[发明专利]图像处理方法、图像处理网络训练方法、装置、设备

说明书

本公开的实施例公开了图像处理方法、图像处理网络的训练方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：对获取的待处理图像进行预处理；将预处理后的结果输入至预先训练的图像处理网络中，得到输出结果，其中，该预先训练的图像处理网络是基于第一非噪声图像样本集合、第二非噪声图像样本集合和噪声图像样本集合训练得到的。该实施方式根据不同类型的图像样本来训练网络模型，进而提高了该网络模型的学习能力和预测能力。

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及图像处理方法、图像处理网络训练方法、装置、电子设备和计算机可读介质。

背景技术

图像样本集合中图像样本中包括的人们想获得的特征信息大多数是不相同的，然而，网络模型不容易学习到图像样本之间的特征差异信息。因此，需求一种图像样本划分方法来更关注样本之间特征差异信息以及根据图像样本的划分结果来训练网络模型的方法。

发明内容

本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本公开的一些实施例提出了图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。

第一方面，本公开的一些实施例提供了一种图像处理方法，该方法包括：对获取的待处理图像进行预处理；将预处理后的结果输入至预先训练的图像处理网络中，得到输出结果，其中，上述预先训练的图像处理网络是基于第一非噪声图像样本集合、第二非噪声图像样本集合和噪声图像样本集合训练得到的。

第二方面，本公开的一些实施例提供了一种图像处理网络的训练方法，该方法包括：将图像样本集合划分为第一非噪声图像样本集合、第二非噪声图像样本集合和噪声图像样本集合；基于上述第一非噪声图像样本集合，对初始第二图像处理网络进行训练，得到经过第一非噪声图像样本集合训练后的第二图像处理网络；基于上述第一非噪声图像样本集合和上述第二非噪声图像样本集合，对上述经过第一非噪声图像样本集合训练后的第二图像处理网络进行训练，得到经过非噪声图像样本集合训练后的第二图像处理网络；基于上述第一非噪声图像样本集合、上述第二非噪声图像样本集合和上述噪声图像样本集合，对上述经过非噪声图像样本集合训练后的第二图像处理网络进行训练，得到训练后的第二图像处理网络作为上述预先训练的图像处理网络。

第三方面，本公开的一些实施例提供了一种图像处理装置，装置包括：处理单元，被配置成对获取的待处理图像进行预处理；输入单元，被配置成将预处理后的结果输入至预先训练的图像处理网络中，得到输出结果，其中，上述预先训练的图像处理网络是基于第一非噪声图像样本集合、第二非噪声图像样本集合和噪声图像样本集合训练得到的。

第四方面，本公开的一些实施例提供了一种图像处理网络的训练装置，装置包括：划分单元，被配置成将图像样本集合划分为第一非噪声图像样本集合、第二非噪声图像样本集合和噪声图像样本集合；第一训练单元，被配置成基于上述第一非噪声图像样本集合，对初始第二图像处理网络进行训练，得到经过第一非噪声图像样本集合训练后的第二图像处理网络；第二训练单元，被配置成基于上述第一非噪声图像样本集合和上述第二非噪声图像样本集合，对上述经过第一非噪声图像样本集合训练后的第二图像处理网络进行训练，得到经过非噪声图像样本集合训练后的第二图像处理网络；第三训练单元，被配置成基于上述第一非噪声图像样本集合、上述第二非噪声图像样本集合和上述噪声图像样本集合，对上述经过非噪声图像样本集合训练后的第二图像处理网络进行训练，得到训练后的第二图像处理网络作为上述预先训练的图像处理网络。

第五方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一、二方面中任一的方法。