(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210193152.2 (22)申请日 2022.02.28 (71)申请人 曾华杰 地址 315000 浙江省宁波市江北区宝 庆路 288号1幢10 01室 (72)发明人 曾华杰　方贻祥　 (74)专利代理 机构 北京君恒知识产权代理有限 公司 11466 专利代理师 高调苹 (51)Int.Cl. G06T 5/00(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) H04N 5/232(2006.01) (54)发明名称 基于生成对抗模型的图像增强方法和图像 增强系统 (57)摘要 本发明公开了一基于生成对抗模型的图像 增强方法和图像增强系统， 其中所述图像增强系 统包括一获取单元、 一训练单元和一增强单元， 所述获取单元被配置为获取一第一车辆的摄像 头拍摄的行驶环境的一第一图像和一第二车辆 的摄像头拍摄的行驶环境的一第二图像， 所述训 练单元被配置为使用所述第一图像训练一生成 对抗模型而得到一图像增强模型， 所述增强单元 被配置为通过将所述第二图像输入所述图像增 强模型的方式增强所述第二图像以改善所述第 二图像的图像质量。 权利要求书2页 说明书10页 附图9页 CN 114581325 A 2022.06.03 CN 114581325 A 1.一基于生成对抗模型的图像增强系统， 其特 征在于， 包括： 一获取单元， 其中所述获取单元被配置为获取一第 一车辆的摄像头拍摄的行驶环境的 一第一图像和一第二车辆的摄 像头拍摄的行驶环境的一第二图像； 一训练单 元， 其中所述训练单 元被配置为： 基于所述第 一图像获取一训练图像， 其中所述训练图像包括一第 一训练图像和一第 二 训练图像， 所述第二训练图像的图像质量低于所述第一训练图像的图像质量； 利用所述第一训练图像和所述第二训练图像， 训练所述生成对抗模型中的一判别模 型； 通过训练好的所述判别模型， 利用所述第 二训练图像训练所述生成对抗模型中的一生 成模型， 以得到一图像增强模型； 以及 一增强单元， 其中所述增强单元被配置为通过将所述第 二图像输入所述图像增强模型 的方式增强所述第二图像以改善所述第二图像的图像质量。 2.根据权利要求1所述的图像增强系统， 其中所述训练单元进一步包括一处理模块、 一 判别模型训练模块以及一生成模型训练模块， 所述处理模块被配置为处理所述第一图像而 得到所述第一训练图像和所述第二训练图像， 所述判断模型训练模块被配置为利用所述第 一训练图像和所述第二训练图像训练所述判别模型， 所述生成模型训练模块被配置为通过 训练好的所述判别模型， 利用所述第二训练图像训练所述生成模型而得到所述图像增强模 型。 3.根据权利要求2所述的图像增强系统， 其中所述处理单元通过对所述第一图像进行 分类的方式获取 所述第一训练图像和所述第二训练图像。 4.根据权利要求2所述的图像增强系统， 其中所述处理单元通过保留所述第一图像的 方式获取所述第一训练图像和 通降低所述第一图像的图像质量的方式获取所述第二训练 图像。 5.根据权利要求1所述的图像增强系统， 进一步包括一通信单元， 其中所述通信单元被 配置为实现所述第一车辆和所述第二车辆与一云端处 理器的通信。 6.根据权利要求1至4中任一所述的图像增强系统， 其中所述生成模型训练模块进一步 包括一输出子模块、 一特征提取子模块、 一比较子模块以及一训练子模块， 其中所述输出子 模块被配置为在将所述第二训练图像输入所述生成模型后输出一输出图像， 所述特征提取 子模块被配置为对一期 望图像、 所述第二训练图像和所述输出图像中的一特征区域的特征 进行提取， 所述比较子模块被配置为比较特定区域在所述第二训练图像和所述输出图像中 的亮度差异和所述特定区域在所述期 望图像和所述输出图像中的纹理差异， 所述训练子模 块被配置为根据所述亮度差异和所述纹理差异训练所述生成模型， 以得到所述图像增强模 型。 7.根据权利要求6所述的图像增强系统， 其中所述特定区域是图像中的对应于路标的 区域。 8.根据权利要求1至4中任一所述的图像增强系统， 进一步包括一控制单元， 其中所述 控制单元被配置为控制所述第二车辆的摄像头的工作状态， 以清洁附着于所述第二车辆的 摄像头的表面的附着物。 9.根据权利要求8所述的图像增强系统， 其中所述第二车辆的摄像头包括一摄像装置权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114581325 A 2和一清洁装置， 所述清洁装置被邻近地设置于所述摄像装置， 其中所述控制单元通过控制 所述清洁装置的工作状态的方式清洁所述摄 像装置的表面附着物。 10.一基于生成对抗模型的图像增强方法， 其特征在于， 所述图像增强方法包括如下步 骤： (a)获取一第一车辆的摄 像头拍摄的行驶环境的一第一图像； (b)基于所述第一图像获取一训练图像， 其中所述训练图像包括一第一训练图像和一 第二训练图像， 所述第二训练图像的图像质量低于所述第一训练图像的图像质量； (c)利用所述第一训练图像和所述第二训练图像， 训练所述生成对抗模型中的一判别 模型； (d)通过训练好的所述判别模型， 利用所述第二训练图像训练所述生成对抗模型中的 一生成模型， 以得到一图像增强模型； (e)获取一第二车辆的摄 像头拍摄的行驶环境的一第二图像； 以及 (f)将所述第二图像输入所述图像增强模型， 以增强所述第二图像而改善所述第二图 像的图像质量。 11.根据权利要求10所述的图像增强方法， 其中在所述步骤(b)中， 通过对所述第一图 像进行分类的方式获取获取 所述第一训练图像和所述第二训练图像。 12.根据权利要求10所述的图像增强方法， 其中在所述步骤(b)中， 通过对所述第一图 像进行保留的方式获取所述第一训练图像， 通过降低所述第一图像的方式获取所述第二训 练图像。 13.根据权利要求10所述的图像增强方法， 其中在上述方法中， 在一云端处理器训练所 述生成对抗模型而得到所述图像增强模型。 14.根据权利要求10至13 中任一所述的图像增强方法， 其中所述步骤(d)进一步包括步 骤： (d.1)获取一期望图像； (d.2)将所述第二训练图像输入所述生成对抗模型中的所述生成模型， 以得到一输出 图像； (d.3)比较一特定区域在所述第二训练图像和所述输出图像中的亮度差异； (d.4)比较所述特定区域在所述期望图像和所述输出图像中的纹 理差异； 以及 (d.5)根据所述亮度差异和所述纹理差异训练所述生成模型， 以得到所述图像增 强模 型。 15.根据权利要求14所述的图像增强方法， 其中所述特定区域是图像中的对应于路标 的区域。 16.根据权利要求10至13中任一所述的图像增强方法， 进一步包括步骤： 清洁附着于所 述第二车辆的摄 像头的表面的附着物。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114581325 A 3