图像处理设备及其操作方法技术

公开了一种图像处理设备。图像处理设备包括存储一个或多个指令的存储器以及配置为执行存储在存储器中的一个或多个指令的处理器，其中处理器还被配置为：获得指示图像处理的目的的第一图像和分类符，并且通过使用深度神经网络(DNN)来处理第一图像，DNN根据分类符指示的目的来处理输入图像，其中DNN根据不同的目的来处理输入图像。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】图像处理设备及其操作方法
各种实施例涉及一种通过使用深度神经网络来处理图像的图像处理设备及其操作方法，更具体地，涉及一种通过使用单个网络来根据不同目的处理输入图像的图像处理设备及其操作方法。
技术介绍
随着数据流量伴随着计算机技术的发展而指数增长，人工智能(AI)已成为推动未来创新的主要趋势。因为AI模仿人类是如何思考的，所以它可以无限地应用于基本上所有的行业。AI的代表性技术可以包括模式识别、机器学习、专家系统、神经网络、自然语言处理等。神经网络通过使用数学表达式来模拟人类生物神经元的特征，并且使用模拟被称为学习的人类能力的算法。通过使用这种算法，神经网络可以生成输入数据和输出数据之间的映射，并且生成映射的能力可以被表示为神经网络的学习能力。此外，神经网络具有泛化能力(generalizationability)，通过该泛化能力能力，可以基于训练后的结果来生成针对还没有用于训练的输入数据的校正输出数据。
技术实现思路
技术问题各种实施例可以提供一种图像处理设备及其操作方法，该图像处理设备能够通过使用单个深度本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.图像处理设备，包括：/n存储器，存储一个或多个指令；以及/n处理器，配置成执行存储在所述存储器中的所述一个或多个指令，/n其中，所述处理器还配置成：获得第一图像和指示图像处理的目的的分类符，并且通过使用深度神经网络DNN根据由所述分类符指示的所述目的来处理所述第一图像，/n其中，所述DNN根据不同的目的处理输入图像。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20180802 KR 10-2018-00904321.图像处理设备，包括：
存储器，存储一个或多个指令；以及
处理器，配置成执行存储在所述存储器中的所述一个或多个指令，
其中，所述处理器还配置成：获得第一图像和指示图像处理的目的的分类符，并且通过使用深度神经网络DNN根据由所述分类符指示的所述目的来处理所述第一图像，
其中，所述DNN根据不同的目的处理输入图像。


2.根据权利要求1所述的图像处理设备，其中，
所述DNN包括N个卷积层，以及
所述处理器还配置成：基于所述第一图像生成所述输入图像，通过执行卷积操作来提取特征信息，在所述卷积操作中，一个或多个核在所述N个卷积层中应用到所述输入图像和所述分类符并且基于所提取的特征信息生成第二图像。


3.根据权利要求2所述的图像处理设备，其中，所述处理器还配置成：将包括在所述第一图像中的R通道、G通道和B通道转换为YUV模式的Y通道、U通道和V通道，并将所述Y通道、所述U通道和所述V通道中的所述Y通道的图像确定为所述输入图像。


4.根据权利要求3所述的图像处理设备，其中，所述处理器还配置成：基于通过在所述DNN中处理所述Y通道的图像而输出的图像以及基于所述Y通道、所述U通道和所述V通道中的所述U通道的图像和所述V通道的图像来生成所述第二图像。


5.根据权利要求1所述的图像处理设备，其中，包括在所述分类符中的像素具有第一值和大于所述第一值的第二值中的至少一个，所述第一值指示第一目的，并且所述第二值指示第二目的。


6.根据权利要求5所述的图像处理设备，其中，所述处理器还配置成：
当所述分类符中包括的所有像素具有所述第一值时，根据所述第一目的处理所述第一图像；以及
当所述分类符中包括的所有像素具有所述第二值时，根据所述第二目的处理所述第一图像。


7.根据权利要求5所述的图像处理设备，其中，当包括在所述分类符中的第一区域中的像素具有所述第一值并且包括在所述分类符中的第二区域中的像素具有所述第二值时，根据所述第一目的处理所述第一图像中的与所述第一区域对应的第三区域，并且根据所述第二目的处理所述第一图像中的与所述第二区域对应的第四区域。


8.根据权利要求5所述的图像处理设备，其中，所述处理器还配置成：根据基于所述第一目的而定的图像处理等级以及基于所述第二目的而定的图...

【专利技术属性】
技术研发人员：林敬旻，李宰成，李泰美，
申请(专利权)人：三星电子株式会社，
类型：发明
国别省市：韩国;KR