[发明专利]一种图像处理方法、装置、终端设备及存储介质

说明书

本申请提供一种图像处理方法、装置、终端设备及存储介质，应用于图像处理领域。本申请提供的图像处理方法包括：利用已训练的优化模型对待处理图像进行目标类型优化处理，得到初始优化图像；通过已训练的局部增强模型对初始优化图像进行局部增强处理，得到增强图像；将增强图像和待处理图像的过曝掩模图像输入到已训练的补偿模型中进行处理，对增强图像的高亮区域进行信息补偿，得到补偿图像，过曝掩模图像指示高亮区域。本申请提供的图像处理方法、装置、终端设备及存储介质可以提高图像优化处理任务中优化图像的质量。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置、终端设备及存储介质。

背景技术

图像优化处理任务一般包括图像修饰与调色、图像美化、图像去噪、图像超分辨、图像增强等针对图像的优化任务。有些优化任务是针对待处理视频中的每一帧视频帧进行优化，也可以视为图像优化任务，例如SDR视频转HDR视频、视频去噪、视频超分辨等。经图像处理后的优化图像与原始图像相比可以更好地反应真实场景中的视觉信息。现有技术中，在利用传统的图像处理方法执行上述任务时，一般仅利用与处理任务相关的深度学习模型对原始图像进行处理，例如仅利用图像去噪模型对原始图像进行去噪、利用HDR转换模型将SDR视频帧转换成HDR视频帧等，通过这类方法实现图像优化处理任务时，可能会丢失许多的信息，导致优化图像中存在较多的伪影和色彩偏差，优化图像的质量较差。

发明内容

本申请实施例提供了一种图像处理方法、装置、终端设备及存储介质，可以提高图像优化处理任务中优化图像的质量。

第一方面，本申请实施例提供了一种方法，该方法包括：利用已训练的优化模型对待处理图像进行目标类型优化处理，得到初始优化图像；通过已训练的局部增强模型对初始优化图像进行局部增强处理，得到增强图像；将增强图像和待处理图像的过曝掩模图像输入到已训练的补偿模型中进行处理，对增强图像的高亮区域进行信息补偿，得到补偿图像，过曝掩模图像指示高亮区域。

本申请提供的图像处理方法，可以先利用优化模型对待处理图像进行目标类型优化处理，得到初始优化图像。针对初始优化图像中丢失的局部信息，可以利用局部增强模型进行增强处理，对损失的纹理细节信息进行重建，得到增强图像。然后基于待处理图像对应的过曝光图像中指示的高亮区域，通过补偿模型对增强图像进行处理，以补偿过曝光区域中丢失的内容信息。本申请利用串联的多个深度学习模型对图像优化处理任务中得到的初始优化图像进行信息补偿，可以避免优化图像中出现伪影以及色彩偏差，以提高优化图像的质量。

可选地，局部增强模型包括：下采样模块、上采样模块以及设置在下采样模块和上采样模块之间的多个残差网络。

可选地，过曝掩模图像中像素点的像素值的确定方法包括：根据公式确定过曝掩模图像中像素点的像素值，其中，I_mask(x,y)表示过曝掩模图像位于(x,y)处的像素点的像素值，I_s(x,y)表示待处理图像位于(x,y)处的像素点的像素值，λ表示预设的过曝阈值。

可选地，补偿模型包括生成器；将增强图像和待处理图像的过曝掩模图像输入到已训练的补偿模型中，对增强图像的高亮区域进行信息补偿，包括：将增强图像输入到已训练的生成器中进行处理，得到全局曝光信息；根据待处理图像的过曝掩模图像和全局曝光信息确定高亮区域的过曝光信息；利用过曝光信息对高亮区域进行补偿，得到补偿图像。

可选地，分别对优化初始模型、局部增强初始模型和补偿初始模型进行训练，得到对应的优化模型、局部增强模型和补偿模型。