【技术实现步骤摘要】
本公开涉及一种图像处理设备，并且特别涉及一种用于参考经训练的模型来生成放大图像的图像处理设备。
技术介绍
1、近年来，已经开发了与使用深度学习的图像放大相关的技术。在传统的图像放大技术中，使用诸如双线性插值或双三次插值等的基于滤波的方法的放大处理已经被普遍使用。然而，传统的基于滤波的方法由于高频区域的低的估计精度而具有随着放大率的增加而失去图像的分辨感的趋势。
2、另一方面，例如，wo 2018/216207讨论了使用深度学习的图像放大处理，从而使得能够生成具有高分辨感的放大图像。许多基于深度学习的图像放大技术特别地使用卷积神经网络。
3、然而，使用深度学习的图像放大可能根据基于学习的计算结果生成用不适当值进行插值的图像，因此可能生成具有过度强调的高频信号或在原始图像中不存在的噪声的图像。
技术实现思路
1、根据本公开的方面，图像处理设备包括：校正单元，其被配置为对图像进行校正；第一放大单元，其被配置为通过使用神经网络对经过了所述校正单元所进行的校正的图像进行放大，以产生第一放大图像；第二放大单元，其被配置为对经过了所述校正单元所进行的校正的图像进行放大，以产生第二放大图像，所述第二放大单元与所述第一放大单元不同；以及合成单元，其被配置为基于所述校正的强度来进行所述第一放大图像和所述第二放大图像的合成。
2、根据以下参考附图对示例性实施例的描述，本公开的其他特征将变得明显。
【技术保护点】
1.一种图像处理设备，包括：
2.根据权利要求1所述的图像处理设备，其中，所述第二放大单元不使用神经网络。
3.根据权利要求1所述的图像处理设备，其中，所述第二放大单元使用最近邻法、双三次法和双线性法中的至少一者。
4.根据权利要求1所述的图像处理设备，其中，与在通过所述第二放大单元对图像进行放大所产生的第二放大图像中相比，在通过所述第一放大单元对图像进行放大所产生的第一放大图像中，更加强调高频信号。
5.根据权利要求1所述的图像处理设备，其中，与通过所述第二放大单元对图像进行放大所产生的第二放大图像相比，通过所述第一放大单元对图像进行放大所产生的第一放大图像具有更高的分辨感。
6.根据权利要求1所述的图像处理设备，其中，在作为所述校正的强度的第一强度下，所述第一放大图像的在所述第一放大图像和所述第二放大图像之间的合成比率方面的值比在作为所述校正的强度的第二强度下的该值高，所述第二强度在所述校正的强度方面比所述第一强度高。
7.根据权利要求1所述的图像处理设备，其中，在作为所述校正的强度的第一强度下，所述第一
8.根据权利要求1所述的图像处理设备，其中，所述校正单元对所述图像的部分区域进行所述校正。
9.根据权利要求8所述的图像处理设备，其中，所述部分区域是面部区域。
10.根据权利要求8所述的图像处理设备，其中，所述部分区域是皮肤区域。
11.根据权利要求10所述的图像处理设备，其中，所述校正单元对所述部分区域进行的校正是用于皮肤美化的校正。
12.根据权利要求8所述的图像处理设备，其中，所述合成单元基于经过了所述校正单元进行的校正的部分区域的面积来进行所述合成。
13.根据权利要求1所述的图像处理设备，
14.根据权利要求1所述的图像处理设备，还包括：
15.一种图像处理方法，包括：
16.一种非暂态计算机可读存储介质，其存储有用于使计算机执行图像处理方法的程序，所述图像处理方法包括：
...【技术特征摘要】
1.一种图像处理设备，包括：
2.根据权利要求1所述的图像处理设备，其中，所述第二放大单元不使用神经网络。
3.根据权利要求1所述的图像处理设备，其中，所述第二放大单元使用最近邻法、双三次法和双线性法中的至少一者。
4.根据权利要求1所述的图像处理设备，其中，与在通过所述第二放大单元对图像进行放大所产生的第二放大图像中相比，在通过所述第一放大单元对图像进行放大所产生的第一放大图像中，更加强调高频信号。
5.根据权利要求1所述的图像处理设备，其中，与通过所述第二放大单元对图像进行放大所产生的第二放大图像相比，通过所述第一放大单元对图像进行放大所产生的第一放大图像具有更高的分辨感。
6.根据权利要求1所述的图像处理设备，其中，在作为所述校正的强度的第一强度下，所述第一放大图像的在所述第一放大图像和所述第二放大图像之间的合成比率方面的值比在作为所述校正的强度的第二强度下的该值高，所述第二强度在所述校正的强度方面比所述第一强度高。
7.根据权利要求1所述的图像处理设备，其中，在作为所述校正的强度的第一强...
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