本技術涉及計算機，特別是涉及一種圖像處理方法、裝置、計算機設備、計算機可讀存儲介質和計算機程序產(chǎn)品。

背景技術：

1、隨著人們生活水平的提高，相機逐漸邁入了千家萬戶，給人們的出行和記錄帶來了極大的方便。相機在日常拍攝照片和視頻的過程中，由于拍照的快門時長、燈光的電流頻率不一致以及不同環(huán)境光纖等原因的影響，相機拍攝出來的圖像有可能會產(chǎn)生亮度閃爍或者條紋閃爍現(xiàn)象。

2、為了避免圖像中出現(xiàn)閃爍的情況，目前往往是使用傳統(tǒng)圖像處理的算法，根據(jù)視頻不同幀之間的信息差異來檢測圖像中閃爍的區(qū)域和強度，進而保留真實信息，去除閃爍的影響。然而這種方式往往去除閃爍的效果不明顯，閃爍殘留多，需要多次反復去除，嚴重影響去除閃爍的效率。

技術實現(xiàn)思路

1、基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種能夠提高閃爍去除效果的圖像處理方法、裝置、計算機設備、計算機可讀存儲介質和計算機程序產(chǎn)品。

2、第一方面，本技術提供了一種圖像處理方法，包括：

3、獲取原始圖像和所述原始圖像的相鄰圖像；

4、提取所述原始圖像的原始特征圖，提取所述相鄰圖像的相鄰特征圖；

5、對所述原始特征圖和所述相鄰特征圖進行時域上的注意力處理，獲得所述原始圖像在所述時域上對應的目標特征圖，以及所述相鄰圖像在所述時域上對應的目標特征圖；

6、基于所述原始圖像在所述時域上對應的目標特征圖和所述相鄰圖像在所述時域上對應的目標特征圖進行圖像重建，獲得目標圖像。

7、在其中一個實施例中，所述提取所述原始圖像的原始特征圖，包括：

8、對所述原始圖像進行不同尺度的特征提取，獲得多個尺度的第一初始特征圖；對所述原始圖像的多個尺度的第一初始特征圖進行融合，獲得第一融合特征圖；對所述第一融合特征圖進行特征提取，獲得原始特征圖。

9、在其中一個實施例中，所述提取所述相鄰圖像的相鄰特征圖，包括：

10、對所述相鄰圖像進行不同尺度的特征提取，獲得多個尺度的第二初始特征圖；對所述相鄰圖像的多個尺度的第二初始特征圖進行融合，獲得第二融合特征圖；對所述第二融合特征圖進行特征提取，獲得相鄰特征圖。

11、在其中一個實施例中，所述對所述原始特征圖和所述相鄰特征圖進行時域上的注意力處理，獲得所述原始圖像在所述時域上對應的目標特征圖，以及所述相鄰圖像在所述時域上對應的目標特征圖，包括：

12、對所述原始特征圖進行時域上的注意力處理，獲得所述原始特征圖的第一圖像權重系數(shù)和第一通道權重系數(shù)；將所述原始特征圖、所述原始特征圖的第一圖像權重系數(shù)和第一通道權重系數(shù)進行融合，獲得第一中間特征圖；對所述相鄰特征圖進行時域上的注意力處理，獲得所述相鄰特征圖的第二圖像權重系數(shù)和第二通道權重系數(shù)；將所述相鄰特征圖、所述相鄰特征圖的第二圖像權重系數(shù)和第二通道權重系數(shù)進行融合，獲得第二中間特征圖；根據(jù)所述第一中間特征圖和所述第二中間特征圖，獲得所述原始圖像在所述時域上對應的目標特征圖，以及所述相鄰圖像在所述時域上對應的目標特征圖。

13、在其中一個實施例中，所述對所述原始特征圖進行時域上的注意力處理，獲得所述原始特征圖的第一圖像權重系數(shù)和第一通道權重系數(shù)，包括：

14、對所述原始特征圖進行時域上的卷積處理，獲得所述原始特征圖的第一圖像權重系數(shù)；對所述原始特征圖進行時域上的全局池化處理，獲得所述原始特征圖的第一通道權重系數(shù)；

15、所述對所述相鄰特征圖進行時域上的注意力處理，獲得所述相鄰特征圖的第二圖像權重系數(shù)和第二通道權重系數(shù)，包括：

16、對所述相鄰特征圖進行時域上的卷積處理，獲得所述相鄰特征圖的第二圖像權重系數(shù)；對所述相鄰特征圖進行時域上的全局池化處理，獲得所述相鄰特征圖的第二通道權重系數(shù)。

