图像处理方法与图像处理器、图像处理设备及介质.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CN110189354A(43)申请公布日2019.08.30(21)申请号201910314608.4(22)申请日2019.04.18(71)申请人北京迈格威科技有限公司地址100086北京市海淀区科学院南路2号融科资讯中心A座316-318(72)发明人胡鹏范浩强(74)专利代理机构北京润泽恒知识产权代理有限公司11319代理人莎日娜(51)Int.Cl.G06T7/194(2017.01)G06T5/00(2006.01)权利要求书2页说明书9页附图5页(54)发明名称图像处理方法与图像处理器、图像处理设备及介质(57)摘要本发明公开了图像处理器与图像处理方法、图像处理设备及介质。该图像处理器包括：图像分割步骤，识别和标记待处理图像中的前景图像区域与背景图像区域；以及后处理步骤，对所述待处理图像的前景图像区域和背景图像区域，使用不同的后处理算法进行处理；其中，所述待处理图像为从图像传感器接收的未加工图像。通过识别和标记待处理图像中的不同区域，进而采用不同的后处理算法，能够提升图像处理的精度和美观度，提升图像的整体效果。CN110189354ACN110189354A权利要求书1/2页1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：图像分割步骤，识别和标记待处理图像中的前景图像区域与背景图像区域；以及后处理步骤，对所述待处理图像的前景图像区域和背景图像区域，使用不同的后处理算法进行处理；其中，所述待处理图像为从图像传感器接收的未加工图像。2.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：降噪步骤，对待处理图像进行降噪处理，得到降噪图像；图像分割步骤，识别和标记降噪图像中的前景图像区域与背景图像区域；以及后处理步骤，对所述降噪图像的前景图像区域和背景图像区域，使用不同的后处理算法进行处理，其中，所述待处理图像为从图像传感器接收的未加工图像。3.如权利要求1或2所述的图像处理方法，其特征在于，在所述图像分割步骤中，通过作为识别模型的神经网络模型来识别和标记待处理图像中的前景图像区域与背景图像区域，其中，按照如下方式训练所述识别模型：对第一样本图像进行图像转换，得到与第一样本图像对应的人眼可识别图像，对所述人眼可识别图像进行人工标记，得到所述人眼可识别图像的前景识别区域与背景识别区域，将所述前景识别区域与背景识别区域分别映射回第一样本图像所在的域，得到作为图像的区域掩膜，用第一样本图像和所述区域掩膜训练识别模型，所述第一样本图像为从图像传感器接收的未加工图像。4.如权利要求1或2所述的图像处理方法，其特征在于，在后处理步骤之后，所述方法还包括：图像转换步骤，将经过后处理步骤处理的图像转换为人眼可识别图像，由关闭了降噪和后处理功能的硬件图像处理器来执行所述图像转换步骤。5.如权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，在降噪步骤中，将单通道的所述未加工图像转换成RGGB的4通道图像进行降噪处理。6.如权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，在降噪步骤中，通过作为降噪模型的神经网络模型进行降噪处理，其中，按照如下方式训练所述降噪模型：将低噪声图像作为第二样本图像，根据特定环境下拍摄的噪声图像，估计特定环境下的各样本图像的噪声参数，并根据所述噪声参数，在所述第二样本图像上生成噪声以得到噪声图像，用噪声图像和第二样本图像训练所述降噪模型。7.一种图像处理器，其特征在于，所述图像处理器包括：图像分割装置，被配置用于识别和标记待处理图像中的前景图像区域与背景图像区域；以及后处理装置，被配置用于对所述待处理图像的前景图像区域和背景图像区域，使用不同的后处理算法进行处理；其中，所述待处理图像为从图像传感器接收的未加工图像。8.一种图像处理器，其特征在于，所述图像处理器包括：降噪装置，被配置用于对待处理图像进行降噪处理，得到降噪图像；2CN110189354A权利要求书2/2页图像分割装置，被配置用于识别和标记降噪图像中的前景图像区域与背景图像区域；以及后处理装置，被配置用于对所述降噪图像的前景图像区域和背景图像区域，使用不同的后处理算法进行处理，其中，所述待处理图像为从图像传感器接收的未加工图像。9.如权利要求7或8所述的图像处理器，其特征在于，所述图像分割装置通过作为识别模型的神经网络模型来识别和标记待处理图像中的前景图像区域与背景图像区域，其中，按照如下方式训练所述识别模型：对第一样本图像进行图像转换，得到与第一样本图像对应的人眼可识别图像，对所述人眼可识别图像进行人工标记，得到所述人眼可识别图像的前景识别区域与背景识别区域，将所述前景识别区域与背景识别区域分别映射回第一样本图像所在的域，得到作为图像的区域掩膜，用第一样本图像和所述区域掩膜训练所述识别模型，所述第一样