[发明专利]图像处理模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像处理模型的训练方法，包括：

获取第一样本图像，和与所述第一样本图像对应的第二样本图像，所述第一样本图像和所述第二样本图像的图像特征不相同；

确定所述第一样本图像和所述第二样本图像之间的标注特征差异信息；

对所述第一样本图像进行特征增强处理，以得到第三样本图像；以及

根据所述第一样本图像、所述第三样本图像，以及所述标注特征差异信息训练初始的图像处理模型，以得到目标图像处理模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述第一样本图像、所述第三样本图像，以及所述标注特征差异信息训练初始的图像处理模型，以得到目标图像处理模型，包括：

将所述第一样本图像和所述第三样本图像输入至所述初始的图像处理模型之中，以得到所述初始的图像处理模型输出的预测特征差异信息，所述预测特征差异信息，是预测得到的所述第一样本图像和所述第三样本图像之间图像特征差异信息；

如果所述预测特征差异信息和所述标注特征差异信息之间的损失值小于损失阈值，则将训练得到的所述图像处理模型作为所述目标图像处理模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述第一样本图像进行特征增强处理，以得到第三样本图像，包括：

对所述第一样本图像进行至少一次的特征增强处理，以得到至少一个第三样本图像。

4.根据权利要求3所述的方法，所述第三样本图像的数量为多个，不同所述第三样本图像与所述第一样本图像之间图像特征差异的程度不相同，

其中，所述对所述第一样本图像进行至少一次的特征增强处理，以得到至少一个第三样本图像，包括：

对第一样本图像进行当次的特征增强处理，以得到当次的第三样本图像；

在进行下次的特征增强处理时，对所述当次的第三样本图像进行特征增强处理，以得到下次的第三样本图像，直至执行所述特征增强处理的次数满足设定次数。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述第一样本图像进行特征增强处理，以得到第三样本图像，包括：

对所述第一样本图像进行通道级特征增强处理，以得到所述第三样本图像；和/或

对所述第一样本图像进行像素级特征增强处理，以得到所述第三样本图像。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述对所述第一样本图像进行通道级特征增强处理，包括：

确定与所述第一样本图像对应的第一图像特征；

对所述第一图像特征进行卷积操作，以得到卷积图像特征，并对所述第一图像特征进行特征重组操作，以得到重组图像特征；

融合所述卷积图像特征和所述重组图像特征，以得到融合图像特征；

采用柔性最大值传输函数处理所述融合图像特征，以得到参考描述信息；以及

根据所述参考描述信息处理所述第一图像特征，以得到增强图像特征，其中，所述增强图像特征被用于处理所述第一样本图像以得到对应的第三样本图像。

7.一种图像处理方法，包括：

获取待处理图像，所述待处理图像具有对应的待处理图像特征；

将所述待处理图像输入至如上述权利要求1-6任一项所述的图像处理模型的训练方法训练得到的目标图像处理模型之中，以得到所述目标图像处理模型输出的目标特征差异信息；以及

根据所述目标特征差异信息对所述待处理图像特征进行特征增强处理，以得到目标图像特征，所述目标图像特征被融合至所述待处理图像之中以得到目标图像。

8.一种图像处理模型的训练装置，包括：

第一获取模块，用于获取第一样本图像，和与所述第一样本图像对应的第二样本图像，所述第一样本图像和所述第二样本图像的图像特征不相同；

确定模块，用于确定所述第一样本图像和所述第二样本图像之间的标注特征差异信息；

第一处理模块，用于对所述第一样本图像进行特征增强处理，以得到第三样本图像；以及

训练模块，用于根据所述第一样本图像、所述第三样本图像，以及所述标注特征差异信息训练初始的图像处理模型，以得到目标图像处理模型。