(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210704201.4 (22)申请日 2022.06.21 (71)申请人 北京达佳互联信息技 术有限公司 地址 100085 北京市海淀区上地西路6号1 幢1层101D1-7 (72)发明人 陈瑞　 (74)专利代理 机构 北京中博世 达专利商标代理 有限公司 1 1274 专利代理师 申健 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 5/00(2006.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 图像处理方法、 装置、 电子设备、 存储介质及 系统 (57)摘要 本公开关于一种图像处理方法、 装置、 电子 设备及存储介质， 涉及图像处理技术领域。 本公 开中， 通过获取待美化的第一图像。 对第一图像 进行质量检测， 得到第一图像的亮度质量和动态 范围质量。 在亮度质量和/或动态范围质量未满 足预设条件的情况下， 对第一图像的亮度和/或 动态范围进行处理， 得到亮度质量和动态范围质 量均满足预设条件的第二图像。 将第二图像输入 预训练的图像美化模型中， 得到图像美化模型输 出的第二图像的参考特征信息， 参考特征信息用 于提升第二图像的美学标准的特征信息。 将参考 特征信息融合到第二图像中， 得到美化后的第三 图像。 可以在图像美化过程中， 有效解决图像中 出现的暗光、 弱光、 逆光 等问题， 提升图像质量。 权利要求书2页 说明书14页 附图8页 CN 115187518 A 2022.10.14 CN 115187518 A 1.一种图像处 理方法， 其特 征在于， 包括： 获取待美化的第一图像； 对所述第一图像进行质量检测， 得到所述第一图像的亮度质量和动态范围质量； 在所述亮度质量和/或动态范围质量未满足预设条件的情况下， 对所述第一图像的亮 度和/或动态范围进行处理， 得到所述亮度质量和所述动态范围质量均满足所述预设条件 的第二图像； 将所述第二图像输入预训练 的图像美化模型中， 得到所述图像美化模型输出的所述第 二图像的参考特征信息， 所述参考特征信息用于提升所述第二图像的美学标准的特征信 息； 将所述参考特征信息融合到所述第二图像中， 得到 美化后的第三图像。 2.根据权利要求1所述的图像处理方法， 其特征在于， 所述将所述参考特征信 息融合到 所述第二图像中， 得到 美化后的第三图像， 包括： 对所述第二图像进行N次下采样操作， 得到N个不同尺寸的待处理特征信息， N大于等于 1； 对所述参考特征信息与所述N个不同尺寸的待处理特征信息， 依次执行N次融合操作， 得到N个融合结果， 并将第N个融合结果作为所述第三图像； 其中， 第1个 融合结果为将所述参考特征信 息与第N个待处理特征信 息进行融合得到的 融合结果， 第i个融合结果为第i ‑1个融合结果与第N ‑i个待处理特征信息进行融合得到的 融合结果。 3.根据权利要求2所述的图像处理方法， 其特征在于， 所述根据 所述参考特征信 息与所 述N个不同尺寸的待处 理特征信息， 依次执 行N次融合操作， 得到N个融合结果， 包括： 将所述参考特征信息与第N个待处理特征信息的伽马值相乘， 得到第1个相乘结果， 将 所述第1个相乘结果和 第N个待处理特征信息的贝塔值相加， 得到第1个相加结果， 对所述第 1个相加结果进行 上采样操作， 确定第1个融合结果； 将第i‑1个融合结果和第N ‑i个待处理特征信息的伽马值相乘， 得到第i个相乘结果， 将 第i个相乘结果和第N ‑i个待处理特征信息的贝塔值相加， 得到第i个相加结果， 对所述第i 个相加结果进行 上采样操作， 得到第i个融合结果。 4.根据权利要求1所述的图像处理方法， 其特征在于， 所述对所述第 一图像进行质量检 测， 得到所述第一图像的亮度质量和动态范围质量， 包括： 将所述第一图像切割为多个尺寸相同的子图像； 确定每个所述子图像的编码信息， 所述编码信 息包括哈希编码信 息、 内容编码信 息、 风 格编码信息和位置编码信息中的一项或者多项， 所述内容编码信息用于表征图像内容特 征， 所述风格编码信息用于表征图像风格特征， 所述位置编码信息用于表征图像内容位置 分布特征； 将所述每个所述子图像的编码信 息输入预训练的质量检测模型中， 得到所述质量检测 模型输出的所述第一图像的亮度质量和动态范围质量。 5.根据权利要求1所述的图像处理方法， 其特征在于， 在所述亮度质量未满足预设条件 的情况下， 所述对所述第一图像的所述亮度和/或动态范围进 行处理， 得到亮度和 动态范围 均满足预设条件的第二图像， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115187518 A 2对所述第一图像进行第一卷积 操作， 得到第一引导图； 对所述第一图像进行 下采样， 得到第一采样图像； 将所述第一采样图像输入第一神经网络， 得到所述第一神经网络输出的第一映射数 据， 所述第一映射数据包括所述第一图像上每一像素点的亮度特 征； 根据所述第一引导图和所述第一映射数据， 得到所述第二图像。 6.根据权利要求1所述的图像处理方法， 其特征在于， 在所述动态范围质量未满足预设 条件下， 所述对所述第一图像的亮度和/或动态范围进 行处理， 得到亮度和 动态范围均满足 预设条件的第二图像， 包括： 对待处理图像进行第二卷积操作， 得到第二引导图， 以及对所述待处理图像进行第三 卷积操作， 得到第三引导图， 所述第二卷积操作和所述第三卷积操作对应的卷积核不同； 所 述待处理图像为所述第一图像或者经 过亮度处 理的图像； 确定所述待处 理图像上每一像素点的灰度信息和高斯模糊信息； 根据所述第二引导图、 所述第三引导图、 所述待处理图像上每一像素点的灰度信息和 高斯模糊信息得到所述第二图像。 7.一种图像处 理装置， 其特 征在于， 包括： 图像获取 单元， 被配置为执 行获取待美化的第一图像； 质量检测单元， 被配置为执行对所述第一图像进行质量检测， 得到所述第一图像的亮 度质量和动态范围质量； 图像确定单元， 被配置为执行在所述亮度质量和/或动态范围质量未满足预设条件的 情况下， 对所述第一图像的亮度和/或动态范围进 行处理， 得到所述亮度质量和所述动态范 围质量均满足所述预设条件的第二图像； 特征确定单元， 被配置为执行将所述第二图像输入预训练的图像美化模型中， 得到所 述图像美化模型输出的所述第二图像的参考特征信息， 所述参考特征信息用于提升所述第 二图像的美学 标准的特 征信息； 特征融合单元， 被配置为执行将所述参考特征信息融合到所述第二图像中， 得到美化 后的第三图像。 8.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 处理器； 用于存储所述处 理器可执行指令的存 储器； 其中， 所述处理器被配置为执行所述指令， 以实现如权利要求1 ‑6中任一项所述的图像 处理方法。 9.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 当所述计算机可读存储介质中的指令由电 子设备的处理器执行时， 使得电子设备能够执行如权利要求1 ‑6中任一项所述的图像处理 方法。 10.一种计算机程序产品， 包括计算机程序/指令， 其特征在于， 当所述计算机程序/指 令在被处 理器执行时实现权利要求1 ‑6中任一项所述的图像处 理方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115187518 A 3