圖像重建方法及裝置與流程
本公開涉及圖像處理領域，尤其涉及圖像重建方法及裝置。
背景技術：
目前，超分辨率(super-resolution)即通過硬件或軟件的方法提高原有圖像的分辨率，通過低分辨率圖像來得到高分辨率圖像的過程就是超分辨率重建。
高分辨率意味著圖像中的像素密度高，能夠提供更多的細節，而這些細節在許多實際應用中不可或缺。例如，高分辨率醫療圖像對于醫生做出正確的診斷是非常有幫助的；使用高分辨率衛星圖像就很容易從相似物中區別相似的對象；監控視頻中的目標如汽車牌照或者疑犯的臉部需要特寫放大。
技術實現要素：
本公開實施例提供圖像重建方法及裝置。所述技術方案如下：
根據本公開實施例的第一方面，提供一種圖像重建方法，包括：
獲取圖像中y通道圖像和uv通道圖像；
通過預設全卷積網，對所述y通道圖像進行高分辨率重建，得到放大h倍的新y通道圖像；其中，所述新y通道圖像的像素個數是所述y通道圖像的像素個數的h2倍，所述h是大于1的數；
根據所述新y通道圖像和所述uv通道圖像，生成放大所述h倍的新圖像。
本公開的實施例提供的技術方案可以包括以下有益效果：通過預設全卷積網，將y通道圖像的像素增加h2倍，這樣，特征增多，y通道圖像的分辨率就會提高，因此，相較于圖像，提高了新圖像的分辨率。
在一個實施例中，所述根據所述新y通道圖像和所述uv通道圖像，生成放大所述h倍的新圖像包括：
通過預設插值方法，根據所述uv通道圖像，得到放大所述h倍的新uv通道圖像；
根據所述新y通道圖像和所述新uv通道圖像，生成所述新圖像。
本公開的實施例提供的技術方案可以包括以下有益效果：實現如何生成新圖像。
在一個實施例中，所述通過預設全卷積網包括n層卷積層，所述n為大于1的正整數，所述通過預設全卷積網，對所述y通道圖像進行高分辨率重建，得到所述h倍的新y通道圖像包括：
根據所述n層中前n-1層卷積層，將所述y通道圖像縮小m倍；所述m為大于1的數；
根據所述n層中第n層卷積層，將縮小后的y通道圖像放大mh倍，得到所述新y通道圖。
本公開的實施例提供的技術方案可以包括以下有益效果：通過縮小y通道圖像增加圖像通道數，從而可以增加更多的像素來放大y通道圖像，達到了增大圖像的效果。
在一個實施例中，所述n為4時，所述根據所述n層中前n-1層卷積層中的卷積核，將所述y通道圖像縮小m倍包括：
根據所述第一層卷積層的卷積核和長度為1的步長，提取所述y通道圖像的特征；
根據所述第二層卷積層的卷積核和長度為m的步長，對所述y通道圖像的特征進行降采樣和增強，得到所述y通道圖像的新特征；
根據所述第三層卷積層的卷積核和長度為1的步長，對所述y通道圖像的新特征進行映射，得到所述縮小后的y通道圖像的新特征。
本公開的實施例提供的技術方案可以包括以下有益效果：實現如何縮小y通道圖像，從而增多圖像通道。
在一個實施例中，所述根據所述n層中第n層卷積層，將縮小后的y通道圖像放大mh倍，得到所述新y通道圖包括：
根據所述第四層反卷積的卷積核和長度為所述mh的步長，對所述縮小后的y通道圖像的新特征進行升采樣，得到所述新y通道圖像的特征。
本公開的實施例提供的技術方案可以包括以下有益效果：實現如何進行圖像放大。
在一個實施例中，所述方法還包括：
獲取預設y通道圖像和預設高分辨率圖像，所述預設高分辨率圖像的尺寸是所述預設y通道圖像的尺寸的h倍；所述預設高分辨率圖像的像素個數是所述預設y通道輸入圖像的像素個數的h2倍；
根據所述預設y通道圖像和所述預設高分辨率圖像，構建所述預設全卷機網。
