[发明专利]一种图像处理方法、图像处理装置及终端设备

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取待处理图像；

将所述待处理图像输入至训练后的神经网络模型，得到所述训练后的神经网络模型输出的具有单反相机拍摄效果的图像；

显示所述训练后的神经网络模型输出的图像。

2.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，在将所述待处理图像输入至训练后的神经网络模型，得到所述训练后的神经网络模型输出的具有单反相机拍摄效果的图像的步骤之前，还包括：

输出提示信息，所述提示信息用于提示用户是否同意将所述待处理图像转换为具有单反相机拍摄效果的图像；

接收所述用户输入的反馈信息，所述反馈信息用于指示所述用户是否同意将所述待处理图像转换为具有单反相机拍摄效果的图像；

相应地，将所述待处理图像输入至训练后的神经网络模型，得到所述训练后的神经网络模型输出的具有单反相机拍摄效果的图像，包括：

若所述反馈信息指示所述用户同意将所述待处理图像转换为具有单反相机拍摄效果的图像，则将所述待处理图像输入至训练后的神经网络模型，得到所述训练后的神经网络模型输出的具有单反相机拍摄效果的图像。

3.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，在将所述待处理图像输入至训练后的神经网络模型，得到所述训练后的神经网络模型输出的具有单反相机拍摄效果的图像的步骤之前，还包括：

获取所述待处理图像的图像尺寸，所述图像尺寸包括图像宽度方向上像素点个数以及高度方向上像素点个数；

判断所述图像尺寸是否符合预设尺寸；

相应地，将所述待处理图像输入至训练后的神经网络模型，得到所述训练后的神经网络模型输出的具有单反相机拍摄效果的图像，包括：

若所述图像尺寸不符合所述预设尺寸，则对所述待处理图像进行尺寸修正，将尺寸修正后得到的图像输入至训练后的神经网络模型，得到所述训练后的神经网络模型输出的具有单反相机拍摄效果的图像。

4.如权利要求1至3中任一项所述的图像处理方法，其特征在于，所述神经网络模型的训练过程包括：

从样本数据库中选取各个非单反样本图像以及各个非单反样本图像分别对应的单反样本图像，其中，各个非单反样本图像是由非单反相机拍摄的图像，各个单反样本图像是由单反相机拍摄的图像；

将各个非单反样本图像分别输入至初始的神经网络模型中，以使得所述初始的神经网络模型将各个非单反样本图像分别转换为具有单反相机拍摄效果的生成图像；

将每个非单反样本图像所对应的生成图像以及所对应的单反样本图像作为一个图像组输入至训练后的判别模型中，以使得所述训练后的判别模型根据每个图像组中的单反样本图像判断该图像组中的生成图像是否正确；

统计生成图像正确的图像组在所有图像组中所占的比例，将所述比例确定为当前的神经网络模型的生成正确率；

不断调整当前的神经网络模型的各个参数，并继续将所选取的各个非单反样本图像分别输入至参数调整后的神经网络模型中，直至当前的神经网络模型的生成正确率大于预设正确率为止，并将该当前的神经网络模型作为训练后的神经网络模型。

5.如权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，在所述将每个非单反样本图像所对应的生成图像以及所对应的单反样本图像作为一个图像组输入至训练后的判别模型中的步骤之前，所述神经网络模型的训练过程还包括：

利用所述初始的神经网络模型以及所述样本数据库，对初始的判别模型进行训练，获得所述训练后的判别模型。

6.如权利要求5所述的图像处理方法，其特征在于，在所述将该当前的神经网络模型作为训练后的神经网络模型的步骤之后，所述神经网络模型的训练过程还包括：

判断所述训练后的神经网络模型是否满足要求；

若所述训练后的神经网络模型不满足要求，则：

将所述训练后的神经网络模型作为初始的神经网络模型，并将所述训练后的判别模型作为初始的判别模型，返回执行所述从样本数据库中选取各个非单反样本图像以及各个非单反样本图像分别对应的单反样本图像的步骤以及后续步骤。