图像重建方法、训练方法、检测方法、装置和存储介质与流程

技术特征：
1.一种图像重建方法，其特征在于，包括：获取待处理红外图像；基于重建网络对所述待处理红外图像进行重建处理，得到重建红外图像；其中，所述重建网络是基于红外样本图像进行训练的，所述红外样本图像包括第一红外训练图像与第二红外训练图像，所述第一红外训练图像的内容与所述第二红外训练图像的内容相同，所述第一红外训练图像的分辨率小于所述第二红外训练图像的分辨率，且所述第一红外训练图像的视场角与所述第二红外训练图像的视场角匹配。2.根据权利要求1所述的图像重建方法，其特征在于，采用如下步骤训练所述重建网络：获取第一红外样本图像与第二红外样本图像，所述第一红外样本图像的分辨率小于所述第二红外样本图像的分辨率；对所述第一红外样本图像与所述第二红外样本图像进行特征匹配，生成第三红外样本图像；基于所述第三红外样本图像，对所述第一红外样本图像进行模板匹配处理，得到所述第一红外样本图像中的第一红外训练图像；基于所述第一红外训练图像，对所述第三红外样本图像进行处理，得到所述第三红外样本图像中与所述第一红外训练图像匹配的第二红外训练图像；利用训练样本对所述重建网络进行训练，得到训练完的重建网络，所述训练样本包括所述第一红外训练图像与所述第二红外训练图像。3.根据权利要求2所述的图像重建方法，其特征在于，所述对所述第一红外样本图像与所述第二红外样本图像进行特征匹配，生成第三红外样本图像的步骤，包括：分别对所述第一红外样本图像与所述第二红外样本图像进行特征提取处理，得到第一样本特征与第二样本特征；计算所述第一样本特征与所述第二样本特征之间的单应性矩阵；采用所述单应性矩阵对所述第二红外样本图像进行仿射变换，得到所述第三红外样本图像。4.根据权利要求2所述的图像重建方法，其特征在于，所述基于所述第三红外样本图像，对所述第一红外样本图像进行模板匹配处理，得到所述第一红外样本图像中的第一红外训练图像的步骤，包括：对所述第三红外样本图像进行下采样，得到第四红外样本图像，所述第四红外样本图像的分辨率与所述第一红外样本图像的分辨率相同；从所述第四红外样本图像中选取匹配图像；基于归一化相关系数的模板匹配算法，对所述匹配图像与所述第一红外样本图像进行模板匹配处理，得到所述第一红外训练图像。5.根据权利要求4所述的图像重建方法，其特征在于，所述匹配图像位于所述第四红外样本图像的中心区域，且所述匹配图像的像素总数量与所述第四红外样本图像的像素总数量的比值为预设比值。6.根据权利要求4所述的图像重建方法，其特征在于，所述基于所述第一红外训练图像，对所述第三红外样本图像进行处理，得到所述第三红外样本图像中与所述第一红外训
练图像匹配的第二红外训练图像的步骤，包括：获取所述第一红外训练图像在所述第一红外样本图像中的位置信息；基于所述位置信息与所述第三红外样本图像，生成所述第二红外训练图像。7.根据权利要求6所述的图像重建方法，其特征在于，所述基于所述位置信息与所述第三红外样本图像，生成所述第二红外训练图像的步骤，包括：获取分辨率比值，所述分辨率比值为所述第一红外样本图像的分辨率与所述第三红外样本图像的分辨率的比值；基于所述分辨率比值对所述位置信息进行处理，得到匹配位置信息；从所述第三红外样本图像中选取与所述匹配位置信息对应的图像，得到所述第二红外训练图像，所述第二红外训练图像的分辨率与所述第一红外训练图像的分辨率的比值为所述分辨率比值。8.根据权利要求2所述的图像重建方法，其特征在于，所述方法还包括：采用所述重建网络对所述第一红外训练图像与所述第二红外训练图像进行重建处理，得到重建样本图像；基于所述重建样本图像判断是否满足预设训练终止条件；若否，则调整所述重建网络的模型参数，并返回所述获取第一红外图像与第二红外图像的步骤，直至满足所述预设训练终止条件，得到所述训练完的重建网络。