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龙图腾网获悉京东方科技集团股份有限公司申请的专利图像处理方法、图像处理设备和可读存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114641792B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202080002356.2，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权图像处理方法、图像处理设备和可读存储介质是由陈冠男;段然;高艳设计研发完成，并于2020-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像处理方法、图像处理设备和可读存储介质在说明书摘要公布了：公开一种图像处理方法、图像处理设备和计算机可读存储介质，图像处理方法包括：利用训练好的第一神经网络对输入图像进行处理，得到目标输出图像；训练好的第一神经网络是对待训练的第一神经网络进行第一训练方法训练得到，第一训练方法包括：对待训练的第二神经网络和待训练的判别网络进行交替训练，得到训练好的第二神经网络和训练好的判别网络；将第一样本图像分别提供给训练好的第二神经网络和待训练的第一神经网络，以使待训练的第一神经网络输出第一输出图像，训练好的第二神经网络输出第二输出图像；将第一输出图像提供给训练好的判别网络，以使判别网络生成第一判别结果；根据总损失调整第一神经网络的参数，得到更新后的第一神经网络。

本发明授权图像处理方法、图像处理设备和可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像处理方法，包括： 利用训练好的第一神经网络对输入图像进行处理，得到目标输出图像；所述目标输出图像的清晰度大于所述输入图像的清晰度； 其中，训练好的所述第一神经网络是对待训练的第一神经网络进行第一训练方法训练得到，所述第一训练方法包括： 对待训练的第二神经网络和待训练的判别网络进行交替训练，得到训练好的第二神经网络和训练好的判别网络；其中，训练好的所述第二神经网络的参数多于待训练的所述第一神经网络的参数；训练好的所述第二神经网络配置为将接收到的、具有第一清晰度的图像变换为具有第二清晰度的图像，所述第二清晰度大于所述第一清晰度；待训练的所述第一神经网络包括：多个第一特征提取子网络和位于所述多个第一特征提取子网络之后的第一输出子网络，训练好的所述第二神经网络包括：多个第二特征提取子网络和位于所述多个第二特征提取子网络之后的第二输出子网络，所述第一特征提取子网络与所述第二特征提取子网络一一对应； 将第一样本图像分别提供给训练好的所述第二神经网络和待训练的所述第一神经网络，以使待训练的所述第一神经网络输出第一输出图像，训练好的所述第二神经网络输出第二输出图像； 将所述第一输出图像设置为带有真值标签，并将具有真值标签的第一输出图像提供给训练好的所述判别网络，以使训练好的所述判别网络生成基于所述第一输出图像的第一判别结果； 根据总损失调整所述第一神经网络的参数，以得到更新后的所述第一神经网络；其中，所述总损失包括第一损失、第二损失和第三损失，所述第一损失是基于所述第一输出图像和所述第二输出图像的差异得到的；所述第二损失是基于所述第一判别结果与第一目标结果的差异得到的；所述第三损失是基于至少一个所述第一特征提取子网络的输出图像与相应的所述第二特征提取子网络的输出图像的差异得到的； 其中，对待训练的第二神经网络和待训练的判别网络进行交替训练的步骤中，对待训练的判别网络进行训练，包括： 将第二样本图像提供给当前的所述第二神经网络，以使当前的所述第二神经网络生成第一清晰度提升图像；将所述第一清晰度提升图像以及与所述第二样本图像对应的原始样本图像提供给当前的所述判别网络，并根据当前的所述判别网络的损失函数来调节当前的所述判别网络的参数，使得调参后的所述判别网络输出能够表征所述判别网络的输入为所述第二神经网络的输出图像还是所述原始样本图像的判别结果； 对待训练的第二神经网络和待训练的判别网络进行交替训练的步骤中，对待训练的第二神经网络进行训练，包括：将第三样本图像提供给当前的所述第二神经网络，以使当前的所述第二神经网络生成第二清晰度提升图像；将所述第二清晰度提升图像输入调参后的所述判别网络，以使调参后的所述判别网络生成基于所述第二清晰度提升图像的第二判别结果；基于当前的所述第二神经网络的损失函数，调整当前的所述第二神经网络的参数，以得到更新后的第二神经网络。

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