CN111105349A - 一种图像处理方法 - Google Patents
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Abstract
本领域涉及图像处理领域，特别是涉及一种图像处理方法。所述方法包括：通过迁移学习方式训练编码器、生成对抗网络A、生成对抗网络B、图像处理生成对抗网络；依据处理任务有不同的生成对抗网络的接口；生成原始图像，依据处理任务，通过调整接口、调整网络参数来达到间接调整网络输出的目的，生成原始图像；图像处理生成对抗网络接收原始图像，经过图像处理生成对抗网络处理后，输出处理图像。图像在产生和传输过程中因为外部环境、拍摄条件、多次有损转换、信道传输等原因导致图像分辨率降低或者语义信息的缺失时，能够实现对低分辨率图像的质量进行显著地提升及复原，满足用户的不同处理需求。
Description
技术领域
本发明涉及一种图像处理领域，特别是涉及一种图像处理方法。
背景技术
图像包含了丰富且直观的信息，当前在互联网的社交、购物和旅游等领域，都需要大量的图像来给用户传递信息。由于互联网图像的来源很多，导致图像质量参差不齐，存在着不少低分辨率图像，这部分图像在展示的过程中会由于尺寸放大而出现图像模糊的问题，同时尺寸放大也会使图像的块效应现象更加严重，这些低质量的图像严重影响了用户体验。近年来，随着社会的发展，人们对照片质量的要求也越来越高，人们提出了当图像放大之后，仍然能够使图像保持清晰等需求。然而图像在产生和传输过程中可能因为外部环境、拍摄条件、多次有损转换、信道传输等原因导致图像分辨率降低或者语义信息的缺失，这就对图像的分辨率造成了很大影响。
随着互联网的飞速发展，图像提供方每天都会利用诸多途径获取大量图像，采用人工处理低分辨率图像的方式特别耗时，需要花费大量的人力成本。因此，利用机器自动对低分辨率图像进行质量提升成为了迫切的需求。传统的基于插值的一系列图像质量提升方法，一方面较难消除由于图像尺寸变大(超分辨率)引入冗余信息带来的图像模糊问题，另外一方面无法解决图像块效应加深问题。现阶段，基于深度学习的图像质量提升方法相继被提出，但是同时考虑解决图像模糊问题和图像块效应问题的方法较少，实现低分辨率图像质量的显著提升仍然是一项具有挑战性的任务。
发明内容
为了解决上述图像在产生和传输过程中可能因为外部环境、拍摄条件、多次有损转换、信道传输等原因导致图像分辨率降低或者语义信息的缺失，无法显著地对低分辨率图像进行质量提升及复原的问题，本发明提供了一种图像处理方法，
为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种图像处理方法，所述方法包括：
通过迁移学习方式训练编码器、生成对抗网络A、生成对抗网络B、图像处理生成对抗网络；
设定学习到编码器的参数是Wva、生成对抗网络A的参数是Wga、生成对抗网络B的参数是Wgb、图像生成对抗网络的参数是Wsr，依据处理任务，编码器、生成对抗网络A、生成对抗网络B、图像生成对抗网络的接口，分别记为Wva_Interface、Wga_Interface、Wgb_Interface、Wsr_Interface；
生成原始图像，依据处理任务，训练编码器输入低分辨率图像、生成对抗网络A输入待复原图像、生成对抗网络B输入是白噪声，通过调整接口、调整网络参数来达到间接调整网络输出的目的，生成原始图像；
图像处理生成对抗网络接收原始图像，作为图像处理生成对抗网络的输入，经过图像处理生成对抗网络处理后，输出处理图像。
进一步的，所述训练编码器、生成对抗网络A时，Loss优化目标要求保留源输入图像的语义信息，生成对抗网络B用于随机生成。
进一步的，所述在调整接口、调整网络参数时，可视化观察编码器、生成对抗网络A、生成对抗网络B网络的输出以及图像处理生成对抗网络的最终输出。
进一步的，所述图像处理包括将低分辨率图像处理为高分辨率图像，调用Wva_Interface去调整编码器网络参数以及图像处理生成对抗网络输出。
