[发明专利]一种图像处理方法、系统及存储介质和终端设备

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取待处理图像的特征信息；

将所述待处理图像映射到多个类型退化空间，得到所述待处理图像基于各个类型退化空间的退化参数；

根据所述各个类型退化空间的退化参数确定所述特征信息的调节信息；

根据所述调节信息对所述特征信息进行调节，得到调节后特征信息；

根据所述调节后特征信息获取所述待处理图像的高分辨率图像，所述高分辨率图像的分辨率比所述待处理图像的分辨率高。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待处理图像的特征信息，具体包括：获取所述待处理图像的多个层级的特征信息；

所述根据所述各个类型退化空间的退化参数确定所述特征信息的调节信息，具体包括：根据所述各个类型退化空间的退化参数确定各个层级的调节信息；

所述根据所述调节信息对所述特征信息进行调节，得到调节后特征信息，具体包括：根据所述各个层级的调节信息分别对相应层级的特征信息进行调节。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待处理图像的特征信息之前，还包括：调用预置的图像处理模型，所述图像处理模型包括特征提取模块、退化预测模块、调节生成模块和输出模块；

所述将所述待处理图像映射到多个类型退化空间，得到所述待处理图像基于各个类型退化空间的退化参数，具体包括：通过所述退化预测模块将所述待处理图像映射到多个类型退化空间，得到所述待处理图像基于各个类型退化空间的退化参数；

所述根据所述各个类型退化空间的退化参数确定所述特征信息的调节信息，具体包括：所述调节生成模块根据所述各个类型退化空间的退化参数确定所述特征信息的调节信息；

所述获取待处理图像的特征信息，根据所述调节信息对所述特征信息进行调节，得到调节后特征信息，具体包括：通过所述特征提取模块获取所述待处理图像的特征信息，并根据所述调节信息对所述特征信息进行调节得到调节后特征信息；

所述根据所述调节后特征信息获取所述待处理图像的高分辨率图像，具体包括：所述输出模块根据所述调节后特征信息输出所述待处理图像的高分辨率图像。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，

确定图像处理初始模型，所述图像处理初始模型包括特征提取模块、退化预测模块、调节生成模块和输出模块；

确定训练样本，所述训练样本中包括多个低分辨率样本图像及其分别对应的高分辨率样本图像；

通过所述图像处理初始模型分别获取各个低分辨率样本图像对应的高分辨率图像；

根据所述训练样本及图像处理初始模型得到的高分辨率图像，调整所述图像处理初始模型，以得到所述预置的图像处理模型。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述训练样本及图像处理初始模型得到的高分辨率图像，调整所述图像处理初始模型，具体包括：

计算与所述图像处理初始模型相关的第一损失函数和第二损失函数；其中，所述第一损失函数用于指示所述图像处理初始模型得到的高分辨率图像与训练样本中相应的高分辨率样本图像之间的差别，所述第二损失函数用于指示所述特征提取模块获取的各个层级的特征信息与所述训练样本中相应的高分辨率样本图像在相应层级的特征信息之间的差别；

根据所述第一损失函数和第二损失函数，调整所述图像初始模型所包括的特征提取模块、调节生成模块和输出模块中的参数值。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述图像处理初始模型还包括判别模块，连接所述输出模块；

则所述根据所述训练样本及图像处理初始模型得到的高分辨率图像，调整所述图像处理初始模型，还包括：

计算与所述图像处理初始模型相关的第三损失函数，所述第三损失函数包括：所述判别模块获取的所述输出模块输出的高分辨率图像是否为真的结果，与所述判别模块判别所述训练样本中高分辨率样本图像是否为真的结果的期望；

所以根据所述第一损失函数和第二损失函数，调整所述图像初始模型所包括的特征提取模块、调节生成模块和输出模块中的参数值，具体包括：根据所述第一损失函数、第二损失函数和第三损失函数，调整所述图像初始模型所包括的特征提取模块、调节生成模块和输出模块中的参数值。