1.一种图像处理方法，包括：提取目标图像的第一图像特征，所述第一图像特征包括至少两组图像特征；

对所述第一图像特征进行融合操作，获得第二图像特征；

根据所述第二图像特征生成图像，得到所述目标图像的重现图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述提取目标图像的第一图像特征，包括：对所述目标图像执行第一设定操作，得到第四图像特征，所述第一设定操作包括下述至少之一：卷积计算、修正线性函数计算和语义编码；

根据所述第四图像特征，得到所述第一图像特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，在所述设定操作包括卷积计算的情况下，所述根据所述第四图像特征，得到所述第一图像特征，包括：对所述第四图像特征进行自注意力处理操作，得到第五图像特征；

对所述第四图像特征执行所述第二设定操作，得到第六图像特征，所述第二设定操作包括下述至少之一：卷积计算、修正线性函数计算和语义编码；

将所述第五图像特征和第六图像特征，作为所述第一图像特征。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述对所述第一图像特征进行融合操作，获得第二图像特征，包括：

将所述第五图像特征和第六图像特征在通道维度上进行融合，获得所述第二图像特征。

5.根据权利要求3或4中任意一项所述的方法，其中，所述对所述第四图像特征执行所述设定操作，得到第六图像特征，包括：对所述第四图像特征依次执行卷积计算、修正线性函数计算和语义编码操作，得到第七图像特征；

根据所述第七图像特征，得到所述第六图像特征。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述根据所述第七图像特征，得到所述第六图像特征，包括：

对所述第七图像特征依次执行卷积计算和修正线性函数计算，得到所述第六图像特征。

7.根据权利要求3‑6中任意一项所述的方法，其中，所述对所述第四图像特征进行自注意力处理操作，得到第五图像特征，包括：对所述第四图像特征依次执行池化操作、卷积计算和实数映射计算以实现自注意力处理操作，得到所述第五图像特征。

8.根据权利要求1‑7中任意一项所述的方法，其中，所述根据所述第二图像特征生成图像，得到所述目标图像的重现图像，包括：对所述第二图像特征进行上采样操作，获得第三图像特征；

根据所述第三图像特征，得到所述目标图像的重现图像。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述对所述第二图像特征进行上采样操作，获得第三图像特征，包括：

对所述第二图像特征进行卷积计算，得到第八图像特征；

对所述第八图像特征进行像素重组操作，得到所述第三图像特征。

10.一种模型训练方法，包括：将目标图像输入待训练的图像处理模型，得到重现图像，所述待训练的图像处理模型用于执行权利要求1‑9中任意一项所述的图像处理方法；

根据所述重现图像和参考图像，对所述待训练的图像处理模型进行训练，得到训练后的图像处理模型。

11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述根据所述重现图像和参考图像，对所述待训练的图像处理模型进行训练，得到训练后的图像处理模型，包括：根据所述重现图像和所述参考图像，确定轮廓识别损失；

根据所述轮廓识别损失，对所述待训练的图像处理模型进行训练，得到第一优化模型；

根据所述第一优化模型，得到所述训练后的图像处理模型。

12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述根据所述第一优化模型，得到训练后的图像处理模型，包括：

根据所述第一优化结构的收敛稳定性和识别结果准确性，对所述第一优化模型进行训练，得到第二优化模型；

根据所述第二优化模型，得到所述训练后的图像处理模型。

13.根据权利要求12所述的方法，其中，所述根据所述第二优化模型，得到训练后的图像处理模型，包括：

采用判别器对所述第二优化模型输出的重现图像和所述参考图像进行判别，得到判断结果；

根据所述判断结果，对所述第二优化模型进行训练，得到所述训练后的图像处理模型。

14.一种识别方法，包括：

获得待识别图像；

根据所述待识别图像，得到重现图像，所述重现图像是根据权利要求1‑9中任意一项所述的方法得到的；

对所述重现图像进行识别，得到识别结果。

15.根据权利要求14所述的方法，其中，所述对所述重现图像进行识别，得到识别结果，包括：

识别所述重现图像中的生物特征；

根据所述生物特征与预设生物特征的一致性，得到所述识别结果。

16.一种图像处理装置，包括：第一图像特征获得模块，用于提取目标图像的第一图像特征，所述第一图像特征包括至少两组图像特征；

第二图像特征获得模块，用于对所述第一图像特征进行融合操作，获得第二图像特征；

重现模块，用于根据所述第二图像特征生成图像，得到所述目标图像的重现图像。

17.根据权利要求16所述的装置，其中，所述第一图像特征获得模块包括：第一操作单元，用于对所述目标图像执行第一设定操作，得到第四图像特征，所述第一设定操作包括下述至少之一：卷积计算、修正线性函数计算和语义编码；

