CN113379635B 图像处理方法及装置模型训练方法、装置及存储介质 （北京小米移动软件有限公司）

DE102018222147A1,22其中，所述去色差处理模型是通过训练数据集训将所述无色差图像的亮度信号与色度信号进行分离，得到与所根据所述亮度图像确定物体边缘图像，并基于所述物体边缘图像将所述亮度图像和所述新的色度图像进行合成处理，得到与所述无根据所述训练数据集以及预设损失函数，对深度卷积神经网络模;有色差图像生成的第一目标图像与所述有色差图像对应的所述无色差图像之间的损失将所述待处理图像输入所述预处理模块，所述预处理模块将所述待处及得到与所述待处理图像的色度信号对应的待处理色度图像，并将所述待处理亮度图像、所述注视机制模块根据所述待处理亮度图像中的物体边缘特征信息和所述待处理色所述合成模块根据所述待处理色度图像修正信息修正所述待处理色度图所述色度信息卷积层用于，对输入至所述注视机制模块所述色度信息激活层用于，对所述第一色度图像特征进行激活操作，3所述色度信息乘法层用于，对所述注视机制模块的输入数据和所述所述色度信息合并处理层用于，将所述第三色度图像特征与所述待模块，所述多个注视机制模块中的首个注视机制模块的输入数据为所述待处理色度图像，所述多个注视机制模块中的非首个注视机制模块的输入数据为上一注视机制模块的输出在所述用户输入的图像的图像格式为RGB格式的情况下，对所述用户输入的图像进行根据一个或多个所述无色差图像和对应的所述有色差图像生成训练将所述无色差图像的亮度信号与色度信号进行分离，得到与所输入模块，被配置为将所述待处理图像输入去色差处理模型，得到所其中，所述去色差处理模型是通过训练数据集训将所述无色差图像的亮度信号与色度信号进行分离，得到与所4其中，所述去色差处理模型是通过训练数据集训将所述无色差图像的亮度信号与色度信号进行分离，得到与所获取模块，被配置为获取一个或多个无色差图像，并根据所生成模块，被配置为根据一个或多个所述无色差图像和对应的训练模块，被配置为根据所述训练数据集对深度卷分离子模块，被配置为将所述无色差图像的亮度信号与色添加子模块，被配置为根据所述亮度图像确定物体边缘图像，并合成子模块，被配置为将所述亮度图像和所述新的色度图像进行合根据一个或多个所述无色差图像和对应的所述有色差图像生成训练5将所述无色差图像的亮度信号与色度信号进行分离，得到与所被处理器执行时实现权利要求1~8中任一项所述6在高反差区域的边缘，因此通过检测高反差区域边缘就可以确定色差色边可能出现的位7所述有色差图像生成的第一目标图像y_与所述有色差图像对应的所述无色差图像y之间的亮度信号与色度信号进行分离，得到与所述待处理图像的亮度信号对应的待处理亮度图[0020]所述注视机制模块根据所述待处理亮度图像中的物体边缘特征信息和所述待处8信息为所述多个注视机制模块中的最后一个注视机[0030]在所述用户输入的图像的图像格式为RGB格式的情况下，对所述用户输入的图像所述有色差图像生成的第一目标图像y_与所述有色差图像对应的所述无色差图像y之间的9所述有色差图像生成的第一目标图像y_与所述有色差图像对应的所述无色差图像y之间的亮度信号与色度信号进行分离，得到与所述待处理图像的亮度信号对应的待处理亮度图信息为所述多个注视机制模块中的最后一个注视机制模缘图像表征的物体边缘位置信息在所述色度图像中的物体边缘添加预设宽度的色差色边，所述有色差图像生成的第一目标图像y_与所述有色差图像对应的所述无色差图像y之间的[0131]可选地，所述训练数据集包括有色差图像以及与有色差的亮度信号Y对应的亮度图像，以及得到与无色差图像的色度信号UV对应的色度图像。其[0137]一种可能的实施方式，可以使用与Canny边缘检测算法相类似的边缘检测算法对于根据具有色差色边的有色差图像正向构造无色差色边的无色差图像的方式更加简便容开上述方式反向构造的有色差图像和干净无色差色边的无色差图像能够训练出鲁棒性更[0148]由于YUV格式的图像主要用于优化彩色视频信号的传输，使其向后相容老式黑白由于待处理图像的图像格式为YUV格式，因而去色差处理模型对待处理图像进行去色差色整个待处理图像的Y亮度信号。因而本公开的这一种采用去色差处理模型对待处理图像进直到迭代到设定次数或损失误差的平均值不再下降时为止，得到训练完成的深度学习模所述有色差图像生成的第一目标图像y_与所述有色差图像对应的所述无色差图像y之间的升去色差处理模型的训练效果，将预设损失函数lossfunction设计为自适应权重的损失边的像素区域进行修正的目的，避免了大量的无理模型的数据计算量低而能够快速的对待处理图像进行去色差色边处理从而得到目标图亮度信号与色度信号进行分离，得到与所述待处理图像的亮度信号对应的待处理亮度图[0163]所述注视机制模块根据所述待处理亮度图像中的物体边缘特征信息和所述待处[0167]所述合成模块用于，根据所述待处理色度图像修正信息修正所述待处理色度图乘法层用于，基于跨层skipconnection对所述注视机制模块的输入数据和所述第二色度图像特征进行同位点乘处理，得到所述第三色度图像特征；所述色度信息合并处理层信息为所述多个注视机制模块中的最后一个注视机制模[0171]其中值得说明的是，由于注视机制模块的输出数据是待所以可以把待处理色度图像修正信息中各个像素点的修正值的大小作为各个像素点的色[0179]一种可能的实施方式，所述根据所述训练数据集对深度所述有色差图像生成的第一目标图像y_与所述有色差图像对应的所述无色差图像y之间的经在有关该方法的前述图像处理方法实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说[0186]该输入模块122被配置为将所述待处理图像输入去色差处理模型，得到所述去色所述有色差图像生成的第一目标图像y_与所述有色差图像对应的所述无色差图像y之间的亮度信号与色度信号进行分离，得到与所述待处理图像的亮度信号对应的待处理亮度图信息为所述多个注视机制模块中的最后一个注视机制模缘图像表征的物体边缘位置信息在所述色度图像中的物体边缘添加预设宽度的色差色边，所述有色差图像生成的第一目标图像y_与所述有色差图像对应的所述无色差图像y之间的机操作和记录操作相关联的操作。处理组件802可以包括一个或多个处理器820来执行指[0228]电力组件806为装置800的各种组件提供电力。电力组件806可以包括电源管理系后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组[0231]I/O接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可[0232]传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为装置800提供各个方面的状态评号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列如包括指令的存储器804，上述指令可由装置800的处理器820执行以完成上述图像处理方有线或无线网络接口1950被配置为将装置1900连接到网络，和一个输入输出(I/