CN111325704B - 图像修复方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开实施例涉及图像处理技术领域，公开了一种图像修复方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其中，图像修复方法包括：对待修复的第一图像进行不同倍数的N次下采样，得到N个不同大小的第二图像，N为大于1的整数；接着，将第一图像与N个不同大小的第二图像，分别通过相应的特征提取网络进行图像特征提取，得到第一图像的第一图像特征及N个不同大小的第二图像分别对应的N个第二图像特征；接着，对第一图像特征与N个第二图像特征进行特征融合，并基于特征融合后的图像特征，通过预定图像修复网络，对第一图像的待修复区域进行图像修复。

Description

图像修复方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

技术领域

本公开实施例涉及图像处理技术领域，具体而言，本公开涉及一种图像修复方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

图片可以记录生活的点滴，但是由于拍摄条件和技巧的影响，拍摄的图片往往还需要对其进行处理，例如抹除背景上多余的摆件或装饰或人物等内容，而在抹除完不想要的内容之后，还需要对该图像进行修复，即在被抹除的区域上填充新的内容信息，使得填充的新信息能与其周围的背景信息自然衔接。

然而，本公开的发明人在具体实施过程中，发现现有图像修复方法通常是根据一种尺度的图像进行图像修复，不仅修复区域比较小，而且修复过程中的参考信息比较单一，导致图像修复效果较差。

发明内容

本公开实施例的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一，特提供该发明内容部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该发明内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

一方面，提供了一种图像修复方法，包括：

对待修复的第一图像进行不同倍数的N次下采样，得到N个不同大小的第二图像，N为大于1的整数；

将第一图像与所述N个不同大小的第二图像，分别通过相应的特征提取网络进行图像特征提取，得到第一图像的第一图像特征及N个不同大小的第二图像分别对应的N个第二图像特征；

对第一图像特征与N个第二图像特征进行特征融合，并基于特征融合后的图像特征，通过预定图像修复网络，对第一图像的待修复区域进行图像修复。

一方面，提供了一种图像修复装置，包括：

第一采样模块，用于对待修复的第一图像进行不同倍数的N次下采样，得到N个不同大小的第二图像，N为大于1的整数；

提取模块，用于将第一图像与所述N个不同大小的第二图像，分别通过相应的特征提取网络进行图像特征提取，得到第一图像的第一图像特征及N个不同大小的第二图像分别对应的N个第二图像特征；

融合模块，用于对第一图像特征与N个第二图像特征进行特征融合，并基于特征融合后的图像特征，通过预定图像修复网络，对第一图像的待修复区域进行图像修复。

一方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行所述程序时实现上述的图像修复方法。

一方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的图像修复方法。

本公开实施例提供的图像修复方法，通过对待修复的第一图像进行不同倍数的N次下采样，得到N个不同大小的第二图像，以及将第一图像与N个不同大小的第二图像，分别通过相应的特征提取网络进行图像特征提取，得到第一图像的第一图像特征及N个不同大小的第二图像分别对应的N个第二图像特征，以及对第一图像特征与N个第二图像特征进行特征融合，并基于特征融合后的图像特征，通过预定图像修复网络，对第一图像的待修复区域进行图像修复，不仅可以根据多种尺度的图像，对第一图像的待修复区域进行图像修复，而且在图像修复过程中，可以参考比较丰富的图像信息，使得可以根据需要对任意大小的待修复区域进行图像修复，极大提升修复后的图像修复区域与周边区域的融合性，降低图像修复迹象，使得修复后的图像更加自然和真实，从而大大提高了图像修复的效果，并且图像修复的适用场景广。

本公开实施例附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本公开的实践了解到。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。

图1为本公开实施例的图像修复方法的流程示意图；

图2为本公开实施例的图像修复示意图；

图3为本公开实施例的图像修复装置的基本结构示意图；

图4为本公开实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。

本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元一定为不同的装置、模块或单元，也并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本公开实施方式作进一步地详细描述。

下面以具体地实施例对本公开实施例的技术方案以及本公开实施例的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本公开的实施例进行描述。

本公开一个实施例提供了一种图像修复方法，该方法由计算机设备执行，该计算机设备可以是终端或者服务器。终端可以是台式设备或者移动终端。服务器可以是独立的物理服务器、物理服务器集群或者虚拟服务器。如图1所示，该方法包括：

