[發明專利]圖像處理方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 201711131131.3
• 申請日: 2017-11-15
• 公開（公告）號: CN108230257A
• 公開（公告）日: 2018-06-29
• 發明（設計）人: 蘇鑫;秦紅偉
• 申請（專利權）人: 北京市商湯科技開發有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06N3/02;G06K9/00
• 代理公司: 北京思源智匯知識產權代理有限公司 11657
• 代理人: 毛麗琴

1.一種圖像處理方法，其特征在于，所述方法包括：

對待處理圖像進行基于灰度的均衡化處理，所述基于灰度的均衡化處理用于增大所述待處理圖像的像素值所分布的灰度級別區域；

將均衡化處理后的待處理圖像提供給神經網絡，并經所述神經網絡輸出所述待處理圖像的處理結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對待處理圖像進行基于灰度的均衡化處理之前，包括：

判斷待處理圖像的像素值所分布的灰度級別區域是否小于第一閾值，若是，則執行所述對待處理圖像進行基于灰度的均衡化處理的步驟。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述判斷待處理圖像的像素值所分布的灰度級別區域是否小于第一閾值之前，包括：

判斷待處理圖像中任一像素值對應的像素點數量是否達到第二閾值，若是，則將相應的像素值納入所述灰度級別區域的范圍，若否，則不將相應的像素值納入所述灰度級別區域的范圍。

4.根據權利要求1至3中任一項所述的方法，其特征在于，所述待處理圖像包括：灰度圖像或者非灰度圖像。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述對待處理圖像進行基于灰度的均衡化處理包括：

對被作為待處理圖像的灰度圖像進行直方圖均衡化處理。

6.一種神經網絡的訓練方法，其特征在于，所述方法包括：

根據訓練圖像集中的圖像樣本獲取待訓練神經網絡的輸入圖像；

將所述輸入圖像提供給待訓練神經網絡，并經待訓練神經網絡輸出所述輸入圖像的處理結果；

以所述訓練圖像集中的圖像樣本的標注數據為指導信息，對待訓練神經網絡進行監督學習，以使待訓練神經網絡輸出的處理結果收斂。

7.一種圖像處理裝置，其特征在于，包括：

均衡化處理模塊，用于對待處理圖像進行基于灰度的均衡化處理，所述基于灰度的均衡化處理用于增大所述待處理圖像的像素值所分布的灰度級別區域；

獲取圖像處理結果模塊，用于將均衡化處理后的待處理圖像提供給神經網絡，并經所述神經網絡輸出所述待處理圖像的處理結果。

8.一種神經網絡的訓練裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取輸入圖像單元，用于根據訓練圖像集中的圖像樣本獲取待訓練神經網絡的輸入圖像；

獲取輸入圖像處理結果單元，用于將所述輸入圖像提供給待訓練神經網絡，并經待訓練神經網絡輸出所述輸入圖像的處理結果；

監督學習單元，用于以所述訓練圖像集中的圖像樣本的標注數據為指導信息，對待訓練神經網絡進行監督學習，以使待訓練神經網絡輸出的處理結果收斂。

9.一種電子設備，包括：

存儲器，用于存儲計算機程序；

處理器，用于執行所述存儲器中存儲的計算機程序，且所述計算機程序被執行時，實現上述權利要求1-6中任一項所述的方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執行時，實現上述權利要求1-6中任一項所述的方法。