一种图像数据处理方法及机器视觉系统技术方案

本发明专利技术公开了一种图像数据处理方法及机器视觉系统，其采用将图像的压缩与裁剪功能集成在图像传感器内，并分两路进行图像的压缩与裁剪处理，输出压缩图至后级区域识别模块识别出压缩图内的ROI位置信息，并将其反馈至图像传感器，根据ROI位置信息进行图像的裁剪处理，输出裁剪图至后期处理单元进行处理。本发明专利技术设计能够有效地减小数据传输IO接口传输需求，提高系统反馈速度与处理效率，降低后级模块处理难度与系统设计成本。难度与系统设计成本。难度与系统设计成本。

【技术实现步骤摘要】
一种图像数据处理方法及机器视觉系统


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，具体涉及一种图像数据处理方法及机器视觉系统。

技术介绍

[0002]随着大数据智能时代进程的不断推进，人工智能得到了迅速发展，并且快速的应用于日常生活生产中。其中，机器视觉作为人工智能中重要的一个分支，逐渐成为研究的热点。
[0003]对于通常的机器视觉系统，随着高帧率高分辨率需求的不断增加，数据传输IO接口压力与后期AI处理难度激增，同时，设计成本增加的问题也逐渐显现。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种能够减小数据传输IO接口的传输需求，提高系统反馈速度与处理效率，降低后级模块处理难度与系统设计成本的图像数据处理方法及机器视觉系统。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种图像数据处理方法，采用将全画幅图像信息的压缩与裁剪处理集成在图像传感器内完成，并以两路输出方式分别输出缩略图与裁剪图；其中，图像传感器根据从缩略图识别反馈的ROI位置信息，进行全画幅图像的裁剪。
[0006]作为本申请的一种优选实施方式，在对图像信息进行压缩时，先对图像信息进行灰度转化，转化为灰度图像，再进行压缩处理；
[0007]灰度转化的关系式为：Gray＝a
×
Red+b
×
Green+c
×
Blue；
[0008]其中，a、b与c均为常量系数，a的范围为0.25～0.3，b的范围为0.59～0.625，c的范围为0.11～0.125；Gray为转换后的灰度值，Red、Green和Blue为转换前图像信息中的三基色值。
[0009]作为本申请的一种优选实施方式，采用模糊处理与降采样结合的方式对灰度图像进行压缩处理。
[0010]作为本申请的一种优选实施方式，模糊处理的方式为高斯滤波，降采样的方式为比例抽样。
[0011]作为本申请的一种优选实施方式，采用模糊处理与降采样交叉处理的方式，多次对灰度图像进行压缩处理。
[0012]一种机器视觉系统，其包括图像传感器、区域识别模块和后期处理单元；所述图像传感器将采集到的全画幅图像信息分别进行压缩和裁剪处理，并输出压缩图与裁剪图。
[0013]所述区域识别模块进行缩略图的接收与识别，并将识别出的ROI位置信息反馈至图像传感器；所述图像传感器根据接收到的ROI位置信息进行全画幅图像信息裁剪，并输出裁剪图至所述后期处理单元。
[0014]作为本申请的一种优选实施方式，图像传感器包括数据采集模块，用于采集全画幅图像信息，并将其分成两路进行传输；图像压缩单元，用于接收数据采集模块传输的一路
图像信息，并对其进行压缩处理，输出缩略图；图像裁剪单元，用于接收数据采集模块传输的另一路图像信息，并根据设定ROI位置信息对其进行裁剪处理，输出裁剪图。
[0015]作为本申请的一种优选实施方式，图像压缩单元包括连接的灰度计算模块和图像压缩模块，灰度计算模块将全画幅图像信息进行灰度转化后传输至图像压缩模块进行压缩。
[0016]作为本申请的一种优选实施方式，图像压缩模块包括连接的高斯滤波模块和降采样模块，高斯滤波模块将转化后的灰度图像信息进行模糊处理后传输至降采样模块，经降采样处理后通过降采样模块连接的传输接口a输出缩略图。
[0017]作为本申请的一种优选实施方式，图像裁剪单元包括图像裁剪模块，图像裁剪模块根据设定的ROI位置信息对全画幅图像信息进行裁剪，并通过图像裁剪模块连接的传输接口b输出裁剪图。