步骤S110，对待修复的第一图像进行不同倍数的N次下采样，得到N个不同大小的第二图像，N为大于1的整数。

具体地，在对待修复的第一图像进行修复之前，可以先对待修复的第一图像进行不同倍数的N次下采样，得到N个不同大小的第二图像。假如待修复的第一图像为图像A，则可以根据需要对图像A进行N次下采样，例如1次、2次、5次等，其中，每次下采样对应的下采样倍数各不相同，比如一共进行3次下采样(即N＝3)，第1次下采样的下采样倍数为N1，第2次下采样的下采样倍数为N2，第3次下采样的下采样倍数为N3，且N1、N2与N3分别为不同的数值，从而可以得到3个不同大小的第二图像。

在一个示例中，如果待修复的第一图像(记作图像A)的初始大小为256，且一共进行2次下采样，第1次下采样的下采样倍数为2，第2次下采样的下采样倍数为4，则可以得到2个不同大小的第二图像，包括128大小的第二图像(记作图像B)及64大小的第二图像(记作图像C)。

步骤S120，将第一图像与N个不同大小的第二图像，分别通过相应的特征提取网络进行图像特征提取，得到第一图像的第一图像特征及N个不同大小的第二图像分别对应的N个第二图像特征。

具体地，在得到N个不同大小的第二图像后，可以分别通过相应的特征提取网络提取第一图像的图像特征以及N个不同大小的第二图像的图像特征。假如对第一图像(即图像A)一共进行了2次下采样，且第1次下采样得到的第二图像为图像B、第2次下采样得到的第二图像为图像C，则可以通过将图像A输入到与第一图像相对应的特征提取网络A，得到第一图像的第一图像特征(记作图像特征A)，将图像B输入到与图像B相对应的特征提取网络B，得到图像B的第二图像特征(记作图像特征B)以及将图像C输入到与图像C相对应的特征提取网络C，得到图像C的第二图像特征(记作图像特征C)。

步骤S130，对第一图像特征与N个第二图像特征进行特征融合，并基于特征融合后的图像特征，通过预定图像修复网络，对第一图像的待修复区域进行图像修复。

具体地，在得到第一图像的第一图像特征及N个不同大小的第二图像分别对应的N个第二图像特征后，可以先第一图像特征与N个第二图像特征进行特征融合，再根据特征融合后的图像特征，通过预定图像修复网络，来对第一图像的待修复区域进行图像修复。

假如N的取值为2，且第一图像(即图像A)的图像特征为图像特征A、第1个第二图像(即图像B)的图像特征为图像特征B、第2个第二图像(即图像C)的图像特征为图像特征C，则可以对图像特征A、图像特征B及图像特征C进行特征融合，得到相应的融合特征，在得到融合特征后，可以基于该融合特征，通过预定图像修复网络，对图像A的待修复区域进行图像修复。

本公开实施例提供的图像修复方法，通过对待修复的第一图像进行不同倍数的N次下采样，得到N个不同大小的第二图像，以及将第一图像与N个不同大小的第二图像，分别通过相应的特征提取网络进行图像特征提取，得到第一图像的第一图像特征及N个不同大小的第二图像分别对应的N个第二图像特征，以及对第一图像特征与N个第二图像特征进行特征融合，并基于特征融合后的图像特征，通过预定图像修复网络，对第一图像的待修复区域进行图像修复，不仅可以根据多种尺度的图像，对第一图像的待修复区域进行图像修复，而且在图像修复过程中，可以参考比较丰富的图像信息，使得可以根据需要对任意大小的待修复区域进行图像修复，极大提升修复后的图像修复区域与周边区域的融合性，降低图像修复迹象，使得修复后的图像更加自然和真实，从而大大提高了图像修复的效果，并且图像修复的适用场景广。

在一种可能的实现方式中，对待修复的第一图像进行不同倍数的N次下采样，可以采用如下处理过程：首先，确定第一图像的大小；然后，根据第一图像的大小，对第一图像进行不同倍数的N次下采样；其中，不同倍数为不同的整数倍，每一第二图像的大小不小于1。