本公開的實施例提供的技術方案可以包括以下有益效果：根據預設圖像設置預設全卷積網，從而保證重建圖像的分辨率準確提高。
在一個實施例中，所述根據所述預設y通道圖像和所述預設高分辨率圖像，構建所述預設全卷機網包括：
獲取全卷機網；
通過所述全卷積網，對所述預設y通道圖像進行高分辨率重建，得到放大h倍的高分辨率y通道圖像；
獲取所述高分辨率y通道圖像的特征和所述預設高分辨率圖像的特征；
根據所述高分辨率y通道圖像的特征和所述預設高分辨率圖像的特征，確定誤差率；
當所述誤差率小于或等于所述預設值時，將所述全卷積網作為所述預設全卷機網；
當所述誤差率大于所述預設值時，根據所述誤差率更新所述全卷機網。
本公開的實施例提供的技術方案可以包括以下有益效果：實現如何生成預設全卷積網，使得新圖像的分辨率更高。
在一個實施例中，當所述特征為像素和語義特征時，所述根據所述多個y通道輸出圖像的特征和所述預設高分辨率圖像的特征，確定多個誤差率包括：
根據誤差公式，確定所述誤差率；所述誤差公式為：
其中，所述l是所述誤差率，所述l1是像素誤差，所述l2是特征重建誤差；所述
本公開的實施例提供的技術方案可以包括以下有益效果：通過語義特征和像素兩方面，確定最優誤差率，從而選擇誤差最小的卷積網作為預設卷積網，進一步的提高新圖像的分辨率。
根據本公開實施例的第二方面，提供一種圖像重建裝置，包括：
第一獲取模塊，用于獲取圖像中y通道圖像和uv通道圖像；
第一重建模塊，用于通過預設全卷積網，對所述y通道圖像進行高分辨率重建，得到放大h倍的新y通道圖像；其中，所述新y通道圖像的像素個數是所述y通道圖像的像素個數的h2倍，所述h是大于1的數；
生成模塊，用于根據所述新y通道圖像和所述uv通道圖像，生成放大所述h倍的新圖像。
在一個實施例中，所述生成模塊包括：
放大子模塊，用于通過預設插值裝置，根據所述uv通道圖像，得到放大所述h倍的新uv通道圖像；
生成子模塊，用于根據所述新y通道圖像和所述新uv通道圖像，生成所述新圖像。
在一個實施例中，所述第一重建模塊包括：
縮小子模塊，用于根據所述n層中前n-1層卷積層，將所述y通道圖像縮小m倍；所述m為大于1的數；
放大子模塊，用于根據所述n層中第n層卷積層，將縮小后的y通道圖像放大mh倍，得到所述新y通道圖。
在一個實施例中，所述n為4時，所述縮小子模塊用于：
根據所述第一層卷積層的卷積核和長度為1的步長，提取所述y通道圖像的特征；
根據所述第二層卷積層的卷積核和長度為m的步長，對所述y通道圖像的特征進行降采樣和增強，得到所述y通道圖像的新特征；
根據所述第三層卷積層的卷積核和長度為1的步長，對所述y通道圖像的新特征進行映射，得到所述縮小后的y通道圖像的新特征。
在一個實施例中，所述放大子模塊用于：
根據所述第四層反卷積的卷積核和長度為所述mh的步長，對所述縮小后的y通道圖像的新特征進行升采樣，得到所述新y通道圖像的特征。
在一個實施例中，所述裝置還包括：
第二獲取模塊，用于獲取預設y通道圖像和預設高分辨率圖像，所述預設高分辨率圖像的尺寸是所述預設y通道圖像的尺寸的h倍；所述預設高分辨率圖像的像素個數是所述預設y通道輸入圖像的像素個數的h2倍；
第二重建模塊，用于根據所述預設y通道圖像和所述預設高分辨率圖像，構建所述預設全卷機網。
在一個實施例中，所述第二重建模塊包括：
第一獲取子模塊，用于獲取全卷機網；
重建子模塊，用于通過所述全卷積網，對所述預設y通道圖像進行高分辨率重建，得到放大h倍的高分辨率y通道圖像；
第二獲取子模塊，用于獲取所述高分辨率y通道圖像的特征和所述預設高分辨率圖像的特征；
