图像处理方法及装置制造方法及图纸

本申请提供一种图像处理方法及装置，该方法包括：获得第一图像的第一特征数据，所述第一图像为目标对象在第一采集模组下的成像数据；参考第二图像对所述第一特征数据进行图像生成处理，得到第三图像，所述第二图像为目标对象在第二采集模组下的成像数据；对所述第三图像进行矫正处理，得到目标输出图像；其中，所述目标对象在所述第一采集模组下的成像质量低于在所述第二采集模组下的成像质量。低于在所述第二采集模组下的成像质量。低于在所述第二采集模组下的成像质量。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法及装置


[0001]本申请涉及计算机
，特别是涉及一种图像处理方法及装置。

技术介绍

[0002]终端设备在生产过程中为了提高设备美观或者其他功能的体现，终端内部的采集模块可能会被其他部件影响，导致采集模块所采集的数据的数据质量下降，例如：在终端设备的屏下摄像模式中，由于终端屏幕的遮挡导致摄像模块拍出的图像的画质下降。
[0003]为了提高采集模块所采集的数据的数据质量，可能会将影响采集模块的其他部件进行优化处理(例如：在终端屏幕遮挡摄像模块的情况下，将摄像模块的设置位置的屏幕像素降低)，但即使对部件进行优化后仍然无法保证数据的质量。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本申请提供一种图像处理方法，包括：
[0005]获得第一图像的第一特征数据，所述第一图像为目标对象在第一采集模组下的成像数据；
[0006]参考第二图像对所述第一特征数据进行图像生成处理，得到第三图像，所述第二图像为目标对象在第二采集模组下的成像数据；
[0007]对所述第三图像进行矫正处理，得到目标输出图像；
[0008]其中，所述目标对象在所述第一采集模组下的成像质量低于在所述第二采集模组下的成像质量。
[0009]上述的方法，所述参考第二图像对所述第一特征数据进行图像生成处理，得到第三图像，包括：
[0010]获得目标图像生成模型的模型配置参数，所述目标图像生成模型及其模型配置参数基于所述第一图像和所述第二图像训练得到；
[0011]基于所述模型配置参数对输入至所述目标图像生成模型的第一图像进行图像生成处理，得到所述第三图像。
[0012]上述的方法，其中，所述目标图像生成模型的训练过程包括：
[0013]获得第一图像和第二图像之间的相似信息，所述相似信息至少包括相似度和第一信息表，所述第一信息表中记录所述第一图像和第二图像之间相似的图块；
[0014]执行所述目标图像生成模型对应的数据处理过程，获得所述目标图像生成模型的损失函数；
[0015]如果所述损失函数不满足训练条件，调整所述目标图像生成模型的模型配置参数后重新执行所述数据处理过程，直至获得的损失函数满足所述训练条件；
[0016]其中，所述数据处理过程包括：基于所述第一信息表调整所述第二图像的第二特征数据，获得第一对齐数据；参考所述第一特征数据，对所述第一对齐数据进行调整，获得第二对齐数据，所述第一对齐数据和第二对齐数据用于确定所述第二图像中与第一图像相
似的图块；参考所述第二对齐数据对所述第一特征数据进行图像生成处理，输出所述第一特征数据对应的参考图像；基于所述第二图像、第一特征数据、第二对齐数据、相似度以及参考图像，计算所述目标图像生成模型的损失函数。
[0017]上述的方法，所述获得第一图像和第二图像之间的相似信息包括以下至少之一：
[0018]基于所述第一图像的图像内容和所述第二图像的图像内容，获得所述第一图像和所述第二图像之间的相似信息；
[0019]基于所述第一图像的第一特征数据和所述第二图像的第二特征数据，获得所述第一图像和所述第二图像之间的相似信息。
[0020]上述的方法，所述获得第一图像和第二图像之间的相似信息包括：
[0021]获得所述第一图像的至少一个第一图块和所述第二图像的至少一个第二图块；
[0022]将所述第一图块和所述第二图块进行匹配，获得所述第一图像和所述第二图像之间的相似信息。
[0023]上述的方法，所述基于所述第一信息表调整所述第二图像的二特征数据，包括：
[0024]基于目标图块的图块特征数据调整所述第二特征数据，所述目标图块为与第二图块之间的图块相似度满足第一阈值的第一图块。
[0025]上述的方法，所述基于所述第二图像、第一特征数据、第二对齐数据、相似度以及参考图像，计算所述目标图像生成模型的损失函数，包括：
[0026]基于所述参考图像和第二图像，获得第一颜色变换矩阵；
[0027]基于所述参考图像、第一颜色变换矩阵、第二图像以及相似度，计算所述目标图像生成模型的第一损失函数；