具体地，在对第一图像进行下采样的过程中，可以根据需要对第一图像进行整数倍的下采样，比如对第一图像进行2倍、4倍及8倍等整数倍的下采样。其中，在对第一图像进行整数倍下采样的过程，需要根据第一图像的大小，确定最大的下采样倍数，以确定下采样后的第二图像的大小不小于1，比如，确定出第一图像的大小为16，则可以对第一图像进行2倍、4倍、8部及16倍的下采样，其中，最大的下采样倍数为16，又比如确定出第一图像的大小为32，则可以对第一图像进行2倍、4倍、8部、16倍及32倍的下采样，其中，最大的下采样倍数为32。

在一种可能的实现方式中，在对第一图像特征与N个第二图像特征进行特征融合之前，需要先对N个第二图像特征分别进行不同倍数的升采样，得到升采样后的N个第三图像特征，其中，每个第二图像特征的升采样的倍数与得到每个第二图像特征所对应的第二图像时的降采样的倍数相同。

具体地，对第一图像特征与N个第二图像特征进行特征融合，包括：对第一图像特征与N个第三图像特征进行特征融合。

具体地，由于N个第二图像特征是通过将N个不同大小的第二图像，分别通过相应的特征提取网络进行图像特征提取得到的，而N个不同大小的第二图像是通过对待修复的第一图像进行不同倍数的N次下采样得到的，所以在对第一图像特征与N个第二图像特征进行特征融合之前，需要先对N个第二图像特征分别进行不同倍数的升采样，其中，在升采样的过程中，升采样的倍数要与降采样的倍数相同，即每个第二图像特征的升采样的倍数要与得到每个第二图像特征所对应的第二图像时的降采样的倍数相同。

在一个示例中，假如对第一图像(即图像A)一共进行了2次下采样(即N＝2)，如果对图像A进行的第1次下采样的下采样倍数为N1，即第1个第二图像(记作图像B)的下采样倍数为N1，也即第1个第二图像特征(记作图像特征B)所对应的第二图像时的降采样的倍数为N1，于是，在进行特征融合之前，需要先对图像特征B进行N1倍的升采样，得到相应的升采样后的第三图像特征(记作图像特征B_S)；同样地，如果对图像A进行的第2次下采样的下采样倍数为N2，即第2个第二图像(记作图像C)的下采样倍数为N2，也即第2个第二图像特征(记作图像特征C)所对应的第二图像时的降采样的倍数为N2，于是，在进行特征融合之前，需要先对图像特征C进行N2倍的升采样，得到相应的升采样后的第三图像特征(记作图像特征C_S)。

基于上述示例，假如图像A的图像特征为图像特征A，则对第一图像特征与N个第二图像特征进行特征融合的具体过程，可以为：对图像特征A、图像特征B_S和图像特征C_S进行特征融合。

在一种可能的实现方式中，在对第一图像特征与N个第三图像特征进行特征融合的过程中，需要根据第一图像特征的权重值、N个第三图像特征各自对应的权重值，对第一图像特征与N个第三图像特征进行特征融合。因此，需要先确定第一图像特征的权重值(记作第一权重值)，以及确定N个第三图像特征各自对应的权重值(记作第二权重值)。假如N的取值为2，且第一图像的图像特征为图像特征A、2个第三图像的图像特征分别为图像特征B_S和图像特征C_S，则需要确定图像特征A的第一权重值，比如确定出的图像特征A的权重值为Q_A，同时需要确定图像特征B_S和图像特征C_S分别对应的权重值，比如确定出的图像特征B_S的权重值为Q_B、确定出的图像特征B_C的权重值为Q_C。

具体地，在确定出第一图像特征的第一权重值及N个第三图像特征分别对应的N个第二权重值后，可以根据第一权重值与N个第二权重值，对第一图像特征与N个第三图像特征进行特征融合。仍以上述示例为例，即图像特征A的权重值为Q_A、图像特征B_S的权重值为Q_B及图像特征B_C的权重值为Q_C，则可以通过对各个权重值与各自对应的图像特征进行加权求和，来对第一图像特征与N个第三图像特征进行特征融合。

具体地，在对第一图像特征与N个第三图像特征进行特征融合的过程中，可以通过各个图像特征与其各自对应的权重值的乘积进行加权求和，来第一图像特征与所述N个第三图像特征进行特征融。其中，具体过程可以为：计算第一权重值与第一图像特征的第一乘积，以及计算N个第二权重值与各自对应的N个第三图像特征之间的N个第二乘积，以及计算第一乘积与N个第二乘积之间的乘积和，并将乘积和作为特征融合后的图像特征，来对第一图像特征与N个第三图像特征进行特征融合。