確定子模塊，用于根據所述高分辨率y通道圖像的特征和所述預設高分辨率圖像的特征，確定誤差率；
處理子模塊，用于當所述誤差率小于或等于所述預設值時，將所述全卷積網作為所述預設全卷機網；
更新子模塊，用于當所述誤差率大于所述預設值時，根據所述誤差率更新所述全卷機網。
在一個實施例中，當所述特征為像素和語義特征時，所述確定模塊子模塊用于：
根據誤差公式，確定所述誤差率；所述誤差公式為：
其中，所述l是所述誤差率，所述l1是像素誤差，所述l2是特征重建誤差；所述
根據本公開實施例的第三方面，提供一種圖像重建裝置，包括：
處理器；
用于存儲處理器可執行指令的存儲器；
其中，所述處理器被配置為：
獲取圖像中y通道圖像和uv通道圖像；
通過預設全卷積網，對所述y通道圖像進行高分辨率重建，得到放大h倍的新y通道圖像；其中，所述新y通道圖像的像素個數是所述y通道圖像的像素個數的h2倍，所述h是大于1的數；
根據所述新y通道圖像和所述uv通道圖像，生成放大所述h倍的新圖像。
應當理解的是，以上的一般描述和后文的細節描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本公開。
附圖說明
此處的附圖被并入說明書中并構成本說明書的一部分，示出了符合本公開的實施例，并與說明書一起用于解釋本公開的原理。
圖1是根據一示例性實施例示出的圖像重建方法的流程圖。
圖2是根據一示例性實施例示出的圖像重建方法的流程圖。
圖3是根據一示例性實施例示出的圖像。
圖4是根據一示例性實施例示出的通過本申請方法生成的新圖像。
圖5是根據一示例性實施例示出的通過目前方法生成的新圖像。
圖6是根據一示例性實施例示出的圖像重建方法的流程圖。
圖7是根據一示例性實施例示出的圖像重建裝置的示意圖。
圖8是根據一示例性實施例示出的圖像重建裝置的示意圖。
圖9是根據一示例性實施例示出的圖像重建裝置的示意圖。
圖10是根據一示例性實施例示出的圖像重建裝置的示意圖。
圖11是根據一示例性實施例示出的圖像重建裝置的示意圖。
圖12是根據一示例性實施例示出的圖像重建裝置的示意圖。
具體實施方式
這里將詳細地對示例性實施例進行說明，其示例表示在附圖中。下面的描述涉及附圖時，除非另有表示，不同附圖中的相同數字表示相同或相似的要素。以下示例性實施例中所描述的實施方式并不代表與本公開相一致的所有實施方式。相反，它們僅是與如所附權利要求書中所詳述的、本公開的一些方面相一致的裝置和方法的例子。
相關技術中，超分辨率重建有兩種形式：一種是通過多張低分辨率的圖像來重建一張高分辨率的圖像。另一種是通過一張低分辨率的圖像來重建一張高分辨率的圖像，也稱為單張圖像超分辨率。
本申請是針對第二種形式進行改進，也就是單張圖像超分辨率的方法。目前方法一般是基于稀疏編碼的方法，該類方法先用低分辨率的字典對圖像塊進行稀疏編碼，然后通過低分辨率字典和高分辨率字典的對應關系來對圖像進行重建。由于其整套流程分為了幾個步驟，且每個步驟都是單獨優化，所以有累計誤差的存在，也受字典質量的影響，從而得到圖像的分辨率效果較差。
本實施例需要解決的問題是：解決目前步驟之間的累積誤差，提高圖像的分辨率。
實施例一
圖1是根據一示例性實施例示出的一種圖像重建方法的流程圖，如圖1所示，圖像重建方法用于圖像重建裝置中，包括以下步驟101-103：
在步驟101中，獲取圖像中y通道圖像和uv通道圖像。
