[发明专利]图像处理超参数预测方法、系统、设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像处理超参数预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

采集用于训练的原始图像和多个训练超参数组；

将所述原始图像和所述训练超参数作为图像处理模拟模型的输入数据，基于预设的图像处理流程，训练图像处理模拟模型；

将所述原始图像输入参数预测模型，得到所述参数预测模型输出的第一预测超参数组，将所述原始图像和所述第一预测超参数组输入训练好的图像处理模拟模型，根据所述图像处理模拟模型的输出图像训练所述参数预测模型；

采集待处理图像，将所述待处理图像输入训练好的参数预测模型中，得到所述参数预测模型输出的第二预测超参数组。

2.根据权利要求1所述的图像处理超参数预测方法，其特征在于，采集用于训练的原始图像和多个训练超参数组，包括如下步骤：

对各个图像处理超参数进行采样，得到多个训练超参数组；

采集用于训练的原始图像，基于每个所述训练超参数组和预设的图像处理流程对所述原始图像进行处理，得到每个所述训练超参数组对应的第一参照图像，并对所述原始图像的同一场景采集第二参照图像。

3.根据权利要求1所述的图像处理超参数预测方法，其特征在于，将所述原始图像和所述训练超参数作为图像处理模拟模型的输入数据，基于预设的图像处理流程，训练图像处理模拟模型，包括如下步骤：

构建图像处理模拟模型，将所述原始图像和每个所述训练超参数组输入所述图像处理模拟模型，得到所述图像处理模拟模型输出的对应于每个所述训练超参数组的第一模拟处理图像；

基于所述第一模拟处理图像和所对应的第一参照图像构建第一损失函数，并反向优化所述图像处理模拟模型的模型参数。

4.根据权利要求3所述的图像处理超参数预测方法，其特征在于，将所述原始图像和所述第一预测超参数组输入训练好的图像处理模拟模型，根据所述图像处理模拟模型的输出图像训练所述参数预测模型，包括如下步骤：

将所述原始图像和所述第一预测超参数组输入训练好的图像处理模拟模型，得到所述图像处理模拟模型输出的第二模拟处理图像；

基于所述第二模拟处理图像和所对应的第二参照图像构建第二损失函数，并反向优化所述参数预测模型的模型参数。

5.根据权利要求4所述的图像处理超参数预测方法，其特征在于，所述图像处理模拟模型和所述参数预测模型均为可微分模型，采用梯度下降法分别反向优化所述图像处理模拟模型的模型参数和反向优化所述参数预测模型的模型参数。

6.根据权利要求2所述的图像处理超参数预测方法，其特征在于，所述对各个图像处理超参数进行采样，得到多个训练超参数组，包括如下步骤：

对各个所述图像处理超参数，在其值域范围内进行分层采样，得到所述图像处理超参数的多个可取值；

将各个所述图像处理超参数的各个可取值分别与其他图像处理超参数的可取值进行组合，得到多个训练超参数组。

7.根据权利要求2所述的图像处理超参数预测方法，其特征在于，所述原始图像为原始RAW图像或原始RGB图像，所述第一参照图像为第一RGB图像，所述第二参照图像为第二RGB图像；

所述采集原始图像，包括采用媒体控制流抓拍程序获取原始图像或者采用拍摄设备拍摄原始图像；

对所述原始图像的同一场景采集第二参照图像，包括如下步骤：

使用拍摄设备对所述原始图像的同一场景拍摄一RGB图像；

将所述拍摄设备拍摄的RGB图像作为第二参照图像，或者使用图像配准算法将所述拍摄设备拍摄的RGB图像对齐至所述第一参照图像的图像内容，得到第二参照图像。