17、在其中一個實施例中，所述基于所述原始圖像在所述時域上對應的目標特征圖和所述相鄰圖像在所述時域上對應的目標特征圖進行圖像重建，獲得目標圖像，包括：

18、將所述原始圖像在所述時域上對應的目標特征圖和所述相鄰圖像在所述時域上對應的目標特征圖進行融合處理，得到融合特征圖；基于所述融合特征圖進行圖像重建，獲得目標圖像。

19、第二方面，本技術還提供了一種圖像處理裝置，包括：

20、獲取模塊，用于獲取原始圖像和所述原始圖像的相鄰圖像；

21、提取模塊，用于提取所述原始圖像的原始特征圖，提取所述相鄰圖像的相鄰特征圖；

22、注意力處理模塊，用于對所述原始特征圖和所述相鄰特征圖進行時域上的注意力處理，獲得所述原始圖像在所述時域上對應的目標特征圖，以及所述相鄰圖像在所述時域上對應的目標特征圖；

23、圖像重建模塊，用于基于所述原始圖像在所述時域上對應的目標特征圖和所述相鄰圖像在所述時域上對應的目標特征圖進行圖像重建，獲得目標圖像。

24、第三方面，本技術還提供了一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)以下步驟：

25、獲取原始圖像和所述原始圖像的相鄰圖像；

26、提取所述原始圖像的原始特征圖，提取所述相鄰圖像的相鄰特征圖；

27、對所述原始特征圖和所述相鄰特征圖進行時域上的注意力處理，獲得所述原始圖像在所述時域上對應的目標特征圖，以及所述相鄰圖像在所述時域上對應的目標特征圖；

28、基于所述原始圖像在所述時域上對應的目標特征圖和所述相鄰圖像在所述時域上對應的目標特征圖進行圖像重建，獲得目標圖像。

29、第四方面，本技術還提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)以下步驟：

30、獲取原始圖像和所述原始圖像的相鄰圖像；

31、提取所述原始圖像的原始特征圖，提取所述相鄰圖像的相鄰特征圖；

32、對所述原始特征圖和所述相鄰特征圖進行時域上的注意力處理，獲得所述原始圖像在所述時域上對應的目標特征圖，以及所述相鄰圖像在所述時域上對應的目標特征圖；

33、基于所述原始圖像在所述時域上對應的目標特征圖和所述相鄰圖像在所述時域上對應的目標特征圖進行圖像重建，獲得目標圖像。

34、第五方面，本技術還提供了一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機程序，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)以下步驟：

35、獲取原始圖像和所述原始圖像的相鄰圖像；

36、提取所述原始圖像的原始特征圖，提取所述相鄰圖像的相鄰特征圖；

37、對所述原始特征圖和所述相鄰特征圖進行時域上的注意力處理，獲得所述原始圖像在所述時域上對應的目標特征圖，以及所述相鄰圖像在所述時域上對應的目標特征圖；

38、基于所述原始圖像在所述時域上對應的目標特征圖和所述相鄰圖像在所述時域上對應的目標特征圖進行圖像重建，獲得目標圖像。

39、上述圖像處理方法、裝置、計算機設備、計算機可讀存儲介質和計算機程序產(chǎn)品，首先通過獲取原始圖像和所述原始圖像的相鄰圖像，可以捕捉到由于光源閃爍或相機捕捉頻率與光源頻率不匹配導致的亮度或顏色變化。然后提取所述原始圖像的原始特征圖，提取所述相鄰圖像的相鄰特征圖，對于閃爍去除而言，提取特征圖有助于識別那些隨時間變化的（可能是由于閃爍引起）與那些相對穩(wěn)定的圖像特征，為后續(xù)的注意力處理提供更為集中和有意義的輸入。接下來對所述原始特征圖和所述相鄰特征圖進行時域上的注意力處理，獲得所述原始圖像在所述時域上對應的目標特征圖，以及所述相鄰圖像在所述時域上對應的目標特征圖，自動識別并強調那些在時域上穩(wěn)定或具有代表性的特征，同時抑制因閃爍造成的臨時性、不一致的變化。這樣不僅可以保留圖像的重要細節(jié)，還能有效減輕閃爍效應，提高圖像的視覺質量和一致性。最后基于所述原始圖像在所述時域上對應的目標特征圖和所述相鄰圖像在所述時域上對應的目標特征圖進行圖像重建，獲得目標圖像。提高了去除閃爍的效果和效率的同時，可以盡可能地保持了原始圖像的內容完整性和細節(jié)，提升了整體的觀看體驗。