图像处理方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。图像处理方法包括：首先获取至少一个待处理图像；其次调用图像重建模型，将待处理图像输入至图像重建模型，获得参考图像；参考图像与待处理图像的分辨率不同或噪声程度不同；然后调用更新后的输入字典，根据参考图像和更新后的输入字典，获得图像重建系数；最后调用更新后的输出字典，根据图像重建系数和更新后的输出字典，获得待处理图像对应的目标图像。本发明专利技术将图像重建模型和字典模型结合起来进行图像处理，综合了神经网络图像处理效率高和字典模型结构简单及计算速度快的优点，提升图像超分、复原、降噪等图像处理应用上的处理效果。用上的处理效果。用上的处理效果。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术属于图像处理的
，具体涉及一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]神经网络模型和字典模型在图像超分(超分辨率)、复原、降噪等图像处理上有着广泛的应用。
[0003]但是现有技术一般采用单一的神经网络模型或字典模型来进行图像处理。图像处理效果无法进一步提升。

技术实现思路

[0004]为了解决上述现有技术存在的问题和不足，本专利技术的目的是提供一种图像处理方法、装置及电子设备，将图像重建模型和字典模型结合起来进行图像处理，提升了图像处理效果。
[0005]为实现上述目的，本专利技术首先提供一种图像处理方法，包括：
[0006]获取至少一个待处理图像；
[0007]调用图像重建模型，将待处理图像输入至图像重建模型，获得参考图像；参考图像与待处理图像的分辨率不同或噪声程度不同；
[0008]调用更新后的输入字典，根据参考图像和更新后的输入字典，获得图像重建系数；
[0009]调用更新后的输出字典，根据图像重建系数和更新后的输出字典，获得待处理图像对应的目标图像。
[0010]可选地，在获取待处理图像的步骤之前，还包括：
[0011]响应于输出字典更新指令，获取样本图像对，样本图像对包括样本输入图像和样本输出图像；
[0012]将样本输入图像输入至图像重建模型，获得样本参考图像；
[0013]调用待更新的输入字典，根据样本参考图像和待更新的输入字典，获得样本图像重建系数；
[0014]调用待更新的输出字典，根据样本图像重建系数和待更新的输出字典，获得样本目标图像；
[0015]根据样本目标图像和样本输出图像的比对结果，更新待更新的输出字典，获得更新后的输出字典。
[0016]可选地，在根据样本目标图像和样本输出图像的比对结果，更新待更新的输出字典，获得更新后的输出字典的步骤之后，还包括：
[0017]响应于输入字典更新指令，根据样本图像重建系数和待更新的输入字典，获得重建输入图像；
[0018]根据样本输入图像和重建输入图像的比对结果，更新待更新的输入字典，获得更
新后的输入字典。
[0019]可选地，在根据样本输入图像和重建输入图像的比对结果，更新待更新的输入字典，获得更新后的输入字典的步骤之后，还包括：
[0020]获取第一损失值，第一损失值为样本目标图像相对于样本输出图像的损失值；
[0021]获取第二损失值，第二损失值为重建输入图像相对于样本输入图像的损失值；
[0022]根据第一损失值和第二损失值确定整体损失值；
[0023]将整体损失值与预设的损失值阈值进行比较，并根据比较结果更新输入字典和输出字典。
[0024]可选地，根据第一损失值和第二损失值确定整体损失值的步骤，包括：
[0025]将第二损失值与权重系数相乘后再加上第一损失值，获得整体损失值。
[0026]可选地，将整体损失值与预设的损失值阈值进行比较，并根据比较结果更新输入字典和输出字典的步骤，包括：
[0027]比较整体损失值与预设的损失值阈值的大小；
[0028]当整体损失值大于预设的损失值阈值时，调整待更新的输入字典和待更新的输出字典，直至整体损失值小于或等于损失值阈值，获得更新后的输入字典和更新后的输出字典。
[0029]可选地，在调用更新后的输入字典，根据参考图像和更新后的输入字典，获得图像重建系数的步骤之前，还包括：
[0030]获取图像处理任务类型，图像处理任务类型包括图像超分辨率、图像复原及图像降噪；
[0031]根据图像处理任务类型，确定对应类别的输出字典。
[0032]可选地，在调用更新后的输出字典，根据图像重建系数和更新后的输出字典，获得待处理图像对应的目标图像的步骤之前，还包括：
[0033]若图像处理任务类型为图像超分辨，确定图像超分辨率的目标超分辨率，目标超分辨率包括多个不同的图像分辨率；
[0034]根据多个不同图像分辨率的目标超分辨率，确定对应的多个不同图像分辨率的超分输出字典；超分输出字典由经过图像超分辨率处理后的样本输出图像的特征构成。
[0035]可选地，在调用更新后的输出字典，根据图像重建系数和更新后的输出字典，获得待处理图像对应的目标图像的步骤之前，还包括：
[0036]若图像处理任务类型为图像复原时，获取待处理图像的原始图像分辨率；
[0037]根据原始图像分辨率，确定对应图像分辨率的复原输出字典；复原输出字典由经过图像复原处理后的样本输出图像的特征构成。
[0038]可选地，在调用更新后的输出字典，根据图像重建系数和更新后的输出字典，获得待处理图像对应的目标图像的步骤之前，还包括：
[0039]若图像处理任务类型为图像降噪，调用对应的降噪输出字典，降噪输出字典由经过降噪处理后的样本输出图像的特征构成。
[0040]可选地，在获取至少一个待处理图像的步骤之前，还包括：
[0041]将样本输入图像分成多个样本输入图像块；
[0042]从多个样本输入图像块中提取样本输入图像特征；
[0043]将样本输入图像特征进行集合，获得输入字典。
[0044]可选地，在获取至少一个待处理图像的步骤之前，还包括：
[0045]将样本输出图像分成多个样本输出图像块；
[0046]从多个样本输出图像块中提取样本输出图像特征；
[0047]将样本输出图像特征进行集合，获得输入字典。
[0048]可选地，调用更新后的输入字典，根据参考图像和更新后的输入字典，获得图像重建系数的步骤，包括：
[0049]调用更新后的输入字典，将参考图像和更新后的输入字典进行点乘逆运算，获得图像重建系数。
[0050]可选地，调用更新后的输出字典，根据图像重建系数和更新后的输出字典，获得待处理图像对应的目标图像的步骤，包括：
[0051]调用更新后的输出字典，将更新后的输出字典与图像重建系数进行点乘运算，获得待处理图像对应的目标图像。
[0052]可选地，图像重建模型包括：
[0053]特征提取模块，用于将待处理图像分成多个图像块，并从图像块中提取图像特征；
[0054]特征映射模块，用于将提取出来的图像特征映射到图像重建模块；
[0055]图像重建模块，用于根据映射后的图像特征进行图像重建，获得参考图像。
[0056]本专利技术同时提供一种图像处理装置，包括：
[0057]待处理图像获取模块，用于获取至少一个待处理图像；
[0058]参考图像获取模块，用于调用图像重建模型，将待处理图像输入至图像重建模型，获得参考图像；参考图像与待处理图像的分辨率不同或噪声程度不同；
[0059]重建系数获取模块，用于调用更新后的输入字典，根据参考图像和更新后的输本文档来自技高网...

