一种图像处理方法及装置制造方法及图纸

本申请提供了一种图像处理方法及装置，其中，首先获取第一低照度图像；之后，生成第一低照度图像在不同曝光比例下的图像，得到多张第一衍生图像；之后，分别提取第一低照度图像、每张第一衍生图像中的有效图像特征信息；最后，将第一低照度图像中的有效图像特征信息与每张第一衍生图像中的有效图像特征信息进行级联，并基于级联后的有效图像特征信息生成与第一低照度图像对应的第一目标图像。上述技术方案通过低照度图像和低照度图像在不同曝光比例下的衍生图像确定清晰的目标图像，不仅解决了现有技术中存在的对低照度图像曝光比例敏感度低的缺陷，并且能够有效避免图像细节丢失的缺陷。

【技术实现步骤摘要】
一种图像处理方法及装置
本申请涉及图像处理
，具体而言，涉及一种图像处理方法及装置。
技术介绍
低照度图像是图像传感器在光照不足的条件下成像所产生的，此类图像通常存在对比度低、噪声大、细节丢失等问题。低照度图像不仅不利于人的视觉感官感受，对于物体检测、人脸识别和场景分割等经典计算机视觉任务来说是也是非常大的挑战。在出行平台中，利用计算机视觉算法进行合规检测已经成为一种主流初始，因此，需要对低照度图像进行增强处理，低照度图像增强作为检测、识别等任务的预处理阶段，有着非常重要的现实意义。目前一般以利用如下三种方法进行低照度图像的增强处理：直方图的方法、基于Retinex的方法和基于深度学习的方法。现有的低照度图像增强的处理方法对低照度图像的曝光比例敏感度低，在对曝光比例较高的低照度图像进行处理时，往往会出现曝光过度的问题。同时，现有的低照度图像增强的处理方法无法完全恢复图像中的细节，另外，现有的低照度图像增强的处理方法计算复杂度高，一张低照度图像需要处理几分钟的时间才能得到清晰的图像，效率低下。专利
技术实现思路
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【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：/n获取第一低照度图像；/n生成所述第一低照度图像在不同曝光比例下的图像，得到多张第一衍生图像；/n分别提取所述第一低照度图像、每张第一衍生图像中的有效图像特征信息；/n将所述第一低照度图像中的有效图像特征信息与每张第一衍生图像中的有效图像特征信息进行级联，并基于级联后的有效图像特征信息生成与所述第一低照度图像对应的第一目标图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
获取第一低照度图像；
生成所述第一低照度图像在不同曝光比例下的图像，得到多张第一衍生图像；
分别提取所述第一低照度图像、每张第一衍生图像中的有效图像特征信息；
将所述第一低照度图像中的有效图像特征信息与每张第一衍生图像中的有效图像特征信息进行级联，并基于级联后的有效图像特征信息生成与所述第一低照度图像对应的第一目标图像。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，提取所述第一低照度图像中的有效图像特征信息，包括：
将所述第一低照度图像转换为预设尺寸下的第二低照度图像；
根据预设的至少一个采样尺度，提取所述第二低照度图像的图像特征信息；
利用长短期记忆网络对所述第二低照度图像的图像特征信息进行处理，得到所述第一低照度图像的有效图像特征信息。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，提取每张所述第一衍生图像中的有效图像特征信息，包括：
针对第一张第一衍生图像，将该第一衍生图像设置为预设尺寸下的第二衍生图像，根据预设的至少一个采样尺度，提取该第二衍生图像的图像特征信息，并利用长短期记忆网络对该第二衍生图像的图像特征信息和所述第一低照度图像的有效图像特征信息进行处理，得到该第一衍生图像对应的有效图像特征信息；
针对每张其他第一衍生图像，将该第一衍生图像设置为预设尺寸下的第二衍生图像，根据预设的至少一个采样尺度，提取该第二衍生图像的图像特征信息，并利用长短期记忆网络对该第二衍生图像的图像特征信息和上一张第一衍生图像对应的有效图像特征信息进行处理，得到该第一衍生图像的有效图像特征信息。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于级联后的有效图像特征信息生成与所述第一低照度图像对应的第一目标图像，包括：
利用第一卷积层对级联后的有效图像特征信息进行处理，得到第一特征信息；
对所述第一特征信息进行第一预设次数的第一上采样处理，并分别利用第一卷积层对每次第一上采样处理得到的信息进行处理，得到第二特征信息，其中，从第二次进行所述第一上采样处理开始，进行所述第一上采样处理的第一特征信息为前一次第一上采样处理对应的第二特征信息；
基于最后一次第一上采样处理对应的第二特征信息和所述第一低照度图像，生成与所述第一低照度图像对应的第一目标图像。


5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据预设的至少一个采样尺度，提取所述第二低照度图像的图像特征信息，包括：
利用第二卷积层，对所述第二低照度图像的进行处理，得到第二低照度图像的图像基本特征信息；
在所述采样尺度为多个时，分别利用每个采样尺度对图像基本特征信息进行采样处理，并利用第二卷积层分别对采样处理得到的信息进行处理，得到每个采样尺度对应的图像深层特征信息；其中，从进行第二次采样处理开始，每次进行采样处理的信息为上一次采样处理对应的图像深层特征信息；
将最后一个采样尺度对应的图像深层特征信息作为所述第二低照度图像的图像特征信息。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法在得到所述第二低照度图像的图像特征信息之后，还包括：
基于所述第二低照度图像的图像特征信息和所有的图像深层特征信息，确定所述第一低照度图像对应的全局特征信息；
获取所述第一低照度图像的梯度图像，并确定所述梯度图像的图像基本梯度信息和多个图像深层梯度信息；
基于所述全局特征信息、图像基本梯度信息和多个图像深层梯度信息，确定所述第一低照度图像对应的第二目标图像。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二低照度图像的图像特征信息和所有的图像深层特征信息，确定所述第一低照度图像对应的全局特征信息，包...

【专利技术属性】
技术研发人员：张毅伟，赵元，沈海峰，
申请(专利权)人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11