一种基于学习的拜耳图像去锯齿方法、装置和存储介质

专利主权项内容

1.一种基于学习的拜耳图像去锯齿方法，其特征在于，包括：获取存在锯齿问题的图像序列；训练与所述存在锯齿问题的图像序列对应的一系列固定滤波器，获取训练好的一系列固定滤波器；以及将所述存在锯齿问题的图像序列输入所述训练好的一系列固定滤波器，通过所述训练好的一系列固定滤波器进行卷积完成去锯齿操作；其中，训练一系列固定滤波器的方法包括：获取样本数据集构建自适应训练数据集；将所述自适应训练数据集输入待训练的一系列固定滤波器学习框架；以及通过计算预设的损失目标对所述待训练的一系列固定滤波器进行参数迭代更新调整直至所述待训练的一系列固定滤波器满足预设的收敛条件；获取样本数据集构建自适应训练数据集的方法包括：获取多个样本数据，对所述样本数据进行模拟得到训练数据对，所述训练数据对包括所需的具有锯齿问题的图像序列，以及与所述具有锯齿问题的图像序列相匹配的不具有锯齿问题的图像序列；将所述训练数据对按照比例或任务组合构建所述自适应训练数据集；获取多个样本数据，对所述样本数据进行模拟得到训练数据对的方法包括：通过图像传感器获得拜耳图像，将所述拜耳图像作为样本数据；通过Binning方法或者双线性插值方法对所述样本数据下采样得到具有锯齿问题的图像序列；通过高斯滤波和双三次插值方法对所述样本数据下采样得到与所述具有锯齿问题的图像序列相匹配的不具有锯齿问题的图像序列。