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申请/专利权人：北京小米松果电子有限公司

摘要：本公开是关于一种图像处理方法、图像处理装置及存储介质，图像处理方法应用于电子设备，电子设备中安装有图像采集装置，图像处理方法包括：获取图像采集装置采集的包括噪声的原始图像；将原始图像输入多尺度去噪网络模型，得到去除噪声的目标图像；多尺度去噪网络模型为基于图像采集装置采集的原始图像，以及对原始图像进行下间隔采样后的图像训练得到。本公开实施例通过基于图像采集装置采集的包括噪声的原始图像，以及对原始图像进行下间隔采样后的图像训练，得到多尺度去噪网络模型，将待处理图像输入多尺度去噪网络模型，得到去除噪声的目标图像，有效地去除图像采集装置采集的待处理图像中包括的噪声，提高图像质量。

主权项：1.一种图像处理方法，其特征在于，应用于电子设备，所述电子设备中安装有图像采集装置，所述图像处理方法包括：获取所述图像采集装置采集的包括噪声的待处理图像；将所述待处理图像输入多尺度去噪网络模型，得到去除噪声的目标图像；所述多尺度去噪网络模型为基于所述图像采集装置采集的原始图像，以及对所述原始图像进行下间隔采样后的图像训练得到；其中，所述多尺度去噪网络模型采用如下方式基于所述图像采集装置采集的原始图像，以及对所述原始图像进行下间隔采样后的图像得到：基于所述图像采集装置采集预设数量的原始图像，并基于所述预设数量的原始图像构建第一训练样本对集合，所述第一训练样本对集合中的第一样本对包括基于所述原始图像确定的第一噪声图像以及第一无噪声图像；对所述第一训练样本对集合中的第一训练样本对进行下间隔采样，得到第二训练样本对集合和第三训练样本对集合，所述第二训练样本对集合中的第二训练样本对包括第二噪声图像和第二无噪声图像，且相对所述第一训练样本对具有第一下间隔采样倍数，所述第三训练样本对集合中的第三训练样本对包括第三噪声图像和第三无噪声图像，且相对所述第一训练样本对具有第二下间隔采样倍数，所述第一下间隔采样倍数与所述第二下间隔采样倍数不同；基于所述第一训练样本对集合、所述第二训练样本对集合以及所述第三训练样本对集合，训练得到所述多尺度去噪网络模型；分别对所述第一训练样本对集合、所述第二训练样本对集合以及所述第三训练样本对集合进行特征提取，得到第一特征、第二特征以及第三特征；将所述第三特征以第二间隔倍数进行上间隔采样后与所述第二特征进行特征融合，得到第一融合特征，并将所述第二特征以第一间隔倍数进行上间隔采样后与所述第一特征进行特征融合，得到第二融合特征；将所述第一融合特征和所述第二融合特征进行特征融合得到第三融合特征；基于所述第一特征，所述第一融合特征以及所述第三融合特征，训练得到所述多尺度去噪网络模型。

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