[发明专利]图像处理方法、装置、设备及其系统

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取已解码图像信息；

将所述已解码图像信息输入给第一处理网络；由所述第一处理网络对所述已解码图像信息进行处理，得到与所述已解码图像信息对应的去失真图像；

将所述去失真图像对应的目标图像输入给第二处理网络，以使所述第二处理网络根据所述目标图像进行用于实现智能分析的人工智能处理；

其中，所述第一处理网络是根据编码前样本图像的特征和已解码样本图像对应的去失真样本图像的特征训练得到的，所述编码前样本图像和所述已解码样本图像是针对同一帧图像的编码前样本图像和已解码样本图像；

其中，当所述第二处理网络根据目标图像的目标特征进行用于实现智能分析的人工智能处理时，则所述编码前样本图像的特征为所述编码前样本图像的目标特征，所述去失真样本图像的特征为所述去失真样本图像的目标特征。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述第一处理网络的训练过程包括：

将所述编码前样本图像，所述已解码样本图像的图像信息输入给第一处理网络；由所述第一处理网络获取所述已解码样本图像对应的去失真样本图像；

根据所述编码前样本图像的特征和所述去失真样本图像的特征，确定所述去失真样本图像对应的损失值；

根据所述损失值对第一处理网络进行训练，得到训练后的第一处理网络。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述已解码样本图像的图像信息包括所述已解码样本图像和所述已解码样本图像对应的边信息；所述边信息表示所述已解码样本图像相对所述编码前样本图像的失真特征；所述由所述第一处理网络获取所述已解码样本图像对应的去失真样本图像，包括：

根据所述边信息获取边信息矩阵；

通过所述第一处理网络对所述已解码样本图像和所述边信息矩阵进行处理，得到所述已解码样本图像对应的去失真样本图像。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述编码前样本图像的特征为对所述编码前样本图像的像素值进行变换得到的特征值；所述去失真样本图像的特征为对所述去失真样本图像的像素值进行变换得到的特征值。

5.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过第三处理网络获取所述编码前样本图像的特征；

通过所述第三处理网络获取所述去失真样本图像的特征；

其中，所述第三处理网络包括所述第二处理网络的特征提取层。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述已解码图像信息包括已解码图像和所述已解码图像对应的边信息；所述边信息表示所述已解码图像相对编码前图像的失真特征，所述编码前图像和所述已解码图像是针对同一帧图像的编码前图像和已解码图像；所述由所述第一处理网络对所述已解码图像信息进行处理，得到与所述已解码图像信息对应的去失真图像，包括：

根据所述边信息获取边信息矩阵；

对所述已解码图像和所述边信息矩阵进行合并，得到合并矩阵；

对所述合并矩阵进行处理，得到去失真图像。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述已解码图像信息包括已解码图像和所述已解码图像对应的边信息；所述边信息表示所述已解码图像相对编码前图像的失真特征，所述编码前图像和所述已解码图像是针对同一帧图像的编码前图像和已解码图像；所述由所述第一处理网络对所述已解码图像信息进行处理，得到与所述已解码图像信息对应的去失真图像，包括：

根据所述边信息获取边信息矩阵；

通过所述第一处理网络的第一子结构对所述已解码图像进行处理，得到初步处理图像；通过所述第一处理网络的第二子结构对所述边信息矩阵进行处理，得到权重系数矩阵，所述权重系数矩阵的每个元素位置对应一个权重系数；

针对初步处理图像的每个像素点，从所述权重系数矩阵中确定与所述像素点对应的元素位置，根据所述元素位置的权重系数对所述像素点的像素值进行调整，得到调整像素值；根据每个像素点的调整像素值获取去失真图像。