【技术实现步骤摘要】
一种图像处理方法、装置及计算设备
[0001]本申请涉及人工智能(artificial intelligence,AI)
,尤其涉及一种图像处理方法、装置及计算设备。
技术介绍
[0002]图像处理是底层计算机视觉的主要研究方向。近年来,基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的方法在图像处理性能方面取得了令人瞩目的效果。一般越复杂的神经网络可以取得越优的效果。然而受到运行速度和功耗的限制,在手机等计算能力较弱的终端设备上进行图像处理的网络一般不能过于复杂。尽管可以通过精心设计的网络结构或专用计算引擎(比如图形处理器)来减轻这种约束,但是相应的硬件成本和功耗仍然增加了现有CNN方法在终端设备上部署的难度。另一方面,在智能车等终端设备上,高速行驶中变道与突发险情处理等应用场景对图像处理方法的运行时延有较高要求。因此,如何设计一种高效的图像处理方法,满足部署在终端设备时低功耗与低时延的要求,同时具有较好的图像处理性能,是目前亟需解决的技术问题。
技术实现思路
[0003]本申请提供了一种图像处理方法、装置、计算设备、计算设备集群、计算机存储介质及计算机产品,能够满足部署在终端设备时低功耗与低时延的要求,同时具有较好的图像处理性能。
[0004]第一方面,本申请提供一种图像处理方法,该方法包括:获取第一图像;对于第一图像中的任意一个像素点,利用N个(N≥2)与该任意一个像素点关联的查找表,确定该任意一个像素点所对应的图像块,图像块中包括单个或多个像素 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法,其特征在于,所述方法包括:获取第一图像;对于所述第一图像中的任意一个像素点,利用N个(N≥2)与所述任意一个像素点关联的查找表,确定所述任意一个像素点所对应的图像块,所述图像块中包括单个或多个像素点,其中,每个所述查找表的索引区域均包含所述任意一个像素点,且不同的所述查找表的索引区域不同且至少有部分相同;根据所述第一图像中各个像素点所对应的图像块,得到第二图像,其中,所述第二图像的分辨率高于或等于所述第一图像的分辨率;输出所述第二图像。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用N个(N≥2)与所述任意一个像素点关联的查找表,确定所述任意一个像素点所对应的图像块,具体包括:将所述N个查找表中每个查找表的索引区域输入至相应的查找表中,得到N个第一子图像块,每个所述第一子图像块中均包括单个或多个像素点;将所述N个第一子图像块中相同位置的像素点均相加并求平均,以得到所述任意一个像素点所对应的图像块。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述将所述N个查找表中每个查找表的索引区域输入至相应的查找表中,得到N个第一子图像块,具体包括:针对所述N个查找表中任意一个查找表的索引区域,将所述任意一个查找表的索引区域以所述任意一个像素点为中心,并沿第一方向旋转M次,以得到M个索引区域,M≥1;基于所述M个索引区域中每个索引区域对应的查找表,确定所述M个索引区域各自所对应的第二子图像块,以得到M个第二子图像块,每个所述第二子图像块中均包括单个或多个像素点;基于所述M个索引区域各自所对应的旋转角度,分别对所述M个索引区域各自所对应的第二子图像块沿与所述第一方向相反的方向旋转相同的角度,以得到M个第三子图像块;将所述任意一个查找表的索引区域所对应的第一子图像块和所述M个第三子图像块中相同位置的像素点均相加并求平均,以及,将计算结果作为所述任意一个查找表的索引区域所对应的第一子图像块。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述N个查找表中第i个查找表的输出为第(i+1)个查找表的输入,所述N个查找表中第1个查找表的输入为第1个查找表的索引区域,所述N个查找表中第N个查找表的输出为所述任意一个像素点所对应的图像块。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述N个查找表由M个查找表集合中所包含的查找表构成,每个所述查找表集合中均包括多个查找表;其中,第j个查找表集合中各个查找表的输入分别为以第(j
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1)个查找表集合的输出为基准确定出的所述第j个查找表集合中相应的查找表的索引区域;第1个查找表集合中各个查找表的输入分别为以所述任意一个像素点为基准确定出的所述第1个查找表集合中相应的查找表的索引区域;第M个查找表集合的输出为所述任意一个像素点所对应的图像块。6.一种图像处理装置,其特征在于,所述装置包括:获取模块,用于获取第一图像;
处理模块,用于对于所述第一图像中的任意一个像素点,利用N个(N≥2)与所述任意一个像素点关联的查找表,确定所述任意一个像素点所对应的图像块,所述图像块中包括单个或多个像素点,其中,每个所述查找表的索引区域均包含所述任意一个像素点,且不同的所述查找表的索引区域不同且至少有部分相同;所述处理模块,还用于根据所述第一图像中各个像素点所对应的图像块,得到第二图像,其中,所述第二图像的分辨...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈畅,彭竞阳,宋风龙,李家丞,熊志伟,
申请(专利权)人:中国科学技术大学,
类型:发明
国别省市:
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