[发明专利]图像处理方法和装置

摘要

本发明公开了一种图像处理方法和装置。其中，该方法包括：接收发送端发送的数据，并根据接收的数据确定小波系数，其中，发送端发送的数据中包括对原始图像经过小波分解后得到的小波系数；根据小波系数生成低分辨率图像；根据神经网络对低分辨率图像进行超分辨率重建，得到高分辨率图像。本发明解决了相关技术中的图像压缩方法无法同时满足较高的压缩效率和较高的图像还原质量的技术问题。

主权项

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：接收发送端发送的数据，并根据接收的数据确定小波系数，其中，所述发送端发送的数据中包括对原始图像经过小波分解后得到的小波系数；根据所述小波系数生成低分辨率图像；根据神经网络对所述低分辨率图像进行超分辨率重建，得到高分辨率图像；其中，所述发送端发送的数据中包括对原始图像经过小波分解后得到的小波系数包括：对所述原始图像采用一级的5/3无损小波分解方法，所述原始图像经过无损的5/3小波作为小波基的小波分解方法分解之后，得到四个子带小波系数：LL子带小波系数、LH子带小波系数、HL子带小波系数、HH子带小波系数，在所述四个子带小波系数中选取所述LL子带小波系数进行传输；其中，所述方法还包括：对多个样本图像进行小波分解，得到对应的多个低分辨率样本图像；根据所述多个样本图像和所述对应的多个低分辨率样本图像训练神经网络；将训练后的神经网络作为初始的神经网络存储在所述发送端和接收端，其中，在根据所述发送端第一次发送的数据进行超分辨率重建时确定当前的神经网络为所述初始的神经网络；其中，所述多个样本图像和对应的多个低分辨率样本图像构成训练样本库，训练样本库中包括多个样本对，每个样本对包括一个样本图像和对应的低分辨率样本图像，在对神经网络进行训练时，将每个样本对逐次输入神经网络。