原始图像的确定方法、模型的训练方法、装置和设备制造方法及图纸

本公开实施例公开了一种原始图像的确定方法、模型的训练方法、装置和设备，其中，方法包括：获取第一格式的第一图像和第二格式的第二图像；基于第一图像和第二图像，利用预先训练获得的原始图像生成模型，获得第三格式的原始图像。本公开实施例基于训练获得的原始图像生成模型，实现了基于已获得的处理后的第一格式的第一图像和第二格式的第二图像，有效生成原始图像，可以有效扩充图像识别等处理模型的训练样本，从而提升图像处理模型的性能。从而提升图像处理模型的性能。从而提升图像处理模型的性能。

【技术实现步骤摘要】
原始图像的确定方法、模型的训练方法、装置和设备


[0001]本公开涉及图像处理技术，尤其是一种原始图像的确定方法、模型的训练方法、装置和设备。

技术介绍

[0002]在自动驾驶、辅助驾驶等场景，通常包括较多的图像识别和图像可视化交互等图像处理需求，图像传感器在相应场景广泛应用。为了提高图像处理的准确性，相关技术通常基于原始图像(RAW图像)进行图像识别等处理，相应的，用于图像处理的神经网络模型的训练需要获取大量成对的原始图像和经处理后的图像，比如RGB图像，但是，在实际应用中，大量的原始图像较难获得，从而导致图像处理的模型性能难以有效提升。

技术实现思路

[0003]为了解决上述模型性能难以有效提升等技术问题，本公开的实施例提供了一种原始图像的确定方法、模型的训练方法、装置和设备，实现了基于已获得的大量的处理后的图像生成原始图像，为相应场景的图像处理模型的训练提供大量有效的原始图像样本，有效提升图像处理模型的性能。
[0004]本公开的第一个方面，提供了一种原始图像的确定方法，包括：获取第一格式的第一图像和第二格式的第二本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种原始图像的确定方法，包括：获取第一格式的第一图像和第二格式的第二图像；基于所述第一图像和所述第二图像，利用预先训练获得的原始图像生成模型，获得第三格式的原始图像。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取第一格式的第一图像和第二格式的第二图像，包括：获取三通道彩色图像及对应的红外单通道图像；将所述三通道彩色图像作为所述第一图像，将所述红外单通道图像作为所述第二图像；所述基于所述第一图像和所述第二图像，利用预先训练获得的原始图像生成模型，获得第三格式的原始图像，包括：基于所述三通道彩色图像和所述红外单通道图像，确定融合图像；利用所述原始图像生成模型对所述融合图像进行处理，获得所述第三格式的原始图像。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取第一格式的第一图像和第二格式的第二图像，包括：获取三通道彩色图像及对应的全通通道图像；将所述三通道彩色图像作为所述第一图像，将所述全通通道图像作为所述第二图像；所述基于所述第一图像和所述第二图像，利用预先训练获得的原始图像生成模型，获得第三格式的原始图像，包括：基于所述三通道彩色图像和所述全通通道图像，确定融合图像；利用所述原始图像生成模型对所述融合图像进行处理，获得所述第三格式的原始图像。4.一种原始图像生成模型的训练方法，包括：获取训练样本数据，所述训练样本数据包括至少一个第一格式的第一训练图像、各所述第一训练图像分别对应的第二格式的第二训练图像、及各所述第一训练图像分别对应的原始图像标签；基于所述训练样本数据，对原始图像生成模型所对应的原始图像生成网络进行训练，获得训练好的原始图像生成模型。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述获取训练样本数据，包括：获取至少一个第一原始图像；基于各所述第一原始图像，确定各所述第一原始图像分别对应的所述第一格式的所述第一训练图像和所述第二格式的所述第二训练图像；将各所述第一原始图像作为各所述第一训练图像分别对应的所述原始图像标签。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述第一原始图像包括每个像素的一种通道的像素值；所述基于各所述第一原始图像，确定各所述第一原始图像分别对应的所述第一格式的所述第一训练图像和所述第二格式的所述第二训练图像，包括：针对任一所述第一原始图像，基于所述第一原始图像对应的插值规则，对所述第一原
始图像进行插值处理，获得...

【专利技术属性】
技术研发人员：左翠莲，王国利，张骞，黄畅，
申请(专利权)人：北京地平线信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：