[发明专利]一种全景图像生成方法及装置

权利要求书

1.一种全景图像生成方法，其特征在于，包括：

获取多路图像；

将所述多路图像作为全景图像生成模型的输入，得到所述多路图像对应的全景图像，所述全景图像生成模型是根据全景图像样本进行神经网络训练得到的，所述全景图像样本中包括多张全景参考图像，以及构成每张全景参考图像的全景参考子图像；

所述全景图像样本包括N个全景参考图像以及每个所述全景参考图像对应的M个全景参考子图像，所述全景图像生成模型是根据全景图像样本进行神经网络训练得到的，包括：

针对每个全景参考图像以及所述全景参考图像对应的M个全景参考子图像，将所述M个全景参考子图像以及所述全景参考图像作为训练样本的输入参数，将M个全景参考子图像通过训练生成的训练全景图像以及所述全景参考图像的差异作为所述训练样本的输出参数；

使用所述训练样本对神经网络模型进行训练，得到所述全景图像生成模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型包括生成模块以及判断模块，所述使用所述训练样本对神经网络模型进行训练，得到所述全景图像生成模型，包括：

将所述输入参数中的M个全景参考子图像输入到所述生成模块中，得到所述M个全景参考子图像通过训练生成的训练全景图像；

将所述输入参数中的所述全景参考图像输入到所述判断模块中，所述判断模块根据所述全景参考图像以及所述训练全景图像确定判断结果，所述判断结果用于指征所述全景参考图像以及所述训练全景图像的相似性；

根据所述判断结果调整所述生成模块，直至所述判断模块确定所述判断结果大于设定阈值，则确定所述全景图像生成模型训练完毕。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述全景图像生成模型为生成对抗网络模型。

4.一种全景图像生成装置，其特征在于，包括

获取单元，用于获取多路图像；

生成单元，用于将所述多路图像作为全景图像生成模型的输入，得到所述多路图像对应的全景图像，所述全景图像生成模型是根据全景图像样本进行神经网络训练得到的，所述全景图像样本中包括多张全景参考图像，以及构成每张全景参考图像的全景参考子图像；

所述全景图像样本包括N个全景参考图像以及每个所述全景参考图像对应的M个全景参考子图像，所述生成单元具体用于：

针对每个全景参考图像以及所述全景参考图像对应的M个全景参考子图像，将所述M个全景参考子图像以及所述全景参考图像作为训练样本的输入参数，将M个全景参考子图像通过训练生成的训练全景图像以及所述全景参考图像的差异作为所述训练样本的输出参数；

使用所述训练样本对神经网络模型进行训练，得到所述全景图像生成模型。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述神经网络模型包括生成模块以及判断模块，所述生成单元具体用于：

将所述输入参数中的M个全景参考子图像输入到所述生成模块中，得到所述M个全景参考子图像通过训练生成的训练全景图像；

将所述输入参数中的所述全景参考图像输入到所述判断模块中，所述判断模块根据所述全景参考图像以及所述训练全景图像确定判断结果，所述判断结果用于指征所述全景参考图像以及所述训练全景图像的相似性；

根据所述判断结果调整所述生成模块，直至所述判断模块确定所述判断结果大于设定阈值，则确定所述全景图像生成模型训练完毕。

6.根据权利要求4或5所述的装置，其特征在于，所述全景图像生成模型为生成对抗网络模型。

7.一种终端设备，其特征在于，包括至少一个处理单元、以及至少一个存储单元，其中，所述存储单元存储有计算机程序，当所述程序被所述处理单元执行时，使得所述处理单元执行权利要求1～3任一权利要求所述方法的步骤。

8.一种计算机可读介质，其特征在于，其存储有可由终端设备执行的计算机程序，当所述程序在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行权利要求1～3任一所述方法的步骤。