[发明专利]一种图像增强方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本公开是关于一种图像增强方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取待增强的目标图像，并对所述目标图像进行下采样处理，得到下采样图像；将所述下采样图像输入预先训练的深度学习网络，得到所述下采样图像对应的图像增强数据；确定所述目标图像中的每一像素点在所述下采样图像中的匹配点；针对所述目标图像中的每一像素点，基于所述图像增强数据中该像素点的匹配点所对应的增强数据，确定该像素点对应的目标增强参数；针对所述目标图像中的每一像素点，基于该像素点对应的目标增强参数，调整该像素点的像素值，得到所述目标图像对应的增强图像。本公开可以在保持基于深度学习获得的图像增强效果的同时，降低图像增强处理的复杂度。

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像增强方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

个人用的消费级设备进行图像采集时，通常无法直接捕捉高动态范围的图像，而且也很难获取连续多帧不同曝光的图像，以进行多曝光融合从而得到高动态范围的图像。此时，基于单帧的图像增强技术显得尤为重要，其中，对单帧图像进行增强可以仅通过当前图像信息，调整图像亮度及对比度等参数，得到近似于多曝光融合的高动态范围的图像增强效果。

目前常用的单帧图像增强方法有：基于深度学习的图像增强方法。相关的基于深度学习的图像增强方法中，通过预先采集的数据集，学习原图到增强后图像的映射信息，并存储深度学习网络的参数，对待增强的图像进行自适应增强，获得较好的图像增强效果。

但是，由于是对高分辨率的原图直接进行卷积等操作，直接输出高分辨率的增强后图像，导致相关技术中基于深度学习的图像增强处理过程的复杂度高。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种图像增强方法、装置、电子设备及存储介质，以在保持基于深度学习获得的图像增强效果的同时，降低图像增强处理的复杂度。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像增强方法，包括：

获取待增强的目标图像，并对所述目标图像进行下采样处理，得到下采样图像；

将所述下采样图像输入预先训练的深度学习网络，得到所述下采样图像对应的图像增强数据；其中，所述深度学习网络是根据样本图像和所述样本图像对应的样本增强图像训练得到的，所述图像增强数据为表征所述下采样图像增强后的图像相对于所述下采样图像的增强程度的数据；

确定所述目标图像中的每一像素点在所述下采样图像中的匹配点；

针对所述目标图像中的每一像素点，基于所述图像增强数据中该像素点的匹配点所对应的增强数据，确定该像素点对应的目标增强参数；

针对所述目标图像中的每一像素点，基于该像素点对应的目标增强参数，调整该像素点的像素值，得到所述目标图像对应的增强图像。

可选地，所述确定所述目标图像中的每一像素点在所述下采样图像中的匹配点，包括：

针对所述目标图像中的每一像素点，确定该像素点在所述下采样图像中的对应像素点，在以所述对应像素点为中心且大小为M×N的搜索区域内，查找与所述对应像素点的像素值之差的绝对值最小的像素点，将查找到的像素点作为该像素点在所述下采样图像中的匹配点；

其中，对于所述目标图像中坐标为(u，v)的像素点，该像素点在下采样图像中的对应像素点的坐标为(u/x，v/x)，x表示下采样倍数。

可选地，所述图像增强数据包括：所述下采样图像中每一像素点映射为相应像素点的映射参数，任一像素点的相应像素点为所述下采样图像增强后的图像中与该像素点位置相同的像素点；

所述针对所述目标图像中的每一像素点，基于所述图像增强数据中该像素点的匹配点所对应的增强数据，确定该像素点对应的目标增强参数，包括：