[发明专利]图像处理方法、装置、存储介质、计算机程序和电子设备有效

专利信息
申请号: 201710686519.3 申请日: 2017-08-11
公开(公告)号: CN107481192B 公开(公告)日: 2021-08-24
发明(设计)人: 许德唯;吕健勤;汤晓鸥 申请(专利权)人: 北京市商汤科技开发有限公司
主分类号: G06T3/40 分类号: G06T3/40
代理公司: 北京康达联禾知识产权代理事务所(普通合伙) 11461 代理人: 罗延红;刘冬亮
地址: 100084 北京市海淀区中*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 图像 处理 方法 装置 存储 介质 计算机 程序 电子设备
【权利要求书】:

1.一种图像处理方法,包括:

对待处理图像的第一特征进行上采样操作,得到第二特征,所述第一特征为所述待处理图像经卷积特征提取得到;

根据所述第二特征分别进行N次重建操作,其中,非首次的重建操作基于所述第二特征和上一次重建操作得到的重建数据进行,所述N为大于1的整数;

基于最后一次重建操作的输出结果生成所述待处理图像的高分辨率图像,

其中,所述重建数据包括当前次重建操作得到的重建图像的偏导数图像,并且所述N次重建操作对应的所述偏导数图像的阶数顺序降低。

2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述偏导数图像为对应的所述重建图像在水平方向和垂直方向的偏导数图像。

3.根据权利要求1至2中任一项所述的方法,其中,所述对待处理图像的第一特征进行上采样操作,得到第二特征,包括:

通过N组向后卷积滤波器对所述第一特征进行上采样操作,分别得到N组第二特征;

所述根据所述第二特征分别进行N次重建操作,包括:

分别根据所述N组第二特征分别进行N次重建操作。

4.根据权利要求1至2中任一项所述的方法,其中,所述根据所述第二特征分别进行N次重建操作,包括:

通过深度神经网络的重建子网络根据所述第二特征分别进行N次重建操作,其中,所述重建子网络包括N个子分支网络,所述N个子分支网络分别根据第二特征进行重建操作。

5.根据权利要求1至2中任一项所述的方法,其中,所述方法还包括:提取所述待处理图像的低频分量;

所述基于最后一次重建操作的输出结果生成所述待处理图像的高分辨率图像,包括:

基于最后一次重建操作的输出结果和提取的所述低频分量,生成高分辨率图像。

6.根据权利要求1至2中任一项所述的方法,其中,所述方法还包括:提取所述待处理图像的低频分量;

所述基于最后一次重建操作的输出结果生成所述待处理图像的高分辨率图像,包括:

所述最后一次重建操作的输出结果为所述待处理图像的第三特征;

对所述第三特征进行上采样操作,得到第四特征;

根据所述第四特征分别进行M次重建操作,其中,非首次的重建操作需要基于上一次重建操作的重建数据进行,所述M为大于1的整数;

根据所述M次重建操作的输出结果,以及提取到的所述低频分量,生成高分辨率图像。

7.一种图像处理装置,包括:

上采样模块,用于对待处理图像的第一特征进行上采样操作,得到第二特征,所述第一特征为所述待处理图像经卷积特征提取得到;

重建模块,用于根据所述第二特征分别进行N次重建操作,其中,非首次的重建操作基于所述第二特征和上一次重建操作得到的重建数据进行,所述重建数据包括当前次重建操作得到的重建图像的偏导数图像,所述N为大于1的整数,所述N次重建操作对应的所述偏导数图像的阶数顺序降低;

生成模块,用于基于最后一次重建操作的输出结果生成所述待处理图像的高分辨率图像。

8.根据权利要求7所述的装置,其中,所述偏导数图像为对应的所述重建图像在水平方向和垂直方向的偏导数图像。

9.根据权利要求7至8中任一项所述的装置,其中,所述上采样模块用于通过N组向后卷积滤波器对所述第一特征进行上采样操作,分别得到N组第二特征;

所述重建模块用于分别根据所述N组第二特征分别进行N次重建操作。

10.根据权利要求7至8中任一项所述的装置,其中,所述重建模块用于通过深度神经网络的重建子网络根据所述第二特征分别进行N次重建操作,其中,所述重建子网络包括N个子分支网络,所述N个子分支网络分别根据第二特征进行重建操作。

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