驾驶仿真场景中的图像处理方法、装置及存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110782391A(43)申请公布日2020.02.11(21)申请号201910850744.5(22)申请日2019.09.10(71)申请人腾讯科技（深圳）有限公司地址518000广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层(72)发明人宋科科(74)专利代理机构北京派特恩知识产权代理有限公司11270代理人赵翠萍张颖玲(51)Int.Cl.G06T3/00(2006.01)权利要求书2页说明书13页附图6页(54)发明名称驾驶仿真场景中的图像处理方法、装置及存储介质(57)摘要本发明提供了一种驾驶仿真场景中的图像处理方法、装置及存储介质；方法包括：获取车辆的图像渲染引擎输出的仿真图像；确定所述仿真图像中各像素点的像素值；基于所述仿真图像中各像素点的像素值，生成对应各所述像素值的随机数；基于所述各像素点的像素值及相应的随机数，从噪声模型中查找得到对应各像素点的泊松噪声值，所述噪声模型中的噪声值服从泊松分布；基于所述仿真图像中各像素点的像素值及对应各像素点的泊松噪声值，生成用于驾驶仿真的噪声图像。通过本发明，能够提高驾驶仿真场景中噪声图像的生成效率。CN110782391ACN110782391A权利要求书1/2页1.一种驾驶仿真场景中的图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取车辆的图像渲染引擎输出的仿真图像；确定所述仿真图像中各像素点的像素值；基于所述仿真图像中各像素点的像素值，生成对应各所述像素值的随机数；基于所述各像素点的像素值及相应的随机数，从噪声模型中查找得到对应各像素点的泊松噪声值，所述噪声模型中的噪声值服从泊松分布；基于所述仿真图像中各像素点的像素值及对应各像素点的泊松噪声值，生成用于驾驶仿真的噪声图像。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：确定所述噪声模型对应的灰度值范围及噪声等级；基于所述灰度值范围及噪声等级，确定属于所述灰度值范围的各灰度值所对应的噪声幅度；基于各所述灰度值对应的噪声幅度，生成所述噪声模型。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述灰度值范围及噪声等级，确定属于所述灰度值范围的各灰度值所对应的噪声幅度，包括：确定所述灰度值范围中各个灰度值；基于预设的灰度值与噪声幅度的反比例关系，确定各所述灰度值对应的噪声幅度。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于各所述灰度值对应的噪声幅度，生成所述噪声模型，包括：基于各所述灰度值对应的噪声幅度、基于噪声幅度构建的泊松分布关系，确定各所述灰度值对应的噪声值集合；分别获取各所述灰度值对应的随机数集合；基于各所述灰度值对应的噪声值集合及随机数集合，分别确定各所述随机数集合中各个随机数对应的泊松噪声值；基于各所述随机数集合中各个随机数对应的泊松噪声值，生成所述噪声模型。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述像素点的像素值包括：所述像素点分别在红R、绿G、蓝B颜色通道上的像素值；所述基于所述各像素点的像素值及相应的随机数，从噪声模型中查找得到对应各像素点的泊松噪声值，包括：基于所述像素点在红R、绿G、蓝B颜色通道上的像素值，确定对应所述像素点的灰度值；基于确定的灰度值及对应所述像素点的随机数，从噪声模型中查找得到对应各像素点的泊松噪声值。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述仿真图像中各像素点的像素值及对应各像素点的泊松噪声值，生成用于驾驶仿真的噪声图像，包括：分别确定各像素点的像素值与相应的泊松噪声值的加和，得到对应各像素点的第一目标像素值；基于各像素点的第一目标像素值，生成用于驾驶仿真的噪声图像。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述各像素点对应的随机数，确定对应各像素点的高斯噪声值；2CN110782391A权利要求书2/2页所述基于所述仿真图像中各像素点的像素值及对应各像素点的噪声值，生成用于驾驶仿真的噪声图像，包括：分别确定各像素点的像素值与相应的噪声值、高斯噪声值的加和，得到对应各像素点的第二目标像素值；基于各像素点的第二目标像素值，生成用于驾驶仿真的噪声图像。8.如权利要求1至7任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述各像素点的像素值及相应的随机数，从噪声模型中查找得到对应各像素点的泊松噪声值，包括：基于所述各像素点的像素值及相应的随机数，通过图形处理器从噪声模型中查找得到对应各像素点的泊松噪声值。9.一种驾驶仿真场景中的图像处理装置，其特征在于，所述装置包括：获取单元，用于获取车辆的图像渲染引擎输出的仿真图像；确定单元，用于确定所述仿真图像中各像素点的像素值；第一生成单元，用于基于所述仿真图像中各像素点的像素值，生成对应各所述像素值的随机数；查找单元，用于基于所述各像素点的像