[发明专利]图像处理方法、装置、存储介质及设备

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取原始图像的扩展方向上的边缘图像信息；

根据所述边缘图像信息从至少两个候选扩展方式中选择目标扩展方式；

采用所述目标扩展方式对所述原始图像进行处理，得到目标图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少两个候选扩展方式中包括第一方式和第二方式，所述第一方式基于针对边缘像素进行复制来实现，所述第二方式基于神经网络模型来实现；

所述根据所述边缘图像信息从至少两个候选扩展方式中选择目标扩展方式，包括：

根据所述边缘图像信息确定边缘区域的图像内容的复杂度；

当所述复杂度低于或等于第一预设复杂度时，将所述第一方式确定为目标扩展方式；

当所述复杂度高于第二预设复杂度时，将所述第二方式确定为目标扩展方式，其中，所述第二预设复杂度高于或等于所述第一预设复杂度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采用第一指标和第二指标衡量所述复杂度；所述第一指标包括边缘区域的像素值的均方差，所述均方差越大，对应的复杂度越高；所述第二指标包括边缘区域的灰度值，所述灰度值越大，对应的复杂度越低。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述目标扩展方式包括所述第二方式时，所述采用所述目标扩展方式对所述原始图像进行处理，包括：

根据所述扩展方向对应的扩展长度从所述原始图像中截取原始子图像；

根据所述原始子图像生成掩码图像，其中，所述掩码图像的尺寸大于所述原始子图像的尺寸；

将所述原始子图像和所述掩码图像输入至目标图像生成网络中，得到所述目标图像生成网络输出的生成图像；

从所述生成图像中截取扩展图像，并根据所述原始图像和所述扩展图像生成目标图像。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述将所述原始子图像和所述掩码图像输入至目标图像生成网络中之前，还包括：

对所述原始图像进行图像风格识别，得到目标图像风格；

根据所述目标图像风格查询预设对应关系，以获取目标图像生成网络，其中，所述预设对应关系中包含不同图像风格与图像生成网络的对应关系。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标图像生成网络通过对预设网络模型进行训练得到，所述预设网络模型基于生成对抗式网络实现，所述预设网络模型的训练过程涉及多个训练阶段，从第一个训练阶段至最后一个训练阶段，各训练阶段对应的损失函数的种类依次增加。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，第一个训练阶段包括重建损失函数，第二个训练阶段包括重建损失函数、对抗损失函数和感知损失函数，第三个训练阶段包括重建损失函数、对抗损失函数、感知损失函数和结构信息损失函数。

8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述原始图像和所述扩展图像生成目标图像，包括：

对所述原始图像和所述扩展图像进行像素加权拼接处理，以生成目标图像；其中，对于所述原始图像和所述扩展图像的重叠区域中的各像素位置，对应的第一像素的权重大小与相对于所述原始图像的距离成负相关关系，对应的第二像素的权重大小与相对于所述原始图像的距离成正相关关系，所述第一像素来源于所述原始图像，所述第二像素来源于所述扩展图像。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当存在多个扩展方向时，所述方法还包括：

获取所述多个扩展方向中的各个扩展方向分别对应的扩展比例，其中，所述扩展比例包括扩展方向对应的扩展长度与扩展方向对应的原始图像边长的比值；

按照所述扩展比例从小至大的顺序依次确定当前的扩展方向，其中，从排序第二的扩展方向起，在采用目标扩展方式对原始图像进行处理时，当前的扩展方向所对应的原始图像为上一个扩展方向对应的目标图像。