[发明专利]一种去除图像摩尔纹的方法及装置

说明书

本发明公开了一种去除图像摩尔纹的方法，包括：将原始图像输入到模型，通过模型中的边缘检测网络利用原始图像获得目标边缘特征图输出到模型中的多尺度融合网络；通过模型中的特征提取层提取原始图像的特征得到原始特征图输出到模型中的多尺度融合网络和合成网络；通过多尺度融合网络利用原始特征图和目标边缘特征图获取多尺度融合特征图输出到模型中的合成网络；通过模型中的分类网络利用原始图像获得类别特征图输出到模型中的合成网络；通过合成网络利用原始特征图、类别特征图及多尺度融合特征图生成无摩尔纹图像。本发明对不同类型的摩尔纹去除具有更强的泛化能力和鲁棒性，在有效去除摩尔纹的同时，还能够更好地保留原始图片中的内容细节。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种去除图像摩尔纹的方法及装置。

背景技术

人们通常会使用手机或相机拍照功能来记录生活中的点点滴滴。然而摄像头与被拍摄物之间的空间位置不同，拍摄出的图片常会被各种形态、颜色不一的摩尔纹破坏，影响到图片的质量，给用户带来不好的体验。

在现有技术中，已经有利用神经网络的方法去除图片上的摩尔纹，但是已有的网络对于摩尔纹独有的物理性质(如频域、颜色通道分布)的探索不够，在对低频多色摩尔纹去除的过程中，会产生摩尔纹残留现象，因此已有网络对去除不同类型摩尔纹的泛化能力比较差。

发明内容

本发明的目的是针对上述现有技术的不足提出的一种去除图像摩尔纹的方法及装置，该目的是通过以下技术方案实现的。

本发明的第一方面提出了一种去除图像摩尔纹的方法，所述方法包括：

将原始图像输入到已训练的摩尔纹去除模型，通过所述摩尔纹去除模型中的边缘检测网络利用原始图像获得无摩尔纹的目标边缘特征图，并输出到所述摩尔纹去除模型中的多尺度融合网络；

通过所述摩尔纹去除模型中的特征提取层提取所述原始图像的特征得到原始特征图，并输出到所述摩尔纹去除模型中的多尺度融合网络和合成网络；

通过所述多尺度融合网络利用原始特征图和目标边缘特征图获取多尺度融合特征图，并输出到所述摩尔纹去除模型中的合成网络；

通过所述摩尔纹去除模型中的分类网络利用原始图像获得类别特征图，并输出到所述摩尔纹去除模型中的合成网络；

通过所述合成网络利用原始特征图、类别特征图及多尺度融合特征图生成去除摩尔纹的图像并输出。

本发明的第二方面提出了一种去除图像摩尔纹的装置，所述装置包括：

输入模块，用于将原始图像输入到已训练的摩尔纹去除模型；

模型处理模块，用于通过所述摩尔纹去除模型中的边缘检测网络利用原始图像获得无摩尔纹的目标边缘特征图，并输出到所述摩尔纹去除模型中的多尺度融合网络；通过所述摩尔纹去除模型中的特征提取层提取所述原始图像的特征得到原始特征图，并输出到所述摩尔纹去除模型中的多尺度融合网络和合成网络；通过所述多尺度融合网络利用原始特征图和目标边缘特征图获取多尺度融合特征图，并输出到所述摩尔纹去除模型中的合成网络；通过所述摩尔纹去除模型中的分类网络利用原始图像获得类别特征图，并输出到所述摩尔纹去除模型中的合成网络；通过所述合成网络利用原始特征图、类别特征图及多尺度融合特征图生成去除摩尔纹的图像并输出。

在本申请实施例中，将原始图像输入到已训练的摩尔纹去除模型后，可以通过摩尔纹去除模型中的边缘检测网络利用原始图像获得无摩尔纹的目标边缘图，并输出到多尺度融合网络；通过摩尔纹去除模型中的特征提取层提取所述原始图像的特征得到原始特征图，并分别输出到多尺度融合网络和合成网络；通过摩尔纹去除模型中的多尺度融合网络利用原始特征图和目标边缘图获取多尺度融合特征图，并输出到合成网络；通过摩尔纹去除模型中的分类网络再利用原始图像获得类别特征图，并输出到合成网络，最后通过合成网络利用原始特征图、类别特征图及多尺度融合特征图生成无摩尔纹的图像。