一种图像超分处理方法、装置、计算机设备及介质与流程

本申请涉及计算机视觉，尤其涉及一种图像超分处理方法、装置、计算机设备及介质。

背景技术：

1、随着计算机视觉技术和多媒体技术的快速发展，大量的视频数据涌出，用户通常可以在各种视频播放器中进行视频观看。而通常用户所观看到的视频的视频质量参差不齐，如部分视频的视频分辨率较低，影响用户观看效果，基于此，如何提高视频的视频分辨率成为了当前的研究热点。

技术实现思路

1、本申请实施例提供了一种图像超分处理方法、装置、计算机设备及介质，可以提高图像(视频)分辨率，也可以提高图像(视频)超分效果。

2、第一方面，本申请实施例提供了一种图像超分处理方法，包括：

3、获取目标图像以及与所述目标图像相邻的参考图像，并基于所述目标图像和所述参考图像确定用于重建所述目标图像的重建特征；

4、获取所述目标图像的编码信息；所述编码信息包括块划分信息和量化参数信息中的一种或多种，所述块划分信息用于指示所述目标图像进行编码处理的编码策略信息，所述量化参数信息用于指示所述目标图像中细节压缩情况；

5、根据所述编码信息和所述重建特征重建得到所述目标图像的超分图像。

6、第二方面，本申请实施例提供了一种图像超分处理装置，包括：

7、确定单元，用于获取目标图像以及与所述目标图像相邻的参考图像，并基于所述目标图像和所述参考图像确定用于重建所述目标图像的重建特征；

8、获取单元，用于获取所述目标图像的编码信息；所述编码信息包括块划分信息和量化参数信息中的一种或多种，所述块划分信息用于指示所述目标图像进行编码处理的编码策略信息，所述量化参数信息用于指示所述目标图像中细节压缩情况；

9、重建单元，用于根据所述编码信息和所述重建特征重建得到所述目标图像的超分图像。

10、第三方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括：处理器和存储器，所述处理器用于执行上述第一方面所述的方法。

11、第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有程序指令，该程序指令被执行时实现上述第一方面所述的方法。

12、第五方面，本申请实施例还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括程序指令，该程序指令被处理器执行时实现上述第一方面所述的方法。

13、本申请实施例可以获取目标图像以及与目标图像相邻的参考图像，并基于目标图像和参考图像确定用于重建目标图像的重建特征；还可以获取目标图像的编码信息；该编码信息可以包括块划分信息和量化参数信息中的一种或多种，块划分信息可以用于指示目标图像进行编码处理的编码策略信息，量化参数信息可以用于指示目标图像中细节压缩情况；进一步的，可以根据编码信息和重建特征重建得到目标图像的超分图像。通过这种方式，可以利用图像的编码信息辅助重建特征进行重建，并对重建进行先验指导，以提高重建能力，从而可以提高图像的分辨率，也可以提高图像的超分效果。

技术特征：

1.一种图像超分处理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述编码信息和所述重建特征重建得到所述目标图像的超分图像，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述编码信息包括块划分信息和量化参数信息；所述基于所述编码信息确定用于辅助所述重建特征进行重建的先验特征，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述拼接图像进行特征提取，得到用于辅助所述重建特征进行重建的先验特征，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标图像和所述参考图像确定用于重建所述目标图像的重建特征，包括：

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述重建特征以及所述超分图像是通过调用目标模型得到的；所述方法还包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述初始模型还包括判别模块；所述对训练完成后的超分分支模块和训练完成后的编码分支模块进行联合训练，得到目标模型，包括：

8.一种图像超分处理装置，其特征在于，包括：

9.一种计算机设备，其特征在于，包括处理器和存储器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如权利要求1-7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质中存储有程序指令，该程序指令被执行时，用于实现如权利要求1-7任一项所述的方法。

技术总结
本申请实施例公开了一种图像超分处理方法、装置、计算机设备及介质，该方法包括：获取目标图像以及与目标图像相邻的参考图像，并基于目标图像和参考图像确定用于重建目标图像的重建特征；获取目标图像的编码信息；编码信息包括块划分信息和量化参数信息中的一种或多种，块划分信息用于指示目标图像进行编码处理的编码策略信息，量化参数信息用于指示目标图像中细节压缩情况；根据编码信息和重建特征重建得到目标图像的超分图像。可以提高图像分辨率以及图像超分效果。本申请涉及人工智能领域，如上述超分图像的重建可利用神经网络模型来实现，以用于视频超分等场景。

技术研发人员：谢植淮
受保护的技术使用者：腾讯科技（深圳）有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/12