[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取图像样本集合，所述图像样本集合包括原始图像样本和风格图像样本；

采用预设图像处理模型对所述风格图像样本进行风格特征提取，得到所述风格图像样本的初始风格特征；

对所述初始风格特征进行聚类，以得到所述图像样本集合对应的风格特征池；

根据所述风格特征池，对所述初始风格特征进行调整，得到所述风格图像样本的风格特征；

基于所述风格图像样本的风格特征和原始图像样本对所述预设图像处理模型进行收敛，得到训练后图像处理模型，所述训练后图像处理模型用于根据风格图像对待处理原始图像进行风格转换。

2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述采用预设图像处理模型对所述风格图像样本进行风格特征提取，得到所述风格图像样本的初始风格特征，包括：

对所述风格图像样本进行数据增广，得到所述风格图像样本对应的多个同源风格图像样本；

采用预设图像处理模型的风格特征提取网络对所述同源风格图像样本进行风格特征提取，得到所述风格图像样本的初始风格特征。

3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述对所述初始风格特征进行聚类，以得到所述图像样本集合对应的风格特征池，包括：

对所述初始风格特征进行聚类，得到多个风格特征簇；

分别计算每一风格特征簇中的风格特征均值，得到每一所述风格特征簇对应的基础风格特征；

将所述基础风格特征进行融合，得到所述图像样本集合对应的风格特征池。

4.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述预设图像处理模型还包括图像处理网络，所述基于所述风格图像样本的风格特征和原始图像样本对所述预设图像处理模型进行收敛，得到训练后图像处理模型，包括：

基于所述风格特征对所述风格特征提取网络进行收敛，得到训练后风格特征提取网络；

采用所述训练后风格特征提取网络对所述风格图像样本进行特征提取，得到所述风格图像样本的目标风格特征；

根据所述目标风格特征和原始图像样本对图像处理网络进行训练，得到训练后图像处理网络，并将训练后风格特征提取网络和训练后图像处理网络作为所述训练后图像处理模型。

5.根据权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，所述基于所述风格特征对所述风格特征提取网络进行收敛，得到训练后风格特征提取网络，包括：

对所述风格特征进行分类，得到所述风格图像样本对应的同源风格特征和非同源风格特征，所述同源风格特征为所述风格图像样本的同源风格图像样本对应的风格特征；

分别计算所述同源风格特征之间的第一特征距离和所述同源风格特征与非同源风格特征之间的第二特征距离；

基于所述第一特征距离和第二特征距离，确定所述风格图像样本的第一风格损失信息，并根据所述第一风格损失信息对所述风格特征提取网络进行收敛，得到训练后风格特征提取网络。

6.根据权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述目标风格特征和原始图像样本对图像处理网络进行训练，得到训练后图像处理网络，包括：

对所述原始图像样本进行灰度处理，得到灰度图像样本；

根据所述目标风格特征，采用所述图像处理网络对所述灰度图像样本进行图像处理，得到所述灰度图像样本对应的当前风格图像；

采用所述图像处理网络对所述灰度图像样本和当前风格图像进行重建，得到重建后灰度图像样本和重建后风格图像；

基于所述当前风格图像、灰度图像样本、重建后灰度图像样本和重建后风格图像，确定所述图像样本集合的图像损失信息，并基于所述图像损失信息对所述图像处理网络进行收敛，得到所述训练后图像处理网络。