[發明專利]圖像處理方法、裝置、電子設備和計算機可讀存儲介質

有效

• 申請號: 201911301064.4
• 申請日: 2019-12-17
• 公開（公告）號: CN111179149B
• 公開（公告）日: 2022-03-08
• 發明（設計）人: 賴慶鴻
• 申請（專利權）人: TCL華星光電技術有限公司
• 主分類號: G06T1/20
• 分類號: G06T1/20;G06T5/00;G06N3/04
• 代理公司: 深圳紫藤知識產權代理有限公司 44570
• 代理人: 楊艇要

本發明實施例提供了一種基于卷積網絡算法的圖像處理方法、裝置、電子設備和計算機可讀存儲介質，方法包括：確定卷積運算層各層所需的填充半徑；計算所述卷積運算層各層所需的填充半徑之和；獲取卷積網絡算法輸入圖像；依據所述填充半徑之和對所述輸入圖像進行填充得到填充后的圖像；確定所述卷積運算層各層的運算范圍；依據所述卷積運算層各層依次分別對所述填充后的圖像進行卷積網絡算法運算；獲得輸出圖像。本發明還提供了一種基于卷積網絡算法的圖像處理的裝置、電子設備和計算機可讀存儲介質。根據本發明的技術方案，可減少重復占用CPU或硬件運算資源、簡化代碼編寫、提升運行速度，從而總體上降低經濟成本、降低管理難度的作用。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，具體地涉及一種卷積網絡算法預填充的方法、裝置、電子設備和計算機可讀存儲介質。

背景技術

卷積網絡技術在人工智能方面應用情況日益增多，特別在顯示系統行業，用于圖像超分辨率等算法，使可有效增強顯示系統的圖像品質。然而在卷積網絡算法中，常見的情況需要對輸入圖像或中間圖像進行卷積填充，在純硬件系統中，一般采取直接使用硬件進行填充操作；在軟硬件協作系統中，則可于軟件系統或硬件系統中進行填充操作。圖1示出了一般常見的卷積網絡算法填充圖像處理的方法。但依據一般的卷積網絡算法填充圖像處理方法，無論在軟件系統還是硬件系統中進行填充操作，均有重復占用CPU或硬件運算資源，軟、硬件代碼的編寫相對復雜等問題。

發明內容

有鑒于此，本發明提出圖像處理方法、裝置和計算機可讀存儲介質，以減少重復占用CPU或硬件運算資源、簡化代碼編寫、提升運行速度。

為此，本發明實施例提供如下技術方案：

根據本發明一方面，提供一種圖像處理方法，包括：

確定卷積運算層各層L₁,L₂,…,L_(n-1),L_n各自所需的填充半徑R₁,R₂,…,R_(n-1),R_n，n大于等于2；

計算所述卷積運算層各層所需的填充半徑R₁,R₂,…,R_n之和R_Σ；

獲取卷積網絡算法輸入圖像P₀；

依據所述填充半徑之和R_Σ對所述輸入圖像P₀進行一次性填充后得到填充后的圖像P_0Σ；

確定所述卷積運算層各層L₁,L₂,…,L_(n-1),L_n的運算范圍；

依據所述卷積運算層第一層L₁及對應運算范圍對所述填充后的圖像P_0Σ進行卷積網絡算法運算并得到運算后得到圖像P_1Σ；

依據所述卷積運算層各層其他層L₂,…,L_n及各自對應運算范圍依次分別對所述運算后得到的圖像P_(n-1)Σ進行卷積網絡算法運算并得到運算后得到的圖像P_nΣ；

將卷積運算層最后一層運算后得到的圖像P_nΣ作為輸出圖像輸出。

進一步的，所述確定卷積運算層各層L₁,L₂,…,L_(n-1),L_n各自所需的填充半徑R₁,R₂,…,R_(n-1),R_n的步驟包括解析卷積網絡算法。