本发明专利技术公开了一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取待增强视频帧在预设颜色空间中的目标通道的第一图像，然后对第一图像进行图像增强处理得到图像增强后的第二图像，最后基于第二图像确定增强后的目标视频帧，采用本发明专利技术提供的实施例，不仅能够提高图像增强的速度，还能够避免图像的过度均衡化和噪声的产生，从而提高了视频增强后的视频质量。频质量。频质量。
【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种图像处理方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]视频在传输的过程中，如果受到某种程度的干扰，则会导致视频出现画质降低或闪烁等不良影响，无法满足用户的需求，因此，需要对视频进行增强就成了消除视频出现不良影响的必不可少的手段。
[0003]视频增强技术是通过一定手段对原图像附加一些信息或者变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配，从而改善图像质量、加强视觉效果。
[0004]现有的视频增强方式通常是采用图像直方图均衡化实现对比度的增强，或采用直方图自适应的方式，根据输入的图像或全局或局部的通过算法自适应的实现对比度的增强。
[0005]而图像直方图均衡化是对所有的视频帧都采用相同的均衡化处理，手段比较单一、处理不够灵活，导致多数视频帧容易出现过度均衡化等问题，从而造成视频画质的下降。以及，直方图自适应主要是处理视频中存在的闪烁问题，但对部分超窄动态范围的场景进行处理会出现过度增强的效果，导致画面产生严重的噪声，从而造成视频画质的下降。
技术实现思路
[0006]本专利技术实施例的目的是提供一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，以避免图像的过度均衡化和噪声的产生，从而提高视频增强后的视频质量。
[0007]在第一方面，为实现上述目的，本专利技术实施例提供了一种图像处理方法，包括：
[0008]获取待增强视频帧在预设颜色空间中的目标通道的第一图像；
[0009]对所述第一图像进行图像增强处理，得到图像增强后的第二图像；
[0010]基于所述第二图像，确定增强后的目标视频帧。
[0011]进一步的，所述对所述第一图像进行图像增强处理，得到图像增强后的第二图像，包括：
[0012]将所述第一图像输入至训练后的图像增强模型进行图像增强，得到图像增强后的第二图像；
[0013]所述训练后的图像增强模型通过以下步骤得到：
[0014]获取多个第一视频帧；
[0015]分别在每个所述第一视频帧的所述预设颜色空间中，提取出所述目标通道的图像，得到多个第三图像；
[0016]对多个所述第三图像的目标属性进行增强，得到多个图像增强后的第四图像，所述目标属性包括对比度、亮度和饱和度至少之一；
[0017]将所述第三图像和所述第四图像作为训练样本集合，根据所述训练样本集合对所述待训练的图像增强模型进行训练，并基于设定的目标损失函数进行模型参数优化以生成所述训练后的图像增强模型。
[0018]进一步的，所述目标损失函数包括最小绝对值误差函数和光流损失函数，所述最小绝对值误差函数和所述光流损失函数的权重比例为1:1；所述根据所述训练样本集合对所述待训练的图像增强模型进行训练，并基于设定的目标损失函数进行模型参数优化以生成所述训练后的图像增强模型，包括：
[0019]将多个所述第三图像输入至待训练的图像增强模型中，得到多个输出的第五图像；
[0020]根据所述目标损失函数计算每个所述第五图像与对应的第四图像之间的目标损失值，并根据所述目标损失值实时优化所述待训练的图像增强模型的模型参数；所述目标损失值为所述最小绝对值误差函数的第一损失值和所述光流损失函数的第二损失值之和；
[0021]若所述目标损失值小于预设损失值，确定所述待训练的图像增强模型收敛。
[0022]进一步的，所述对所述第一图像进行图像增强处理，得到图像增强后的第二图像，包括：
[0023]对所述第一图像进行降采样处理，得到分辨率低于所述第一图像的低分辨率图像；
[0024]将所述低分辨率图像输入至所述训练后的图像增强模型，得到图像增强后的第二图像；
[0025]所述基于所述第二图像，确定增强后的目标视频帧，包括：
[0026]根据所述低分辨率图像和所述第二图像，确定含有映射关系的目标灰度映像函数；
[0027]基于所述目标灰度映像函数对所述第一图像进行映射处理，得到图像增强后的目标视频帧。
[0028]进一步的，所述预设颜色空间为HSV颜色空间，所述目标通道为V通道；所述基于所述第二图像，确定增强后的目标视频帧，包括：
[0029]在所述待增强视频帧的HSV颜色空间中，提取出H通道图像和S通道图像；
[0030]根据所述目标通道的所述目标图像、所述H通道图像和所述S通道图像，得到增强后的目标视频帧。
[0031]进一步的，在所述基于所述第二图像，确定增强后的目标视频帧之后，还包括：
[0032]对所述目标视频帧对应的图像进行饱和度增强处理，得到饱和度增强后的图像。