yuv主要用于優化彩色視頻信號的傳輸，使其向后相容老式黑白電視。與rgb視頻信號傳輸相比，它最大的優點在于只需占用極少的頻寬(rgb要求三個獨立的視頻信號同時傳輸)。其中“y”表示明亮度(luminance或luma)，也就是灰階值；而“u”和“v”表示的則是色度(chrominance或chroma)，作用是描述影像色彩及飽和度，用于指定像素的顏色。采用yuv色彩空間的重要性是它的亮度信號y和色度信號u、v是分離的。如果只有亮度信號y而沒有色度信號u、v，那么這樣表示的圖像就是黑白灰度圖像。彩色電視采用yuv空間正是為了用亮度信號y解決彩色電視機與黑白電視機的兼容問題，使黑白電視機也能接收彩色電視信號。
因此，本實施例中將色度信號y對應的黑白灰度圖像稱為y通道圖像，將色度信號u、v對應的彩色信息稱為uv通道圖像。
值得說明的是，如果本實施例獲取到圖像需要從rgb色彩空間轉到yuv色彩空間。
在步驟102中，通過預設全卷積網，對y通道圖像進行高分辨率重建，得到放大h倍的新y通道圖像。
其中，新y通道圖像的像素個數是y通道圖像的像素個數的h2倍，h是大于1的數。這里的特征可以是像素。這里像素越多，圖像的分辨率越高。
本實施例中，預設全卷積網是由多層卷積層和一層反卷積層組成。卷積層可以縮小y通道圖像，反卷積層可以放大y通道圖像。本實施例中預設全卷積網最后一層是反卷積層，也就是說，只有在縮小y通道圖像之后才能放大y通道圖像。
在步驟103中，根據新y通道圖像和uv通道圖像，生成放大h倍的新圖像。
假設圖像的尺寸為a×b，高分辨率重建對圖像放大的倍數為s，則重建后的新圖像的尺寸為ha×hb。
本實施例中，通過預設全卷積網，將y通道圖像的像素增加h2倍，這樣，特征增多，y通道圖像的分辨率就會提高，因此，相較于圖像，提高了新圖像的分辨率。
在一個實施例中，步驟103包括：
通過預設插值方法，根據uv通道圖像，得到放大h倍的新uv通道圖像；根據新y通道圖像和新uv通道圖像，生成新圖像。
本實施例中，預設插值方法可以是雙三次插值方法。值得說明的是，uv通道圖像同樣可以使用本實施例提供的預設全卷積網的方法，但預設全卷積網中的參數會發生變化。
在一個實施例中，步驟102包括：
根據n層中前n-1層卷積層，將y通道圖像縮小m倍；所述m為大于1的數；根據n層中第n層卷積層，將縮小后的y通道圖像放大mh倍，得到新y通道圖。
本實施例中，將y通道圖像縮小，增加圖像通道數，此時，圖像通道數的個數可能從個位提升到百位，再放大縮小后的y通道圖像，進一步對y通道圖像按照一定算法進行修補，從而增多了圖像的特征，例如增多了圖像的像素等，從而使得圖像更加清晰。
在一個實施例中，所述n為4時，所述根據所述n層中前n-1層卷積層中的卷積核，將所述y通道圖像縮小m倍包括：
根據所述第一層卷積層的卷積核和長度為1的步長，提取所述y通道圖像的特征；根據第二層卷積層的卷積核和長度為m的步長，對y通道圖像的特征進行降采樣和增強，得到y通道圖像的新特征；根據第三層卷積層的卷積核和長度為1的步長，對y通道圖像的新特征進行映射，得到縮小后的y通道圖像的新特征。
這里，第一層卷積層、第二層卷積層和第四層反卷積層的卷積核采用3×3的矩陣，第三層卷積層的卷積層采用1×1的矩陣。
本實施例僅僅是示例性說明，我們可以知道步長大于1，那么圖像就會縮小，提取的特征就會減少，因此，上述步驟僅僅進行了一次縮小，若進行多次縮小同樣在本實施例中的保護范圍內。
在一個實施例中，所述根據所述n層中第n層卷積層，將縮小后的y通道圖像放大mh倍，得到新y通道圖包括：
根據第四層反卷積的卷積核和長度為mh的步長，對縮小后的y通道圖像的新特征進行升采樣，得到新y通道圖像的特征。
