[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请实施例提供一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，包括：对原始图像的原始图像集利用RGBW彩色滤波阵列执行采样，获取原始图像对应的训练样本集，利用原始图像和原始图像的训练样本集，训练图像处理模型，获取训练好的图像处理模型，利用训练好的图像处理模型，对目标图像序列中的多帧待处理图像执行去马赛克处理，获得目标图像序列对应的单帧目标图像。借此，本申请通过从多帧图像数据中获取更多的颜色信息和纹理信息，以有效提高成像质量。

技术领域

本申请实施例涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

受到技术和成本制约，现有的数码相机大多采用单传感器方案，即在相机的CCD传感器或CMOS传感器前安装彩色滤波阵列(Color Filter Array,CFA)，用于对不同位置的不同颜色分量进行稀疏采样，以获取其红绿蓝(RGB)颜色信息，在此状态下，灰度图像(RAW格式图像)呈现为噪声污染的“马赛克”状态，可在后续通过“去马赛克(Demosaicking)”技术，对灰度图像中缺失的颜色信息进行插值复原。

然而，由于CFA采样会导致大量颜色信息的丢失，而传统的双线性插值或基于深度学习的卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)等图像去马赛克处理技术，都会不可避免地产生伪彩色、颜色细节丢失等问题。

因此，亟需一种可提高成像质量的图像去马赛克技术。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，通过从连续的多帧图像中获取更多的颜色信息和纹理信息，以提高成像质量。

本申请实施例的第一方面，提供了一种图像处理方法，包括：对原始图像的原始图像集利用RGBW彩色滤波阵列执行采样，获取所述原始图像对应的训练样本集；利用所述原始图像和所述原始图像的训练样本集，训练图像处理模型，获取训练好的图像处理模型；利用所述训练好的图像处理模型，对目标图像序列中的多帧待处理图像执行去马赛克处理，获得所述目标图像序列对应的单帧目标图像。

可选地，通过以下方式获取原始图像的原始图像集：对所述原始图像执行多次的图像平移处理和/或图像旋转处理，获取所述原始图像的所述多个转换图像；根据各转换图像，获取所述原始图像的原始图像集。

可选地，所述图像平移处理的像素平移范围介于±24个像素之间；和/或所述图像旋转处理的旋转角度范围介于±3度之间。

可选地，所述原始图像与各转换图像为RGB图像；且其中，所述对原始图像的原始图像集利用RGBW彩色滤波阵列执行采样，获取所述原始图像对应的训练样本集，包括：利用所述RGBW彩色滤波阵列，对各转换图像的R通道值、G通道值、B通道值执行采样处理，并合成各转换图像的W通道值；根据各转换图像的R通道值、G通道值、B通道值、W通道值，获取所述原始图像的各训练图像；根据所述原始图像的各训练图像，确定所述原始图像对应的训练样本集；其中，各训练图像为RGBW灰度图像。

可选地，所述利用所述原始图像和所述原始图像的训练样本集，训练图像处理模型，获取训练好的图像处理模型，包括：利用所述图像处理模型，对所述训练样本集中的各训练图像执行去马赛克的预测处理，获取所述训练样本集的一个预测图像；比对所述原始图像与所述预测图像，获取所述图像处理模型的损失函数；根据所述损失函数更新所述图像处理模型，直至所述图像处理模型的当前训练结果满足给定的训练结束条件，以获得所述训练好的图像处理模型。