【技术实现步骤摘要】
本公开的实施例涉及图像处理，并且更具体地涉及使用机器学习的图像去模糊。
技术介绍
1、图像处理指代使用计算机修改、分析或生成图像。神经网络可以用于多个图像处理任务。在一些情况下，神经网络基于深度学习来训练。经训练的神经网络可以通过将输入数据映射到输出数据来执行推断，并且输入数据和输出数据可以具有非线性关系。为特定目的(例如，图像恢复)训练的神经网络还可以具有对不是训练数据集的一部分的输入进行泛化并生成相对准确的输出的能力。
技术实现思路
1、根据本公开的一个方面，一种图像处理方法包括：使用内核估计模型来计算输入图像的模糊内核；使用模糊内核对输入图像执行基于内核的去模糊，以获得解卷积图像；以及通过基于解卷积图像执行无内核去模糊来生成输出图像。
2、根据本公开的一个方面，一种存储指令的非暂时计算机可读存储介质，该指令在由处理器执行时，使处理器：使用内核估计模型来计算输入图像的模糊内核；使用模糊内核对输入图像执行基于内核的去模糊，以获得解卷积图像；以及通过基于解卷积图像执行无内核去模糊来生成输出图像。
3、根据本公开的一个方面，一种图像处理装置包括：处理器；以及存储器，被配置为存储可由处理器执行的指令，其中，响应于由处理器执行指令，处理器执行以下操作：使用内核估计模型来计算输入图像的模糊内核；使用模糊内核对输入图像执行基于内核的去模糊，以获得解卷积图像；以及通过基于解卷积图像执行无内核去模糊来生成输出图像。
4、在本公开的另一总体方面中，一种可由处理器
5、该方法还可以包括：对频率图像执行基于内核的去模糊，以获得模糊内核，并且其中，解卷积图像是基于频率图像和模糊内核获得的。可以通过执行无内核去模糊来获得输出图像。
6、该方法还可以包括：对临时清晰图像执行附加频率变换，以获得附加频率图像，并且解卷积图像可以基于频率图像和附加频率图像来获得。
7、示例实施例的附加方面将部分地在下面的描述中阐述，并且部分将从描述中显而易见，或者可以通过本公开的实践而获悉。
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所述的图像处理方法，其中，
3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其中，
4.根据权利要求3所述的图像处理方法，其中，
5.根据权利要求1所述的图像处理方法，其中，
6.根据权利要求5所述的图像处理方法，其中，
7.根据权利要求1所述的图像处理方法，其中，生成所述输出图像包括：
8.根据权利要求7所述的图像处理方法，其中，
9.根据权利要求1所述的图像处理方法，其中，
10.一种存储指令的非暂时计算机可读存储介质，所述指令在由处理器执行时，使所述处理器：
11.一种图像处理装置，包括：
12.根据权利要求11所述的图像处理装置，其中，所述处理器还执行包括以下项的操作：
13.根据权利要求12所述的图像处理装置，其中，所述处理器还执行包括以下项的操作：
14.根据权利要求13所述的图像处理装置，其中，
15.根据权利要求11所述的图像处理装置，其中，所述处理器还执行包括
16.根据权利要求11所述的图像处理装置，其中，所述处理器还执行包括以下项的操作：
17.根据权利要求16所述的图像处理装置，其中，
18.一种电子设备，包括：
19.根据权利要求18所述的电子设备，其中，所述处理器还被配置为：
20.一种方法，包括：
21.根据权利要求20所述的方法，还包括：
22.根据权利要求20所述的方法，其中，通过执行无内核去模糊来获得所述输出图像。
23.根据权利要求20所述的方法，还包括：
...【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所述的图像处理方法，其中，
3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其中，
4.根据权利要求3所述的图像处理方法，其中，
5.根据权利要求1所述的图像处理方法，其中，
6.根据权利要求5所述的图像处理方法，其中，
7.根据权利要求1所述的图像处理方法，其中，生成所述输出图像包括：
8.根据权利要求7所述的图像处理方法，其中，
9.根据权利要求1所述的图像处理方法，其中，
10.一种存储指令的非暂时计算机可读存储介质，所述指令在由处理器执行时，使所述处理器：
11.一种图像处理装置，包括：
12.根据权利要求11所述的图像处理装置，其中，所述处理器还执行包括以下项的操作：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：金仁洙，徐健锡，崔在硕，李炯旭，
申请(专利权)人：三星电子株式会社，
类型：发明
国别省市：
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