本實施例中，y通道圖像縮小了多少倍，新y通道圖像就要在多少倍的基礎上再放大。這里，新y通道圖像的像素個數是y通道圖像的像素個數的h2倍。
在一個實施例中，所述方法還包括：
獲取預設y通道圖像和預設高分辨率圖像，預設高分辨率圖像的尺寸是預設y通道圖像的尺寸的h倍；預設高分辨率圖像的像素個數是預設y通道輸入圖像的像素個數的h2倍；根據所述預設y通道圖像和所述預設高分辨率圖像，構建所述預設全卷機網。
在一個實施例中，所述根據預設y通道圖像和預設高分辨率圖像，構建預設全卷機網包括：
獲取全卷機網；通過全卷積網，對預設y通道圖像進行高分辨率重建，得到放大h倍的高分辨率y通道圖像；獲取高分辨率y通道圖像的特征和預設高分辨率圖像的特征；根據高分辨率y通道圖像的特征和預設高分辨率圖像的特征，確定誤差率；當誤差率小于或等于所述預設值時，將全卷積網作為預設全卷機網；當誤差率大于所述預設值時，根據誤差率更新全卷機網。
這里，初始化時，全卷機網是隨機生成的；全卷機網里的各個元素是按照隨機梯度下降方法來更新的。
在一個實施例中，當特征為像素或語義特征時，所述根據多個y通道輸出圖像的特征和預設高分辨率圖像的特征，確定多個誤差率包括：
根據第一誤差公式，確定所述誤差率；所述第一誤差公式為：
其中，l1是誤差率，
在一個實施例中，當特征為像素和語義特征時，所述根據多個y通道輸出圖像的特征和預設高分辨率圖像的特征，確定多個誤差率包括：
根據誤差公式，確定誤差率；所述誤差公式為：
其中，所述l是誤差率，所述l1是像素誤差，所述l2是特征重建誤差；所述
本實施例中增加特征重建誤差是為了保證輸出圖像的語義特征和目標圖像的語義特征盡量的保持一致。這里對y通道輸出圖像和預設高分辨率圖像提取語義特征是采用了另外一個cnn網絡，該cnn網絡是一個預先用imagenet(圖像識別數據庫)數據集訓練好的網絡，這里只用來提取語義特征，不對其進行改變，相當于一個特征提取器。
本實施例中，如果還有其他特征可以作為確定誤差的方法，同樣適用于第一誤差公式和誤差公式。
實施例二
圖2是根據一示例性實施例示出的一種圖像重建方法的流程圖，如圖2所示，圖像重建方法用于圖像重建裝置中，該裝置應用于終端設備，該方法包括以下步驟201-206：
在步驟201中，將圖像從rgb色彩空間轉化到yuv色彩空間。
在步驟202中，獲取圖像在yuv色彩空間中y通道圖像和uv通道圖像。
在步驟203中，根據預設全卷積網中前n-1層卷積層，將y通道圖像縮小m倍。
這里，m為大于1的數，n是大于1的整數。
在步驟204中，根據第n層卷積層，將縮小后的y通道圖像放大mh倍，得到新y通道圖。
在步驟205中，通過預設插值方法，根據uv通道圖像，得到放大h倍的新uv通道圖像。
在步驟206中，根據新y通道圖像和新uv通道圖像，生成新圖像。
圖3為本實施例提供的圖像，將該圖像通過本實施例提供的方法，得到的新圖像為圖4所示。圖5為通過目前方法得到的新圖像。
實施例三
圖6是根據一示例性實施例示出的一種圖像重建方法的流程圖，如圖5所示，圖像重建方法用于圖像重建裝置中，該裝置應用于終端設備，該方法包括以下步驟301-307：
在步驟301中，獲取預設y通道圖像和預設高分辨率圖像。
這里，預設高分辨率圖像的尺寸是y通道輸入圖像的h倍。
在步驟302中，獲取全卷機網。
初始情況下，全卷機網是隨機設置的。
在步驟303中，通過全卷積網，對預設y通道圖像進行高分辨率重建，得到放大h倍的高分辨率y通道圖像。
在步驟304中，獲取高分辨率y通道圖像的特征和預設高分辨率圖像的特征。
