【技术实现步骤摘要】
本公开涉及表情识别，尤其涉及一种基于多粒度特征聚合的图片增强方法及装置。
技术介绍
1、图片增强算法可以将模糊图片变清晰，将亮度较低的图片变为亮度适中，使得图片中的光线更加均匀等，所以图片增强算法在图片处理中发挥着越来越重要的作用。随着图片增强算法的广泛应用，人们对图片增强算法的精度也有了越来越高的要求。但是现有的图片增强算法在场景比较复杂时，比如说图片中存在模糊和暗光等情况下，图片增强的效果并不能让人满意。
技术实现思路
1、有鉴于此，本公开实施例提供了一种基于多粒度特征聚合的图片增强方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以解决现有技术复杂场景中图片增强效果差的问题。
2、本公开实施例第一方面，提供了一种基于多粒度特征聚合的图片增强方法，包括：构建多粒度特征聚合网络，利用多粒度特征聚合网络、残差单元、上采样层和卷积层构建图片增强模型；获取待增强的目标图片，将目标图片输入图片增强模型：通过多粒度特征聚合网络处理目标图片，得到多粒度聚合特征；通过残差单元处理多粒度聚合特征，得到残差特征；通过上采样层处理残差特征，得到上采样特征；通过卷积层处理上采样特征，得到目标增强图片。
3、本公开实施例第二方面，提供了一种基于多粒度特征聚合的图片增强装置，包括：构建模块，被配置为构建多粒度特征聚合网络，利用多粒度特征聚合网络、残差单元、上采样层和卷积层构建图片增强模型；获取模块，被配置为获取待增强的目标图片，将目标图片输入图片增强模型：第一处理模块，被配置为通过多粒度特
4、本公开实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并且可在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。
5、本公开实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
6、本公开实施例与现有技术相比存在有益效果是：构建多粒度特征聚合网络，利用多粒度特征聚合网络、残差单元、上采样层和卷积层构建图片增强模型；获取待增强的目标图片，将目标图片输入图片增强模型：通过多粒度特征聚合网络处理目标图片，得到多粒度聚合特征；通过残差单元处理多粒度聚合特征，得到残差特征；通过上采样层处理残差特征，得到上采样特征；通过卷积层处理上采样特征，得到目标增强图片。采用上述技术手段，可以解决现有技术复杂场景中图片增强效果差的问题，进而提升图片增强的效果。
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1.一种基于多粒度特征聚合的图片增强方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建多粒度特征聚合网络，包括：
3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，通过所述多粒度特征聚合网络处理所述目标图片，得到多粒度聚合特征，包括：
4.根据权利要求3所述方法，其特征在于，通过所述全局分支处理所述目标图片，得到全局特征，包括：
5.根据权利要求3所述方法，其特征在于，通过所述局部分支处理所述目标图片，得到局部特征，包括：
6.根据权利要求1所述方法，其特征在于，将所述目标图片输入所述图片增强模型之前，所述方法还包括：
7.根据权利要求1所述方法，其特征在于，将所述目标图片输入所述图片增强模型之前，所述方法还包括：
8.一种基于多粒度特征聚合的图片增强装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并且可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
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...【技术特征摘要】
1.一种基于多粒度特征聚合的图片增强方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建多粒度特征聚合网络，包括：
3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，通过所述多粒度特征聚合网络处理所述目标图片，得到多粒度聚合特征，包括：
4.根据权利要求3所述方法，其特征在于，通过所述全局分支处理所述目标图片，得到全局特征，包括：
5.根据权利要求3所述方法，其特征在于，通过所述局部分支处理所述目标图片，得到局部特征，包括：
6.根据权利要求1所述方法，其特征在于，将所述目标图片输入所述图片增强模...
【专利技术属性】
技术研发人员：王洪洪，刘洲，
申请(专利权)人：深圳须弥云图空间科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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