进一步的，所述图像处理包括将低分辨率图像复原，调用Wga_Interface去调整抗网络A的参数以及图像处理生成对抗网络输出。
进一步的，所述图像处理包括将低分辨率图像处理为艺术图像：调用Wgb_interface去调整生成对抗网络B的参数以及图像处理生成对抗网络输出。
进一步的，所述生成对抗网络A、生成对抗网络B为一类基于零和博弈原理建模的深度学习生成模型，包括生成器Generator以及判别器Discriminator。
进一步的，所述编码器为类基于概率图模型的深度学习生成模型，包括编码器Encoder以及解码器Decoder。
进一步的，所述图像处理生成对抗网络采用Super-Resolution GAN或pix2pixGAN模型。
进一步的，所述编码器、生成对抗网络A、生成对抗网络B采用autoencoder或wsgan或lsgan生成模型。
本发明的图像处理方法具有以下有益效果：通过迁移学习方式训练编码器、生成对抗网络A、生成对抗网络B、图像处理生成对抗网络；依据处理任务，编码器、生成对抗网络A、生成对抗网络B、图像生成对抗网络的接口；生成原始图像，依据处理任务，训练编码器输入低分辨率图像、生成对抗网络A输入待复原图像、生成对抗网络B输入是白噪声，通过调整接口、调整网络参数来达到间接调整网络输出的目的，生成原始图像；图像处理生成对抗网络接收原始图像，作为图像处理生成对抗网络的输入，经过图像处理生成对抗网络处理后，输出处理图像。图像在产生和传输过程中因为外部环境、拍摄条件、多次有损转换、信道传输等原因导致图像分辨率降低或者语义信息的缺失时，能够实现对低分辨率图像的质量进行显著地提升及复原，满足用户的不同处理需求，提升用户体验。
附图说明
图1为本发明实施例中图像处理方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。
具体实施例一
本发明实施例公开了一种图像处理方法，该方法的流程图如图1所示，包括：
S1：通过迁移学习方式训练编码器、生成对抗网络A、生成对抗网络B、图像处理生成对抗网络；
通过迁移学习方式训练编码器、生成对抗网络A、生成对抗网络B、图像处理生成对抗网络，其中，编码器、生成对抗网络A的Loss优化目标要求保留源输入图像的语义信息，生成对抗网络B用于随机生成；
S2：设学习到编码器的参数是Wva、生成对抗网络A的参数是Wga、生成对抗网络B的参数是Wgb、图像生成对抗网络的参数是Wsr，依据处理任务，编码器、生成对抗网络A、生成对抗网络B、图像生成对抗网络的接口，分别记为Wva_Interface、Wga_Interface、Wgb_Interface、Wsr_Interface；
其中，生成对抗网络A、生成对抗网络B为一类基于零和博弈原理建模的深度学习生成模型，包括生成器Generator以及判别器Discriminator；编码器为类基于概率图模型的深度学习生成模型，包括编码器Encoder以及解码器Decoder；
S3：生成原始图像，依据处理任务，训练编码器输入低分辨率图像、生成对抗网络A输入待复原图像、生成对抗网络B输入是白噪声，通过调整接口、调整网络参数来达到间接调整网络输出的目的，生成原始图像；
当图像处理任务为将低分辨率图像处理为高分辨率图像时，调用Wva_Interface去调整编码器网络参数以及图像处理生成对抗网络输出；
在调整接口、调整网络参数时，可视化观察编码器、生成对抗网络A、生成对抗网络B网络的输出，可随时停止调整参数，此时中间网络输出可作为图像处理生成对抗网络的最终输出；
S4：图像处理生成对抗网络接收原始图像，作为图像处理生成对抗网络的输入，经过图像处理生成对抗网络处理后，输出处理图像；
接收S3中原始图像，作为图像处理生成对抗网络的输入，其中，图像处理生成对抗网络采用Super-Resolution GAN或pix2pix GAN模型，经过图像处理生成对抗网络处理后，输出处理图像；
本发明实施例中的编码器、生成对抗网络A、生成对抗网络B可以采用autoencoder或wsgan或lsgan生成模型替换。
