图像修复方法、装置、电子设备和存储介质与流程

本申请涉及图像处理，尤其涉及计算机视觉、深度学习等人工智能领域，具体涉及图像修复方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术：

1、随着数字摄影技术的发展和智能设备的普及，高分辨率图像的生成、传输等变得更加普遍。相关技术中，高分辨率图像修复方法通常需要耗费大量的计算资源和时间，限制了其在实际应用中的效率和实时性。

技术实现思路

1、本申请提供了一种图像修复方法、装置、电子设备和存储介质。具体方案如下：

2、根据本申请的一方面，提供了一种图像修复方法，包括：

3、获取待修复的第一图像；

4、对第一图像进行下采样，以获取第二图像；

5、对第二图像进行修复，以获取第三图像；

6、根据第二图像与第三图像，生成第四图像，其中，第四图像中包括第二图像的待修复区域；

7、根据第一图像和第四图像，生成已修复的目标图像。

8、根据本申请的另一方面，提供了一种图像修复装置，包括：

9、第一获取模块，用于获取待修复的第一图像；

10、第二获取模块，用于对第一图像进行下采样，以获取第二图像；

11、第一修复模块，用于对第二图像进行修复，以获取第三图像；

12、第一生成模块，用于根据第二图像与第三图像，生成第四图像，其中，第四图像中包括第二图像的待修复区域；

13、第二生成模块，用于根据第一图像和第四图像，生成已修复的目标图像。

14、根据本申请的另一方面，提供了一种电子设备，包括：

15、至少一个处理器；以及

16、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

17、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述实施例所述的方法。

18、根据本申请的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据上述实施例所述的方法。

19、根据本申请的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现上述实施例所述方法的步骤。

20、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.一种图像修复方法，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述第二图像与所述第三图像，生成第四图像，包括：

3.如权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述第二图像中每个像素点的像素值及像素值的平方、所述第三图像中每个像素点的像素值，生成所述第四图像，包括：

4.如权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述第二图像中每个像素点的像素值及像素值的平方、所述第三图像中每个像素点的像素值，生成所述第四图像，包括：

5.如权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述第二图像中每个像素点的像素值及像素值的平方、所述第三图像中每个像素点的像素值，生成所述第四图像，包括：

6.如权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述第一图像和所述第四图像，生成已修复的目标图像，包括：

7.如权利要求6所述的方法，其中，所述根据所述第一图像和所述第五图像，生成所述目标图像，包括：

8.如权利要求7所述的方法，其中，所述根据所述第一图像中每个像素点的像素值及像素值的平方、所述第五图像中每个像素点的像素值，生成所述目标图像，包括：

9.如权利要求7所述的方法，其中，所述根据所述第一图像中每个像素点的像素值及像素值的平方、所述第五图像中每个像素点的像素值，生成所述目标图像，包括：

10.如权利要求7所述的方法，其中，所述根据所述第一图像中每个像素点的像素值及像素值的平方、所述第五图像中每个像素点的像素值，生成所述目标图像，包括：

11.如权利要求1-10中任一项所述的方法，其中，所述对所述第二图像进行修复，以获取第三图像，包括：

12.如权利要求11所述的方法，其中，所述修复模型是通过以下步骤训练得到的：

13.如权利要求12所述的方法，其中，所述根据所述第一样本图像和所述第四样本图像，生成第五样本图像，包括：

14.如权利要求12所述的方法，其中，所述根据所述第二样本图像、所述第三样本图像、所述第五样本图像及所述第一样本图像及对应的标注图像，对所述初始修复模型进行训练，包括：

15.一种图像修复装置，包括：

16.如权利要求15所述的装置，其中，所述第一生成模块，用于：

17.如权利要求16所述的装置，其中，所述第一生成模块，用于：

18.如权利要求16所述的装置，其中，所述第一生成模块，用于：

19.如权利要求16所述的装置，其中，所述第一生成模块，用于：

20.如权利要求15所述的装置，其中，所述第二生成模块，用于：

21.如权利要求20所述的装置，其中，所述第二生成模块，用于：

22.如权利要求21所述的装置，其中，所述第二生成模块，用于：

23.如权利要求21所述的装置，其中，所述第二生成模块，用于：

24.如权利要求21所述的装置，其中，所述第二生成模块，用于：

25.如权利要求15-24中任一项所述的装置，其中，所述第一修复模块，用于：

26.如权利要求25所述的装置，还包括：

27.如权利要求26所述的装置，其中，所述第四生成模块，用于：

28.如权利要求26所述的装置，其中，所述训练模块，用于：

29.一种电子设备，包括：

30.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-14中任一项所述的方法。

31.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现权利要求1-14中任一项所述方法的步骤。

技术总结
本申请公开了图像修复方法、装置、电子设备和存储介质，涉及图像处理技术领域，尤其涉及算机视觉、深度学习等人工智能领域。方案为：获取待修复的第一图像；对第一图像进行下采样，以获取第二图像；对第二图像进行修复，以获取第三图像；根据第二图像与第三图像，生成第四图像，其中，第四图像中包括第二图像的待修复区域；根据第一图像和第四图像，生成已修复的目标图像。由此，通过对待修复的原图像进行下采样，得到待修复的低分辨率图像，对低分辨率图像进行修复，可以减少计算量，加速修复过程，节省计算资源，并且利用第四图像对第一图像进行修复，得到第一图像的修复图像，在对原图像完成修复的同时，可以进一步减少计算量，加速修复过程。

技术研发人员：蔡明伟,姚海,赵以诚
受保护的技术使用者：北京百度网讯科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15