仍以上述示例为例，假如图像特征A的权重值为Q_A、图像特征B_S的权重值为Q_B及图像特征B_C的权重值为Q_C，则根据第一权重值与N个第二权重值，对第一图像特征与N个第三图像特征进行特征融合的过程，采用的加权求和表达式可以为：Q_A*图像特征A+Q_B*图像特征B_C+Q_C*图像特征B_C，即可以将该表达式的和值作为融合后的图像特征。

具体地，在确定第一图像特征的第一权重值及N个第三图像特征分别对应的N个第二权重值的过程中，可以根据第一图像的待修复区域的大小，来动态调整第一图像特征的第一权重值及N个第三图像特征分别对应的N个第二权重值。因此，需要先确定第一图像的待修复区域的大小，再根据确定出的第一图像的待修复区域的大小，确定第一图像特征的第一权重值及所述N个第三图像特征分别对应的N个第二权重值。比如，当第一图像的待修复区域比较大时，可以根据需要适当增大N个第三图像特征各自对应的第二权重值，而适当减小第一图像特征的的第一权重值；又比如当第一图像的待修复区域比较小时，可以根据需要适当减小N个第三图像特征各自对应的第二权重值，而适当增大第一图像特征的的第一权重值。

在一种可能的实现方式中，在通过上述过程得到特征融合后的图像特征后，可以根据该特征融合后的图像特征对第一图像的待修复区域进行图像修复，比如将特征融合后的图像特征输入到预定的图像修复网络中，通过该图像修复网络对第一图像的待修复区域进行图像修复。

具体地，在基于特征融合后的图像特征，通过预定图像修复网络，对第一图像的待修复区域进行图像修复的过程中，可以采用如下处理过程：将特征融合后的图像特征、第一图像及记录第一图像的待修复区域的掩膜Mask，输入至预定图像修复网络，来通过预定图像修复网络，根据特征融合后的图像特征与Mask，对第一图像的待修复区域进行图像修复。

其中，图2给出了本申请实施例的一个图像修复的结果示意图，在图2中，图像A为待修复的第一图像，图像特征为上述的融合后的图像特征，图像S为图像A的待修复区域的Mask(即蝴蝶所在区域的Mask)，图像V为修复后的图像，可以看出，本申请实施例的方法，极大提升修复后的图像修复区域与周边区域的融合性，降低图像修复迹象，使得修复后的图像更加自然和真实，

图3为本公开又一实施例提供的一种图像修复装置的结构示意图，如图3所示，该装置300可以包括第一采样模块301、提取模块302与融合模块303，其中：

第一采样模块301，用于对待修复的第一图像进行不同倍数的N次下采样，得到N个不同大小的第二图像，N为大于1的整数；

提取模块302，用于将第一图像与N个不同大小的第二图像，分别通过相应的特征提取网络进行图像特征提取，得到第一图像的第一图像特征及N个不同大小的第二图像分别对应的N个第二图像特征；

融合模块303，用于对第一图像特征与N个第二图像特征进行特征融合，并基于特征融合后的图像特征，通过预定图像修复网络，对第一图像的待修复区域进行图像修复。

在一种可能的实现方式中，还包括第二采样模块；

第二采样模块，用于对N个第二图像特征分别进行不同倍数的升采样，得到升采样后的N个第三图像特征，其中，每个第二图像特征的升采样的倍数与得到每个第二图像特征所对应的第二图像时的降采样的倍数相同；

融合模块具体用于对第一图像特征与N个第三图像特征进行特征融合。

在一种可能的实现方式中，融合模块在对第一图像特征与N个第三图像特征进行特征融合时，具体用于：

确定第一图像特征的第一权重值及N个第三图像特征分别对应的N个第二权重值，第一权重值与N个第二权重值的和为预定值；

根据第一权重值与N个第二权重值，对第一图像特征与N个第三图像特征进行特征融合。

在一种可能的实现方式中，融合模块在确定第一图像特征的第一权重值及N个第三图像特征分别对应的N个第二权重值时，具体用于：

确定第一图像的待修复区域的大小；

根据待修复区域的大小，确定第一图像特征的第一权重值及N个第三图像特征分别对应的N个第二权重值。

在一种可能的实现方式中，融合模块在根据第一权重值与N个第二权重值，对第一图像特征与N个第三图像特征进行特征融合时，具体用于：

计算第一权重值与第一图像特征的第一乘积，以及计算N个第二权重值与各自对应的N个第三图像特征之间的N个第二乘积；

计算第一乘积与N个第二乘积之间的乘积和，并将乘积和作为特征融合后的图像特征。

在一种可能的实现方式中，融合模块在基于特征融合后的图像特征，通过预定图像修复网络，对第一图像的待修复区域进行图像修复时，具体用于：

将特征融合后的图像特征、第一图像及记录第一图像的待修复区域的掩膜Mask，输入至预定图像修复网络，以使得预定图像修复网络，根据特征融合后的图像特征与Mask，对第一图像的待修复区域进行图像修复。