具体实施例二
本发明实施例公开了一种图像处理方法，该方法的流程图如图1所示，包括：
S1：通过迁移学习方式训练编码器、生成对抗网络A、生成对抗网络B、图像处理生成对抗网络；
通过迁移学习方式训练编码器、生成对抗网络A、生成对抗网络B、图像处理生成对抗网络，其中，编码器、生成对抗网络A的Loss优化目标要求保留源输入图像的语义信息，生成对抗网络B用于随机生成；
S2：设学习到编码器的参数是Wva、生成对抗网络A的参数是Wga、生成对抗网络B的参数是Wgb、图像生成对抗网络的参数是Wsr，依据处理任务，编码器、生成对抗网络A、生成对抗网络B、图像生成对抗网络的接口，分别记为Wva_Interface、Wga_Interface、Wgb_Interface、Wsr_Interface；
其中，生成对抗网络A、生成对抗网络B为一类基于零和博弈原理建模的深度学习生成模型，包括生成器Generator以及判别器Discriminator；编码器为类基于概率图模型的深度学习生成模型，包括编码器Encoder以及解码器Decoder；
S3：生成原始图像，依据处理任务，训练编码器输入低分辨率图像、生成对抗网络A输入待复原图像、生成对抗网络B输入是白噪声，通过调整接口、调整网络参数来达到间接调整网络输出的目的，生成原始图像；
当图像处理任务为将低分辨率图像复原时，调用Wga_Interface去调整抗网络A的参数以及图像处理生成对抗网络输出；
在调整接口、调整网络参数时，可视化观察编码器、生成对抗网络A、生成对抗网络B网络的输出，可随时停止调整参数，此时中间网络输出可作为图像处理生成对抗网络的最终输出；
S4：图像处理生成对抗网络接收原始图像，作为图像处理生成对抗网络的输入，经过图像处理生成对抗网络处理后，输出处理图像；
接收S3中原始图像，作为图像处理生成对抗网络的输入，其中，图像处理生成对抗网络采用Super-Resolution GAN或pix2pix GAN模型，经过图像处理生成对抗网络处理后，输出处理图像；
本发明实施例中的编码器、生成对抗网络A、生成对抗网络B可以采用autoencoder或wsgan或lsgan生成模型替换。
具体实施例三
本发明实施例公开了一种图像处理方法，该方法的流程图如图1所示，包括：
S1：通过迁移学习方式训练编码器、生成对抗网络A、生成对抗网络B、图像处理生成对抗网络；
通过迁移学习方式训练编码器、生成对抗网络A、生成对抗网络B、图像处理生成对抗网络，其中，编码器、生成对抗网络A的Loss优化目标要求保留源输入图像的语义信息，生成对抗网络B用于随机生成；
S2：设学习到编码器的参数是Wva、生成对抗网络A的参数是Wga、生成对抗网络B的参数是Wgb、图像生成对抗网络的参数是Wsr，依据处理任务，编码器、生成对抗网络A、生成对抗网络B、图像生成对抗网络的接口，分别记为Wva_Interface、Wga_Interface、Wgb_Interface、Wsr_Interface；
其中，生成对抗网络A、生成对抗网络B为一类基于零和博弈原理建模的深度学习生成模型，包括生成器Generator以及判别器Discriminator；编码器为类基于概率图模型的深度学习生成模型，包括编码器Encoder以及解码器Decoder；
S3：生成原始图像，依据处理任务，训练编码器输入低分辨率图像、生成对抗网络A输入待复原图像、生成对抗网络B输入是白噪声，通过调整接口、调整网络参数来达到间接调整网络输出的目的，生成原始图像；
当图像处理任务为将低分辨率图像处理为艺术图像时，调用Wgb_interface去调整生成对抗网络B的参数以及图像处理生成对抗网络输出；
在调整接口、调整网络参数时，可视化观察编码器、生成对抗网络A、生成对抗网络B网络的输出，可随时停止调整参数，此时中间网络输出可作为图像处理生成对抗网络的最终输出；
S4：图像处理生成对抗网络接收原始图像，作为图像处理生成对抗网络的输入，经过图像处理生成对抗网络处理后，输出处理图像；
