[发明专利]一种图像处理的方法以及装置

说明书

本申请提供人工智能领域中一种图像处理的方法以及装置，通过从输入图像中的多个通道中分别提取特征，来对双边网格数据进行上采样引导，从而在图像的各个通道都可以实现更好的图像增强效果，如去雾效果，且可以实现轻量化的图像去雾，提高用户体验。该方法包括：获取输入图像，输入图像包括多个通道的信息；分别从输入图像的多个通道的信息中提取特征，得到多个引导图；获取输入图像对应的双边网格数据，双边网格数据包括在空间维度中排列的亮度维度的信息形成的数据，双边网格数据的分辨率低于输入图像的分辨率；分别以多个引导图中的每个引导图作为引导条件，对双边网格数据进行上采样，得到多个特征图；融合多个特征图，得到输出图像。

技术领域

本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种图像处理的方法以及装置。

背景技术

去雾方法经历了大致三个阶段的发展：早期的主流方法为传统方法，对光线传播建模估计，但人为设计的模型以及图片先验知识并不能准确应用到复杂的不同类型的真实图片中。在卷积神经网络应用于大量视觉任务中并取得效果的重大突破之后，基于学习的方法成为主流，替换传统方法中的一些模块为可学习的网络层。而最近的方法则丢弃掉光线估计等人为设计的模块，采用端到端的网络来解决去雾的任务，即图片变换的整个过程由网络学习，算法完全由数据驱动。而端到端网络对计算量需求很大，无法实时对图像进行处理。因此，如何实现轻量化且更好的图像增强效果，成为亟待解决的问题。

发明内容

本申请提供一种图像处理的方法以及装置，通过从输入图像中的多个通道中分别提取特征，来对双边网格数据进行上采样引导，从而在图像的各个通道都可以实现更好的图像增强效果，如去雾，且可以实现轻量化的图像去雾，提高用户体验。

有鉴于此，第一方面，本申请提供一种图像处理的方法，包括：获取输入图像，输入图像包括多个通道的信息；分别从输入图像的多个通道的信息中提取特征，得到多个引导图，该多个引导图和多个通道一一对应，即每个通道都有一个对应的引导图；获取输入图像对应的双边网格数据，双边网格数据包括在空间维度中排列的亮度维度的信息形成的数据，亮度维度的信息为根据从输入图像中提取到的特征得到，双边网格数据的分辨率低于输入图像的分辨率，空间维度为预设的空间或者根据输入图像确定的空间；分别以多个引导图中的每个引导图作为引导条件，对双边网格数据进行上采样，得到多个特征图，其中，每个引导图可以用于引导从双边网格数据中的亮度维度选择与对应的通道对应的信息来进行上采样；融合多个特征图，得到输出图像。

因此，在本申请实施方式中，可以从输入图像的每个通道的维度来提取特征作为引导图，对输入图像的双边网格数据来进行上采样，从而平滑输入图像中的噪声，提高图像的清晰度，且可以避免各个通道中的信息丢失，进一步提高图像的清晰度。并且，本申请通过对低分辨率的双边网格数据进行上采样来实现图像增强，因双边网格数据的分辨率较低，所消耗的计算量也就越少，从而实现轻量化的图像增强。例如，在需要对图像进行去雾时，可以通过本申请实施例提供的方法，从图像的各个通道来提取特征，使最终的输出图像中可以更多的保留输入图像中各个通道的细节信息，轻量化地实现去雾效果，提高用户体验。

在一种可能的实施方式中，前述的分别以多个引导图中的每个引导图作为引导条件，对双边网格数据进行上采样，可以包括：使用第一引导图作为引导条件，对双边网格数据进行上采样，得到上采样特征，第一引导图是多个引导图中的任意一个；融合上采样特征和输入图像，得到第一特征图，第一特征图包括于多个特征图。

本申请实施方式中，可以以引导图作为引导条件，对双边网格数据进行上采样，从而使进行上采样时，可以参考输入图像中各个通道的特征，在各个通道的特征的引导下，实现更优的上采样效果，使上采样得到的特征可以更准确地描述输入图像中的细节，且平滑输入图像中的噪声，实现去噪效果。