[发明专利]图像的处理方法和装置

说明书

本公开关于一种图像的处理方法和装置，该方法包括：对目标图像进行线性处理，得到中间图像；将中间图像内部分指定像素的像素值在预计算数据的离散点之间进行插值运算，得到像素对应的非线性处理结果；所述部分指定像素用于表示所述中间图像的像素中，像素值的绝对值小于或等于预设值的像素，预计算数据包括：多个用于表示像素值的离散点和离散点对应的双曲正切运算结果，每个像素对应的非线性处理结果构成输出图像。该方案解决了现有技术中在使用神经网络模型进行图像生成时由于非线性处理时间较长，导致图像生成效率较低的技术问题。

技术领域

本公开涉及图像处理，尤其涉及一种图像的处理方法和装置。

背景技术

目前的一些应用程序可以提供一些图像的生成功能，即用户输入一个图像，应用程序通过对输入的图像进行指定处理，生成具有一定效果的图像。在这些应用中，通常使用神经网络模型来实现上述功能，例如生成对抗网络模型。这些神经网络模型在对图像处理进行处理时，通常需要经过tanh非线性处理来生成最终的图像。

由于生成对抗网络模型生成的图像尺寸往往较大，比如图像超分辨率处理，高清美颜处理等应用场景下生成的图像尺寸为256x256(3通道),甚至1080x720(3通道)，由tanh的计算公式可知，tanh的计算包含较多的exp指数运算，导致tanh的计算耗时较长；而tanh非线性处理需要对每一个像素进行运算，处理量达到196KB甚至2MB，因此生成对抗网络模型常常由于应用了tanh激活函数，严重增加了图像生成所消耗的时间。

目前提高图像非线性处理效率的方法主要是用截断ReLU来代替tanh进行非线性处理，这样处理会避免exp()以及除法等复杂操作，对图像生成处理速度会有一定的提升，但通过ReLU处理来代替tanh会有数据的截断，会损失图像的部分信息，导致最终生成的图像质量下降。

针对现有技术中在使用神经网络模型进行图像生成时，由于非线性处理时间较长，导致图像生成效率较低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本公开提供一种图像的处理方法和装置，以至少解决相关技术中现有技术中在使用神经网络模型进行图像生成时，由于非线性处理时间较长，导致图像生成效率较低的问题。本公开的技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像的处理方法，包括：对目标图像进行线性处理，得到中间图像；将中间图像内部分指定像素的像素值在预计算数据的离散点之间进行插值运算，得到像素对应的非线性处理结果；其中，所述部分指定像素用于表示所述中间图像的像素中，像素值的绝对值小于或等于预设值的像素，预计算数据包括：多个用于表示像素值的离散点和离散点对应的双曲正切运算结果。

作为一种可选的实施例，将中间图像内部分指定像素的像素值在预计算数据的离散点之间进行插值运算，得到像素对应的非线性处理结果的步骤包括：在所述部分指定像素的像素值大于0的情况下，确定插值参数为所述部分指定像素的像素值，并在所述部分指定像素的像素值小于0的情况下，确定插值参数为所述部分指定像素的像素值的绝对值；利用所述插值参数在预计算数据的离散点之间进行插值运算，得到所述插值参数对应的非线性处理结果；在所述部分指定像素的像素值大于0的情况下，确定所述部分指定像素对应的非线性处理结果为所述插值参数对应的非线性处理结果；以及在所述部分指定像素的像素值小于0的情况下，确定所述部分指定像素对应的非线性处理结果为所述插值参数对应的非线性处理结果的相反数。

作为一种可选的实施例，所述预计算数据中的离散点均匀分布且具有对应的索引值，索引值根据离散点对应的像素值与预设步长确定，预设步长为预计算数据中任意两个相邻离散点之间的距离，利用插值参数在预计算数据的离散点之间进行插值运算，得到插值参数对应的非线性处理结果的步骤包括：获取插值参数除以预设步长的商值；对商值进行向下取整得到第一索引值，并对商值进行向上取整得到第二索引值；根据第一索引值和第二索引值在预计算数据中对插值参数进行插值运算，得到插值参数对应的非线性处理结果。