[發(fā)明專利]圖像處理方法、裝置及設(shè)備有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201810151206.2 | 申請日: | 2018-02-13 |
| 公開(公告)號: | CN108364267B | 公開(公告)日: | 2019-07-05 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 周舒暢;何蔚然;倪成卓 | 申請(專利權(quán))人: | 北京曠視科技有限公司 |
| 主分類號: | G06T5/00 | 分類號: | G06T5/00;G06N3/08;G06T7/90;H04N5/232 |
| 代理公司: | 北京超凡志成知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11371 | 代理人: | 王術(shù)蘭 |
| 地址: | 100000 北京*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 圖像處理參數(shù) 圖像處理單元 圖像處理 原始圖像 裝置及設(shè)備 調(diào)整參數(shù) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 圖像處理操作 圖像處理技術(shù) 硬件要求 | ||
1.一種圖像處理方法,其特征在于,包括:
獲取待處理的原始圖像;
根據(jù)預(yù)先訓(xùn)練得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定所述原始圖像對應(yīng)的調(diào)整參數(shù);其中,所述調(diào)整參數(shù)至少包括圖像處理參數(shù);所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括交替組成的卷積層、池化層、卷積層、池化層和全局平均池化層;所述卷積層用于提取圖像特征;所述池化層用于降低卷積層輸出的特征向量維度;所述全局平均池化層用于加強(qiáng)特征映射到類別映射的信任度;
將所述圖像處理參數(shù)發(fā)送給圖像處理單元,以使所述圖像處理單元按照所述圖像處理參數(shù)對所述原始圖像進(jìn)行圖像處理操作;
所述調(diào)整參數(shù)還包括傳感器控制參數(shù);
所述方法還包括:
根據(jù)所述傳感器控制參數(shù)調(diào)整圖像傳感器的物理狀態(tài);其中,所述圖像傳感器為采集所述原始圖像的器件。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)預(yù)先訓(xùn)練得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定所述原始圖像對應(yīng)的調(diào)整參數(shù)的步驟,包括:
將所述原始圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以使所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述原始圖像進(jìn)行特征處理,輸出所述原始圖像對應(yīng)的調(diào)整參數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2任一項(xiàng)所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
獲取訓(xùn)練圖像以及與所述訓(xùn)練圖像對應(yīng)的基準(zhǔn)處理圖像;其中,所述基準(zhǔn)處理圖像是所述訓(xùn)練圖像經(jīng)圖像處理所得;
基于所述訓(xùn)練圖像和所述基準(zhǔn)處理圖像,對所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法,其特征在于,基于所述訓(xùn)練圖像和所述基準(zhǔn)處理圖像,對所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練的步驟,包括:
根據(jù)所述訓(xùn)練圖像和所述基準(zhǔn)處理圖像,確定所述訓(xùn)練圖像對應(yīng)的調(diào)整參數(shù);
將標(biāo)注有對應(yīng)的調(diào)整參數(shù)的所述訓(xùn)練圖像輸入至所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),計(jì)算損失函數(shù)值;
基于所述損失函數(shù)值對所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,直至所述損失函數(shù)值收斂至預(yù)設(shè)值,和/或,訓(xùn)練次數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)次數(shù)時停止訓(xùn)練。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)所述傳感器控制參數(shù)調(diào)整圖像傳感器的物理狀態(tài)的步驟,包括:
將所述傳感器控制參數(shù)直接反饋給所述圖像傳感器,以使所述圖像傳感器按照所述傳感器控制參數(shù)對所述圖像傳感器的物理狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)所述傳感器控制參數(shù)調(diào)整圖像傳感器的物理狀態(tài)的步驟,包括:
將所述傳感器控制參數(shù)發(fā)送給所述圖像處理單元,以使所述圖像處理單元根據(jù)所述傳感器控制參數(shù)確定所述圖像傳感器的物理參數(shù);其中,所述物理參數(shù)為表征所述圖像傳感器的物理狀態(tài)的參數(shù);
將所述圖像處理單元確定的所述圖像傳感器的物理參數(shù)反饋給所述圖像傳感器,以使所述圖像傳感器按照接收的所述物理參數(shù)對所述圖像傳感器的物理狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述圖像處理參數(shù)包括色彩恒常處理參數(shù)和/或畫質(zhì)損傷修復(fù)處理參數(shù);
所述傳感器控制參數(shù)包括光圈控制參數(shù)、曝光控制參數(shù)、對焦控制參數(shù)、增益控制參數(shù)、白平衡控制參數(shù)中的一種或多種。
8.一種圖像處理裝置,其特征在于,包括:
圖像獲取模塊,用于獲取待處理的原始圖像;
參數(shù)確定模塊,用于根據(jù)預(yù)先訓(xùn)練得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定所述原始圖像對應(yīng)的調(diào)整參數(shù);其中,所述調(diào)整參數(shù)至少包括圖像處理參數(shù);所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括交替組成的卷積層、池化層、卷積層、池化層和全局平均池化層;所述卷積層用于提取圖像特征;所述池化層用于降低卷積層輸出的特征向量維度;所述全局平均池化層用于加強(qiáng)特征映射到類別映射的信任度;
圖像處理模塊,用于將所述圖像處理參數(shù)發(fā)送給圖像處理單元,以使所述圖像處理單元按照所述圖像處理參數(shù)對所述原始圖像進(jìn)行圖像處理操作;
所述調(diào)整參數(shù)還包括傳感器控制參數(shù);
所述裝置還包括傳感器調(diào)整模塊,用于根據(jù)傳感器控制參數(shù)調(diào)整圖像傳感器的物理狀態(tài);其中,圖像傳感器為采集原始圖像的器件。
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