图像处理方法、装置、计算机设备和可读存储介质与流程

本技术涉及计算机，特别是涉及一种图像处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

背景技术：

1、随着人们生活水平的提高，相机逐渐迈入了千家万户，给人们的出行和记录带来了极大的方便。相机在日常拍摄照片和视频的过程中，由于拍照的快门时长、灯光的电流频率不一致以及不同环境光纤等原因的影响，相机拍摄出来的图像有可能会产生亮度闪烁或者条纹闪烁现象。

2、为了避免图像中出现闪烁的情况，目前往往是使用传统图像处理的算法，根据视频不同帧之间的信息差异来检测图像中闪烁的区域和强度，进而保留真实信息，去除闪烁的影响。然而这种方式往往去除闪烁的效果不明显，闪烁残留多，需要多次反复去除，严重影响去除闪烁的效率。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高闪烁去除效果的图像处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

2、第一方面，本技术提供了一种图像处理方法，包括：

3、获取原始图像和所述原始图像的相邻图像；

4、提取所述原始图像的原始特征图，提取所述相邻图像的相邻特征图；

5、对所述原始特征图和所述相邻特征图进行时域上的注意力处理，获得所述原始图像在所述时域上对应的目标特征图，以及所述相邻图像在所述时域上对应的目标特征图；

6、基于所述原始图像在所述时域上对应的目标特征图和所述相邻图像在所述时域上对应的目标特征图进行图像重建，获得目标图像。

7、在其中一个实施例中，所述提取所述原始图像的原始特征图，包括：

8、对所述原始图像进行不同尺度的特征提取，获得多个尺度的第一初始特征图；对所述原始图像的多个尺度的第一初始特征图进行融合，获得第一融合特征图；对所述第一融合特征图进行特征提取，获得原始特征图。

9、在其中一个实施例中，所述提取所述相邻图像的相邻特征图，包括：

10、对所述相邻图像进行不同尺度的特征提取，获得多个尺度的第二初始特征图；对所述相邻图像的多个尺度的第二初始特征图进行融合，获得第二融合特征图；对所述第二融合特征图进行特征提取，获得相邻特征图。

11、在其中一个实施例中，所述对所述原始特征图和所述相邻特征图进行时域上的注意力处理，获得所述原始图像在所述时域上对应的目标特征图，以及所述相邻图像在所述时域上对应的目标特征图，包括：

12、对所述原始特征图进行时域上的注意力处理，获得所述原始特征图的第一图像权重系数和第一通道权重系数；将所述原始特征图、所述原始特征图的第一图像权重系数和第一通道权重系数进行融合，获得第一中间特征图；对所述相邻特征图进行时域上的注意力处理，获得所述相邻特征图的第二图像权重系数和第二通道权重系数；将所述相邻特征图、所述相邻特征图的第二图像权重系数和第二通道权重系数进行融合，获得第二中间特征图；根据所述第一中间特征图和所述第二中间特征图，获得所述原始图像在所述时域上对应的目标特征图，以及所述相邻图像在所述时域上对应的目标特征图。

13、在其中一个实施例中，所述对所述原始特征图进行时域上的注意力处理，获得所述原始特征图的第一图像权重系数和第一通道权重系数，包括：

14、对所述原始特征图进行时域上的卷积处理，获得所述原始特征图的第一图像权重系数；对所述原始特征图进行时域上的全局池化处理，获得所述原始特征图的第一通道权重系数；

15、所述对所述相邻特征图进行时域上的注意力处理，获得所述相邻特征图的第二图像权重系数和第二通道权重系数，包括：

16、对所述相邻特征图进行时域上的卷积处理，获得所述相邻特征图的第二图像权重系数；对所述相邻特征图进行时域上的全局池化处理，获得所述相邻特征图的第二通道权重系数。

17、在其中一个实施例中，所述基于所述原始图像在所述时域上对应的目标特征图和所述相邻图像在所述时域上对应的目标特征图进行图像重建，获得目标图像，包括：

18、将所述原始图像在所述时域上对应的目标特征图和所述相邻图像在所述时域上对应的目标特征图进行融合处理，得到融合特征图；基于所述融合特征图进行图像重建，获得目标图像。

19、第二方面，本技术还提供了一种图像处理装置，包括：

20、获取模块，用于获取原始图像和所述原始图像的相邻图像；

21、提取模块，用于提取所述原始图像的原始特征图，提取所述相邻图像的相邻特征图；

22、注意力处理模块，用于对所述原始特征图和所述相邻特征图进行时域上的注意力处理，获得所述原始图像在所述时域上对应的目标特征图，以及所述相邻图像在所述时域上对应的目标特征图；

23、图像重建模块，用于基于所述原始图像在所述时域上对应的目标特征图和所述相邻图像在所述时域上对应的目标特征图进行图像重建，获得目标图像。

24、第三方面，本技术还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

25、获取原始图像和所述原始图像的相邻图像；

26、提取所述原始图像的原始特征图，提取所述相邻图像的相邻特征图；

27、对所述原始特征图和所述相邻特征图进行时域上的注意力处理，获得所述原始图像在所述时域上对应的目标特征图，以及所述相邻图像在所述时域上对应的目标特征图；

28、基于所述原始图像在所述时域上对应的目标特征图和所述相邻图像在所述时域上对应的目标特征图进行图像重建，获得目标图像。

29、第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

30、获取原始图像和所述原始图像的相邻图像；

31、提取所述原始图像的原始特征图，提取所述相邻图像的相邻特征图；

32、对所述原始特征图和所述相邻特征图进行时域上的注意力处理，获得所述原始图像在所述时域上对应的目标特征图，以及所述相邻图像在所述时域上对应的目标特征图；

33、基于所述原始图像在所述时域上对应的目标特征图和所述相邻图像在所述时域上对应的目标特征图进行图像重建，获得目标图像。

34、第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

35、获取原始图像和所述原始图像的相邻图像；

36、提取所述原始图像的原始特征图，提取所述相邻图像的相邻特征图；

37、对所述原始特征图和所述相邻特征图进行时域上的注意力处理，获得所述原始图像在所述时域上对应的目标特征图，以及所述相邻图像在所述时域上对应的目标特征图；

38、基于所述原始图像在所述时域上对应的目标特征图和所述相邻图像在所述时域上对应的目标特征图进行图像重建，获得目标图像。

39、上述图像处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，首先通过获取原始图像和所述原始图像的相邻图像，可以捕捉到由于光源闪烁或相机捕捉频率与光源频率不匹配导致的亮度或颜色变化。然后提取所述原始图像的原始特征图，提取所述相邻图像的相邻特征图，对于闪烁去除而言，提取特征图有助于识别那些随时间变化的（可能是由于闪烁引起）与那些相对稳定的图像特征，为后续的注意力处理提供更为集中和有意义的输入。接下来对所述原始特征图和所述相邻特征图进行时域上的注意力处理，获得所述原始图像在所述时域上对应的目标特征图，以及所述相邻图像在所述时域上对应的目标特征图，自动识别并强调那些在时域上稳定或具有代表性的特征，同时抑制因闪烁造成的临时性、不一致的变化。这样不仅可以保留图像的重要细节，还能有效减轻闪烁效应，提高图像的视觉质量和一致性。最后基于所述原始图像在所述时域上对应的目标特征图和所述相邻图像在所述时域上对应的目标特征图进行图像重建，获得目标图像。提高了去除闪烁的效果和效率的同时，可以尽可能地保持了原始图像的内容完整性和细节，提升了整体的观看体验。