【技术实现步骤摘要】
本公开涉及图像处理，尤其涉及计算机视觉、深度学习等人工智能。提供了一种图像处理方法、装置、电子设备与可读存储介质。
技术介绍
1、图像超分辨率作为图像处理及计算机领域的一项重要技术，旨在将低分辨率的图像生成为高分辨率的图像。传统的图像超分辨率方法是对图像做上采样，分辨率放大基于插值进行。
技术实现思路
1、根据本公开的第一方面，提供了一种图像处理方法，包括：获取源图像，根据所述源图像得到第一图像特征；根据所述第一图像特征进行多次迭代处理，得到目标迭代图像；根据所述目标迭代图像，得到中间图像；根据所述中间图像、所述第一图像特征以及预设参数，得到与所述源图像对应的目标图像。
2、根据本公开的第二方面，提供了一种图像处理装置，包括：获取单元，用于获取源图像，根据所述源图像得到第一图像特征；迭代单元，用于根据所述第一图像特征进行多次迭代处理，得到目标迭代图像；生成单元，用于根据所述目标迭代图像，得到中间图像；处理单元，用于根据所述中间图像、所述第一图像特征以及预设参数，得到与所述源图像对应的目标图像。
3、根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的方法。
4、根据本公开的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述
5、根据本公开的第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现如上所述的方法。
6、由以上技术方案可以看出，本公开根据源图像得到目标迭代图像、根据目标迭代图像得到中间图像、根据中间图像得到目标图像的方式，能够更好地还原源图像的细节与纹理，提升所得到的目标图像的真实性与清晰度，从而增强图像超分辨率的处理效果。
7、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种图像处理方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述源图像得到第一图像特征包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述第一图像特征进行多次迭代处理，得到目标迭代图像包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述第一图像特征与当前迭代次数，得到与所述当前迭代次数对应的迭代特征包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据与所述当前迭代次数对应的迭代特征与输入图像，得到与所述当前迭代次数对应的迭代图像包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述目标迭代图像，得到中间图像包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述中间图像、所述第一图像特征以及预设参数，得到与所述源图像对应的目标图像包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述根据所述中间图像，得到第二图像特征包括：
9.根据权利要求7所述的方法，其中，所述根据所述第一图像特征、所述第二图像特征以及所述预设参数，得到目标图像特征包括：
10.根据权利
11.根据权利要求1所述的方法，还包括，
12.根据权利要求1所述的方法，还包括，采用以下训练方式训练得到图像超分辨率模型：
13.根据权利要求12所述的方法，其中，所述根据所述样本图像与所述真值图像训练所述神经网络模型，得到所述图像超分辨率模型包括：
14.一种图像处理装置，包括：
15.根据权利要求14所述的装置，其中，所述迭代单元在根据所述第一图像特征进行多次迭代处理，得到目标迭代图像时，具体执行：
16.根据权利要求14所述的装置，其中，所述处理单元在根据所述中间图像、所述第一图像特征以及预设参数，得到与所述源图像对应的目标图像时，具体执行：
17.根据权利要求14所述的装置，还包括切割单元，用于执行：
18.根据权利要求14所述的装置，还包括训练单元，用于采用以下训练方式训练得到图像超分辨率模型：
19.一种电子设备，包括：
20.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-13中任一项所述的方法。
21.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-13中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述源图像得到第一图像特征包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述第一图像特征进行多次迭代处理，得到目标迭代图像包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述第一图像特征与当前迭代次数，得到与所述当前迭代次数对应的迭代特征包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据与所述当前迭代次数对应的迭代特征与输入图像，得到与所述当前迭代次数对应的迭代图像包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述目标迭代图像，得到中间图像包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述中间图像、所述第一图像特征以及预设参数，得到与所述源图像对应的目标图像包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述根据所述中间图像，得到第二图像特征包括：
9.根据权利要求7所述的方法，其中，所述根据所述第一图像特征、所述第二图像特征以及所述预设参数，得到目标图像特征包括：
10.根据权利要求7所述的方法，其中，所述根据所述目标图像特征，得到所述目标图像包括：
11.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：张继丰，
申请(专利权)人：百度时代网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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