逆转图像重建方法、装置、设备及可读存储介质制造方法及图纸

本公开涉及一种逆转图像重建方法、装置、设备及可读存储介质。本公开通过获取待逆转图像，所述待逆转图像包括待逆转的高质量图像和/或待逆转的低质量图像，对所述待逆转图像进行逆转处理，得到逆转图像。由于对所述待逆转图像进行逆转处理，得到逆转图像，进而可以对逆转图像的隐空间特征进行约束，使逆转得到的隐空间特征的分布更符合GAN隐空间中原始隐空间编码的分布，在图像编辑中减少图像伪影的出现，从而提高真实图像的图像编辑的效果。并且，本公开实施例可以适用于高质量图像以及低质量图像，提高了逆转方法的泛化性能，提升了低质量图像逆转的重建效果，保证了GAN逆转方法对图像质量的稳定性。法对图像质量的稳定性。法对图像质量的稳定性。

【技术实现步骤摘要】
逆转图像重建方法、装置、设备及可读存储介质


[0001]本公开涉及图像处理
，尤其涉及一种逆转图像重建方法、装置、设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]图像重建是低层次视觉中的一项基本任务，存在着较高的商业价值。近年来，基于预训练的生成对抗网络(Generative adversarial networks，GAN)的图像处理一直是一个活跃的研究课题，因为它可以生成种类繁多的高质量样本，被广泛用于各种计算机视觉应用，包括虚拟现实、图像增强、医疗影像分析、视频生成和修复等。
[0003]随着近年来深度学习技术的蓬勃发展，越来越多的生成对抗网络的模型出现，例如PGGAN，StyleGAN等，这些模型可以生成高分辨率、视觉效果优异的图像。为了更好的将这些生成模型应用于真实的图像处理场景，研究者们提出了基于图像在GAN隐空间编码特征来实现图像编辑的方法。由于要基于GAN隐空间编码特征进行图像编辑，使得这种编辑方法只能局限于GAN生成的图像，而对真实图像的编辑能力较弱。为了解决这种局限，出现了GAN逆转方法。GAN逆转方法可以架起真实本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种逆转图像重建方法，其特征在于，所述方法包括：获取待逆转图像，所述待逆转图像包括待逆转的高质量图像和/或待逆转的低质量图像；对所述待逆转图像进行逆转处理，得到逆转图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待逆转图像，包括：获取待处理图像；对所述待处理图像进行预处理，得到待逆转图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述低质量图像是通过如下步骤得到的：对高质量图像数据集进行降采样处理，得到所述低质量图像；其中，所述降采样处理的方法包括随机遮挡、雨雾层、下采样中的一种或多种。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待逆转图像进行逆转处理，得到逆转图像，包括：将所述待逆转图像输入到训练好的逆转模型中，通过所述逆转模型输出逆转图像。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述待逆转图像输入到训练好的逆转模型中，通过所述逆转模型输出逆转图像，包括：将所述待逆转图像输入所述逆转模型的编码器中，通过所述编码器得到所述待逆转图像的隐空间编码特征；将所述隐空间编码特征输入所述逆转模型的生成器中，通过所述生成器得到逆转图像。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述待逆转图像输入所述逆转模型的编码器中，通过所述编码器得到所述待逆转图...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗引，徐楠，郝艳妮，陈博，李军锋，曹家，王磊，
申请(专利权)人：北京中科闻歌科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：