[发明专利]图像处理、图像处理网络训练方法、装置、设备及介质

说明书

本申请公开了一种图像处理、图像处理网络训练方法、装置、设备及介质，属于人工智能技术领域。本申请实施例，对于图像序列，除了提取时序特征之外，还创新性地获取图像序列的空间特征，这样提取到的特征不仅能够体现图像序列中至少两个图像中时序上的相关性，还能够体现图像序列中至少两个图像中空间上的相关性，综合两种特征进行图像重构，能够使得目标图像中融合有图像序列中更多的特征，从而提高目标图像的信噪比和准确性。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，特别涉及一种图像处理、图像处理网络训练方法、装置、设备及介质。

背景技术

图像堆叠是一种图像处理方法，将图像序列中多个图像的内容融合于一个图像中，以使得图像中的内容更加突出。

目前，图像处理方法通常是提取图像序列中多个图像的时序特征，然后基于时序特征进行图像重构，以得到目标图像。

上述图像处理方法仅适用于对高信噪比的图像序列进行处理，对于低信噪比的图像序列，图像序列中多个图像之间的相关性比较弱，并不能提取到准确的时序特征，因而最终得到的目标图像的准确性比较差。

发明内容

本申请实施例提供了一种图像处理、图像处理网络训练方法、装置、设备及介质，提高图像处理准确性。所述技术方案如下：

一方面，提供了一种图像处理方法，所述方法包括：

根据图像序列中至少两个图像的顺序，获取所述图像序列的时序特征；

根据所述图像序列中所述至少两个图像之间像素的位置变化，获取所述图像序列的空间特征；

基于所述图像序列的所述时序特征和所述空间特征，进行图像重构，得到目标图像，所述目标图像中融合有所述图像序列中所述至少两个图像的内容。

一方面，提供了一种图像处理网络训练方法，所述方法包括：

基于图像处理网络，根据样本图像序列中至少两个样本图像的顺序，获取所述样本图像序列的时序特征；

基于所述图像处理网络，根据所述样本图像序列中所述至少两个样本图像之间像素的位置变化，获取所述样本图像序列的空间特征；

基于所述图像处理网络，基于所述样本图像序列的所述时序特征和所述空间特征，进行图像重构，得到预测图像；

基于所述预测图像与所述样本图像序列对应的目标图像之间的相似度，对所述图像处理网络进行训练。

一方面，提供了一种图像处理装置，所述装置包括：

获取模块，用于根据所述图像序列中至少两个图像的顺序，获取所述图像序列的时序特征；

所述获取模块，还用于根据所述图像序列中所述至少两个图像之间像素的位置变化，获取所述图像序列的空间特征；

重构模块，用于基于所述图像序列的所述时序特征和所述空间特征，进行图像重构，得到目标图像，所述目标图像中融合有所述图像序列中所述至少两个图像的内容。

在一些实施例中，所述获取模块，用于：

对所述图像序列中第一图像和第二图像进行下采样，得到所述第一图像和所述第二图像的特征，所述第一图像为所述图像序列中的一个图像，所述第二图像为所述图像序列中除所述第一图像之外的图像；

对所述第一图像和第二图像的特征进行卷积处理，得到所述第二图像中像素相对于所述第一图像中对应像素的位移；

基于所述图像序列中所述第一图像和所述第二图像的特征，以及所述第二图像中像素相对于所述第一图像中对应像素的位移，对所述第二图像和所述第一图像中像素进行对齐，得到所述图像序列的空间特征。