图像处理模型的训练方法、图像的频闪处理方法及设备

本申请提供一种图像处理模型的训练方法、图像的频闪处理方法及设备。应用于图像处理技术领域。该方法包括：对预先获取的标签图像集合进行频闪添加处理，得到退化图像集合，然后将每个标签图像和对应的退化图像组合成数据对，得到数据集，再根据数据集和预先获取的组合损失函数，对预设的网络模型进行训练，得到目标模型，最后将待处理图像输入到目标模型中进行闪烁条纹消除处理，得到目标图像。通过对数据集和组合损失函数的设计，提高了适应性、控制性和灵活性，有助于提高图像处理任务中模型训练的效果和性能，进而提高了模型的消除效果和泛化能力。