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申请/专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司

摘要：本申请实施例提供了一种可调参图像复原模型的训练方法和可调参的图像复原方法，涉及数字图像处理技术领域，该方法包括：将原始样本图像分解为不同的多个图层，并根据不同的降噪参数和锐化参数确定将各图层进行叠加时各图层的叠加系数，将各图层按照所确定的叠加系数进行加权叠加，得到多个真值图像，将各图层直接进行叠加得到目标样本图像，然后将目标样本图像和不同的降噪参数、锐化参数输入至原始可调参复原模型中得到对应的输出图像，再基于真值图像与输出图像之间的差异调整该模型的模型参数，得到目标可调参图像复原模型。通过本申请实施例的方法，目标可调参图像复原模型可以基于不同的降噪参数、锐化参数控制生成不同风格的输出图像。

主权项：1.一种可调参图像复原模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个原始样本图像以及各原始样本图像对应的降噪参数和锐化参数，至少两个降噪参数不同，且至少两个锐化参数不同；分别对各原始样本图像进行分解，得到各原始样本图像的边缘锐化图层、结构图层、边缘图层、纹理图层、模糊图层以及噪声图层；分别根据各原始样本图像对应的降噪参数和锐化参数，确定各原始样本图像的各图层的叠加系数；分别针对各原始样本图像，按照所确定的叠加系数对该原始样本图像的各图层进行加权叠加，得到该原始样本图像对应的真值图像；并叠加该原始样本图像的结构图层、边缘图层、纹理图层、模糊图层以及噪声图层，得到该原始样本图像对应的目标样本图像；分别针对各原始样本图像，将该原始样本图像对应的降噪参数、锐化参数以及目标样本图像输入至原始可调参图像复原模型中，得到所述原始可调参图像复原模型输出的该原始样本图像对应的输出图像；基于各原始样本图像对应的真值图像与输出图像之间的差异，调整所述原始可调参图像复原模型的模型参数，得到目标可调参图像复原模型；所述分别根据各原始样本图像对应的降噪参数和锐化参数，确定各原始样本图像的各图层的叠加系数，包括：若所述降噪参数小于预设降噪参数阈值且所述锐化参数小于预设锐化参数阈值，则确定叠加系数组为预设第一叠加系数组，其中，所述第一叠加系数组中所述模糊图层的叠加系数与所述锐化参数负相关，所述边缘锐化图层的叠加系数为预设下限阈值，所述噪声图层的叠加系数与所述降噪参数负相关，所述纹理图层的叠加系数为预设上限阈值；若所述降噪参数小于预设降噪参数阈值且所述锐化参数大于等于预设锐化参数阈值，则确定所述叠加系数组为预设第二叠加系数组，其中，所述第二叠加系数组中所述模糊图层的叠加系数为预设下限阈值，所述边缘锐化图层的叠加系数与所述锐化参数正相关，所述噪声图层的叠加系数与所述降噪参数负相关，所述纹理图层的叠加系数为预设上限阈值；若所述降噪参数大于等于预设降噪参数阈值且所述锐化参数小于预设锐化参数阈值，则确定所述叠加系数组为预设第三叠加系数组，其中，所述第三叠加系数组中所述模糊图层的叠加系数与所述锐化参数负相关，所述边缘锐化图层的叠加系数与所述噪声图层的叠加系数为预设下限阈值，所述纹理图层的叠加系数为预设上限阈值；若所述降噪参数大于等于预设降噪参数阈值且所述锐化参数大于等于预设锐化参数阈值，则确定所述叠加系数组为预设第四叠加系数组，其中，所述第四叠加系数组中所述模糊图层的叠加系数为预设下限阈值，所述边缘锐化图层的叠加系数与所述锐化参数正相关，所述噪声图层的叠加系数为预设上限阈值，所述纹理图层的叠加系数与所述降噪参数负相关。

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