第二操作单元，用于根据所述第四图像特征，得到所述第一图像特征。

18.根据权利要求17所述的装置，其中，在所述设定操作包括卷积计算的情况下，所述第二操作单元还用于：

对所述第四图像特征进行自注意力处理操作，得到第五图像特征；

对所述第四图像特征执行所述第二设定操作，得到第六图像特征，所述第二设定操作包括下述至少之一：卷积计算、修正线性函数计算和语义编码；

将所述第五图像特征和第六图像特征，作为所述第一图像特征。

19.根据权利要求18所述的装置，其中，所述第二图像特征获得模块包括：融合单元，用于将所述第五图像特征和第六图像特征在通道维度上进行融合，获得所述第二图像特征。

20.根据权利要求18或19中任意一项所述的装置，其中，所述第二操作单元还用于：对所述第四图像特征依次执行卷积计算、修正线性函数计算和语义编码操作，得到第七图像特征；

根据所述第七图像特征，得到所述第六图像特征。

21.根据权利要求20所述的装置，其中，所述第二操作单元还用于：对所述第七图像特征依次执行卷积计算和修正线性函数计算，得到所述第六图像特征。

22.根据权利要求18‑21中任意一项所述的装置，其中，所述第二操作单元还用于：对所述第四图像特征依次执行池化操作、卷积计算和实数映射计算以实现自注意力处理操作，得到所述第五图像特征。

23.根据权利要求16‑22中任意一项所述的装置，其中，所述重现模块包括：上采样单元，用于对所述第二图像特征进行上采样操作，获得第三图像特征；

上采样处理单元，用于根据所述第三图像特征，得到所述目标图像的重现图像。

24.根据权利要求23所述的装置，其中，所述上采样单元还用于：对所述第二图像特征进行卷积计算，得到第八图像特征；

对所述第八图像特征进行像素重组操作，得到所述第三图像特征。

25.一种模型训练装置，包括：模型输入模块，用于将目标图像输入待训练的图像处理模型，得到重现图像，所述待训练的图像处理模型用于执行权利要求16‑24中任意一项所述的图像处理装置；

模型训练模块，用于根据所述重现图像和参考图像，对所述待训练的图像处理模型进行训练，得到训练后的图像处理模型。

26.根据权利要求25所述的装置，其中，所述模型训练模块包括：轮廓损失单元，用于根据所述重现图像和所述参考图像，确定轮廓识别损失；

第一优化单元，用于根据所述轮廓识别损失，对所述待训练的图像处理模型进行训练，得到第一优化模型；

第一优化处理单元，用于根据所述第一优化模型，得到所述训练后的图像处理模型。

27.根据权利要求26所述的装置，其中，所述第一优化处理单元还用于：根据所述第一优化结构的收敛稳定性和识别结果准确性，对所述第一优化模型进行训练，得到第二优化模型；

根据所述第二优化模型，得到所述训练后的图像处理模型。

28.根据权利要求27所述的装置，其中，所述第一优化处理单元还用于：采用判别器对所述第二优化模型输出的重现图像和所述参考图像进行判别，得到判断结果；

根据所述判断结果，对所述第二优化模型进行训练，得到所述训练后的图像处理模型。

29.一种识别装置，包括：

待识别图像获得模块，用于获得待识别图像；

重现模块，用于根据所述待识别图像，得到重现图像，所述重现图像是根据权利要求

16‑24中任意一项所述的装置得到的；

结果模块，用于对所述重现图像进行识别，得到识别结果。

30.根据权利要求29所述的装置，其中，所述结果模块还包括：生物特征单元，用于识别所述重现图像中的生物特征；

生物特征判别单元，用于根据所述生物特征与预设生物特征的一致性，得到所述识别结果。

31.一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1‑15中任一项所述的方法。

32.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1‑15中任一项所述的方法。

33.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1至15中任一项所述的方法的步骤。