图像处理方法、片上系统、电子设备和介质技术方案

本申请涉及图像处理领域，公开了一种图像处理方法、片上系统、电子设备和介质。上述图像处理方法用于上述电子设备，上述电子设备包括第一处理器和第二处理器；并且上述图像处理方法包括：所述第一处理器获取第一图像数据；所述第一处理器根据所述第一图像数据获取图像预处理所需的目标参数；所述第一处理器向所述第二处理器发送所述第一图像数据及所述目标参数；其中，所述第一处理器为图像信号处理器。该方法能够有效减少中央处理器的运行负荷，减少系统端到端的延迟。少系统端到端的延迟。少系统端到端的延迟。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、片上系统、电子设备和介质


[0001]本申请涉及图像处理
，特别涉及一种图像处理方法、片上系统、电子设备和介质。

技术介绍

[0002]随着图像处理技术应用的普及，其应用范围越来越广，例如在医学、军事、摄像等领域已经得到广泛应用。目前，一般采用各种图像处理系统或芯片对图像进行分析处理，例如，可以通过包含图像信号处理器(image signal processor，ISP)、中央处理器(central processing unit，CPU)和神经网络处理器(neural network processing unit，NPU)的图像处理系统提取图像的特征，并进行深度学习模型推理。
[0003]随着各领域对图像处理的要求的进一步提高，现有图像处理系统或芯片需要承受较大的运算量，造成运行负荷较大，且影响图像处理速度。因此，在NPU对图像进行进一步处理前，例如进行深度学习模型推理前，需要对图像进行预处理，例如计算图像均值、计算图像方差，图像特征标准化等，以提NPU进行深度学习模型推理的速度。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种图像处理方法、片上系统、电子设备和介质。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种图像处理方法，能够用于电子设备，所述电子设备包括第一处理器和第二处理器；并且
[0006]所述方法包括：
[0007]所述第一处理器获取第一图像数据；
[0008]所述第一处理器根据所述第一图像数据获取图像预处理所需的目标参数；
[0009]所述第一处理器向所述第二处理器发送所述第一图像数据及所述目标参数；
[0010]其中，所述第一处理器为图像信号处理器。
[0011]在上述第一方面的一种可能的实现中，所述目标参数包括平均值和/或方差值。
[0012]在上述第一方面的一种可能的实现中，所述第一图像数据包括图像中每个像素点的灰度值的统计数据。
[0013]在上述第一方面的一种可能的实现中，所述第一处理器根据所述第一图像数据获取图像预处理所需的平均值，包括：
[0014]所述第一处理器将所述第一图像数据分为多个第一图像子区域数据；
[0015]所述第一处理器根据每个第一图像子区域数据获取每个第一图像子区域数据的直方图；
[0016]所述第一处理器根据所述每个第一图像子区域数据的直方图获取第一图像数据的直方图；
[0017]所述第一处理器根据所述第一图像数据的直方图获取所述第一图像数据的平均值。
[0018]在上述第一方面的一种可能的实现中，所述第一处理器根据所述第一图像数据获取图像预处理所需的方差值，包括：
[0019]所述第一处理器根据所述第一图像数据获取所述第一图像数据的第N
‑
1帧的平均值；N为正整数；本申请实施例中，第N帧可以为当前帧，则第N
‑
1帧为当前帧的前一帧，第N+1帧为当前帧的后一帧。
[0020]所述第一处理器将所述第一图像数据的每个数据减去所述第一图像数据的第N
‑
1帧的平均值的差值的平方作为第二图像数据；
[0021]所述第一处理器将所述第二图像数据分为多个第二图像子区域数据；
[0022]所述第一处理器根据每个第二图像子区域数据获取每个第二图像子区域数据的直方图；
[0023]所述第一处理器根据每个第二图像子区域数据的直方图获取第二图像数据的直方图；
[0024]所述第一处理器根据所述第二图像数据的直方图获取所述第二图像数据的第N帧的方差值。
[0025]本申请实施例中，第一图像数据可以原始的图像数据，第一图像子区域数据可以为对原始图像数据进行分块划分获取的多个图像子区域数据，第二图像子区域数据可以为对第二图像数据进行分块划分获取的多个图像子区域数据。
[0026]在上述第一方面的一种可能的实现中，所述第二处理器是神经网络处理器。
