[发明专利]一种图像处理方法、装置、设备以及可读存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

在目标图像序列中获取目标图像与历史图像；所述目标图像序列是基于目标单位像素采样数，对目标场景进行图像采集后所得到的图像序列；所述历史图像是指所述目标图像序列中，所述目标图像的上一个图像；

获取所述目标图像对应的目标图像关联特征，以及所述历史图像对应的历史图像关联特征；

根据所述目标图像关联特征生成针对所述目标图像的第一混合嵌入特征，根据所述目标图像关联特征和所述历史图像关联特征，生成针对所述历史图像的第二混合嵌入特征，基于所述第一混合嵌入特征和所述第二混合嵌入特征，将所述目标图像与所述历史图像进行特征累积，得到所述目标图像对应的目标累积特征；

根据所述目标图像关联特征、所述目标累积特征以及所述历史图像，确定所述目标图像对应的重建结果图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标图像关联特征包括所述目标图像对应的第一法线维度特征与第一深度维度特征；

所述根据所述目标图像关联特征生成针对所述目标图像的第一混合嵌入特征，包括：

将所述第一法线维度特征与所述第一深度维度特征，输入至时序累积模型；

通过所述时序累积模型的第一卷积网络层，对所述第一法线维度特征与所述第一深度维度特征进行卷积处理，得到所述目标图像对应的第一图像嵌入特征；

通过所述时序累积模型的第二卷积网络层，对所述第一法线维度特征与所述第一深度维度特征进行卷积处理，得到所述目标图像对应的第二图像嵌入特征；

将所述第一图像嵌入特征与所述第二图像嵌入特征进行像素相乘运算处理，得到针对所述目标图像的第一混合嵌入特征。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标图像关联特征包括所述目标图像对应的第一法线维度特征与第一深度维度特征，所述历史图像关联特征包括所述历史图像对应的第二法线维度特征与第二深度维度特征；

所述根据所述目标图像关联特征和所述历史图像关联特征，生成针对所述历史图像的第二混合嵌入特征，包括：

将所述第二法线维度特征与所述第二深度维度特征分别进行仿射变换处理，得到所述第二法线维度特征对应的法线变换特征，以及所述第二深度维度特征对应的深度变换特征；

将所述第一法线维度特征、所述第一深度维度特征、所述法线变换特征以及所述深度变换特征输入至时序累积模型；

通过所述时序累积模型的第一卷积网络层，对所述第一法线维度特征与所述第一深度维度特征进行卷积处理，得到所述目标图像对应的目标图像嵌入特征；

通过所述时序累积模型的第二卷积网络层，对所述法线变换特征与所述深度变换特征进行卷积处理，得到所述历史图像对应的历史图像嵌入特征；

将所述目标图像嵌入特征与所述历史图像嵌入特征进行像素相乘运算处理，得到针对所述历史图像的第二混合嵌入特征。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一混合嵌入特征和所述第二混合嵌入特征，将所述目标图像与所述历史图像进行特征累积，得到所述目标图像对应的目标累积特征，包括：

获取逻辑回归函数，通过所述逻辑回归函数与所述第一混合嵌入特征，确定针对所述目标图像的第一特征融合系数；

通过所述逻辑回归函数与所述第二混合嵌入特征，确定针对所述历史图像的第二特征融合系数；

根据所述第一特征融合系数和所述第二特征融合系数，将所述目标图像与所述历史图像进行特征累积，得到所述目标图像对应的目标累积特征。