在一种可能的实现方式中，第一采样模块在对待修复的第一图像进行不同倍数的N次下采样时，具体用于：

确定第一图像的大小；

根据第一图像的大小，对第一图像进行不同倍数的N次下采样；

不同倍数为不同的整数倍，每一第二图像的大小不小于1。

本公开实施例提供的装置，通过对待修复的第一图像进行不同倍数的N次下采样，得到N个不同大小的第二图像，以及将第一图像与N个不同大小的第二图像，分别通过相应的特征提取网络进行图像特征提取，得到第一图像的第一图像特征及N个不同大小的第二图像分别对应的N个第二图像特征，以及对第一图像特征与N个第二图像特征进行特征融合，并基于特征融合后的图像特征，通过预定图像修复网络，对第一图像的待修复区域进行图像修复，不仅可以根据多种尺度的图像，对第一图像的待修复区域进行图像修复，而且在图像修复过程中，可以参考比较丰富的图像信息，使得可以根据需要对任意大小的待修复区域进行图像修复，极大提升修复后的图像修复区域与周边区域的融合性，降低图像修复迹象，使得修复后的图像更加自然和真实，从而大大提高了图像修复的效果，并且图像修复的适用场景广。

需要说明的是，本实施例为与上述的方法项实施例相对应的装置项实施例，本实施例可与上述方法项实施例互相配合实施。上述方法项实施例中提到的相关技术细节在本实施例中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施例中提到的相关技术细节也可应用在上述方法项实施例中。

下面参考图4，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备400的结构示意图。本公开实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图4出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

电子设备包括存储器以及处理器，其中，这里的处理器可以称为下方所述的处理装置401，存储器包括下文中的只读存储器(ROM)402、随机访问存储器(RAM)403以及存储装置408中的至少一项，具体如下所示：

如图4所示，电子设备400可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)401，其可以根据存储在只读存储器(ROM)402中的程序或者从存储装置408加载到随机访问存储器(RAM)403中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 403中，还存储有电子设备400操作所需的各种程序和数据。处理装置401、ROM 402以及RAM 403通过总线404彼此相连。输入/输出(I/O)接口405也连接至总线404。

通常，以下装置可以连接至I/O接口405：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置406；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置407；包括例如磁带、硬盘等的存储装置408；以及通信装置409。通信装置409可以允许电子设备400与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图4示出了具有各种装置的电子设备400，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置409从网络上被下载和安装，或者从存储装置408被安装，或者从ROM 402被安装。在该计算机程序被处理装置401执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。

上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：对待修复的第一图像进行不同倍数的N次下采样，得到N个不同大小的第二图像，N为大于1的整数；接着，将第一图像与N个不同大小的第二图像，分别通过相应的特征提取网络进行图像特征提取，得到第一图像的第一图像特征及N个不同大小的第二图像分别对应的N个第二图像特征；接着，对第一图像特征与N个第二图像特征进行特征融合，并基于特征融合后的图像特征，通过预定图像修复网络，对第一图像的待修复区域进行图像修复。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开实施例中所涉及到的模块或单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，模块或单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，获取模块还可以被描述为“检测到发生预定直播事件时，获取预定直播事件对应的至少一种事件处理方式的模块”。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种图像修复方法，包括：

对待修复的第一图像进行不同倍数的N次下采样，得到N个不同大小的第二图像，N为大于1的整数；

将第一图像与N个不同大小的第二图像，分别通过相应的特征提取网络进行图像特征提取，得到第一图像的第一图像特征及N个不同大小的第二图像分别对应的N个第二图像特征；

对第一图像特征与N个第二图像特征进行特征融合，并基于特征融合后的图像特征，通过预定图像修复网络，对第一图像的待修复区域进行图像修复。

在一种可能的实现方式中，在对第一图像特征与N个第二图像特征进行特征融合之前，还包括：

对N个第二图像特征分别进行不同倍数的升采样，得到升采样后的N个第三图像特征，其中，每个第二图像特征的升采样的倍数与得到每个第二图像特征所对应的第二图像时的降采样的倍数相同；

