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【发明授权】图像处理方法、图像处理装置及存储介质_北京小米松果电子有限公司_202010803059.X 

申请/专利权人:北京小米松果电子有限公司

申请日:2020-08-11

公开(公告)日:2024-04-30

公开(公告)号:CN111968052B

主分类号:G06T5/73

分类号:G06T5/73;G06T5/50;G06N3/08;G06N3/0464

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2024.04.30#授权;2020.12.08#实质审查的生效;2020.11.20#公开

摘要:本公开是关于一种图像处理方法、图像处理装置及存储介质,图像处理方法应用于电子设备,电子设备中安装有图像采集装置,图像处理方法包括:获取图像采集装置采集的原始图像,原始图像为像素位置发生像差的图像;将原始图像输入深度卷积神经网络模型,得到处理后的图像,其中,深度卷积神经网络为基于图像采集装置的像差函数训练得到。本公开实施例通过与图像采集装置具有相同属性的图像采集装置利用测量手段确定像差函数,基于得到的像差函数训练深度卷积神经网络,利用训练好的深度卷积神经网络对图像采集装置采集的发生相差的图像进行去除相差的处理,提高图像处理质量。

主权项:1.一种图像处理方法,其特征在于,应用于电子设备,所述电子设备中安装有图像采集装置,所述图像处理方法包括:获取所述图像采集装置采集的原始图像,所述原始图像为像素位置发生像差的图像;将所述原始图像输入深度卷积神经网络模型,得到处理后的图像,其中,所述深度卷积神经网络为基于所述图像采集装置的像差函数训练得到;所述深度卷积神经网络采用如下方式基于像差函数训练得到:获取与所述图像采集装置具有相同属性的图像采集装置采集的像差参考图像组,所述像差参考图像组中每一像差参考图像中包括有像素位置发生像差的像素;获取清晰样本图像组,所述清晰样本图像组中包括的清晰样本图像为未发生像差的图像;基于所述像差参考图像组确定所述像差函数,并将所述像差函数与所述清晰样本图像组中的所述清晰样本图像进行卷积操作,得到模糊样本图像组;基于所述清晰样本图像组和所述模糊样本图像组中对应的清晰样本图像和模糊样本图像组成样本图像对,并基于所述样本图像对训练得到所述深度卷积神经网络;所述像差参考图像组中的图像为与所述图像采集装置具有相同属性的图像采集装置拍摄的点光源图像;所述确定图像的像差函数,包括:对所述点光源图像中发生像差的全部像素进行测量,得到发生像差后的像素位置;将所述像素位置映射为像素亮度,并对所述全部像素的像素亮度进行归一化处理,得到所述点光源图像对应的像差函数。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 北京小米松果电子有限公司 图像处理方法、图像处理装置及存储介质

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