[发明专利]用于图像处理的方法和装置

权利要求书

1.一种用于图像处理的方法，所述方法包括：

接收第一图像，所述第一图像具有第一清晰度；

将所述第一图像输入第一结构，其中所述第一结构为能够学习映射和变化关系中的至少一种的端到端学习结构；以及

从所述第一结构的输出端得到对应于所述第一图像的第二图像，其中所述第二图像具有第二清晰度，所述且所述第二清晰度大于所述第一清晰度，所述第二清晰度与所述第一清晰度之间具有第一对应关系。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一图像和所述第二图像的分辨率相同。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一结构为深度学习网络。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一结构包括编码器、解码器以及位于所述编码器和所述解码器之间的非线性映射。

5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述第一结构为卷积-解卷积深度学习网络，所述卷积-解卷积深度学习网络包括卷积层、解卷积层和位于所述卷积层与所述解卷积层之间的全连接层。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一结构经历图像对训练，所述图像对包括第三图像，以及通过对所述第三图像进行模糊化处理得到的第四图像；

所述图像对训练包括将所述第四图像作为输入，将所述第三图像作为输出对所述第一结构进行训练，其中所述第三图像具有第三清晰度，第四图像具有第四清晰度，且所述第三清晰度与第四清晰度具有所述第一对应关系。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一结构经历图像对训练，所述图像对包括多个第五图像和多个第六图像，其中，所述多个第五图像为提取自第三图像的多个图像块，所述第六图像为提取自对所述第三图像进行模糊化处理得到的第四图像的多个图像块；

所述图像对训练包括将所述多个第六图像作为输入，将对应的多个所述第五图像作为输出对所述第一结构进行训练，其中，所述第三图像具有第三清晰度，所述第四图像具有第四清晰度，且所述第三清晰度与第四清晰度具有所述第一对应关系。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述多个第五图像为提取自所述第三图像的多个部分重叠的图像块，且所述多个第六图像为提取自所述第四图像的多个部分重叠的图像块。

9.根据权利要求6或7中任一项所述的方法，其中，所述第三图像和所述第四图像的分辨率相同。

10.根据权利要求6或7中任一项所述的方法，其中，所述对所述第一结构进行训练，包括：采用反向传播算法对所述第一结构进行训练。

11.根据权利要求6或7中任一项所述的方法，其中，所述模糊化处理包括：将所述第三图像以第一倍率缩小为第七图像，将所述第七图像放大得到与所述第三图像分辨率相同的所述第四图像。

12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述放大为利用双三次插值法进行放大。

13.根据权利要求1所述的方法，其中，

所述第一图像为提取自原始图像的多个图像块；

第二图像为用于合成对应于所述原始图像的第八图像的多个图像块，所述第八图像的清晰度高于所述原始图像的清晰度。

14.根据权利要求1所述的方法，其中，

所述第一图像为提取自原始图像的多个部分重叠的图像块；

所述第二图像为用于合成对应于所述原始图像的第八图像的多个部分重叠的图像块，所述第八图像的清晰度高于所述原始图像的清晰度。