【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：获取至少一个待处理图像；调用图像重建模型，将所述待处理图像输入至所述图像重建模型，获得参考图像；所述参考图像与所述待处理图像的分辨率不同或噪声程度不同；调用更新后的输入字典，根据所述参考图像和所述更新后的输入字典，获得图像重建系数；调用更新后的输出字典，根据所述图像重建系数和所述更新后的输出字典，获得所述待处理图像对应的目标图像。2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，在所述获取待处理图像的步骤之前，还包括：响应于输出字典更新指令，获取样本图像对，所述样本图像对包括样本输入图像和样本输出图像；将所述样本输入图像输入至所述图像重建模型，获得样本参考图像；调用待更新的输入字典，根据所述样本参考图像和所述待更新的输入字典，获得样本图像重建系数；调用待更新的输出字典，根据所述样本图像重建系数和所述待更新的输出字典，获得样本目标图像；根据所述样本目标图像和所述样本输出图像的比对结果，更新所述待更新的输出字典，获得更新后的输出字典。3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，在所述根据所述样本目标图像和所述样本输出图像的比对结果，更新所述待更新的输出字典，获得更新后的输出字典的步骤之后，还包括：响应于输入字典更新指令，根据所述样本图像重建系数和所述待更新的输入字典，获得重建输入图像；根据所述样本输入图像和所述重建输入图像的比对结果，更新所述待更新的输入字典，获得更新后的输入字典。4.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，在所述根据所述样本输入图像和所述重建输入图像的比对结果，更新所述待更新的输入字典，获得更新后的输入字典的步骤之后，还包括：获取第一损失值，所述第一损失值为所述样本目标图像相对于所述样本输出图像的损失值；获取第二损失值，所述第二损失值为所述重建输入图像相对于所述样本输入图像的损失值；根据所述第一损失值和所述第二损失值确定整体损失值；将所述整体损失值与预设的损失值阈值进行比较，并根据比较结果更新输入字典和输出字典。5.根据权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述第一损失值和所述第二损失值确定整体损失值的步骤，包括：将所述第二损失值与权重系数相乘后再加上所述第一损失值，获得整体损失值。
6.根据权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，所述将所述整体损失值与预设的损失值阈值进行比较，并根据比较结果更新输入字典和输出字典的步骤，包括：比较所述整体损失值与预设的损失值阈值的大小；当所述整体损失值大于预设的损失值阈值时，调整待更新的输入字典和待更新的输出字典，直至所述整体损失值小于或等于所述损失值阈值，获得更新后的输入字典和更新后的输出字典。7.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，在所述调用更新后的输入字典，根据所述参考图像和所述更新后的输入字典，获得图像重建系数的步骤之前，还包括：获取图像处理任务类型，所述图像处理任务类型包括图像超分辨率、图像复原及图像降噪；根据所述图像处理任务类型，确定对应类别的输出字典。8.根据权利要求7所述的图像处理方法，其特征在于，在所述调用更新后的输出字典，根据所述图像重建系数和所述更新后的输出字典，获得所述待处理图像对应的目标图像的步骤之前，还包括：若所述图像处理任务类型为图像超分辨，确定所述图像超分辨率的目标超分辨率，所述目标超分辨率包括多个不同的图像分辨率；根据多个不同图像分辨率的...

【专利技术属性】
技术研发人员：王树朋，刘阳兴，
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：