一种图像质量提升方法、装置、设备及介质与流程

本发明涉及晶圆图像处理，尤其涉及一种图像质量提升方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、晶圆（wafer）是最常用的半导体器件，其主要直径包括但不仅限于150mm、200mm和300mm等较小的尺寸。在晶圆的生产过程中，需要对晶圆图像进行识别，以便给用户传递信息。但随着数字终端的分辨率不断上升，更高分辨率图片的需求也与日俱增，这是因为低分辨率的图片，如果放到高分辨率的屏幕下，就会让视觉效果变得很差。

2、现有技术，通常利用卷积神经网络来实现图像质量提升，在构建训练集时，往往采用模拟图像质量下降的方法，如向高质量图像中添加高斯噪声以产生噪声晶圆图像，或使用双线性插值方法生成低分辨率晶圆图像。然而，由于真实世界中图像质量下降的原因和过程远比这些模拟方法复杂，导致在处理真实晶圆图像数据时提升的效果不理想，从而影响图像质量的提升精度。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种图像质量提升方法、装置、设备及介质，以解决现有技术无法提高图像质量的提升精度，导致在处理真实晶圆图像数据时提升的效果不理想问题。

2、本申请实施例的第一方面提供了一种图像质量提升方法，所述图像质量提升方法包括：

3、获取目标晶圆的低质量图像和高质量图像；

4、对所述高质量图像分别进行退化处理和插值处理，生成第一合成低质量图像和第二合成低质量图像，其中，所述第一合成低质量图像是基于所述高质量图像经过训练后的下采样网络处理得到的；

5、计算所述第一合成低质量图像和所述第二合成低质量图像之间的高频分量；

6、将所述高频分量输入基于生成对抗网络的图像质量提升模型中，进行迭代训练，直至训练出的图像质量提升模型满足预期性能，得出目标图像质量提升模型，其中，所述目标图像质量提升模型用于对目标低质量图像进行图像质量提升。

7、本申请实施例的第二方面提供了一种图像质量提升装置，所述图像质量提升装置包括：

8、获取模块，用于获取目标晶圆的低质量图像和高质量图像；

9、处理模块，用于对所述高质量图像分别进行退化处理和插值处理，生成第一合成低质量图像和第二合成低质量图像，其中，所述第一合成低质量图像是基于所述高质量图像经过训练后的下采样网络处理得到的；

10、计算模块，用于计算所述第一合成低质量图像和所述第二合成低质量图像之间的高频分量；

11、训练模块，用于将所述高频分量输入基于生成对抗网络的图像质量提升模型中，进行迭代训练，直至训练出的图像质量提升模型满足预期性能，得出目标图像质量提升模型，其中，所述目标图像质量提升模型用于对目标低质量图像进行图像质量提升。

12、第三方面，本发明实施例提供一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的图像质量提升方法。

13、第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的图像质量提升方法。

14、综上所述，本发明提供了一种图像质量提升方法、装置、设备及介质，通过获取目标晶圆的低质量图像和高质量图像，对高质量图像分别进行退化处理和插值处理，生成第一合成低质量图像和第二合成低质量图像，其中，第一合成低质量图像是基于高质量图像经过训练后的下采样网络处理得到的，计算第一合成低质量图像和第二合成低质量图像之间的高频分量，将高频分量输入基于生成对抗网络的图像质量提升模型中，进行迭代训练，直至训练出的图像质量提升模型满足预期性能，得出目标图像质量提升模型，以使目标图像质量提升模型对目标低质量图像进行图像质量提升。相较于现有技术，本申请通过将生成的第一合成低质量图像和第二合成低质量图像进行计算，从而得到两个合成低质量图像之间的高频分量，并通过高频分量训练图像质量提升模型，以得出目标图像质量提升模型，进而满足对目标低质量图像的质量提升，提高了图像质量的提升精度。

技术特征：

1.一种图像质量提升方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的图像质量提升方法，其特征在于，所述对所述高质量图像进行退化处理，生成第一合成低质量图像，包括：

3.如权利要求2所述的图像质量提升方法，其特征在于，所述下采样网络通过如下方式训练：

4.如权利要求1所述的图像质量提升方法，其特征在于，所述对所述高质量图像进行插值处理，生成第二合成低质量图像，包括：

5.如权利要求1所述的图像质量提升方法，其特征在于，所述计算所述第一合成低质量图像和所述第二合成低质量图像之间的高频分量，包括：

6.如权利要求1所述的图像质量提升方法，其特征在于，所述得出目标图像质量提升模型之后，包括：

7.一种图像质量提升装置，其特征在于，包括：

8.如权利要求7所述的图像质量提升装置，其特征在于，所述处理模块还用于：

9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述的图像质量提升方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的图像质量提升方法。

技术总结本发明公开了一种图像质量提升方法、装置、设备及介质，以解决现有技术无法提高图像质量的提升精度，导致在处理真实晶圆图像数据时提升的效果不理想问题。该方法包括：通过获取目标晶圆的低质量图像和高质量图像，对高质量图像分别进行退化处理和插值处理，生成第一合成低质量图像和第二合成低质量图像，计算第一合成低质量图像和第二合成低质量图像之间的高频分量，将高频分量输入基于生成对抗网络的图像质量提升模型中，进行迭代训练，直至训练出的图像质量提升模型满足预期性能，得出目标图像质量提升模型，以使目标图像质量提升模型对目标低质量图像进行图像质量提升。技术研发人员：刘畅宇,刘冰受保护的技术使用者：深圳市壹倍科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/9/9