[发明专利]图像重建方法、电子设备及存储介质

说明书

本申请提供一种图像重建方法、电子设备及存储介质，所述方法包括：通过获取目标拍摄设备拍摄得到的物体的待重建图像，以及物体的样本图像；基于待重建图像与样本图像训练径向基函数网络；基于反卷积算法将径向基函数网络转换为图像重建模型，所述图像重建模型用于对目标拍摄设备拍摄的图像进行重建。本申请的方法能够辅助图像重建，提高待重建图像的清晰率。

技术领域

本申请涉及图像重建技术领域，特别是指一种图像重建方法、电子设备及存储介质。

背景技术

为了提高手机的屏占比从而为用户提供更好的使用体验，针对手机前置的屏下摄像头的设计不断往缩小式方向发展。屏下摄像头安装在显示屏下方，屏下摄像头对应位置上方的显示屏的显示区域的发光二极管之间的间隙将显示像素进行重新排列，让外部光线可以透过显示像素的间隙投射到屏下摄像头。然而由于显示像素的间隙很小，投射到屏下摄像头的光线会发生衍射现象，使得点光源投射到屏下摄像头时发生扩散现象，造成屏下摄像头拍摄得到的图像出现退化，例如屏下摄像头拍摄得到的图像中会出现模糊等。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提供一种图像重建方法、电子设备及存储介质，能够辅助图像重建，提高待重建图像的清晰度。

所述图像重建方法包括：获取目标拍摄设备拍摄得到的物体的待重建图像，以及所述物体的样本图像；基于所述待重建图像与所述样本图像训练径向基函数网络；基于反卷积算法将所述径向基函数网络转换为图像重建模型，所述图像重建模型用于对所述目标拍摄设备拍摄的图像进行重建。

可选地，所述径向基函数网络包括输入层、隐藏层与输出层，其中：所述输入层用于作为所述径向基函数网络的输入端；所述隐藏层以径向基函数作为基底函数，所述隐藏层与所述输出层全连接；所述输出层基于累加函数输出所述径向基函数网络的输出结果。

可选地，所述基于所述待重建图像与所述样本图像训练径向基函数网络包括：初始化所述径向基函数网络的结构参数与损失函数。

可选地，所述基于所述待重建图像与所述样本图像训练径向基函数网络还包括：对所述径向基函数网络的结构参数进行优化，直至将所述样本图像作为所述径向基函数网络的输入后，所述径向基函数网络的输出结果对应的所述损失函数收敛至预设的数值。

可选地，所述径向基函数网络用于模拟所述目标拍摄设备对应的点扩散函数模型。

可选地，所述损失函数包括二范数。

可选地，对所述径向基函数网络进行优化使用的优化算法包括梯度下降算法。

可选地，所述反卷积算法包括Weiner反卷积算法。

所述计算机可读存储介质存储有至少一个指令，所述至少一个指令被处理器执行时实现所述图像重建方法或所述图像重建方法。

所述电子设备包括存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被所述至少一个处理器执行时实现所述图像重建方法。

相较于现有技术，本申请实施例提供的图像重建方法，本申请提供的图像重建方法，通过获取目标拍摄设备拍摄得到的物体的待重建图像，以及所述物体的样本图像；基于所述待重建图像与所述样本图像训练径向基函数网络；基于反卷积算法将所述径向基函数网络转换为图像重建模型，所述图像重建模型用于对所述目标拍摄设备拍摄的图像进行重建。能够利用多个径向函数及误差函数，训练得到将未加屏幕的样本图像退化为趋近于迭加屏幕的待重建图像的径向基底网络，基于反卷积算法将径向基底网络转换为图像重建模型，利用图像重建模型对其他目标拍摄设备拍摄的图像进行重建，可以提高待重建图像的清晰度与图像重建的效率，还可以降低图像重建的成本。

附图说明