[发明专利]一种图像优化方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种图像优化方法，包括：

从输入图像提取纹理品质信息，所述纹理品质信息指示所述输入图像中的纹理品质的空间分布；以及

根据所述纹理品质信息，对所述输入图像中的设定区域进行纹理修复以生成纹理修复图像。

2.根据权利要求1所述的图像优化方法，其中，所述设定区域是所述纹理品质低于预设阈值的区域。

3.根据权利要求1或2所述的图像优化方法，其中，从所述输入图像提取所述纹理品质信息包括：

通过第一卷积神经网络对所述输入图像进行特征提取，以获取所述纹理品质信息。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的图像优化方法，其中，所述纹理品质信息包括0到1之间的数值。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的图像优化方法，若所述纹理品质信息为二值化信息，则对所述设定区域的边界位置的纹理品质信息进行平滑处理。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的图像优化方法，其中，所述纹理修复包括：

基于所述纹理品质信息，通过第二卷积神经网络对所述设定区域进行纹理修复。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的图像优化方法，其中，所述纹理修复包括：

按照特定权重利用所述设定区域内的纹理品质信息和所述设定区域外的纹理品质信息，对所述输入图像中的设定区域进行纹理修复。

8.根据权利要求1-7中任一项所述的图像优化方法，其中，所述图像优化方法还包括对所述纹理修复图像进行纹理特征增强。

9.根据权利要求8所述的图像优化方法，其中，所述纹理特征增强包括：通过使用残差网络利用所述纹理修复图像与所述残差网络输出的残差对所述纹理修复图像进行特征增强。

10.根据权利要求9所述的图像优化方法，其中，所述残差网络中包含级联的、小于设定数量的卷积模块。

11.根据权利要求9或10所述的图像优化方法，其中，所述残差网络的任一卷积模块中包含级联的若干个扩张卷积层。

12.根据权利要求11所述的图像优化方法，其中，任一卷积模块中的至少两个扩张卷积层的扩张率不同。

13.一种图像优化装置，包括：

纹理品质信息提取模块，用于从输入图像提取纹理品质信息，所述纹理品质信息指示所述输入图像中的纹理品质的空间分布；以及

纹理修复模块，用于根据所述纹理品质信息，对所述输入图像中的设定区域进行纹理修复以生成纹理修复图像。

14.一种电子设备，包括：

处理器；以及

存储器，所述存储器连接至所述处理器并且存储有机器可读指令，所述机器可读指令能够由所述处理器执行并且致使所述处理器执行权利要求1至12中任一项所述的方法。

15.一种非暂时性机器可读存储介质，所述非暂时性机器可读存储介质存储有机器可读指令，所述机器可读指令能够由处理器执行并且致使所述处理器执行权利要求1至12中任一项所述的方法。

16.一种图像优化方法，包括：

获取输入图像；

通过使用残差网络利用输入图像与所述残差网络输出的残差对所述输入图像进行纹理特征增强。

17.根据权利要求16所述的图像优化方法，其中，所述残差网络中包含级联的、小于设定数量的卷积模块。