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龙图腾网获悉京东方科技集团股份有限公司申请的专利图像处理方法及装置、神经网络的训练方法、存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN110188776B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201910463969.5，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权图像处理方法及装置、神经网络的训练方法、存储介质是由刘瀚文;那彦波;朱丹;张丽杰设计研发完成，并于2019-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像处理方法及装置、神经网络的训练方法、存储介质在说明书摘要公布了：一种图像处理方法及装置、神经网络的训练方法、存储介质。该图像处理方法包括：获取输入图像；以及使用生成网络对输入图像进行处理，以生成输出图像；生成网络包括第一子网络和至少一个第二子网络，使用生成网络对输入图像进行处理，以生成输出图像，包括：使用第一子网络对输入图像进行处理，以得到多个第一特征图；使用至少一个第二子网络对多个第一特征图进行分支处理和权值共享处理，以得到多个第二特征图；以及对多个第二特征图进行处理，以得到输出图像。该图像处理方法结合分支处理和权值共享处理以进行图像增强处理，既可以减少参数数量，又可以便于反向传播时计算梯度，从而，在输出高质量图像的同时还可以提高处理速度和收敛速度。

本发明授权图像处理方法及装置、神经网络的训练方法、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像处理方法，包括： 获取输入图像；以及 使用生成网络对所述输入图像进行处理，以生成输出图像；其中， 所述生成网络包括第一子网络和至少一个第二子网络， 使用所述生成网络对所述输入图像进行处理，以生成所述输出图像，包括： 使用所述第一子网络对所述输入图像进行处理，以得到多个第一特征图； 使用所述至少一个第二子网络对所述多个第一特征图进行分支处理和权值共享处理，以得到多个第二特征图，其中，所述分支处理的输出作为所述权值共享处理的输入；以及 对所述多个第二特征图进行处理，以得到所述输出图像； 其中，每个所述第二子网络包括第一分支网络、第二分支网络、第三分支网络，每个所述第二子网络的所述分支处理包括： 将每个所述第二子网络的输入划分为第一分支输入、第二分支输入和第三分支输入；以及 使用所述第一分支网络对所述第一分支输入进行处理，以得到第一分支输出，使用所述第二分支网络对所述第二分支输入进行处理，以得到第二分支输出，使用所述第三分支网络对所述第三分支输入进行处理，以得到第三分支输出； 其中，所述至少一个第二子网络包括第一个第二子网络，所述第一个第二子网络与所述第一子网络连接，所述多个第一特征图作为所述第一个第二子网络的输入； 每个所述第二子网络还包括第一主干网络，每个所述第二子网络的所述权值共享处理包括： 将所述第一分支输出、所述第二分支输出和所述第三分支输出进行连接，以得到第一中间输出；以及 使用所述第一主干网络对所述第一中间输出进行处理，以得到每个所述第二子网络的输出； 其中，每个所述第二子网络的输入包括3n个特征图，其中，n为正整数，将每个所述第二子网络的输入划分为第一分支输入、第二分支输入和第三分支输入，包括： 将所述3n个特征图划分为三个特征图组，以分别作为所述第一分支输入、所述第二分支输入和所述第三分支输入，其中，每个所述特征图组包括所述3n个特征图中的至少一个特征图； 所述第一分支网络的处理为标准卷积处理，所述第二分支网络的处理为标准卷积处理，所述第三分支网络的处理为标准卷积处理，所述第一主干网络的处理为标准卷积处理和下采样处理； 所述输入图像具有第一颜色通道、第二颜色通道和第三颜色通道， 所述第一子网络包括转换模块、第七分支网络、第八分支网络、第九分支网络和第三主干网络， 使用所述第一子网络对所述输入图像进行处理，以得到所述多个第一特征图，包括： 使用所述转换模块将所述输入图像的第一颜色通道、第二颜色通道和第三颜色通道的数据信息转换为中间输入图像的第一亮度信道、第一色差信道和第二色差信道的数据信息； 使用所述第七分支网络对所述中间输入图像的第一亮度信道的数据信息进行处理，以得到第七分支输出，使用所述第八分支网络对所述中间输入图像的第一色差信道的数据信息进行处理，以得到第八分支输出，使用所述第九分支网络对所述中间输入图像的第二色差信道的数据信息进行处理，以得到第九分支输出； 将所述第七分支输出、所述第八分支输出和所述第九分支输出进行连接，以得到第二中间输出；以及 使用所述第三主干网络对所述第二中间输出进行处理，以得到所述多个第一特征图， 所述第七分支网络的处理为标准卷积处理和下采样处理，所述第八分支网络的处理为标准下采样处理，所述第九分支网络的处理为标准下采样处理，所述第三主干网络的处理为标准卷积处理。

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