技术特征：
1.一种超分辨率芯片，其特征在于，包括：算法存储硬件模块，用于存储已烧录的初始超分辨率算法；更新接口，用于获取用户个性化图像；更新硬件模块，分别与所述更新接口和算法存储硬件模块相连，用于将各所述用户个性化图像作为训练样本进行超分辨率学习，得到目标超分辨率算法，以及基于所述目标超分辨率算法对所述算法存储硬件模块中存储的已烧录的初始超分辨率算法进行更新。2.根据权利要求1所述的超分辨率芯片，其特征在于，所述更新硬件模块还用于确定各所述用户个性化图像的图像内容类型；基于各所述用户个性化图像的图像内容类型，筛选出目标内容类型；将所述目标内容类型的用户个性化图像作为训练样本进行超分辨率学习，得到对所述目标内容类型的用户个性化图像进行超分辨率处理的目标超分辨率算法。3.根据权利要求2所述的超分辨率芯片，其特征在于，所述更新硬件模块还用于统计属于各所述图像内容类型的图像数量；基于各所述图像数量，从各所述图像内容类型中筛选出目标内容类型。4.根据权利要求1所述的超分辨率芯片，其特征在于，所述更新接口还用于获取目标应用发送的用户个性化图像；所述目标应用是电子设备基于各候选应用的使用频率，从各所述候选应用中确定的。5.根据权利要求1所述的超分辨率芯片，其特征在于，所述超分辨率芯片还包括：超分辨率模块，用于在基于所述目标超分辨率算法对所述超分辨率芯片中已烧录的初始超分辨率算法进行更新之后，得到更新的超分辨率算法；在获取到需要进行超分辨率处理的测试图像的情况下，确定所述测试图像的测试图像内容类型；根据所述测试图像的测试图像内容类型，从所述更新的超分辨率算法中确定与所述测试图像内容类型对应的测试超分辨率算法；调用所述测试超分辨率算法，对所述测试图像进行超分辨率处理。6.根据权利要求1所述的超分辨率芯片，其特征在于，所述更新硬件模块还用于获取所述更新硬件模块的第一优先级，以及获取所述算法存储硬件模块的第二优先级，并在所述第一优先级高于所述第二优先级的情况下，基于所述目标超分辨率算法对所述超分辨率芯片中已烧录的初始超分辨率算法进行更新。7.一种超分辨率算法的更新方法，其特征在于，包括：通过超分辨率芯片获取用户个性化图像；将所述用户个性化图像作为训练样本进行超分辨率学习，得到目标超分辨率算法；基于所述目标超分辨率算法对所述超分辨率芯片中已烧录的初始超分辨率算法进行更新。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述将所述用户个性化图像作为训练样本进行超分辨率学习，得到目标超分辨率算法，包括：确定各所述用户个性化图像的图像内容类型；基于各所述用户个性化图像的图像内容类型，筛选出目标内容类型；将所述目标内容类型的用户个性化图像作为训练样本进行超分辨率学习，得到对所述目标内容类型的用户个性化图像进行超分辨率处理的目标超分辨率算法。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于各所述用户个性化图像的图像内容类型，筛选出目标内容类型，包括：
统计属于各所述图像内容类型的图像数量；基于各所述图像数量，从各所述图像内容类型中筛选出目标内容类型。10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述通过超分辨率芯片获取用户个性化图像，包括：通过超分辨率芯片获取目标应用发送的用户个性化图像；所述目标应用是电子设备基于各候选应用的使用频率，从各所述候选应用中确定的。11.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在基于所述目标超分辨率算法对所述超分辨率芯片中已烧录的初始超分辨率算法进行更新之后，得到更新的超分辨率算法；在获取到需要进行超分辨率处理的测试图像的情况下，确定所述测试图像的测试图像内容类型；根据所述测试图像的测试图像内容类型，从所述更新的超分辨率算法中确定与所述测试图像内容类型对应的测试超分辨率算法；通过所述超分辨率芯片调用所述测试超分辨率算法，对所述测试图像进行超分辨率处理。12.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述超分辨率芯片中包括更新接口、更新硬件模块和算法存储硬件模块；所述更新接口用于获取用户个性化图像；所述更新硬件模块用于将各所述用户个性化图像作为训练样本进行超分辨率学习，得到目标超分辨率算法；所述算法存储硬件模块用于存储已烧录的初始超分辨率算法；所述方法还包括：获取所述更新硬件模块的第一优先级，以及所述算法存储硬件模块的第二优先级；在所述第一优先级高于所述第二优先级的情况下，通过所述更新硬件模块基于所述目标超分辨率算法对所述超分辨率芯片中已烧录的初始超分辨率算法进行更新。13.一种电子设备，其特征在于，包括如权利要求1至6中任一项所述的超分辨率芯片。14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求7至12中任一项所述的方法的步骤。
技术总结
本申请涉及一种超分辨率算法的更新方法、装置、超分辨率芯片、计算机设备和存储介质。所述方法包括：通过超分辨率芯片获取用户个性化图像；将所述用户个性化图像作为训练样本进行超分辨率学习，得到目标超分辨率算法；基于所述目标超分辨率算法对所述超分辨率芯片中已烧录的初始超分辨率算法进行更新。采用本方法能够实现对超分辨率芯片中的超分辨率算法进行更新。行更新。行更新。
技术研发人员：郑超 范泽华
受保护的技术使用者：OPPO广东移动通信有限公司
技术研发日：2021.06.17
技术公布日：2021/9/17