图像修复模型训练方法、装置、电子设备及存储介质

专利主权项内容

1.一种图像修复模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：对待处理图像进行切片处理，构建得到模型训练样本；基于待训练图像修复模型对所述模型训练样本进行处理，以得到所述模型训练样本的像素特征、结构特征和视觉感知特征；其中，像素特征用于指示输出图像中每个像素的像素值的特征，结构特征用于指示输出图像的灰度标准差、平均灰度值、以及输入图像与输出图像的灰度协方差的特征，视觉感知特征用于指示识别得到的输出图像内包含的物体的特征；基于所述像素特征、所述结构特征和所述视觉感知特征，分别计算得到重构损失函数、结构相似损失函数和视觉感知损失函数；基于所述重构损失函数、所述结构相似损失函数和所述视觉感知损失函数，计算得到所述待训练图像修复模型的损失函数；在基于所述损失函数确定所述待训练图像修复模型收敛的情况下，得到所述图像修复模型；通过以下公式计算得到所述重构损失函数：上述公式中，为第/>图像片的重构损失函数，/>为一维向量维数，/>为第/>图像片的一维向量，/>为图像像素重建层输出的第/>图像片的一维向量，所述第/>图像片为将所述待处理图像进行切片得到多个图像片中的一个图像片。