像复原系统的结构示意框图；
[0039]图4为本专利技术另一实施例提供的图像复原系统的结构示意框图。
具体实施方式
[0040]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0041]需要说明的，本说明书中针对“一个实施例”、“实施例”、“示例实施例”等的引用，指的是描述的该实施例可包括特定的特征、结构或特性，但是不是每个实施例必须包含这些特定特征、结构或特性。此外，这样的表述并非指的是同一个实施例。进一步，在结合实施例描述特定的特征、结构或特性时，不管有没有明确的描述，已经表明将这样的特征、结构或特性结合到其它实施例中是在本领域技术人员的知识范围内的。
[0042]此外，在说明书及后续的权利要求当中使用了某些词汇来指称特定组件或部件，所属领域中具有通常知识者应可理解，制造商可以用不同的名词或术语来称呼同一个组件或部件。本说明书及后续的权利要求并不以名称的差异来作为区分组件或部件的方式，而是以组件或部件在功能本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像复原方法，其特征在于，包括步骤：获取待复原图像；检测确定出所述待复原图像中的复原目标；提取所述复原目标基于关键点对齐处理的目标区域；对输入复原网络的所述目标区域进行复原处理；其中，所述复原网络由若干个通过随机退化处理的样本数据训练而成；将所述复原网络输出的复原区域回帖至所述待复原图像，以生成复原图像。2.根据权利要求1所述的图像复原方法，其特征在于，所述随机退化处理包括随机模糊核处理、随机尺度降采样处理、随机噪声处理的任意一种或多种处理组合。3.根据权利要求1或2所述的图像复原方法，其特征在于，所述复原目标包括人脸或文字。4.根据权利要求3所述的图像复原方法，其特征在于，所述提取所述复原目标基于关键点对齐处理的目标区域的步骤具体包括：提取所述人脸或所述文字基于关键点对齐处理的人脸区域或文字区域。5.根据权利要求4所述的图像复原方法，其特征在于，所述对输入复原网络的所述目标区域进行复原处理的步骤之前还包括：通过人脸解析将所述人脸区域分割成若干个人脸解析掩膜；根据所述人脸解析掩膜与所述人脸区域的交集，去除所述人脸区域的背景。6.根据权利要求5所述的图像复原方法，其特征在于，所述通过人脸解析将所述人脸区域分割成若干个人脸解析掩膜的步骤具体包括：对输入BiseNet分割网络的所述人脸区域进行人脸解析处理，获得...

【专利技术属性】
技术研发人员：张运明，
申请(专利权)人：奇酷软件深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：