对第一图像特征与N个第二图像特征进行特征融合，包括：

对第一图像特征与N个第三图像特征进行特征融合。

在一种可能的实现方式中，对第一图像特征与N个第三图像特征进行特征融合，包括：

确定第一图像特征的第一权重值及N个第三图像特征分别对应的N个第二权重值，第一权重值与N个第二权重值的和为预定值；

根据第一权重值与N个第二权重值，对第一图像特征与N个第三图像特征进行特征融合。

在一种可能的实现方式中，确定第一图像特征的第一权重值及N个第三图像特征分别对应的N个第二权重值，包括：

确定第一图像的待修复区域的大小；

根据待修复区域的大小，确定第一图像特征的第一权重值及N个第三图像特征分别对应的N个第二权重值。

在一种可能的实现方式中，根据第一权重值与N个第二权重值，对第一图像特征与N个第三图像特征进行特征融合，包括：

计算第一权重值与第一图像特征的第一乘积，以及计算N个第二权重值与各自对应的N个第三图像特征之间的N个第二乘积；

计算第一乘积与N个第二乘积之间的乘积和，并将乘积和作为特征融合后的图像特征。

在一种可能的实现方式中，基于特征融合后的图像特征，通过预定图像修复网络，对第一图像的待修复区域进行图像修复，包括：

将特征融合后的图像特征、第一图像及记录第一图像的待修复区域的掩膜Mask，输入至预定图像修复网络，以使得预定图像修复网络，根据特征融合后的图像特征与Mask，对第一图像的待修复区域进行图像修复。

在一种可能的实现方式中，对待修复的第一图像进行不同倍数的N次下采样，包括：

确定第一图像的大小；

根据第一图像的大小，对第一图像进行不同倍数的N次下采样；

不同倍数为不同的整数倍，每一第二图像的大小不小于1。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种图像修复装置，包括：

第一采样模块，用于对待修复的第一图像进行不同倍数的N次下采样，得到N个不同大小的第二图像，N为大于1的整数；

提取模块，用于将第一图像与N个不同大小的第二图像，分别通过相应的特征提取网络进行图像特征提取，得到第一图像的第一图像特征及N个不同大小的第二图像分别对应的N个第二图像特征；

融合模块，用于对第一图像特征与N个第二图像特征进行特征融合，并基于特征融合后的图像特征，通过预定图像修复网络，对第一图像的待修复区域进行图像修复。

在一种可能的实现方式中，还包括第二采样模块；

第二采样模块，用于对N个第二图像特征分别进行不同倍数的升采样，得到升采样后的N个第三图像特征，其中，每个第二图像特征的升采样的倍数与得到每个第二图像特征所对应的第二图像时的降采样的倍数相同；

融合模块具体用于对第一图像特征与N个第三图像特征进行特征融合。

在一种可能的实现方式中，融合模块在对第一图像特征与N个第三图像特征进行特征融合时，具体用于：

确定第一图像特征的第一权重值及N个第三图像特征分别对应的N个第二权重值，第一权重值与N个第二权重值的和为预定值；

根据第一权重值与N个第二权重值，对第一图像特征与N个第三图像特征进行特征融合。

在一种可能的实现方式中，融合模块在确定第一图像特征的第一权重值及N个第三图像特征分别对应的N个第二权重值时，具体用于：

确定第一图像的待修复区域的大小；

根据待修复区域的大小，确定第一图像特征的第一权重值及N个第三图像特征分别对应的N个第二权重值。

在一种可能的实现方式中，融合模块在根据第一权重值与N个第二权重值，对第一图像特征与N个第三图像特征进行特征融合时，具体用于：

计算第一权重值与第一图像特征的第一乘积，以及计算N个第二权重值与各自对应的N个第三图像特征之间的N个第二乘积；

计算第一乘积与N个第二乘积之间的乘积和，并将乘积和作为特征融合后的图像特征。

在一种可能的实现方式中，融合模块在基于特征融合后的图像特征，通过预定图像修复网络，对第一图像的待修复区域进行图像修复时，具体用于：

将特征融合后的图像特征、第一图像及记录第一图像的待修复区域的掩膜Mask，输入至预定图像修复网络，以使得预定图像修复网络，根据特征融合后的图像特征与Mask，对第一图像的待修复区域进行图像修复。

