[发明专利]一种图像处理方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种图像处理方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：基于小波变换对原高分辨率图像进行下采样，得到低频信息和高频信息；将所述低频信息输入目标逆神经网络，得到低分辨率图像；将所述高频信息输入所述目标逆神经网络，得到信息分布图；将所述低分辨率图像和所述信息分布图发送至第二终端，以使所述第二终端根据所述低分辨率图像和所述信息分布图生成目标高分辨率图像。通过本发明的技术方案，以实现能够在下采样过程中更好地保留图像的原始信息，在上采样过程中再利用这些信息将图像低分辨率图像还原，即只需要传输低分辨率图像再加上信息分布图，就可以恢复出一张信息较全的高分辨率图像。

技术领域

本发明实施例涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

在车辆年检智能审核系统中，需要先接收车管所提供的车辆照片，但是个别车管所的带宽或网络服务器有限，所以会先将图像进行下采样(压缩)，变成分辨率很低的图像。虽然这样可以提高传输速度和保存的成本，但会使得图像的画质严重受损，甚至无法辨别其中的信息(比如车牌号)，从而导致无法审核。即便将图像恢复到原始尺寸，直接进行上采样得到的图像仍会非常模糊。该问题的本质原因是在图像下采样过程中产生了信息丢失，普通的上采样并不能将丢失的信息还原。

目前比较流行的一种方法，是使用超分辨率网络来进行图像增强，让网络尝试从大量数据中学习低分辨率到高分辨率的映射关系。通过这种方法恢复出来的图像虽然在视觉效果上可以达到清晰的程度，但没有从本质上解决信息丢失的问题，实际信息并不能保证与原始一致或者接近，因为很大程度上是网络生成的近似结果。

发明内容

本发明实施例提供一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，以实现能够在下采样过程中更好地保留图像的原始信息，在上采样过程中再利用这些信息将图像低分辨率图像还原，即只需要传输低分辨率图像再加上信息分布图，就可以恢复出一张信息较全的高分辨率图像。

第一方面，本发明实施例提供了一种图像处理方法，由第一终端执行，包括：

基于小波变换对原高分辨率图像进行下采样，得到低频信息和高频信息；

将所述低频信息输入目标逆神经网络，得到低分辨率图像；

将所述高频信息输入所述目标逆神经网络，得到信息分布图；

将所述低分辨率图像和所述信息分布图发送至第二终端，以使所述第二终端根据所述低分辨率图像和所述信息分布图生成目标高分辨率图像。

进一步的，所述目标逆神经网络的训练过程包括：

获取样本集，其中，所述样本集包括：低频信息样本、低频信息样本对应的低分辨率图像样本、高频信息样本以及高频信息样本对应的信息分布图样本；

建立待训练逆神经网络；

通过所述样本集迭代训练所述待训练逆神经网络，得到目标逆神经网络。

进一步的，将所述高频信息输入所述目标逆神经网络，得到信息分布图，包括：

将所述高频信息输入所述目标逆神经网络，得到高斯分布图。

进一步的，在将所述高频信息输入所述目标逆神经网络，得到信息分布图之后，还包括：

将所述低分辨率图像和所述信息分布图进行关联存储。

第二方面，本发明实施例提供了一种图像处理方法，由第二终端执行，包括：

接收低分辨率图像和信息分布图；

将所述低分辨率图像输入目标逆神经网络，得到低频信息；

将所述信息分布图输入所述目标逆神经网络，得到高频信息；