[發明專利]圖像處理超參數優化方法、系統、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202111154675.8
• 申請日: 2021-09-29
• 公開（公告）號: CN113688945A
• 公開（公告）日: 2021-11-23
• 發明（設計）人: 胡旭陽;李瑮;毛曉蛟
• 申請（專利權）人: 蘇州科達科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 上海隆天律師事務所 31282
• 代理人: 夏彬

1.一種圖像處理超參數優化方法，其特征在于，包括如下步驟：

對各個圖像處理超參數進行采樣，得到多個訓練超參數組；

采集原始圖像，基于每個所述訓練超參數組和預設的圖像處理流程對所述原始圖像進行處理，得到每個所述訓練超參數組對應的第一參照圖像，并對所述原始圖像的同一場景采集第二參照圖像；

將所述原始圖像和每個所述訓練超參數作為圖像處理模擬模型的輸入數據，將所述第一參照圖像作為標簽數據，訓練所述圖像處理模擬模型；

將所述原始圖像和初始化超參數組作為所述圖像處理模擬模型的輸入數據，所述第二參照圖像作為標簽數據，優化所述初始化超參數，得到優化后超參數組。

2.根據權利要求1所述的圖像處理超參數優化方法，其特征在于，將所述原始圖像和每個所述訓練超參數作為圖像處理模擬模型的輸入數據，將所述第一參照圖像作為標簽數據，訓練所述圖像處理模擬模型，包括如下步驟：

構建圖像處理模擬模型，將所述原始圖像和每個所述訓練超參數組輸入所述圖像處理模擬模型，得到所述圖像處理模擬模型輸出的對應于每個所述訓練超參數組的第一模擬處理圖像；

基于所述第一模擬處理圖像和所對應的第一參照圖像構建第一損失函數，并反向優化所述圖像處理模擬模型的模型參數。

3.根據權利要求1所述的圖像處理超參數優化方法，其特征在于，將所述原始圖像和初始化超參數組作為所述圖像處理模擬模型的輸入數據，所述第二參照圖像作為標簽數據，優化所述初始化超參數，包括如下步驟：

將所述原始圖像和初始化超參數組輸入圖像處理模擬模型，得到所述圖像處理模擬模型輸出的第二模擬處理圖像；

基于所述第二模擬處理圖像和所述第二參照圖像構建第二損失函數，并反向優化所述初始化超參數組，得到優化后超參數組。

4.根據權利要求3所述的圖像處理超參數優化方法，其特征在于，所述圖像處理模擬模型為可微分模型，所述反向優化所述圖像處理模擬模型，包括采用梯度下降法優化所述圖像處理模擬模型的模型參數；

所述反向優化所述初始化超參數組，包括采用梯度下降法優化所述初始化超參數組。

5.根據權利要求1所述的圖像處理超參數優化方法，其特征在于，所述對各個圖像處理超參數進行采樣，得到多個訓練超參數組，包括如下步驟：

對各個所述圖像處理超參數，在其值域范圍內進行分層采樣，得到所述圖像處理超參數的多個可取值；

將各個所述圖像處理超參數的各個可取值分別與其他圖像處理超參數的可取值進行組合，得到多個訓練超參數組。

6.根據權利要求1所述的圖像處理超參數優化方法，其特征在于，所述原始圖像為原始RAW圖像或原始RGB圖像，所述第一參照圖像為第一RGB圖像，所述第二參照圖像為第二RGB圖像；

所述采集原始圖像，包括采用媒體控制流抓拍程序獲取原始圖像或者采用拍攝設備拍攝原始圖像；

對所述原始圖像的同一場景采集第二參照圖像，包括如下步驟：

使用拍攝設備對所述原始圖像的同一場景拍攝一RGB圖像；

將所述拍攝設備拍攝的RGB圖像作為第二參照圖像，或者使用圖像配準算法將所述拍攝設備拍攝的RGB圖像對齊至所述第一參照圖像的圖像內容，得到第二參照圖像。

7.根據權利要求1所述的圖像處理超參數優化方法，其特征在于，將所述原始圖像和初始化超參數組輸入圖像處理模擬模型之前，還包括如下步驟：

對各個所述圖像處理超參數，在其值域范圍內隨機選擇一初始值；

將各個所述圖像處理超參數的初始值組合得到所述初始化超參數組。