图像处理方法、模型训练方法、设备及介质与流程

技术特征：
1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理图像；将所述待处理图像输入预先训练得到的第一目标图像处理模型，以获取所述第一目标图像处理模型输出的第一目标特征图像；将所述待处理图像减去所述第一目标特征图像，以获取目标预处理图像；将所述目标预处理图像输入预先训练得到的第二目标图像处理模型，以获取所述第二目标图像处理模型输出的第二目标特征图像；将所述第一目标特征图像与所述第二目标特征图像相加，得到目标图像。2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述获取待处理图像，包括：获取由陈列柜中的图像采集装置采集的至少一张采集图像；响应于根据所述至少一张采集图像进行支付处理的结果为支付失败，在所述至少一张采集图像中确定所述待处理图像。3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述响应于根据所述至少一张采集图像进行支付处理的结果为支付失败，在所述至少一张采集图像中确定所述待处理图像，包括：响应于根据所述至少一张采集图像进行支付处理的结果为支付失败，将所述至少一张采集图像中的过曝图像和/或欠曝图像确定为所述待处理图像。4.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述第一目标图像处理模型以及所述第二目标图像处理模型均为u-net模型。5.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练输出图像，并对所述训练输出图像进行过曝处理或欠曝处理，以获取训练输入图像；将所述训练输入图像作为第一图像处理模型的输入，将所述训练输出图像作为第一特征图像与第二特征图像的和，对所述第一图像处理模型以及所述第二图像处理模型进行训练，其中所述第一图像处理模型的输出为所述第一特征图像，所述第二图像处理模型的输入为将所述训练输入图像减去所述第一特征图像得到的预处理图像，所述第二图像处理模型的输出为所述第二特征图像；响应于所述第一图像处理模型以及所述第二图像处理模型均收敛，将所述第一图像处理模型确定为第一目标图像处理模型，并将所述第二图像处理模型确定为第二目标图像处理模型。6.根据权利要求5所述的模型训练方法，其特征在于，所述将所述训练输入图像作为第一图像处理模型的输入，将所述训练输出图像作为第一特征图像与第二特征图像的和，对所述第一图像处理模型以及所述第二图像处理模型进行训练，包括：将所述训练输入图像作为第一图像处理模型的输入，将所述训练输出图像作为第一特征图像与第二特征图像的和，并根据m
b
＝|m
o-m
i
|获取误差矩阵m
b
，其中m
o
为与所述训练输出图像对应的训练输出矩阵，m
i
为与所述训练输入图像对应的训练输入矩阵；根据loss＝∑k
xyz
/(255*n)获取训练损失loss，其中k
xyz
为误差矩阵m
b
中坐标为(x,y,z)的元素，n＝max(x)*max(y)*max(z)；根据所述训练损失loss，对所述第一图像处理模型以及所述第二图像处理模型进行训
练。7.根据权利要求5所述的模型训练方法，其特征在于，所述获取训练输出图像，包括获取由陈列柜中的图像采集装置采集的至少一张采集图像；响应于根据所述至少一张采集图像进行支付处理的结果为支付成功，在所述至少一张采集图像中确定所述训练输出图像。8.根据权利要求7所述的模型训练方法，其特征在于，所述响应于根据所述至少一张采集图像进行支付处理的结果为支付成功，在所述至少一张采集图像中确定所述训练输出图像，包括：响应于根据所述至少一张采集图像进行支付处理的结果为支付成功，将所述至少一张采集图像中的清晰图像确定为所述训练输出图像。9.一种图像处理装置，其特征在于，包括：待处理图像获取模块，被配置为获取待处理图像；第一特征图像获取模块，被配置为将所述待处理图像输入预先训练得到的第一目标图像处理模型，以获取所述第一目标图像处理模型输出的第一目标特征图像；目标预处理图像获取模块，被配置为将所述待处理图像减去所述第一目标特征图像，以获取目标预处理图像；第二特征图像获取模块，被配置为将所述目标预处理图像输入预先训练得到的第二目标图像处理模型，以获取所述第二目标图像处理模型输出的第二目标特征图像；目标图像获取模块，被配置为将所述第一目标特征图像与所述第二目标特征图像相加，得到目标图像。10.一种模型训练装置，其特征在于，包括：训练图像获取模块，被配置为获取训练输出图像，并对所述训练输出图像进行过曝处理或欠曝处理，以获取训练输入图像；模型训练模块，被配置为将所述训练输入图像作为第一图像处理模型的输入，将所述训练输出图像作为第一特征图像与第二特征图像的和，对所述第一图像处理模型以及所述第二图像处理模型进行训练，其中所述第一图像处理模型的输出为所述第一特征图像，所述第二图像处理模型的输入为将所述训练输入图像减去所述第一特征图像得到的预处理图像，所述第二图像处理模型的输出为所述第二特征图像；模型确定模块，被配置为响应于所述第一图像处理模型以及所述第二图像处理模型均收敛，将所述第一图像处理模型确定为第一目标图像处理模型，并将所述第二图像处理模型确定为第二目标图像处理模型。11.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和至少一个处理器；其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述至少一个处理器执行以实现权利要求1-7任一项所述的方法步骤。12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，该计算机指令被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的方法步骤。

技术总结
本公开实施例公开了一种图像处理方法、模型训练方法、设备及介质，该方法包括：获取待处理图像；将待处理图像输入第一目标图像处理模型，以获取第一目标图像处理模型输出的第一目标特征图像；将待处理图像减去第一目标特征图像，以获取目标预处理图像；将目标预处理图像输入第二目标图像处理模型，以获取第二目标图像处理模型输出的第二目标特征图像；将第一目标特征图像与第二目标特征图像相加，得到目标图像。该技术方案所提取的目标图像可以包括待处理图像中的主要特征以及次要特征，从而可以确保目标图像的图像质量能够达到要求，提高了基于处理后图像进行图像识别时的成功率，改善了用户体验。了用户体验。了用户体验。


技术研发人员：郭峰
受保护的技术使用者：元气森林（北京）食品科技集团有限公司
技术研发日：2022.10.20
技术公布日：2023/1/31