[发明专利]图像处理方法及装置、电子设备和存储介质

说明书

一种图像处理方法、图像处理装置、电子设备和存储介质。该图像处理方法包括：获取待处理图像，其中，待处理图像包括目标区域；通过第一神经网络模型对待处理图像进行第一清晰化处理，以得到待处理图像对应的第一中间图像，其中，第一中间图像的清晰度大于待处理图像的清晰度；通过第二神经网络模型对第一中间图像中与目标区域对应的中间目标区域进行第二清晰化处理，以得到中间目标区域对应的第二中间图像；对第一中间图像和第二中间图像进行合成处理，以得到与待处理图像对应的合成图像。该图像处理方法对针对目标区域进行优化，再将优化后的目标区域与第一中间图像进行合成，从而可以提高合成图像的清晰度，得到高清晰度且细节更加丰富的图像。

技术领域

本公开的实施例涉及一种图像处理方法、图像处理装置、电子设备和非瞬时性计算机可读存储介质。

背景技术

得益于硬件的迅猛发展，短短几年间，手机已更新了数代，老手机拍下的照片在大分辨率的屏幕上变得模糊起来。此外，年代久远的老照片由于当时的拍摄技术受限，图像清晰度低，图像细节不够丰富。在这种情景下，需要将原有的清晰度较低的图像进行清晰化处理，以得到清晰度较高的图像。

发明内容

本公开至少一实施例提供一种图像处理方法，包括：获取待处理图像，其中，所述待处理图像包括目标区域；通过第一神经网络模型对所述待处理图像进行第一清晰化处理，以得到所述待处理图像对应的第一中间图像，其中，所述第一中间图像的清晰度大于所述待处理图像的清晰度；通过第二神经网络模型对所述第一中间图像中与所述目标区域对应的中间目标区域进行第二清晰化处理，以得到所述中间目标区域对应的第二中间图像；对所述第一中间图像和所述第二中间图像进行合成处理，以得到与所述待处理图像对应的合成图像。

例如，在本公开至少一实施例提供的图像处理方法中，在通过第二神经网络模型对所述第一中间图像中与所述目标区域对应的中间目标区域进行第二清晰化处理，以得到与所述中间目标区域对应的第二中间图像之前，该图像处理方法还包括：通过第三神经网络模型对所述第一中间图像进行识别处理，以得到在所述第一中间图像中与所述目标区域对应的所述中间目标区域。

例如，在本公开至少一实施例提供的图像处理方法中，所述第二中间图像的清晰度大于所述中间目标区域的清晰度。

例如，在本公开至少一实施例提供的图像处理方法中，对所述第一中间图像和所述第二中间图像进行合成处理，以得到与所述待处理图像对应的合成图像，包括：基于所述第一中间图像的色调，对所述第二中间图像进行色调处理，以得到第三中间图像，其中，所述第三中间图像的色调趋于所述第一中间图像的色调；对所述第一中间图像和所述第三中间图像进行图像合并处理，以得到所述合成图像。

例如，在本公开至少一实施例提供的图像处理方法中，所述目标区域为人脸区域。

例如，在本公开至少一实施例提供的图像处理方法中，所述第一神经网络模型与所述第二神经网络模型不同。

例如，在本公开至少一实施例提供的图像处理方法中，在通过第一神经网络模型对所述待处理图像进行第一清晰化处理之前，所述图像处理方法还包括：获取样本图像；对所述样本图像进行模糊处理，以得到待训练图像，其中，所述待训练图像的清晰度小于所述样本图像的清晰度；基于所述样本图像和所述待训练图像，对待训练的第一神经网络模型和待训练的第二神经网络模型进行训练，以得到所述第一神经网络模型和所述第二神经网络模型。

例如，在本公开至少一实施例提供的图像处理方法中，对所述样本图像进行模糊处理，以得到待训练图像，包括：获取纹理切片，其中，所述纹理切片的尺寸与所述样本图像的尺寸相同；对所述样本图像进行第一模糊处理，以得到第一模糊图像，其中，所述第一模糊图像的清晰度小于所述样本图像的清晰度；将所述第一模糊图像与所述纹理切片进行颜色混合处理，以得到第二模糊图像；对所述第二模糊图像进行第二模糊处理，以得到所述待训练图像。