[发明专利]一种图像增强方法及其相关设备在审
| 申请号: | 202110833076.2 | 申请日: | 2021-07-22 |
| 公开(公告)号: | CN115700729A | 公开(公告)日: | 2023-02-07 |
| 发明(设计)人: | 汪涛;宋风龙;郑卓然;任文琦;操晓春 | 申请(专利权)人: | 华为技术有限公司;中国科学院信息工程研究所 |
| 主分类号: | G06T5/00 | 分类号: | G06T5/00;G06T5/50;G06T7/40;G06T7/90;G06N3/0464;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司: | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人: | 李杭 |
| 地址: | 518129 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 图像 增强 方法 及其 相关 设备 | ||
1.一种图像增强方法,其特征在于,所述方法包括:
通过图像处理模型获取目标图像的纹理信息的第一特征以及目标图像的颜色信息的第二特征;
通过所述图像处理模型对所述第一特征和所述第二特征进行第一融合处理,得到所述纹理信息的第三特征,并通过所述图像处理模型对所述第一特征和所述第二特征进行第二融合处理,得到所述颜色信息的第四特征;
根据所述第三特征生成第一双边网格,并根据所述第四特征生成第二双边网格;
根据所述第一双边网格和所述第二双边网络对所述目标图像进行增强处理,得到增强后的目标图像。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述图像处理模型包含依次连接的N个卷积层,所述第一特征包含N个第一子特征,所述第二特征包含N个第二子特征,所述通过图像处理模型获取目标图像的纹理信息的第一特征以及目标图像的颜色信息的第二特征包括:
通过所述N个卷积层对目标图像的纹理信息进行卷积处理,得到所述N个卷积层分别输出的第一子特征;
通过所述N个卷积层对目标图像的颜色信息进行卷积处理,得到所述N个卷积层分别输出的第二子特征。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述图像处理模型还包含N个第一融合层以及N个第二融合层,所述通过所述图像处理模型对所述第一特征和所述第二特征进行第一融合处理,得到所述纹理信息的第三特征,并通过所述图像处理模型对所述第一特征和所述第二特征进行第二融合处理,得到所述颜色信息的第四特征包括:
通过第i个第一融合层对第i-1个第一融合层输出的第i-1个第三子特征以及第i-1个第四子特征进行处理,得到第i个第三子特征;
通过第i个第二融合层对第i个第一子特征以及第i个第二子特征进行处理,得到第i个第五子特征;
通过第i个第一融合层对所述第i-1个第四子特征以及所述第i个第五子特征进行处理,得到第i个第四子特征;其中,i=1,…,N;当i=1时,第i-1个第三子特征为第1个第一子特征,第i-1个第四子特征为第1个第二子特征;当i=N时,第i个第三子特征为第三特征,第i个第四子特征为第四特征。
4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法,其特征在于,所述通过图像处理模型获取目标图像的纹理信息的第一特征以及目标图像的颜色信息的第二特征之前,所述方法还包括:
获取目标图像;
对所述目标图像进行下采样处理,得到下采样后的目标图像;
对所述下采样后的目标图像进行分离处理,得到所述目标图像的纹理信息以及所述目标图像的颜色信息。
5.根据权利要求1至4任意一项所述的方法,其特征在于,所述图像处理模型还包括图像重构层,所述根据所述第一双边网格和所述第二双边网络对所述目标图像进行增强处理,得到增强后的目标图像包括:
对所述第一双边网格进行网格重构处理,得到第三双边网格,并对所述第二双边网格进行网格重构处理,得到第四双边网格,所述网格重构处理用于去除双边网格中的部分信息;
对所述第三双边网格进行上采样处理,得到第五双边网格,并对所述第四双边网格进行上采样处理,得到第六双边网格;
根据所述第五双边网格对所述目标图像进行仿射变换,得到第五特征,并根据所述第六双边网格对所述目标图像进行仿射变换,得到第六特征;
通过图像重构层对所述第五特征和所述第六特征进行图像重构处理,得到增强后的目标图像。
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