[0028]基于所述第二对齐数据、第一特征数据和相似度，计算所述目标图像生成模型的第二损失函数；
[0029]基于所述第一损失函数和第二损失函数，获得所述目标图像生成模型的损失函数。
[0030]上述的方法，所述对所述第三图像进行矫正处理，得到目标输出图像，包括：
[0031]获得第二颜色变换矩阵，所述第二颜色变换矩阵为将图像按照第二图像的图像颜色进行颜色变更的计算矩阵；
[0032]基于所述颜色变换矩阵变更所述第三图像的颜色，得到目标输出图像。
[0033]上述的方法，所述获得第二颜色变换矩阵，包括：
[0034]对所述第三图像和所述第二图像进行拟合计算，获得第二颜色变换矩阵。
[0035]一种图像处理装置，包括：
[0036]获取单元，用于获得第一图像的第一特征数据，所述第一图像为目标对象在第一采集模组下的成像数据；
[0037]第一处理单元，用于参考第二图像对所述第一特征数据进行图像生成处理，得到第三图像，所述第二图像为目标对象在第二采集模组下的成像数据；
[0038]第二处理单元，用于对所述第三图像进行矫正处理，得到目标输出图像；
[0039]其中，所述目标对象在所述第一采集模组下的成像质量低于在所述第二采集模组下的成像质量。
[0040]一种存储介质，所述存储介质包括存储的指令，其中，在所述指令运行时控制所述
存储介质所在的设备执行上述的图像处理方法。
[0041]一种电子设备，包括存储器，以及一个或者一个以上的指令，其中一个或者一个以上指令存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行上述的图像处理方法。
附图说明
[0042]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0043]图1为本申请实施例提供的一种图像处理方法的方法流程图；
[0044]图2为本申请实施例提供的第一采集模组和第二采集模组位置关系示意图；
[0045]图3为本申请实施例提供的一种图像处理方法的又一方法流程图；
[0046]图4为本申请实施例提供的目标图像生成模型的训练过程示意图；
[0047]图5为本申请实施例提供的一种图像处理装置的装置结构图；
[0048]图6为本申请实施例提供的一种电子设备结构示意图。
具体实施方式
[0049]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，包括：获得第一图像的第一特征数据，所述第一图像为目标对象在第一采集模组下的成像数据；参考第二图像对所述第一特征数据进行图像生成处理，得到第三图像，所述第二图像为目标对象在第二采集模组下的成像数据；对所述第三图像进行矫正处理，得到目标输出图像；其中，所述目标对象在所述第一采集模组下的成像质量低于在所述第二采集模组下的成像质量。2.根据权利要求1所述的方法，所述参考第二图像对所述第一特征数据进行图像生成处理，得到第三图像，包括：获得目标图像生成模型的模型配置参数，所述目标图像生成模型及其模型配置参数基于所述第一图像和所述第二图像训练得到；基于所述模型配置参数对输入至所述目标图像生成模型的第一图像进行图像生成处理，得到所述第三图像。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述目标图像生成模型的训练过程包括：获得第一图像和第二图像之间的相似信息，所述相似信息至少包括相似度和第一信息表，所述第一信息表中记录所述第一图像和第二图像之间相似的图块；执行所述目标图像生成模型对应的数据处理过程，获得所述目标图像生成模型的损失函数；如果所述损失函数不满足训练条件，调整所述目标图像生成模型的模型配置参数后重新执行所述数据处理过程，直至获得的损失函数满足所述训练条件；其中，所述数据处理过程包括：基于所述第一信息表调整所述第二图像的第二特征数据，获得第一对齐数据；参考所述第一特征数据，对所述第一对齐数据进行调整，获得第二对齐数据，所述第一对齐数据和第二对齐数据用于确定所述第二图像中与第一图像相似的图块；参考所述第二对齐数据对所述第一特征数据进行图像生成处理，输出所述第一特征数据对应的参考图像；基于所述第二图像、第一特征数据、第二对齐数据、相似度以及参考图像，计算所述目标图像生成模型的损失函数。4.根据权利要求3所述的方法，所述获得第一图像和第二图像之间的相似信息包括以下至少之一：基于所述第一图像的图像内容和所述第二图像的图像内容，获得所述第一图像和所述第二图像之间的相似信息；基于所述第一图像的第一特征数据和所述第二...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘莉芬，川北幸司，塚本泰史，
申请(专利权)人：联想北京有限公司，
类型：发明
国别省市：