[发明专利]一种图像处理方法及装置

说明书

本发明提供一种图像处理方法及装置，通过获取原始图像，并基于图像色彩增强算法，生成随机图像组，随机图像组包含对原始图像进行色彩增强后得到的R个增强图像，R为正整数，基于神经网络图像评估方法，对原始图像进行评分，得到原始图像评分，基于神经网络图像评估方法和预设的颜色空间约束方法，对R个增强图像进行评分，得到每一个增强图像的增强图像评分，选取原始图像评分和R个增强图像评分中的最高评分，确定最高评分对应的图像为最佳图像。基于本发明，采用多种不同的颜色空间约束方法以及图像色彩增强算法同时处理图像，能够通用地解决多种图像色彩质量低下问题，大大提高图像处理效率和效果。

技术领域

本发明涉及多媒体技术领域，尤其涉及一种图像处理方法及装置。

背景技术

随着社会的发展，人们的生活与交流越来越离不开互联网，人们乐意将自己生活中的点点滴滴放在互联网上与其他人分享。人们将自己生活中的美好瞬间用图片或视频的方式记录下来，并分享到互联网中。因此，互联网每天都会有大量用户上传的图片和视频。然而，由于用户的拍摄设备质量差异较大，导致上传到互联网的图像存在着色彩不鲜艳、饱和度低以及图像过亮、过曝等多种有关色彩质量低下的问题。因此，为了让用户们能够在互联网上看到满意的图像，需要对用户上传的图像进行色彩增强。

现有技术中，通过人工预先设置固定的检验参数，针对单一特定原因导致的色彩质量低下的图像进行处理。但是，有关图像色彩质量低下的问题有多种，现有技术不能通用地解决多种图像色彩质量低下问题，只能针对其中一种特定的图像色彩质量低下问题进行解决，导致图像处理效率低效和处理后的图片色彩效果不佳。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种图像处理方法及装置，以解决不能通用地解决多种图像色彩质量低下问题，图像处理效率低效和处理后的图片色彩效果不佳的问题。

为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

本发明实施例第一方面公开了一种图像处理方法，所述图像处理方法包括：

获取原始图像，并基于图像色彩增强算法，生成随机图像组，所述随机图像组包含对所述原始图像进行色彩增强后得到的R个增强图像，所述R为正整数；

对所述原始图像进行评分，得到原始图像评分；

对R个所述增强图像进行评分，得到每一个所述增强图像的增强图像评分；

选取所述原始图像评分和R个所述增强图像评分中的最高评分，确定所述最高评分对应的图像为最佳图像。

优选的，在上述图像处理方法中，所述获取原始图像，并基于图像色彩增强算法，生成随机图像组，包括：

获取所述原始图像；

基于所述图像色彩增强算法对所述原始图像进行色彩增强，所述图像色彩增强算法包括神经网络运算模型，在所述神经网络运算模型中设置随机种子作为模型组合层的运算参数，所述模型组合层为所述神经网络运算模型的dropout层；

基于所述运算参数生成R个不同色彩增强结果的增强图像；

集合R个增强图像，构成所述随机图像组。

优选的，在上述图像处理方法中，所述对R个所述增强图像进行评分，得到每一个所述增强图像的增强图像评分，包括：

基于神经网络图像评估方法，对R个所述增强图像进行评分，得到每一个所述增强图像的神经网络评分score_NIMA；

基于预设的颜色空间约束方法，对R个所述增强图像分别进行颜色空间约束，得到每一个所述增强图像的约束评分；

针对每一个所述增强图像，计算并获取所述增强图像的神经网络评分score_NIMA与约束评分之间的差值，得到每一个所述增强图像的增强图像评分。