在步驟305中，根據高分辨率y通道圖像的特征和預設高分辨率圖像的特征，確定誤差率。
在步驟306中，當誤差率小于或等于預設值時，將全卷積網作為預設全卷機網。
在步驟307中，當誤差率大于預設值時，根據誤差率更新全卷機網。執行步驟302。
本實施例介紹了如何構建預設全卷機網，從而保證在之后的圖像重建時，可以構建出分辨率更好，更準確的圖像。
下述為本公開裝置實施例，可以用于執行本公開方法實施例。
圖7是根據一示例性實施例示出的一種圖像重建裝置的框圖，該裝置可以通過軟件、硬件或者兩者的結合實現成為電子設備的部分或者全部。如圖8所示，該圖像重建裝置包括：
第一獲取模塊401，用于獲取圖像中y通道圖像和uv通道圖像；
第一重建模塊402，用于通過預設全卷積網，對所述y通道圖像進行高分辨率重建，得到放大h倍的新y通道圖像；其中，所述新y通道圖像的像素個數是所述y通道圖像的像素個數的h2倍，所述h是大于1的數；
生成模塊403，用于根據所述新y通道圖像和所述uv通道圖像，生成放大所述h倍的新圖像。
在一個實施例中，如圖8所示，所述生成模塊403包括：
放大子模塊4031，用于通過預設插值裝置，根據所述uv通道圖像，得到放大所述h倍的新uv通道圖像；
生成子模塊4032，用于根據所述新y通道圖像和所述新uv通道圖像，生成所述新圖像。
在一個實施例中，如圖9所示，所述第一重建模塊402包括：
縮小子模塊4021，用于根據所述n層中前n-1層卷積層，將所述y通道圖像縮小m倍；所述m為大于1的數；
放大子模塊4022，用于根據所述n層中第n層卷積層，將縮小后的y通道圖像放大mh倍，得到所述新y通道圖。
在一個實施例中，所述n為4時，所述縮小子模塊4021用于：
根據所述第一層卷積層的卷積核和長度為1的步長，提取所述y通道圖像的特征；
根據所述第二層卷積層的卷積核和長度為m的步長，對所述y通道圖像的特征進行降采樣和增強，得到所述y通道圖像的新特征；
根據所述第三層卷積層的卷積核和長度為1的步長，對所述y通道圖像的新特征進行映射，得到所述縮小后的y通道圖像的新特征。
在一個實施例中，所述放大子模塊4022用于：
根據所述第四層反卷積的卷積核和長度為所述mh的步長，對所述縮小后的y通道圖像的新特征進行升采樣，得到所述新y通道圖像的特征。
在一個實施例中，如圖10所示，所述裝置還包括：
第二獲取模塊404，用于獲取預設y通道圖像和預設高分辨率圖像，所述預設高分辨率圖像的尺寸是所述預設y通道圖像的尺寸的h倍；所述預設高分辨率圖像的像素個數是所述預設y通道輸入圖像的像素個數的h2倍；
第二重建模塊405，用于根據所述預設y通道圖像和所述預設高分辨率圖像，構建所述預設全卷機網。
在一個實施例中，如圖11所示，第二重建模塊405包括：
第一獲取子模塊4051，用于獲取全卷機網；
重建子模塊4052，用于通過所述全卷積網，對所述預設y通道圖像進行高分辨率重建，得到放大h倍的高分辨率y通道圖像；
第二獲取子模塊4053，用于獲取所述高分辨率y通道圖像的特征和所述預設高分辨率圖像的特征；
確定子模塊4054，用于根據所述高分辨率y通道圖像的特征和所述預設高分辨率圖像的特征，確定誤差率；
處理子模塊4055，用于當所述誤差率小于或等于所述預設值時，將所述全卷積網作為所述預設全卷機網；
更新子模塊4056，用于當所述誤差率大于所述預設值時，根據所述誤差率更新所述全卷機網。
在一個實施例中，當所述特征為像素和語義特征時，所述確定子模塊用于：
根據誤差公式，確定所述誤差率；所述誤差公式為：
其中，所述l是所述誤差率，所述l1是像素誤差，所述l2是特征重建誤差；所述
