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申请/专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
摘要：本申请提供一种图像处理模型的训练方法、图像的频闪处理方法及设备。应用于图像处理技术领域。该方法包括：对预先获取的标签图像集合进行频闪添加处理，得到退化图像集合，然后将每个标签图像和对应的退化图像组合成数据对，得到数据集，再根据数据集和预先获取的组合损失函数，对预设的网络模型进行训练，得到目标模型，最后将待处理图像输入到目标模型中进行闪烁条纹消除处理，得到目标图像。通过对数据集和组合损失函数的设计，提高了适应性、控制性和灵活性，有助于提高图像处理任务中模型训练的效果和性能，进而提高了模型的消除效果和泛化能力。
主权项：1.一种图像处理模型的训练方法，其特征在于，包括：针对于标签图像集合中的每个标签图像，根据预先设定的约束条件，随机生成电网频率、相机行采样频率和初始相位；根据所述电网频率、所述相机行采样频率、所述初始相位和所述标签图像的映射关系，计算得到所述标签图像对应的初始频闪系数矩阵；根据随机生成的所述标签图像对应的每个颜色通道的闪烁强度与所述初始频闪系数矩阵的映射关系，计算得到所述标签图像对应的目标频闪系数；根据所述目标频闪系数、所述标签图像和对应的退化图像的映射关系，计算得到所述标签图像添加频闪后的退化图像；将所有的退化图像汇总得到退化图像集合，所述标签图像集合中包括多个标签图像，所述退化图像集合中包括每个标签图像添加频闪后的退化图像；将每个标签图像和对应的退化图像组合成数据对，得到数据集；根据所述数据集和预先获取的组合损失函数，对预设的网络模型进行训练，得到目标模型，所述目标模型用于对图像中的闪烁条纹进行消除处理；其中，所述组合损失函数中包括根据预先设定的函数权重进行加权的亮度一致性损失函数、频闪损失函数、条纹先验相似度损失函数、以及梯度损失函数。
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权利要求：
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