[发明专利]一种图像处理方法、装置和存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待处理图像；

运用预设的图像处理模型处理所述待处理图像，获得所述待处理图像对应的的目标图像；所述目标图像的分辨率高于所述待处理图像的分辨率；

其中，所述图像处理模型基于生成对抗网络训练得到；所述生成对抗网络包括：超分生成器和超分鉴别器；训练过程中，所述超分鉴别器用于对所述超分生成器生成的图像和真实图像进行鉴别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：生成所述图像处理模型；

所述生成所述图像处理模型，包括：

获取预设数量的样本图像对；所述样本图像对包括：第一样本图像和第二样本图像；所述第一样本图像和所述第二样本图像的描述内容相同；所述第一样本图像的分辨率低于所述第二样本图像的分辨率；

根据所述预设数量的样本图像对，训练包括超分生成器和超分鉴别器的生成对抗网络，直至所述生成对抗网络达到纳什平衡，得到训练后的超分生成器和超分鉴别器；

将训练后的超分生成器，作为所述图像处理模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述生成对抗网络，包括：至少两组生成对抗子网络；每组所述生成对抗子网络包括：第一超分生成器和第二超分鉴别器；

所述方法还包括：

对所述样本图像对中的第一样本图像和第二样本图像进行拆分，得到至少两组样本子图像对；每组所述样本子图像对包括：第一样本子图像和第二样本子图像；

每组的所述第一样本子图像和所述第二样本子图像的描述内容相同；所述第一样本子图像的分辨率低于所述第二样本子图像的分辨率；

相应的，所述根据所述预设数量的样本图像对，训练包括超分生成器和超分鉴别器的生成对抗网络，包括：

根据所述预设数量的样本子图像对，训练相应的包括第一超分生成器和第二超分鉴别器的生成对抗子网络。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述超分生成器，包括特征提取子网络和图像重建子网络；所述特征提取子网络包括：稠密连接模块和混合注意域模块；所述图像重建子网络包括：混合注意域的注意力模块和小波逆变换模块；

所述根据所述预设数量的样本图像对，训练包括超分生成器和超分鉴别器的生成对抗网络，包括：

通过所述特征提取子网络提取所述第一样本图像的初始样本图像特征，融合所述初始样本图像特征的低层纹理特征和高层语义特征，得到目标样本图像特征；

通过所述目标样本图像特征经过混合注意力域模块进行重新的加权重组后，经过所述小波逆变换模块得到生成的高分辨图像。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述超分鉴别器包括全卷积的神经网络；

所述根据所述预设数量的样本图像对，训练包括超分生成器和超分鉴别器的生成对抗网络，还包括：

所述超分鉴别器在损失函数的约束下鉴别相应第一样本图像对应的第二样本图像和所述生成的高分辨率图像，直至所述超分鉴别器和所述超分生成达到纳什平衡。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一样本图像和所述第二样本图像的描述内容为人脸；

相应的，所述第一样本子图像和所述第二样本子图像的描述内容为部分人脸。

7.一种图像处理装置，其特征在于，所述装置包括：

第一处理模块，用于获取待处理图像；

第二处理模块，用于运用预设的图像处理模型处理所述待处理图像，获得所述待处理图像对应的的目标图像；所述目标图像的分辨率高于所述待处理图像的分辨率；

其中，所述图像处理模型基于生成对抗网络训练得到；所述生成对抗网络包括：超分生成器和超分鉴别器；训练过程中，所述超分鉴别器用于对所述超分生成器生成的图像和真实图像进行鉴别。