[发明专利]一种图像处理的方法以及相关装置

权利要求书

1.一种图像处理的方法，其特征在于，包括：

获取待处理图像；

采用预置训练模型对所述待处理图像进行处理，其中，所述预置训练模型为特征样本图像与所述特征样本图像的激活函数的函数关系模型，所述特征样本图像中包含满足预设图像特征值提取条件的图像；

根据所述预置训练模型的处理结果，获取所述待处理图像所对应的目标图像；

所述采用预置训练模型对所述待处理图像进行处理之前，所述方法还包括：

获取待训练图像集合，其中，所述待训练图像集合中包含多个样本图像；

判断所述待训练图像集合中的样本图像是否满足所述预设图像特征值提取条件；

若所述样本图像满足所述预设图像特征值提取条件，则将所述样本图像确定为所述特征样本图像，所述特征样本图像用于进行所述预置训练模型的训练；

所述判断所述待训练图像集合中的样本图像是否满足所述预设图像特征值提取条件，包括：

获取所述待训练图像集合中的所述样本图像的感兴趣区域ROI亮度值；

判断所述ROI亮度值是否小于或等于第一预置门限，若是，则确定所述样本图像满足所述预设图像特征值提取条件。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述待训练图像集合中的样本图像是否满足所述预设图像特征值提取条件之后，所述方法还包括：

若所述样本图像不满足所述预设图像特征值提取条件，则从所述待训练图像集合中删除所述样本图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待训练图像集合，包括：

获取目标输入图像；

采用线性滤波器对所述目标输入图像进行卷积处理，并获取到多个卷积样本图像；

采用非线性激活函数对所述多个卷积样本图像进行计算，并获取到所述待训练图像集合中的多个样本图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述ROI亮度值是否小于或等于第一预置门限，包括：

接收用户触发的样本提取指令，所述样本提取指令用于指示所述样本图像的ROI亮度值小于或等于所述第一预置门限；

根据所述样本提取指令确定所述样本图像的ROI亮度值小于或等于所述第一预置门限。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述ROI亮度值是否小于或等于第一预置门限，包括：

获取ROI亮度值与目标ROI亮度值之间的亮度差值，其中，所述目标ROI亮度值为预先设定的；

判断所述亮度差值是否大于或等于第二预置门限，若是，则确定所述ROI亮度值小于或等于所述第一预置门限。

6.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取待处理图像；

处理模块，用于采用预置训练模型对所述第一获取模块获取的所述待处理图像进行处理，其中，所述预置训练模型为特征样本图像与所述特征样本图像的激活函数的函数关系模型，所述特征样本图像中包含满足预设图像特征值提取条件的图像；

第二获取模块，用于根据所述处理模块通过所述预置训练模型处理得到的处理结果，获取所述待处理图像所对应的目标图像；

所述图像处理装置还包括：

第三获取模块，用于所述处理模块采用预置训练模型对所述待处理图像进行处理之前，获取待训练图像集合，其中，所述待训练图像集合中包含多个样本图像；

判断模块，用于判断第三获取模块获取的所述待训练图像集合中的样本图像是否满足所述预设图像特征值提取条件；

确定模块，用于若所述判断模块判断得到所述样本图像满足所述预设图像特征值提取条件，则将所述样本图像确定为所述特征样本图像，所述特征样本图像用于进行所述预置训练模型的训练；

所述判断模块包括：

第二获取单元，用于获取所述待训练图像集合中的所述样本图像的感兴趣区域ROI亮度值；

判断单元，用于判断所述第二获取单元获取的所述ROI亮度值是否小于或等于第一预置门限，若是，则确定所述样本图像满足所述预设图像特征值提取条件。