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1. WO2022001509 - IMAGE OPTIMISATION METHOD AND APPARATUS, COMPUTER STORAGE MEDIUM, AND ELECTRONIC DEVICE

Publication Number WO/2022/001509
Publication Date 06.01.2022
International Application No. PCT/CN2021/096024
International Filing Date 26.05.2021
IPC
G06K 9/00 2006.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
Applicants
  • 腾讯科技(深圳)有限公司 TENCENT TECHNOLOGY (SHENZHEN) COMPANY LIMITED [CN]/[CN]
Inventors
  • 严宇轩 YAN, Yuxuan
  • 程培 CHENG, Pei
  • 俞刚 YU, Gang
  • 傅斌 FU, Bin
Agents
  • 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) SHENPAT INTELLECTUAL PROPERTY AGENCY
Priority Data
202010595618.228.06.2020CN
Publication Language Chinese (zh)
Filing Language Chinese (ZH)
Designated States
Title
(EN) IMAGE OPTIMISATION METHOD AND APPARATUS, COMPUTER STORAGE MEDIUM, AND ELECTRONIC DEVICE
(FR) PROCÉDÉ ET APPAREIL D'OPTIMISATION D'IMAGE, SUPPORT DE STOCKAGE INFORMATIQUE, ET DISPOSITIF ÉLECTRONIQUE
(ZH) 图像优化方法、装置、计算机存储介质以及电子设备
Abstract
(EN) The present application relates to the technical field of artificial intelligence, and provides an image optimisation method and apparatus, a computer storage medium, and an electronic device. The method comprises: acquiring an image to be optimised, and performing alignment processing on the image to be optimised to acquire an aligned image to be optimised, the points of each subject in a target area of the aligned image to be optimised being distributed in standard positions; inputting the aligned image to be optimised into a generative network, and performing feature extraction on the aligned image to be optimised by means of the generative network to acquire an optimised image, the generative network being obtained by means of using a low-quality image pair and a joint loss function to train a generative adversarial deep neural network to be trained, and the low-quality image pair comprising a target image and a low-quality image corresponding to the target image. The present technical solution can increase image optimisation efficiency and can eliminate noise in the images and generate details in the images to obtain clear optimised images.
(FR) La présente invention concerne le domaine technique de l'intelligence artificielle et concerne un procédé et un appareil d'optimisation d'image, un support de stockage informatique et un dispositif électronique. Le procédé comprend les étapes consistant à : acquérir une image à optimiser, et réaliser un traitement d'alignement sur l'image à optimiser pour acquérir une image alignée à optimiser, les points de chaque sujet dans une zone cible de l'image alignée à optimiser étant distribués dans des positions standard ; entrer l'image alignée à optimiser dans un réseau génératif, et réaliser une extraction de caractéristiques sur l'image alignée à optimiser au moyen du réseau génératif pour acquérir une image optimisée, le réseau génératif étant obtenu au moyen d'une paire d'images de faible qualité et d'une fonction de perte de jonction pour entraîner un réseau neuronal profond antagoniste génératif à entraîner, et la paire d'images de faible qualité comprenant une image cible et une image de faible qualité correspondant à l'image cible. La présente solution technique peut augmenter l'efficacité d'optimisation d'image et peut éliminer le bruit dans les images et générer des détails dans les images pour obtenir des images optimisées claires.
(ZH) 本申请涉及人工智能技术领域,提供了一种图像优化方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备。该方法包括:获取待优化图像,对所述待优化图像进行对齐处理,以获取待优化对齐图像,待优化对齐图像的目标区域中各对象的点分布在标准位置;将所述待优化对齐图像输入至生成网络中,通过所述生成网络对所述待优化对齐图像进行特征提取,以获取优化图像;其中所述生成网络是通过采用低质量图像对和联合损失函数对待训练生成对抗深度神经网络模型进行训练得到的,低质量图像对包括目标图像以及所述目标图像对应的低质量图像。本技术方案能够提高图像优化效率,并能够消除图像中的噪声,生成图像中的细节,得到清晰的优化图像。
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