本公開涉及一種通過使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)校正圖像的方法以及一種用于執(zhí)行用于圖像校正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的計(jì)算設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的最新發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被用于各種領(lǐng)域。具體地，通過在圖像信號(hào)處理領(lǐng)域中使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)執(zhí)行圖像校正或重建，處理速度和圖像特性得到改善。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、問題的解決方案

2、根據(jù)本公開的實(shí)施例，一種通過使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型校正圖像的方法包括：由計(jì)算設(shè)備的處理器將輸入圖像和校正參數(shù)輸入到第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以及由處理器從第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型獲得與校正參數(shù)相對(duì)應(yīng)的推斷圖像(inference?image)，其中，第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是被訓(xùn)練為最小化當(dāng)輸入輸入圖像和校正參數(shù)時(shí)輸出的推斷圖像和與校正參數(shù)相對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽圖像之間的差異的模型，其中，與校正參數(shù)相對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽圖像是通過以下方式獲得的圖像：當(dāng)校正參數(shù)被應(yīng)用于至少一個(gè)圖像校正算法時(shí)，通過使用至少一個(gè)圖像校正算法來(lái)校正輸入圖像，其中，第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在校正參數(shù)和標(biāo)簽圖像之間的關(guān)系上被訓(xùn)練，使得從第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的推斷圖像能夠通過改變校正參數(shù)來(lái)控制。

3、根據(jù)本公開的實(shí)施例，一種計(jì)算設(shè)備包括：輸入/輸出接口，其中通過該輸入/輸出接口從用戶接收輸入；存儲(chǔ)器，其中存儲(chǔ)用于校正輸入圖像的程序；以及處理器，該處理器被配置為執(zhí)行程序以將輸入圖像和校正參數(shù)輸入到第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以及從第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型獲得與校正參數(shù)相對(duì)應(yīng)的推斷圖像，其中，第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是被訓(xùn)練為最小化當(dāng)輸入輸入圖像和校正參數(shù)時(shí)輸出的推斷圖像和與校正參數(shù)相對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽圖像之間的差異的模型，其中，與校正參數(shù)相對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽圖像是通過以下方式獲得的圖像：當(dāng)校正參數(shù)被應(yīng)用于至少一個(gè)圖像校正算法時(shí)，通過使用至少一個(gè)圖像校正算法來(lái)校正輸入圖像，其中，第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在校正參數(shù)和標(biāo)簽圖像之間的關(guān)系上被訓(xùn)練，使得從第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的推斷圖像能夠通過改變校正參數(shù)來(lái)控制。

4、根據(jù)本公開的實(shí)施例，一種計(jì)算機(jī)可讀記錄介質(zhì)，其中存儲(chǔ)有用于在計(jì)算機(jī)上執(zhí)行方法的實(shí)施例中的至少一個(gè)的程序。

5、根據(jù)本公開的實(shí)施例，計(jì)算機(jī)程序存儲(chǔ)在介質(zhì)中，以便在計(jì)算機(jī)上執(zhí)行方法的實(shí)施例中的至少一個(gè)。

技術(shù)特征：

1.一種校正圖像的方法，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，

3.根據(jù)權(quán)利要求1和2中任一項(xiàng)所述的方法，

4.根據(jù)權(quán)利要求1至3中任一項(xiàng)所述的方法，其中，輸入所述校正參數(shù)包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1至4中任一項(xiàng)所述的方法，

6.根據(jù)權(quán)利要求1至5中任一項(xiàng)所述的方法，其中，通過以下方式訓(xùn)練所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(100)：

7.根據(jù)權(quán)利要求1至6中任一項(xiàng)所述的方法，其中，通過以下方式訓(xùn)練所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(200)：

8.根據(jù)權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的方法，其中，將所述輸入圖像和所述校正參數(shù)輸入到所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(100)包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求1至8中任一項(xiàng)所述的方法，其中，獲得所述推斷圖像包括：

10.根據(jù)權(quán)利要求1至9中任一項(xiàng)所述的方法，其中，將所述輸入圖像和所述校正參數(shù)輸入到所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括：

11.根據(jù)權(quán)利要求1至10中任一項(xiàng)所述的方法，其中，將所述輸入圖像和所述校正參數(shù)輸入到所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(100)包括：

12.一種計(jì)算機(jī)可讀記錄介質(zhì)，其上記錄有用于在計(jì)算機(jī)上執(zhí)行根據(jù)權(quán)利要求1至11中任一項(xiàng)所述的方法的程序。

13.一種計(jì)算設(shè)備，包括：

14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的計(jì)算設(shè)備，

15.根據(jù)權(quán)利要求13和14中任一項(xiàng)所述的計(jì)算設(shè)備，

技術(shù)總結(jié)
根據(jù)本公開的實(shí)施例的通過使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型校正圖像的方法包括以下步驟：將輸入圖像和校正參數(shù)輸入到第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；以及從第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型獲得與校正參數(shù)相對(duì)應(yīng)的推斷圖像。第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是被訓(xùn)練為最小化當(dāng)輸入圖像和校正參數(shù)被輸入時(shí)輸出的推斷圖像和與校正參數(shù)相對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽圖像之間的差異的模型。標(biāo)簽圖像是當(dāng)校正參數(shù)被應(yīng)用于至少一個(gè)圖像校正算法時(shí)通過由至少一個(gè)圖像校正算法校正輸入圖像而獲得的圖像。

技術(shù)研發(fā)人員：樸必圭,金載丸,楊喜喆,李鐘碩,李彩銀,樸永五,崔光杓
受保護(hù)的技術(shù)使用者：三星電子株式會(huì)社
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2