根據本公開實施例的第三方面，提供一種圖像重建裝置，包括：
處理器；
用于存儲處理器可執行指令的存儲器；
其中，處理器被配置為：
獲取圖像中y通道圖像和uv通道圖像；
通過預設全卷積網，對所述y通道圖像進行高分辨率重建，得到放大h倍的新y通道圖像；其中，所述新y通道圖像的像素個數是所述y通道圖像的像素個數的h2倍，所述h是大于1的數；
根據所述新y通道圖像和所述uv通道圖像，生成放大所述h倍的新圖像。
上述處理器還可被配置為：
所述根據所述新y通道圖像和所述uv通道圖像，生成放大所述h倍的新圖像包括：
通過預設插值方法，根據所述uv通道圖像，得到放大所述h倍的新uv通道圖像；
根據所述新y通道圖像和所述新uv通道圖像，生成所述新圖像。
所述通過預設全卷積網包括n層卷積層，所述n為大于1的正整數，所述通過預設全卷積網，對所述y通道圖像進行高分辨率重建，得到所述h倍的新y通道圖像包括：
根據所述n層中前n-1層卷積層，將所述y通道圖像縮小m倍；所述m為大于1的數；
根據所述n層中第n層卷積層，將縮小后的y通道圖像放大mh倍，得到所述新y通道圖。
所述n為4時，所述根據所述n層中前n-1層卷積層中的卷積核，將所述y通道圖像縮小m倍包括：
根據所述第一層卷積層的卷積核和長度為1的步長，提取所述y通道圖像的特征；
根據所述第二層卷積層的卷積核和長度為m的步長，對所述y通道圖像的特征進行降采樣和增強，得到所述y通道圖像的新特征；
根據所述第三層卷積層的卷積核和長度為1的步長，對所述y通道圖像的新特征進行映射，得到所述縮小后的y通道圖像的新特征。
所述根據所述n層中第n層卷積層，將縮小后的y通道圖像放大mh倍，得到所述新y通道圖包括：
根據所述第四層反卷積的卷積核和長度為所述mh的步長，對所述縮小后的y通道圖像的新特征進行升采樣，得到所述新y通道圖像的特征。
獲取預設y通道圖像和預設高分辨率圖像，所述預設高分辨率圖像的尺寸是所述預設y通道圖像的尺寸的h倍；所述預設高分辨率圖像的像素個數是所述預設y通道輸入圖像的像素個數的h2倍；
根據所述預設y通道圖像和所述預設高分辨率圖像，構建所述預設全卷機網。
所述根據所述預設y通道圖像和所述預設高分辨率圖像，構建所述預設全卷機網包括：
獲取全卷機網；
通過所述全卷積網，對所述預設y通道圖像進行高分辨率重建，得到放大h倍的高分辨率y通道圖像；
獲取所述高分辨率y通道圖像的特征和所述預設高分辨率圖像的特征；
根據所述高分辨率y通道圖像的特征和所述預設高分辨率圖像的特征，確定誤差率；
當所述誤差率小于或等于所述預設值時，將所述全卷積網作為所述預設全卷機網；
當所述誤差率大于所述預設值時，根據所述誤差率更新所述全卷機網。
當所述特征為像素和語義特征時，所述根據所述高分辨率y通道圖像的特征和所述預設高分辨率圖像的特征，確定誤差率包括：
根據誤差公式，確定所述誤差率；所述誤差公式為：
其中，所述l是所述誤差率，所述l1是像素誤差，所述l2是特征重建誤差；所述
關于上述實施例中的裝置，其中各個模塊執行操作的具體方式已經在有關該方法的實施例中進行了詳細描述，此處將不做詳細闡述說明。
圖12根據一示例性實施例示出的一種用于圖像重建裝置的框圖。例如，裝置1900可以被提供為一服務器。裝置1900包括處理組件1922，其進一步包括一個或多個處理器，以及由存儲器1932所代表的存儲器資源，用于存儲可由處理組件1922的執行的指令，例如應用程序。存儲器1932中存儲的應用程序可以包括一個或一個以上的每一個對應于一組指令的模塊。此外，處理組件1922被配置為執行指令，以執行上述方法。