[0018]本专利技术的有益效果为：本专利技术设计通过改进图像传感器内部对图像的处理方式，将图像的压缩与裁剪功能集成在图像传感器内，并采用并行处理的方式输出裁剪图与压缩图，使的后级图像识别所处理的数据量减小，降低了处理复杂度。其中，通过识别压缩图反馈的ROI位置信息进行裁剪，将裁剪图输出至后级模块进行处理，优化了系统框架，减小后级模块的处理难度，降低了数据传输IO接口的传输需求，提高了系统的复用性，降低了系统设计成本。
附图说明
[0019]图1为传统机器视觉系统的结构示意图；
[0020]图2为本申请机器视觉系统的结构示意图；
[0021]图3为图像传感器的系统结构示意图；
[0022]图4为高斯函数中σ与函数形状关系示意图；
[0023]图5为3
×
3的坐标矩阵示意图；
[0024]图6为降采样示意图；
[0025]图7为根据ROI位置信息进行图像裁剪的示意图。
具体实施方式
[0026]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
[0027]因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0028]参见图1～图7，以下结合实施例进行具体说明。
[0029]根据本申请的一种实施方式，提供一种图像数据处理方法，其采用将全画幅图像信息的压缩与裁剪处理集成在图像传感器内完成，并做两路分别输出缩略图与裁剪图的方
式。
[0030]其中，图像传感器根据从缩略图识别反馈的ROI位置信息，进行全画幅图像的裁剪。如图7所示，具体可根据识别到的ROI位置信息中水平开始位置x_sta，垂直开始位置y_sta，水平宽度x_width，垂直宽度y_width，在全幅图像中选定指定区域，然后将数据图像根据接收到的ROI位置的尺寸信息进行剪切，本领域技术人员可以根据需要进行图像裁剪。
[0031]该方法通过优化系统架构，在图像传感器内完成图像预处理，减小数据传输IO接口传输带宽需求，降低了系统设计成本。
[0032]并且采用图像传感器预处理后输出缩略图的方式，因单帧数据量大幅减小，在超高帧频需求领域，如工业机器视觉及车载道路识别等领域有更强的系统集成灵活性与可靠性。
[0033]作为本申请的优选实施方式，在对图像信息进行压缩时，先对图像信息进行灰度转化，将彩色图像转化为灰度图像，只保留图像的明暗变化信息，再进行压缩处理。
[0034]常规地，灰度值与三基色的转换关系如下：
[0035]灰度值Gray＝a
×
Red+b
×
Green+c
×
Blue。
[0036]其中a、b、c为三个常量系数，具体优选a的范围为0.25～0.3，b的范围为0.59～0.625，c的范围为0.11～0.125；Gray为转换后的灰度值，Red、Green和Blue为转换前图像本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像数据处理方法，其特征在于：将全画幅图像信息的压缩与裁剪处理集成在图像传感器内完成，并以两路输出方式分别输出缩略图与裁剪图；其中，图像传感器根据从缩略图识别反馈的ROI位置信息，进行全画幅图像的裁剪。2.根据权利要求1所述的图像传感器数据处理方法，其特征在于：在对图像信息进行压缩时，先对图像信息进行灰度转化，转化为灰度图像，再进行压缩处理；灰度转化的关系式为：Gray＝a
×
Red+b
×
Green+c
×
Blue；其中，a、b与c均为常量系数，a的范围为0.25～0.3，b的范围为0.59～0.625，c的范围为0.11～0.125；Gray为转换后的灰度值，Red、Green和Blue为转换前图像信息中的三基色值。3.根据权利要求2所述的图像数据处理方法，其特征在于：采用模糊处理与降采样结合的方式对灰度图像进行压缩处理。4.根据权利要求3所述的图像数据处理方法，其特征在于：所述模糊处理的方式为高斯滤波，降采样的方式为比例抽样。5.根据权利要求3或4所述的图像数据处理方法，其特征在于：采用模糊处理与降采样交叉处理的方式，多次对灰度图像进行压缩处理。6.一种机器视觉系统，其特征在于：包括图像传感器、区域识别模块和后期处理单元；所述图像传感器将采集到的全画幅图像信息...

【专利技术属性】
技术研发人员：ꢀ七四专利代理机构，
申请(专利权)人：四川创安微电子有限公司，
类型：发明
国别省市：