[0027]本申请实施例提供的图像处理方法，通过图像信号处理器对图像数据进行目标参数，例如平均值和方差的计算，然后将图像数据、计算出的平均值传送至神经网络处理器，神经网络处理器根据图像数据、计算出的平均值进行深度学习模型推理。该方法能够有效减少中央处理器的运行负荷，加快中央处理器的运行速度；另外，直接通过图像信号处理器将图像数据、计算出的平均值传送至神经网络处理器，不通过中央处理器进行传送，能够减少系统端到端的延迟，进一步加快图像处理速度。
[0028]第二方面，本申请实施例提供一种电子设备，其特征在于，包括：第一处理器和第二处理器，用于执行上述图像处理方法。
[0029]在上述第一方面的一种可能的实现中，所述电子设备还包括总线；
[0030]所述第一处理器和第二处理器通过所述总线进行耦接。
[0031]第三方面，本申请实施例提供一种片上系统，包括：第一处理器和第二处理器，用于执行所述的图像处理方法。其中，片上系统可以为图像处理芯片。
[0032]第三方面，本申请实施例提供一种机器可读介质，其特征在于，所述机器可读介质上存储有指令，该指令在机器上执行时使机器执行上述图像处理方法。
附图说明
[0033]图1根据本申请的一些实施例，示出了一种电子设备的结构示意图；
[0034]图2根据本申请的一些实施例，示出了一种图像处理方法的流程示意图；
[0035]图3根据本申请的一些实施例，示出了一种图像处理方法的流程示意图；
[0036]图4根据本申请的一些实施例，示出了一种图像处理方法的过程示意图；
[0037]图5根据本申请的一些实施例，示出了一种图像处理方法的流程示意图；
[0038]图6根据本申请的一些实施例，示出了一种图像处理方法的过程示意图；
[0039]图7根据本申请的一些实施例，示出了一种ISP的结构示意图；
[0040]图8示出了一种通用功能模块对图像数据进行处理的过程示意图；
[0041]图9根据本申请的一些实施例，示出了一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0042]可以理解，如本文所使用的，术语“模块”可以指代或者包括专用集成电路(ASIC)、电子电路、执行一个或多个软件或固件程序的处理器(共享、专用、或群组)和/或存储器、组合逻辑电路、和/或提供所描述的功能的其他适当硬件组件，或者可以作为这些硬件组件的一部分。
[0043]可以理解，在本申请各实施例中，处理器可以是微处理器、数字信号处理器、微控制器等，和/或其任何组合。根据另一个方面，所述处理器可以是单核处理器，多核处理器等，和/或其任何组合。
[0044]本申请的说明性实施例包括但不限于图像处理方法、片上系统、电子设备和介质。
[0045]下面将结合附图对本申请的实施例作进一步地详细描述。本申请实施例提供的图像处理方法可以用于能够进行图像处理的各种电子设备中，例如，可以用于手本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，用于电子设备，其特征在于，所述电子设备包括第一处理器和第二处理器；并且所述方法包括：所述第一处理器获取第一图像数据；所述第一处理器根据所述第一图像数据获取图像预处理所需的目标参数；所述第一处理器向所述第二处理器发送所述第一图像数据及所述目标参数；其中，所述第一处理器为图像信号处理器。2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述目标参数包括平均值和/或方差值。3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述第一图像数据包括图像中每个像素点的灰度值的统计数据。4.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述第一处理器根据所述第一图像数据获取图像预处理所需的平均值，包括：所述第一处理器将所述第一图像数据分为多个第一图像子区域数据；所述第一处理器根据每个第一图像子区域数据获取每个第一图像子区域数据的直方图；所述第一处理器根据所述每个第一图像子区域数据的直方图获取第一图像数据的直方图；所述第一处理器根据所述第一图像数据的直方图获取所述第一图像数据的平均值。5.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述第一处理器根据所述第一图像数据获取图像预处理所需的方差值，包括：所述第一处理器根据所述第一图像数据获取所述第一图像数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：阮小飞，杨磊，尚峰，黄敦博，刘宇轩，
申请(专利权)人：安谋科技中国有限公司，
类型：发明
国别省市：