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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利图像美化的处理方法、图像美化的处理装置以及电子设备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：CN110349102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：201910566769.2，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权图像美化的处理方法、图像美化的处理装置以及电子设备是由严宇轩;程培;傅斌设计研发完成，并于2019-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像美化的处理方法、图像美化的处理装置以及电子设备在说明书摘要公布了：本公开涉及图像处理技术领域，提供了一种图像美化的处理方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备。该方法包括：将待美化图像进行预处理，获取与所述待美化图像对应的第一图像数据，其中，所述待美化图像为缺乏暗部细节的图像和包含噪点的图像中的一种或多种；将所述第一图像数据输入至训练后的生成对抗深度神经网络中，基于所述生成对抗深度神经网络的生成器网络对所述第一图像数据进行美化处理，得到第二图像数据；对所述第二图像数据进行与所述预处理操作对应的后处理操作，得到美化图像，其中，所述美化图像为恢复暗部细节的图像和去除噪点的图像中的一种或多种。本技术方案能够提高图像处理效率，并能够准确恢复其暗部细节和消除图像噪点。

本发明授权图像美化的处理方法、图像美化的处理装置以及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种图像美化的处理方法，其特征在于，所述方法包括： 将待美化图像进行预处理操作，获取与所述待美化图像对应的第一图像数据，其中，所述待美化图像为缺乏暗部细节的图像和包含噪点的图像中的一种或多种； 将所述第一图像数据输入至图像美化模型包含的训练后的生成对抗深度神经网络中，基于所述生成对抗深度神经网络的生成器网络对所述第一图像数据进行美化处理，得到第二图像数据； 对所述第二图像数据进行与所述预处理操作对应的后处理操作，得到美化图像，其中，所述美化图像为恢复暗部细节的图像和去除噪点的图像中的一种或多种；所述后处理操作包括根据用户设置调整所述第二图像数据的美化强度； 在将所述第一图像数据输入至训练后的生成对抗深度神经网络中之前，所述方法还包括： 获取多组训练样本，其中，每组所述训练样本包含输入图像和目标图像； 将所述输入图像输入至生成对抗深度神经网络中的生成器网络，并基于所述生成器网络对所述输入图像进行美化处理，得到生成图像；所述生成器网络中，包含依次连接的n层上采样层和n层下采样层，第i层上采样层的上采样参数与第n-i+1层下采样层的下采样参数相等，所述i∈[1，n]； 将所述生成图像、所述输入图像以及所述目标图像输入至生成对抗深度神经网络中的判别器网络，得到关于所述生成图像的像素值的第一判别结果和关于所述目标图像的像素值的第二判别结果； 根据所述第一判别结果和所述第二判别结果优化所述生成对抗深度神经网络参数，得到所述图像美化模型； 其中，所述根据所述第一判别结果和所述第二判别结果优化所述生成对抗深度神经网络参数，得到所述图像美化模型，包括： 保持所述生成器网络的参数不变，根据所述生成图像和所述目标图像之间的像素差，迭代优化所述判别器网络的参数，直至所述判别器网络的判别准确率达到预设阈值； 保持所述判别器网络的优化后的参数不变，根据所述生成图像的相邻像素差、以及所述生成器网络输出的多个生成图像之间的像素差中的一种或多种，迭代优化所述生成器网络的参数；其中，所述生成图像的相邻像素差用于表征：同一生成图像中相邻像素之间的像素差；所述多个生成图像之间的像素差用于表征：针对同一输入图像生成的多个生成图像中，相同位置处的像素之间的像素差。

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