[發明專利]一種圖像處理方法、圖像處理器、圖像處理模組及設備

在審

• 申請號: 202210307243.4
• 申請日: 2022-03-25
• 公開（公告）號: CN114885094A
• 公開（公告）日: 2022-08-09
• 發明（設計）人: 吳凡
• 申請（專利權）人: 北京曠視科技有限公司;北京邁格威科技有限公司
• 主分類號: H04N5/232
• 分類號: H04N5/232;H04N5/217;H04N9/04;H04N9/64;H04N9/73;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 董艷芳

本申請實施例提供一種圖像處理方法、圖像處理器、圖像處理模組及設備，該圖像處理方法應用于圖像處理器上，所述圖像處理方法包括：獲取待處理圖像；至少通過查詢查找表得到與所述待處理圖像對應的目標輸出圖像，其中，所述查找表用于存儲與多個遍歷圖像塊中各遍歷圖像塊分別對應的輸出數據，所述遍歷圖像塊是由目標神經網絡的感受野確定的圖像塊。本申請實施例的圖像處理方法與采用神經網絡實現的圖像處理器方案相比運行速度上獲得極大提升且所消耗邏輯和硬件資源明顯減少。

技術領域

本申請涉及圖像處理領域，具體而言本申請實施例涉及一種圖像處理方法、圖像處理器、圖像處理模組及設備。

背景技術

圖像處理器ISP(Image Signal Process)是將圖像傳感器(例如，CMOS sensor和CCD sensor)輸出的原始圖像(例如，拜爾格式Bayer mosaic格式的RAW數據)轉換成RGB格式或YUV格式圖像的處理管線。例如，對于相機產品而言，還需要將圖像處理器輸出的RGB格式或YUV圖像進一步轉換成JPEG格式以方便存儲。

隨著深度學習技術(Deep Learning)的興起，有人提出使用神經網絡來替代相關技術的圖像處理器ISP并取得了較好的效果，但是由于神經網絡模型復雜，導致這類技術方案在時間以及芯片面積上沒有優勢，不能在實際場景中獲得廣泛應用。

發明內容

本申請實施例的目的在于提供一種圖像處理方法、圖像處理器、圖像處理模組及設備，本申請實施例的圖像處理方法采用查表的方式得到與待處理圖像對應的目標輸出圖像，這與采用神經網絡實現圖像處理器的技術方案相比運行速度上獲得極大提升且所消耗的邏輯和硬件資源明顯減少。

第一方面，本申請的一些實施例提供一種圖像處理方法，應用于圖像處理器上，所述圖像處理方法包括：獲取待處理圖像；至少通過查詢查找表得到與所述待處理圖像對應的目標輸出圖像，其中，所述查找表用于存儲與多個遍歷圖像塊中各遍歷圖像塊分別對應的輸出數據，所述遍歷圖像塊是由目標神經網絡的感受野確定的圖像塊。

本申請的一些實施例通過查表方式替代神經網絡來獲取與待處理圖像對應的目標輸出圖像，在提升數據處理速度的同時還進一步節省了資源消耗。

在一些實施例中，所述至少通過查詢查找表得到與所述待處理圖像對應的目標輸出圖像，包括：遍歷所述待處理圖像，得到全部待查詢圖像塊，其中，所述待查詢圖像塊與所述遍歷圖像塊大小相同；通過查詢所述查找表得到與所述所有待查詢圖像塊中至少部分待查詢圖像塊對應的輸出數據；根據所述輸出數據得到所述目標輸出圖像。

本申請的一些實施例通過遍歷方式得到待查詢的圖像塊并通過查表得到與至少部分待查詢圖像塊對應的輸出數據，可以提升數據處理的速度。

在一些實施例中，在所述至少通過查詢查找表得到與所述待處理圖像對應的目標輸出圖像之前，所述圖像處理方法還包括：根據所述目標神經網絡的感受野大小和所述待處理圖像上像素點的像素值位寬得到所有可輸入目標神經網絡的圖像塊，其中，各個可輸入目標神經網絡的圖像塊的大小與所述目標神經網絡的感受野大小相同，所述圖像塊上各像素點的像素值的最大取值是由所述像素值位寬確定的，所述所有可輸入目標神經網絡的圖像塊為所述多個遍歷圖像塊或者所述所有可輸入目標神經網路的圖像塊包括所述多個遍歷圖像塊；根據所述所有可輸入目標神經網絡的圖像塊獲取所述查找表。

本申請的一些實施例通過目標神經網絡預先獲取與多個可輸入目標神經網絡的圖像塊對應的輸出數據進而得到查找表，由于待處理圖像上包括的多個待查詢圖像塊均可以通過查詢該查找表的方式得到對應的目標輸出圖像，因而這樣可以提升技術方案的通用性。