[发明专利]图像处理方法、处理装置、终端设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取待处理的包括目标对象的模糊图像以及N个均包括所述目标对象的样本清晰图像，其中，N为整数且N≥1；

对于每个样本清晰图像，将所述模糊图像与该样本清晰图像进行对齐，得到所述模糊图像中组成所述目标对象的各图像区域，分别对应的位于该样本清晰图像的样本区域；

确定各个所述图像区域的清晰程度；

对于每个图像区域，基于该图像区域的清晰程度，确定该图像区域以及与该图像区域对应的N个样本区域分别对应的融合权重，并基于各个融合权重，将该图像区域与该N个样本区域进行图像融合，其中，对于各个图像区域，图像区域的清晰程度与图像区域对应的融合权重正相关；

相应地，所述对于每个图像区域，基于该图像区域的清晰程度，确定该图像区域以及与该图像区域对应的N个样本区域分别对应的融合权重，并基于各个融合权重，将该图像区域与该N个样本区域进行图像融合，包括：

基于所述模糊图像中组成所述目标对象的每个像素点的清晰程度，生成权重图，所述权重图由多个融合权重W_i,j组成，其中，i以及j的取值范围由所述目标对象在所述模糊图像中的位置以及所述目标对象的尺寸确定，所述W_i,j为所述模糊图像中组成所述目标对象的位置(i,j)处的像素点对应的融合权重，1-W_i,j为所述模糊图像中位置(i,j)处的像素点所对应的位于所述样本清晰图像中的样本区域的融合权重；

基于所述权重图、所述模糊图像中组成所述目标对象的各个像素点以及所述样本清晰图像中与组成所述目标对象的各个像素点分别对应的像素点，利用图像融合公式进行图像融合，得到对所述目标对象修正后的图像，所述图像融合公式为：

RF_i,j＝W_i,j×Fuzzy_i,j+(1-W_i,j)×Clear_i,j

其中，Fuzzy_i,j为所述模糊图像中组成所述目标对象且在位置(i,j)处的像素点的像素值，Clear_i,j为与所述模糊图像中位置(i,j)处的像素点对应的样本清晰图像中的像素点的像素值，RF_i,j为融合后图像在位置(i,j)处的像素值。

2.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，组成所述目标对象的各图像区域均为一个像素点；

相应地，各个所述图像区域分别对应的样本区域也均为一个像素点。

3.如权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述确定各个所述图像区域的清晰程度，包括：

计算所述模糊图像中组成所述目标对象的每个像素点分别对应的梯度值；

根据组成所述目标对象的每个像素点分别对应的梯度值的绝对值，确定组成所述目标对象的每个像素点的清晰程度。

4.如权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据组成所述目标对象的每个像素点分别对应的梯度值的绝对值，确定组成所述目标对象的每个像素点的清晰程度，包括：

根据所述每个像素点分别对应的梯度值的绝对值，确定所述每个像素点的梯度值的绝对值分别所位于的预设范围，其中，各个预设范围组成一连续数值范围，且两两之间无交集，每个预设范围均对应有一个清晰程度；

对于所述每个像素点，将该像素点的梯度值的绝对值所处的预设范围所对应的清晰程度，作为该像素点的清晰程度。

5.如权利要求1至4中任一项所述的图像处理方法，其特征在于，所述目标对象为人脸；

相应地，所述获取待处理的包括目标对象的模糊图像以及N个均包括所述目标对象的样本清晰图像，包括：

获取所述待处理的模糊图像，并确定所述模糊图像中的人脸姿态；

在样本清晰图像集合中选取人脸姿态与所述模糊图像中人脸姿态相差在预设姿态差内的N个也均包括所述目标对象的样本清晰图像，所述样本清晰图像集合中包括各个不同的人脸姿态的样本清晰图像。