接收S3中原始图像，作为图像处理生成对抗网络的输入，其中，图像处理生成对抗网络采用Super-Resolution GAN或pix2pix GAN模型，经过图像处理生成对抗网络处理后，输出处理图像；
本发明实施例中的编码器、生成对抗网络A、生成对抗网络B可以采用autoencoder或wsgan或lsgan生成模型替换。
可以理解，本发明是通过一些实施例进行描述的，本领域技术人员知悉的，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以对这些特征和实施例进行各种改变或等效替换。另外，在本发明的教导下，可以对这些特征和实施例进行修改以适应具体的情况及材料而不会脱离本发明的精神和范围。因此，本发明不受此处所公开的具体实施例的限制，所有落入本申请的权利要求范围内的实施例都属于本发明所保护的范围内。
Claims (10)
1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：
通过迁移学习方式训练编码器、生成对抗网络A、生成对抗网络B、图像处理生成对抗网络；
设定学习到编码器的参数是Wva、生成对抗网络A的参数是Wga、生成对抗网络B的参数是Wgb、图像生成对抗网络的参数是Wsr，依据处理任务，编码器、生成对抗网络A、生成对抗网络B、图像生成对抗网络的接口，分别记为Wva_Interface、Wga_Interface、Wgb_Interface、Wsr_Interface；
生成原始图像，依据处理任务，训练编码器输入低分辨率图像、生成对抗网络A输入待复原图像、生成对抗网络B输入是白噪声，通过调整接口、调整网络参数来达到间接调整网络输出的目的，生成原始图像；
图像处理生成对抗网络接收原始图像，作为图像处理生成对抗网络的输入，经过图像处理生成对抗网络处理后，输出处理图像。
2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于：所述训练编码器、生成对抗网络A时，Loss优化目标要求保留源输入图像的语义信息，生成对抗网络B用于随机生成。
3.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于：所述在调整接口、调整网络参数时，可视化观察编码器、生成对抗网络A、生成对抗网络B网络的输出以及图像处理生成对抗网络的最终输出。
4.根据权利要求1或3所述的图像处理方法，其特征在于：所述图像处理包括将低分辨率图像处理为高分辨率图像，调用Wva_Interface去调整编码器网络参数以及图像处理生成对抗网络输出。
5.根据权利要求1或3所述的图像处理方法，其特征在于：所述图像处理包括将低分辨率图像复原，调用Wga_Interface去调整抗网络A的参数以及图像处理生成对抗网络输出。
6.根据权利要求1或3所述的图像处理方法，其特征在于：所述图像处理包括将低分辨率图像处理为艺术图像：调用Wgb_interface去调整生成对抗网络B的参数以及图像处理生成对抗网络输出。
7.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于：所述生成对抗网络A、生成对抗网络B为一类基于零和博弈原理建模的深度学习生成模型，包括生成器Generator以及判别器Discriminator。
8.根据权利要求1或7所述的图像处理方法，其特征在于：所述编码器为类基于概率图模型的深度学习生成模型，包括编码器Encoder以及解码器Decoder。
9.根据权利要求1或7所述的图像处理方法，其特征在于：所述图像处理生成对抗网络采用Super-Resolution GAN或pix2pix GAN模型。
10.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于：所述编码器、生成对抗网络A、生成对抗网络B采用autoencoder或wsgan或lsgan生成模型。
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