[發明專利]影像處理方法與影像處理系統

在審

• 申請號: 202010343996.1
• 申請日: 2020-04-27
• 公開（公告）號: CN113642593A
• 公開（公告）日: 2021-11-12
• 發明（設計）人: 陳冠文;陳柏亨;駱昭旭;黃翊庭
• 申請（專利權）人: 臺達電子工業股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46
• 代理公司: 隆天知識產權代理有限公司 72003
• 代理人: 聶慧荃;閆華

1.一種影像處理方法，包括步驟：

通過一影像數據處理裝置基于一特征抽取模型分析多個影像數據，以產生對應所述多個影像數據的一特征向量集合，其中所述多個影像數據包含與該特征向量集合中的至少一第一特征向量相關的多個第一影像數據以及與該特征向量集合中的至少一第二特征向量相關的多個第二影像數據；

通過該影像數據處理裝置基于該特征抽取模型從所述多個第一影像數據與所述多個第二影像數據中分別選取對應的一第一訓練圖塊組以及一第二訓練圖塊組，并對該第一訓練圖塊組以及該第二訓練圖塊組進行運算，以產生對應的至少一損失函數值；以及

根據該至少一損失函數值調整該特征抽取模型。

2.如權利要求1所述的影像處理方法，其中當該影像數據處理裝置基于經調整的該特征抽取模型分析所述多個影像數據時，所述多個第一影像數據與所述多個第二影像數據匹配的程度增加。

3.如權利要求1所述的影像處理方法，還包含：

通過該影像數據處理裝置基于經調整的該特征抽取模型進行以下操作中的至少一者：

對所述多個第一影像數據與所述多個第二影像數據進行一比對操作；

依據該比對操作的結果進行一空間定位操作；以及

依據該空間定位操作的結果輸出一影像定位結果。

4.如權利要求1所述的影像處理方法，其中該至少一第一特征向量涉及影像觀測角度以及影像觀測距離中至少一者，該至少一第二特征向量涉及影像亮度、影像伽瑪值以及影像對比度中至少一者。

5.如權利要求1所述的影像處理方法，其中選取該第一訓練圖塊組的步驟包含：

從所述多個第一影像數據的多個同類圖塊中，選取與所述多個第一影像數據的一基礎圖塊匹配的程度最低的至少一同類圖塊作為該第一訓練圖塊組；以及

從所述多個第一影像數據的多個異類圖塊中，選取與所述多個第一影像數據的該基礎圖塊匹配的程度最高的至少一異類圖塊作為該第一訓練圖塊組。

6.如權利要求1所述的影像處理方法，其中選取該第二訓練圖塊組的步驟包含：

從所述多個第二影像數據的多個同類圖塊中，選取與所述多個第二影像數據的一基礎圖塊匹配的程度最低的至少一同類圖塊作為該第二訓練圖塊組；以及

從所述多個第二影像數據的多個異類圖塊中，選取與所述多個第二影像數據的該基礎圖塊匹配的程度最高的至少一異類圖塊作為該第二訓練圖塊組。

7.如權利要求1所述的影像處理方法，其中對該第一訓練圖塊組以及該第二訓練圖塊組進行運算的步驟包含：

通過一離群損失函數對該第一訓練圖塊組以及該第二訓練圖塊組進行運算，以產生對應的該至少一損失函數。

8.如權利要求1所述的影像處理方法，其中調整該特征抽取模型的步驟還包含：

將該第一影像數據與該第二影像數據輸入至共享深度神經網絡模型參數的該特征抽取模型，以分別產生對應的不同損失函數值；以及

將對應該第一影像數據與該第二影像數據的不同損失函數值存儲并更新該特征抽取模型中的至少一網絡參數。

9.一種影像處理系統，包括：

一影像獲取裝置，用以獲取多個影像數據；以及

一影像數據處理裝置，耦接該影像獲取裝置，該影像數據處理裝置基于一特征抽取模型分析所述多個影像數據，以產生對應所述多個影像數據的一特征向量集合；其中

所述多個影像數據包含與該特征向量集合中的至少一第一特征向量相關的多個第一影像數據以及與該特征向量集合中的至少一第二特征向量相關的多個第二影像數據；

該影像數據處理裝置基于該特征抽取模型從所述多個第一影像數據與所述多個第二影像數據中分別選取對應的一第一訓練圖塊組以及一第二訓練圖塊組，并對該第一訓練圖塊組以及該第二訓練圖塊組進行運算，以產生對應的至少一損失函數值；

該特征抽取模型是根據對所述多個第一影像數據及所述多個第二影像數據進行運算所產生的該至少一損失函數值而進行調整。

10.如權利要求9所述的影像處理系統，其中該第一特征向量涉及影像觀測角度以及影像觀測距離中至少一者，該至少一第二特征向量涉及影像亮度、影像伽瑪值以及影像對比度中至少一者。