裝置1900還可以包括一個電源組件1926被配置為執行裝置1900的電源管理，一個有線或無線網絡接口1950被配置為將裝置1900連接到網絡，和一個輸入輸出(i/o)接口1958。裝置1900可以操作基于存儲在存儲器1932的操作系統，例如windowsservertm，macosxtm，unixtm,linuxtm，freebsdtm或類似。
一種非臨時性計算機可讀存儲介質，當所述存儲介質中的指令由裝置1900的處理器執行時，使得裝置1900能夠執行上述圖像重建方法，所述方法包括：
獲取圖像中y通道圖像和uv通道圖像；
通過預設全卷積網，對所述y通道圖像進行高分辨率重建，得到放大h倍的新y通道圖像；其中，所述新y通道圖像的像素個數是所述y通道圖像的像素個數的h2倍，所述h是大于1的數；
根據所述新y通道圖像和所述uv通道圖像，生成放大所述h倍的新圖像。
所述根據所述新y通道圖像和所述uv通道圖像，生成放大所述h倍的新圖像包括：
通過預設插值方法，根據所述uv通道圖像，得到放大所述h倍的新uv通道圖像；
根據所述新y通道圖像和所述新uv通道圖像，生成所述新圖像。
所述通過預設全卷積網包括n層卷積層，所述n為大于1的正整數，所述通過預設全卷積網，對所述y通道圖像進行高分辨率重建，得到所述h倍的新y通道圖像包括：
根據所述n層中前n-1層卷積層，將所述y通道圖像縮小m倍；所述m為大于1的數；
根據所述n層中第n層卷積層，將縮小后的y通道圖像放大mh倍，得到所述新y通道圖。
所述n為4時，所述根據所述n層中前n-1層卷積層中的卷積核，將所述y通道圖像縮小m倍包括：
根據所述第一層卷積層的卷積核和長度為1的步長，提取所述y通道圖像的特征；
根據所述第二層卷積層的卷積核和長度為m的步長，對所述y通道圖像的特征進行降采樣和增強，得到所述y通道圖像的新特征；
根據所述第三層卷積層的卷積核和長度為1的步長，對所述y通道圖像的新特征進行映射，得到所述縮小后的y通道圖像的新特征。
所述根據所述n層中第n層卷積層，將縮小后的y通道圖像放大mh倍，得到所述新y通道圖包括：
根據所述第四層反卷積的卷積核和長度為所述mh的步長，對所述縮小后的y通道圖像的新特征進行升采樣，得到所述新y通道圖像的特征。
獲取預設y通道圖像和預設高分辨率圖像，所述預設高分辨率圖像的尺寸是所述預設y通道圖像的尺寸的h倍；所述預設高分辨率圖像的像素個數是所述預設y通道輸入圖像的像素個數的h2倍；
根據所述預設y通道圖像和所述預設高分辨率圖像，構建所述預設全卷機網。
所述根據所述預設y通道圖像和所述預設高分辨率圖像，構建所述預設全卷機網包括：
獲取全卷機網；
通過所述全卷積網，對所述預設y通道圖像進行高分辨率重建，得到放大h倍的高分辨率y通道圖像；
獲取所述高分辨率y通道圖像的特征和所述預設高分辨率圖像的特征；
根據所述高分辨率y通道圖像的特征和所述預設高分辨率圖像的特征，確定誤差率；
當所述誤差率小于或等于所述預設值時，將所述全卷積網作為所述預設全卷機網；
當所述誤差率大于所述預設值時，根據所述誤差率更新所述全卷機網。
當所述特征為像素和語義特征時，所述根據所述高分辨率y通道圖像的特征和所述預設高分辨率圖像的特征，確定誤差率包括：
根據誤差公式，確定所述誤差率；所述誤差公式為：
其中，所述l是所述誤差率，所述l1是像素誤差，所述l2是特征重建誤差；所述
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