[发明专利]图像增强方法、装置、终端设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像增强方法，其特征在于，包括步骤：

获取原始图像；

将所述原始图像输入预先得到的图像增强网络，对所述原始图像进行逐级增强，得到所述原始图像对应的增强图像；其中，所述图像增强网络包括至少两级子网络，所述原始图像作为所述图像增强网络的首级子网络的输入，所述首级子网络输出首级节点图像，每一级子网络输出的节点图像作为下一级子网络的输入，所述图像增强网络的末级子网络输出末级节点图像，所述末级节点图像作为所述增强图像；

通过如下步骤预先得到所述图像增强网络：

获取原始图像样本和对应的增强图像样本；

根据所述原始图像样本和所述增强图像样本，生成多级节点图像样本；其中所述多级节点图像样本的级数比所述子网络的级数少一；

将所述原始图像样本、所述增强图像样本和所述多级节点图像样本作为训练样本，对所述图像增强网络进行训练，得到完成训练的所述图像增强网络；其中，所述原始图像样本作为首级子网络的训练输入，所述增强样本图像作为末级子网络的训练输出，每一级的节点图像样本作为下一级次的所述子网络的训练输入，且每一级的节点图像样本作为对应级次的所述子网络的训练输出。

2.如权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，所述图像增强网络为全卷积网络，并且在多级子网络中，不同级次的子网络具有不完全相同的网络参数。

3.如权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，所述根据所述原始图像样本和所述增强图像样本，生成多级节点图像样本，具体包括：

获取所述原始图像样本的图像矩阵和所述增强图像样本的图像矩阵；

在所述原始图像样本的图像矩阵和所述增强图像样本的图像矩阵之间插入多级节点图像矩阵；其中，所述多级节点图像矩阵的级数比所述子网络的级数少一；

根据所述多级节点图像矩阵获取相应的多级节点图像样本。

4.如权利要求3所述的图像增强方法，其特征在于，所述在所述原始图像样本的图像矩阵和所述增强图像样本的图像矩阵之间插入多级节点图像矩阵，具体为：

在所述原始图像样本的图像矩阵和所述增强图像样本的图像矩阵之间，根据预设的梯度变化插入多级节点图像矩阵。

5.如权利要求3至4任一项所述的图像增强方法，其特征在于，预先得到所述图像增强网络的步骤还包括：

生成每一级节点图像样本对应的节点特征图；

将所述原始图像样本输入完成训练的所述图像增强网络，得到测试的增强图像样本；

以所述节点特征图和所述测试的增强图像样本作为函数参数，构建所述图像增强网络的目标损失函数；

根据所述目标损失函数对所述完成训练的所述图像增强网络进行优化，得到优化的所述图像增强网络。

6.如权利要求5所述的图像增强方法 ，其特征在于，每一级的所述子网络均具有至少一卷积层和至少一激活层。

7.一种图像增强装置，其特征在于，包括：

输入模块，用于获取原始图像；

处理模块，用于将所述原始图像输入预先得到的图像增强网络，对所述原始图像进行逐级增强，得到所述原始图像对应的增强图像；其中，所述图像增强网络包括至少两级子网络，所述原始图像作为所述图像增强网络的首级子网络的输入，所述首级子网络输出首级节点图像，每一级子网络输出的节点图像作为下一级子网络的输入，所述图像增强网络的末级子网络输出末级节点图像，所述末级节点图像作为所述增强图像；

通过如下步骤预先得到所述图像增强网络：

获取原始图像样本和对应的增强图像样本；

根据所述原始图像样本和所述增强图像样本，生成多级节点图像样本；其中所述多级节点图像样本的级数比所述子网络的级数少一；

将所述原始图像样本、所述增强图像样本和所述多级节点图像样本作为训练样本，对所述图像增强网络进行训练，得到完成训练的所述图像增强网络；其中，所述原始图像样本作为首级子网络的训练输入，所述增强样本图像作为末级子网络的训练输出，每一级的节点图像样本作为下一级次的所述子网络的训练输入，且每一级的节点图像样本作为对应级次的所述子网络的训练输出。