在一种可能的实现方式中，第一采样模块在对待修复的第一图像进行不同倍数的N次下采样时，具体用于：

确定第一图像的大小；

根据第一图像的大小，对第一图像进行不同倍数的N次下采样；

不同倍数为不同的整数倍，每一第二图像的大小不小于1。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。

尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。

Claims (7)

1.一种图像修复方法，其特征在于，包括：

对待修复的第一图像进行不同倍数的N次下采样，得到N个不同大小的第二图像，N为大于1的整数；

将所述第一图像与所述N个不同大小的第二图像，分别通过相应的特征提取网络进行图像特征提取，得到所述第一图像的第一图像特征及所述N个不同大小的第二图像分别对应的N个第二图像特征；对所述第一图像特征与所述N个第二图像特征进行特征融合，并基于特征融合后的图像特征，通过预定图像修复网络，对所述第一图像的待修复区域进行图像修复；

所述对所述第一图像特征与所述N个第二图像特征进行特征融合之前，还包括：对所述N个第二图像特征分别进行所述不同倍数的升采样，得到升采样后的N个第三图像特征，其中，每个第二图像特征的升采样的倍数与得到每个第二图像特征所对应的第二图像时的降采样的倍数相同；

所述对所述第一图像特征与所述N个第二图像特征进行特征融合，包括：确定所述第一图像的待修复区域的大小；根据所述待修复区域的大小，确定所述第一图像特征的第一权重值及所述N个第三图像特征分别对应的N个第二权重值，所述第一权重值与所述N个第二权重值的和为预定值；根据所述第一权重值与所述N个第二权重值，对所述第一图像特征与所述N个第三图像特征进行特征融合。

2.权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一权重值与所述N个第二权重值，对所述第一图像特征与所述N个第三图像特征进行特征融合，包括：

计算所述第一权重值与所述第一图像特征的第一乘积，以及计算所述N个第二权重值与各自对应的N个第三图像特征之间的N个第二乘积；

计算所述第一乘积与所述N个第二乘积之间的乘积和，并将所述乘积和作为特征融合后的图像特征。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于特征融合后的图像特征，通过预定图像修复网络，对所述第一图像的待修复区域进行图像修复，包括：

将所述特征融合后的图像特征、所述第一图像及记录所述第一图像的待修复区域的掩膜Mask，输入至所述预定图像修复网络，以使得所述预定图像修复网络，根据所述特征融合后的图像特征与所述Mask，对所述第一图像的待修复区域进行图像修复。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对待修复的第一图像进行不同倍数的N次下采样，包括：

确定所述第一图像的大小；

根据所述第一图像的大小，对所述第一图像进行不同倍数的N次下采样；

所述不同倍数为不同的整数倍，每一第二图像的大小不小于1。

5.一种图像修复装置，其特征在于，包括：

第一采样模块，用于对待修复的第一图像进行不同倍数的N次下采样，得到N个不同大小的第二图像，N为大于1的整数；

提取模块，用于将所述第一图像与所述N个不同大小的第二图像，分别通过相应的特征提取网络进行图像特征提取，得到所述第一图像的第一图像特征及所述N个不同大小的第二图像分别对应的N个第二图像特征；

融合模块，用于对所述第一图像特征与所述N个第二图像特征进行特征融合，并基于特征融合后的图像特征，通过预定图像修复网络，对所述第一图像的待修复区域进行图像修复；

第二采样模块，用于对所述N个第二图像特征分别进行所述不同倍数的升采样，得到升采样后的N个第三图像特征，其中，每个第二图像特征的升采样的倍数与得到每个第二图像特征所对应的第二图像时的降采样的倍数相同；

所述融合模块，还用于：确定所述第一图像的待修复区域的大小；根据所述待修复区域的大小，确定所述第一图像特征的第一权重值及所述N个第三图像特征分别对应的N个第二权重值，所述第一权重值与所述N个第二权重值的和为预定值；根据所述第一权重值与所述N个第二权重值，对所述第一图像特征与所述N个第三图像特征进行特征融合。

6.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-4任一项所述的方法。

7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现权利要求1-4任一项所述的方法。

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