[发明专利]模型训练和图像优化方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本公开提供了一种模型训练和图像优化方法、装置、电子设备及存储介质，本公开涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉和深度学习方面，可以应用在图像处理场景下。具体实现方案为：将曝光不均匀的第一样本图像输入到图像优化模型；利用图像优化模型提取第一样本图像的样本特征，并基于样本特征和至少两个初始映射表得到目标映射表；基于得到目标映射表对第一样本图像进行曝光补偿，得到曝光补偿后的第一目标图像；根据第一目标图像获取第一训练过程对应第一损失值，基于第一损失值调整图像优化模型的参数，直至第一损失值达到预设损失阈值时结束训练。训练后的图像优化模型并自动地基于目标映射表针对图像存在的多种曝光问题完成对图像的优化。

技术领域

本公开涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉和深度学习方面，可以应用在图像处理场景下。

背景技术

在拍照时，常常因为曝光问题导致拍摄到的图像效果不佳，导致图像中可能存在曝光程度不同的多个区域，如过曝光区域和欠曝光区域。现有的优化存在曝光问题图像方式，通常只能针对图像中一种曝光程度的区域进行自动优化，难以有效地自动优化存在曝光程度不同的多个区域的图像。

发明内容

本公开提供了一种模型训练和图像优化方法、装置、电子设备及存储介质。

根据本公开的第一方面，提供了一种模型训练方法，包括第一训练过程，第一训练过程包括：

将曝光不均匀的第一样本图像输入到图像优化模型；

利用图像优化模型提取第一样本图像的样本特征，并基于样本特征和至少两个初始映射表得到目标映射表；

基于得到目标映射表对第一样本图像进行曝光补偿，得到曝光补偿后的第一目标图像；

根据第一目标图像获取第一训练过程对应第一损失值，基于第一损失值调整图像优化模型的参数，直至第一损失值达到预设损失阈值时结束训练；

其中，至少两个初始映射表中各初始映射表分别用于调整第一样本图像中对应曝光程度的区域。

根据本公开的第二方面，提供了一种图像优化方法，包括：

将待优化图像输入到根据本公开的第二方面提供的模型训练方法得到的图像优化模型；

利用图像优化模型输出优化后的图像。

根据本公开的第三方面，提供了一种模型训练装置，包括第一训练模组，第一训练模组包括：

第一样本输入模块，用于将曝光不均匀的第一样本图像输入到图像优化模型；

映射表生成模块，用于利用图像优化模型提取第一样本图像的样本特征，并基于样本特征和至少两个初始映射表得到目标映射表；

目标图像生成模块，用于基于得到目标映射表对第一样本图像进行曝光补偿，得到曝光补偿后的第一目标图像；

第一参数调整模块，用于根据第一目标图像获取第一训练过程对应第一损失值，基于第一损失值调整图像优化模型的参数，直至第一损失值达到预设损失阈值时结束训练；

其中，至少两个初始映射表中各初始映射表分别用于调整第一样本图像中对应曝光程度的区域。

根据本公开的第四方面，提供了一种图像优化装置，包括：

对象输入模块，用于将待优化图像输入到根据本公开的第一方面提供的模型训练方法得到的图像优化模型；

对象优化模块，用于利用图像优化模型输出优化后的图像

根据本公开的第五方面，提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，