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申请/专利权人：北京爱芯科技有限公司
申请日：2024-01-09
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN118052747A
主分类号：G06T5/92
分类号：G06T5/92;G06T5/70;G06T5/73
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.04#实质审查的生效;2024.05.17#公开
摘要：本申请涉及图像处理领域，具体涉及一种图像增强模型的训练方法、图像增强方法及电子设备。该图像增强模型的训练方法包括：将训练用的原始图像输入神经网络获取权重系数，再将原始图像和这些权重系数输入滤波器模型，通过滤波器模型中的滤波核对原始图像执行滤波并可以根据权重系数分配不同滤波核滤波结果的权重，从而得到滤波图像，再根据原始图像增强后的高清图像与滤波图像的滤波损失值可以修改神经网络和滤波器模型的参数，得到图像增强模型。通过本方法训练得到的图像增强模型，可以在滤波器模型的基础上结合神经网络，将神经网络学习到的系数作用于滤波核，可减少图像增强模型的计算量，降低模型训练难度，图像增强效果稳定。
主权项：1.一种图像增强模型的训练方法，其特征在于，包括：获取训练样本；所述训练样本包括原始图像以及原始图像经画质增强后的高清图像；将所述原始图像输入至神经网络，并获取所述神经网络输出的与所述原始图像对应的权重系数；所述神经网络用于提取输入图像的特征并为提取到的特征分配权重系数；将所述原始图像和所述神经网络输出的权重系数输入至滤波器模型，并获取所述滤波器模型输出的滤波图像；所述滤波器模型包括多个用于对输入图像执行滤波的滤波核，所述滤波器模型用于根据输入的系数分配滤波核的滤波结果在输出图像中所占的权重；根据所述滤波图像和所述高清图像计算滤波损失值；如果所述滤波损失值大于预设阈值，根据所述滤波损失值修改所述神经网络的参数和所述滤波器模型中滤波核的参数；如果所述滤波损失值小于或等于所述阈值，将所述神经网络输出的权重系数添加到所述滤波器模型，得到图像增强模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京爱芯科技有限公司 图像增强模型的训练方法、图像增强方法及电子设备
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