基于一致性模型先验的图像处理方法、系统、介质及终端
知识产权简介
本发明提供了一种基于一致性模型先验的图像处理方法，用于图像修复、图像去模糊、图像超分辨率、非线性图像去模糊等任务，其特征在于，包括：S1，获取待处理图像的测量信号y以及图像处理任务的退化模型H；S2，从预训练的扩散模型进行蒸馏训练得到获得一致性模型；S3，建立基于一致性模型先验约束优化问题，最大化给定测量信号y时获取真实图像的后验概率；S4，利用所述的一致性模型获得对于所述真实图像的初始估计；S5，根据当前迭代步数，基于初始估计点的梯度，改进所述初始估计；S6， 根据所述退化模型H，从所述改进的初始估计，求解所述真实图像的估计；S7， 对所述估计引入标准差随迭代步数变化的高斯噪声，将加噪后的估计作为下一次迭代的输入；重复上述步骤S4-S7，直至设定的迭代步数，获得处理后的图像。本发明提供的图像处理方法，在图像修复，图像去模糊、图像超分辨率和图像非线性去模糊等多种任务中，能够在保证图像修复性能的前提下，提升修复速度，满足通用处理的需求。