[发明专利]一种图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读介质

说明书

本发明提供了一种图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读介质，涉及图像处理的技术领域，包括获取待处理图像，并获取所述待处理图像的缩放倍数，其中，所述缩放倍数包括：放大倍数或者缩小倍数；结合权重预测模型和所述缩放倍数预测得到各个目标像素点的目标权重参数，其中，所述目标像素点为若按照所述缩放倍数对所述待处理图像进行缩放处理之后得到的目标图像中的像素点；利用所述目标权重参数和所述待处理图像中各个像素点的特征信息确定所述目标图像，本申请缓解了现有的图像超分辨需要针对每个放大倍数设置对应放大模块的技术问题。

技术领域

本发明涉及图像处理的技术领域，尤其是涉及一种图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读介质。

背景技术

目前，图像处理技术中包括图像分辨率的调整，例如，将低分辨率图像调整为高分辨率图像(又称为图像超分辨)；或者将高分辨率图像调整为低分辨率图像。以图像超分辨为例，图像超分辨方法将不同放大倍数(scale factor)的超分辨问题看成独立的任务。现有的图像超分辨方法中，可以基于子像素卷积(sub-pixel convolution)来实现。在该方法中，在网络的最后阶段使用子像素卷积组成放大模块(upscale module)用于放大图片生成高分辨率的图片。但是，对于每个放大倍数(scale factor)，在该方法都需要设计一个对应独立放大模块(upscale module)。而且现有的方法只考虑了某些整数倍数(x2,x3,x4,x8)的图像超分辨。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读介质，以缓解了现有的图像超分辨需要针对每个放大倍数设置对应放大模块的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种图像处理方法，包括：获取待处理图像，并获取所述待处理图像的缩放倍数，其中，所述缩放倍数包括：放大倍数或者缩小倍数；结合权重预测模型和所述缩放倍数预测得到各个目标像素点的目标权重参数，其中，所述目标像素点为若按照所述缩放倍数对所述待处理图像进行缩放处理之后得到的目标图像中的像素点；利用所述目标权重参数和所述待处理图像中各个像素点的特征信息确定所述目标图像。

进一步地，利用所述目标权重参数和所述待处理图像中各个像素点的特征信息确定所述目标图像包括：基于所述目标权重参数和所述待处理图像中各个像素点的特征信息，确定各个所述目标像素点的像素值，从而确定得到所述目标图像。

进一步地，基于所述目标权重参数和所述待处理图像中各个像素点的特征信息，确定各个所述目标像素点的像素值包括：对所述待处理图像的特征信息进行扩展，得到目标特征信息，其中，所述目标特征信息包括各个目标像素点的特征信息；基于所述目标特征信息和所述目标权重参数，确定各个所述目标像素点的像素值。

进一步地，基于所述目标特征信息和所述目标权重参数，确定各个所述目标像素点的像素值包括：将目标权重参数w_ijr和目标特征信息F^HR(i,j)进行卷积计算，得到卷积计算结果；(i,j)为所述目标像素点，r为所述缩放倍数，F^HR(i,j)为所述目标像素点(i,j)的目标特征信息，w_ijr为所述目标像素点(i,j)的目标权重参数；将所述卷积计算结果确定为所述目标像素点(i,j)的像素值。

进一步地，结合权重预测模型和所述缩放倍数预测得到各个目标像素点的目标权重参数包括：利用所述缩放倍数和所述待处理图像的尺寸参数确定所述目标像素点的数量信息；确定所述目标像素点在所述待处理图像中的坐标信息；结合所述目标像素点的数量信息、所述坐标信息和所述缩放倍数构建目标向量，其中，所述目标向量包括N个利用所述坐标信息和所述缩放倍数确定的用于确定每个目标像素点的目标权重参数的输入参数，N为所述目标像素点的数量信息；将所述目标向量输入到所述权重预测网络中，得到所述各个目标像素点的目标权重参数。

进一步地，所述权重预测网络包括：多个全连接层和激活函数层。