[發明專利]一種倒車影像的圖像處理方法及裝置

在審

• 申請號: 202210600960.6
• 申請日: 2022-05-30
• 公開（公告）號: CN114862681A
• 公開（公告）日: 2022-08-05
• 發明（設計）人: 董昊;蔡旭;李卓潼;徐雷
• 申請（專利權）人: 中國第一汽車股份有限公司
• 主分類號: G06T3/40
• 分類號: G06T3/40;G06T5/10;G06T5/20;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京翔宇專利代理事務所(普通合伙) 11960
• 代理人: 田昱川

本發明涉及一種倒車影像的圖像處理方法及裝置，包括：將初始倒車影像所對應高分辨率的圖像進行雙三次插值預下采樣處理；通過二維離散小波變換將圖像進行分解；將得到的子圖放入深度殘差網絡中進行圖像特征信息的卷積迭代訓練，得到相對應的預測高分辨率子圖；通過小波逆變換得到最終的清晰圖像。上述方法采用二維離散小波變換與深度殘差網絡學習相結合的方式對圖像數據進行處理，大大降低了神經網絡所需要的訓練模型的網絡層數，在提高訓練速度的同時也提高了成像速度，并滿足車載系統對圖像傳輸成像延遲的需求，通過本發明的方法所處理得到的圖像清晰度得到了提高，為后續的算法計算提供了更好的基礎，也使駕駛員獲取了更清晰的倒車影像圖像。

技術領域

本發明涉及一種倒車影像的圖像處理方法及裝置，具體涉及一種用于對倒車影像系統獲取的圖像處理的方法及裝置，屬于網絡數據處理領域。

背景技術

通常情況下的倒車影像系統是通過安裝在汽車尾部的攝像裝置進行圖像獲取，在車內的座艙軟件中控屏進行顯示，并通過一定的算法將圖像中的物體進行識別和切分，以便繪制出倒車輔助線以輔助停車。但由于成本原因以及現有攝像頭設備技術提升瓶頸的問題，導致目前汽車所配備的倒車影像攝像頭的成像不夠清晰明了，一定程度上阻礙了后期算法計算的準確性，從而使得所得出的輔助線準確度不高，成像效果不佳，進而對駕駛員的倒車停車過程造成了一定的困擾。

一般的倒車影像系統對于所獲取的圖像數據進行處理的較少，即使進行圖像處理，所采用的方法一般是雙線性插值法或三線性插值法，圖像處理速度較快，但獲取的圖像清晰度較低，并不能滿足車載系統的要求?；蛘呤遣捎脗鹘y的神經網絡系統進行訓練和迭代，雖然獲取的圖像效果較好，但實時性很差，無法滿足車載系統對于圖像延遲的需求。也就是說，現有的倒車影像系統難以滿足圖像處理速度以及清晰度的雙重需求。

因此，提供一種能夠快速處理倒車影像所獲取的圖像，確保圖像能夠實時傳輸，并提高圖像的清晰度，從而滿足車載系統對圖像的多重需求，進而提高倒車影像系統的精確度，為駕駛員停車倒車的過程提供更高效的輔助。

發明內容

本發明所要解決的問題是提供為了解決現有技術的上述問題，本發明提供了一種倒車影像的圖像處理方法，包括：

S100：將初始倒車影像所對應高分辨率的圖像進行雙三次插值下采樣處理；

S200：通過二維離散小波變換將圖像進行分解得到子圖；

S300：將得到的子圖放入深度殘差網絡中進行圖像特征信息的卷積迭代訓練，得到相對應的預測高分辨率子圖；

S400：通過小波逆變換得到最終的清晰圖像。

優選的，所述步驟S200包括：根據選取的小波系數確定小波的尺度范圍和平移量，對圖像進行二維離散小波分離與重構。

優選的，所述二維離散小波分離與重構具體包括：將圖像作為輸入信號進行處理，對圖像的行方向進行濾波器處理，進行1DDWT，獲得水平方向上的輸入信號的高低頻分量；對得到的高低頻分量再進行一次濾波器處理，得到每一列不同的頻率分量，通過小波特征提取，得到子圖。

優選的，所述子圖包括：不同頻率方向上的近似信息、水平細節信息、垂直細節信息以及對角線細節信息的子圖。

優選的，所述深度殘差網絡的卷積層包括用于特征圖像分解的濾波器。

優選的，所述步驟S300包括：深度殘差網絡是在VGG網絡結構基礎上，使用殘差網絡結構學習殘差映射以進行特征比對的網絡。

優選的，所述深度殘差網絡包括多個卷積層，其中的一種卷積層包括3*3的卷積核，另一種卷積層包括1*1的卷積核。

優選的，所述圖像處理中的損失函數為：