[發明專利]圖像增強方法以及圖像增強裝置在審
| 申請號： | 202010102590.4 | 申請日： | 2020-02-19 |
| 公開（公告）號： | CN113284054A | 公開（公告）日： | 2021-08-20 |
| 發明（設計）人： | 馬翼鵬;汪濤;彭競陽;宋風龍 | 申請（專利權）人： | 華為技術有限公司 |
| 主分類號： | G06T5/00 | 分類號： | G06T5/00;G06T3/40;G06T7/41;G06T7/90 |
| 代理公司： | 北京龍雙利達知識產權代理有限公司 11329 | 代理人： | 王龍華;王君 |
| 地址： | 518129 廣東*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 圖像 增強 方法 以及 裝置 | ||
1.一種圖像增強方法，其特征在于，包括：
獲取待處理圖像對應的第一高動態范圍HDR圖像與所述待處理圖像的顏色圖像特征，其中，所述顏色圖像特征用于指示所述待處理圖像中的不同亮度區域或者不同顏色變化區域，所述待處理圖像為第一分辨率的圖像，所述第一HDR圖像為第二分辨率的圖像，所述第一分辨率大于所述第二分辨率；
將所述第一HDR圖像輸入神經網絡模型進行超分處理；
通過所述神經網絡模型對所述超分辨率處理后的所述第一HDR圖像與所述顏色圖像特征進行圖像增強處理，得到所述待處理圖像對應的第二HDR圖像，其中，所述第二HDR圖像是指分辨率大小為所述第一分辨率的HDR圖像。
2.如權利要求1所述的圖像增強方法，其特征在于，還包括：
獲取所述待處理圖像的紋理圖像特征，其中，所述紋理圖像特征用于指示所述待處理圖像的邊緣區域或者紋理區域；
所述將所述第一HDR圖像輸入神經網絡模型進行超分辨率處理，包括：
通過所述神經網絡模型根據所述紋理圖像特征對所述第一HDR圖像進行超分辨率處理。
3.如權利要求1所述的圖像增強方法，其特征在于，還包括：
獲取所述待處理圖像的多尺度圖像特征，其中，所述多尺度圖像特征用于指示在不同尺度的情況下所述待處理圖像的圖像信息，所述多尺度圖像特征中的任意一個圖像特征的尺度大小不同；
所述將所述第一HDR圖像輸入神經網絡模型進行超分辨處理：
通過所述神經網絡模型根據所述多尺度圖像特征對所述第一HDR圖像進行超分辨率處理。
4.如權利要求1所述的圖像增強方法，其特征在于，還包括：
獲取所述待處理圖像的紋理圖像特征，其中，所述紋理圖像特征用于指示所述待處理圖像的邊緣區域或者紋理區域；
獲取所述待處理圖像的多尺度圖像特征，其中，所述多尺度圖像特征用于指示在不同尺度的情況下所述待處理圖像的圖像信息，所述多尺度圖像特征中的任意一個圖像特征的尺度大小不同；
所述將所述第一HDR圖像輸入神經網絡模型進行超分辨率處理，包括：
通過所述神經網絡模型根據所述紋理圖像特征與所述多尺度特征對所述第一HDR圖像進行超分辨率處理。
5.如權利要求4所述的圖像增強方法，其特征在于，所述通過所述神經網絡模型根據所述紋理圖像特征與所述多尺度圖像特征對所述第一HDR圖像進行超分辨率處理，包括：
獲取第一尺度的紋理圖像特征，其中，所述第一尺度的紋理圖像特征與所述多尺度圖像中的第一尺度圖像特征的尺度相同；
通過所述神經網絡模型對所述第一HDR圖像與所述第一尺度的紋理圖像特征進行點乘操作，得到第三圖像特征；
通過所述神經網絡模型對所述第三圖像特征與所述第一尺度圖像特征進行合通道操作、卷積操作以及上采樣操作。
6.如權利要求1至5中任一項所述的圖像增強方法，其特征在于，所述通過所述神經網絡模型對所述超分辨率處理后的所述第一HDR圖像與所述顏色圖像特征進行圖像增強處理，得到所述待處理圖像對應的第二HDR圖像，包括：
所述通過所述神經網絡模型對所述超分辨率處理后的所述第一HDR圖像與所述顏色圖像特征進行點乘操作與卷積操作，得到所述第二HDR圖像。
7.一種圖像增強裝置，其特征在于，包括：
獲取單元，用于獲取待處理圖像對應的第一高動態范圍HDR圖像與所述待處理圖像的顏色圖像特征，其中，所述顏色圖像特征用于指示所述待處理圖像中的不同亮度區域或者不同顏色變化區域，所述待處理圖像為第一分辨率的圖像，所述第一HDR圖像為第二分辨率的圖像，所述第一分辨率大于所述第二分辨率；
處理單元，用于將所述第一HDR圖像輸入神經網絡模型進行超分辨處理；通過所述神經網絡模型對所述超分辨率處理后的所述第一HDR圖像與所述顏色圖像特征進行圖像增強處理，得到所述待處理圖像對應的第二HDR圖像，其中，所述第二HDR圖像是指分辨率大小為所述第一分辨率的HDR圖像。
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