9.根据权利要求8所述的图像重建方法，其特征在于，所述采用所述重建网络对所述第一红外训练图像与所述第二红外训练图像进行重建处理，得到重建样本图像的步骤，包括：分别对所述第一红外训练图像与所述第二红外训练图像进行归一化处理，得到第三红外训练图像与第四红外训练图像；对所述第三红外训练图像进行超分辨率处理，得到所述重建样本图像。10.根据权利要求9所述的图像重建方法，其特征在于，所述对所述第三红外训练图像进行超分辨率处理，得到所述重建样本图像的步骤，包括：对所述第三红外训练图像进行特征提取处理，得到第三样本特征；基于亚像素卷积网络，对所述第三样本特征进行重建处理，得到所述重建样本图像。11.根据权利要求10所述的图像重建方法，其特征在于，所述方法还包括：计算所述重建样本图像与所述第四红外训练图像之间的损失，得到损失值；判断所述损失值是否收敛；若是，则确定满足所述预设训练终止条件。12.根据权利要求11所述的图像重建方法，其特征在于，所述计算所述重建样本图像与所述第四红外样本图像之间的损失，得到损失值的步骤，包括：计算所述重建样本图像与所述第四红外训练图像之间的li损失；计算所述重建样本图像与所述第四红外训练图像之间的梯度损失；对所述li损失与所述梯度损失进行加权求和，得到所述损失值。13.一种重建网络的训练方法，其特征在于，包括：获取第一红外样本图像与第二红外样本图像，所述第一红外样本图像的分辨率小于所述第二红外样本图像的分辨率；对所述第一红外样本图像与所述第二红外样本图像进行特征匹配，生成第三红外样本
图像；基于所述第三红外样本图像，对所述第一红外样本图像进行模板匹配处理，得到所述第一红外样本图像中的第一红外训练图像；基于所述第一红外训练图像，对所述第三红外样本图像进行处理，得到所述第三红外样本图像中与所述第一红外训练图像匹配的第二红外训练图像；利用训练样本对所述重建网络进行训练，得到训练完的重建网络，所述训练样本包括所述第一红外训练图像与所述第二红外训练图像。14.一种红外目标检测方法，其特征在于，包括：获取待处理红外图像；基于权利要求1-13中任一项的所述重建网络对所述待处理红外图像进行处理，得到重建红外图像；对所述重建红外图像进行目标检测处理，得到目标检测结果。15.一种图像处理装置，其特征在于，包括互相连接的存储器和处理器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序在被所述处理器执行时，用于实现权利要求1-12中任一项所述的图像重建方法、权利要求13所述的重建网络的训练方法或权利要求14中任一项所述的红外目标检测方法。16.一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，其特征在于，所述计算机程序在被处理器执行时，用于实现权利要求1-12中任一项所述的图像重建方法、权利要求13所述的重建网络的训练方法或权利要求14中任一项所述的红外目标检测方法。

技术总结
本申请公开了一种图像重建方法、训练方法、检测方法、装置和存储介质，该方法包括：基于重建网络对待处理红外图像进行重建处理，得到重建红外图像；其中，重建网络是基于红外样本图像进行训练的，红外样本图像包括第一红外训练图像与第二红外训练图像，第一红外训练图像的内容与第二红外训练图像的内容相同，第一红外训练图像的分辨率小于第二红外训练图像的分辨率，且第一红外训练图像的视场角与第二红外训练图像的视场角匹配。通过上述方式，本申请能够提升图像重建的质量。申请能够提升图像重建的质量。申请能够提升图像重建的质量。


技术研发人员：李晓川 周祥明
受保护的技术使用者：浙江大华技术股份有限公司
技术研发日：2021.09.30
技术公布日：2022/2/6