[发明专利]图像修复模型的训练方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种图像修复模型的训练方法、装置、计算机设备及存储介质，该图像修复模型的训练方法包括：获取样本图像对应的掩膜图像；提取样本图像的边缘图像作为第一边缘图像；基于预先训练的边缘补全模型，对第一边缘图像进行边缘补全，得到补全后的边缘图像作为第二边缘图像；基于掩膜图像，获取样本图像对应的修复掩膜图像以及上下文掩膜图像，修复掩膜图像用于指示样本图像中待修复的区域，上下文掩膜图像用于指示对待修复的区域进行修复时的已知图像区域；基于样本图像、修复掩膜图像、上下文掩膜图像以及第二边缘图像，对初始模型进行训练，得到训练后的图像修复模型。本方法可以实现提升图像修复模型的图像修复效果。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，更具体地，涉及一种图像修复模型的训练方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着科技水平和生活水平的快速进步，电子设备(例如智能手机、平板电脑等)被人们广泛使用，而且电子设备的拍摄功能也越来越强，非专业人员也能通过电子设备拍摄出较高质量的图像。但是在图像的拍摄、传输、处理以及保存过程中，由于各种因素，可能导致图像存在缺失、裂痕等。因此，出现了对这些缺陷图像进行修复的方法，但目前的图像修复方法的图像修复效果不佳。

发明内容

鉴于上述问题，本申请提出了一种图像修复模型的训练方法、装置、计算机设备及存储介质。

第一方面，本申请实施例提供了一种图像修复模型的训练方法，所述方法包括：获取样本图像对应的掩膜图像，所述掩膜图像用于指示所述样本图像中的显著性物体所在区域；提取所述样本图像的边缘图像作为第一边缘图像，所述边缘图像用于表征所述样本图像的图像内容的纹理；基于预先训练的边缘补全模型，对所述第一边缘图像进行边缘补全，得到补全后的边缘图像作为第二边缘图像；基于所述样本图像、所述掩膜图像以及所述第二边缘图像，对初始模型进行训练，得到训练后的图像修复模型。

第二方面，本申请实施例提供了一种图像修复模型的训练装置，所述装置包括：掩膜获取模块、第一边缘获取模块、第二边缘获取模块以及模型训练模块，其中，所述掩膜获取模块用于获取样本图像对应的掩膜图像，所述掩膜图像用于指示所述样本图像中的显著性物体所在区域；所述第一边缘获取模块用于提取所述样本图像的边缘图像作为第一边缘图像，所述边缘图像用于表征所述样本图像的图像内容的纹理；所述第二边缘获取模块用于基于预先训练的边缘补全模型，对所述第一边缘图像进行边缘补全，得到补全后的边缘图像作为第二边缘图像；所述模型训练模块用于基于所述样本图像、所述掩膜图像以及所述第二边缘图像，对初始模型进行训练，得到训练后的图像修复模型。

第三方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，包括：一个或多个处理器；存储器；一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序配置用于执行上述第一方面提供的图像修复模型的训练方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读取存储介质，所述计算机可读取存储介质中存储有程序代码，所述程序代码可被处理器调用执行上述第一方面提供的图像修复模型的训练方法。

本申请提供的方案，通过获取样本图像对应的掩膜图像，掩膜图像用于指示样本图像中的显著性物体所在区域，提取样本图像的边缘图像作为第一边缘图像，边缘图像用于表征样本图像的图像内容的纹理，基于预先训练的边缘补全模型，对第一边缘图像进行边缘补全，得到补全后的边缘图像作为第二边缘图像，基于样本图像、掩膜图像以及第二边缘图像，对初始模型进行训练，得到训练后的图像修复模型。由于在模型训练时，对提取的边缘图像进行了边缘补全，并且基于掩膜图像精细化了待修复的区域以及已知图像区域，因此训练得到的模型能够更好地修复图像内容，提升图像修复效果。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。