[0033]在第二方面，为了解决相同的技术问题，本专利技术实施例提供了一种图像处理装置，包括获取模块、增强模块，以及确定模块；其中，
[0034]所述获取模块用于获取待增强视频帧在预设颜色空间中的目标通道的第一图像；
[0035]所述增强模块用于对所述第一图像进行图像增强处理，得到图像增强后的第二图像；
[0036]所述确定模块用于基于所述第二图像，确定增强后的目标视频帧。
[0037]进一步的，所述增强模块还用于将所述第一图像输入至训练后的图像增强模型进行图像增强，得到图像增强后的第二图像；
[0038]所述训练后的图像增强模型通过以下步骤得到：
[0039]获取多个第一视频帧；
[0040]分别在每个所述第一视频帧的所述预设颜色空间中，提取出所述目标通道的图像，得到多个第三图像；
[0041]对多个所述第三图像的目标属性进行增强，得到多个图像增强后的第四图像，所述目标属性包括对比度、亮度和饱和度至少之一；
[0042]将所述第三图像和所述第四图像作为训练样本集合，根据所述训练样本集合对所述待训练的图像增强模型进行训练，并基于设定的目标损失函数进行模型参数优化以生成所述训练后的图像增强模型。
[0043]在第三方面，为了解决相同的技术问题，本专利技术实施例提供了一种电子设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述存储器与所述处理器耦接，且所述处理器执行所述计算机程序时，实现上述任一项所述的图像处理方法。
[0044]在第四方面，为了解决相同的技术问题，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在的设备执行上述任一项所述的图像处理方法。
[0045]本专利技术实施例提供了一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，该方法通过对待增强视频帧在预设颜色空间中的目标通道的第一图像，进行图像增强处理得到图像增强后的第二图像，并基于第二图像确定增强后的目标视频帧，不仅能够提高图像增强的速度，还能够避免图像的过度均衡化和噪声的产生，从而提高了视频增强后本文档来自技高网...
【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：获取待增强视频帧在预设颜色空间中的目标通道的第一图像；对所述第一图像进行图像增强处理，得到图像增强后的第二图像；基于所述第二图像，确定增强后的目标视频帧。2.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述对所述第一图像进行图像增强处理，得到图像增强后的第二图像，包括：将所述第一图像输入至训练后的图像增强模型进行图像增强，得到图像增强后的第二图像；所述训练后的图像增强模型通过以下步骤得到：获取多个第一视频帧；分别在每个所述第一视频帧的所述预设颜色空间中，提取出所述目标通道的图像，得到多个第三图像；对多个所述第三图像的目标属性进行增强，得到多个图像增强后的第四图像，所述目标属性包括对比度、亮度和饱和度至少之一；将所述第三图像和所述第四图像作为训练样本集合，根据所述训练样本集合对所述待训练的图像增强模型进行训练，并基于设定的目标损失函数进行模型参数优化以生成所述训练后的图像增强模型。3.如权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述目标损失函数包括最小绝对值误差函数和光流损失函数，所述最小绝对值误差函数和所述光流损失函数的权重比例为1:1；所述根据所述训练样本集合对所述待训练的图像增强模型进行训练，并基于设定的目标损失函数进行模型参数优化以生成所述训练后的图像增强模型，包括：将多个所述第三图像输入至待训练的图像增强模型中，得到多个输出的第五图像；根据所述目标损失函数计算每个所述第五图像与对应的第四图像之间的目标损失值，并根据所述目标损失值实时优化所述待训练的图像增强模型的模型参数；所述目标损失值为所述最小绝对值误差函数的第一损失值和所述光流损失函数的第二损失值之和；若所述目标损失值小于预设损失值，确定所述待训练的图像增强模型收敛。4.如权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述对所述第一图像进行图像增强处理，得到图像增强后的第二图像，包括：对所述第一图像进行降采样处理，得到分辨率低于所述第一图像的低分辨率图像；将所述低分辨率图像输入至所述训练后的图像增强模型，得到图像增强后的第二图像；所述基于所述第二图像，确定增强后的目标视频帧，包括：根据所述低分辨率图像和所述第二图像，确定含有映射关系的目标灰度映像函...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈浩鹏，刘阳兴，王树鹏，黄海鹏，
申请(专利权)人：武汉TCL集团工业研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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