一种图像适配显存的动态处理方法技术

本发明专利技术公开了一种图像适配显存的动态处理方法

【技术实现步骤摘要】
一种图像适配显存的动态处理方法、装置及其相关介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，特别涉及一种图像适配显存的动态处理方法
、
装置及其相关介质
。

技术介绍

[0002]随着计算机技术的高速发展，深度学习模型在图像处理能力与效果越来越强，但同时对运行设备的算力要求也越来越高
。
不同分辨率的图像在不同算力的运行设备上所显示的效果不同，并且无法进行图像自适应调节；如高分辨率的图像在低算力的运行设备上显示，会导致图像质量损失，显示效果不佳
。
因此，亟待一种根据运行设备的算力来适配图像的处理方法
。

技术实现思路

[0003]本专利技术实施例提供了一种图像适配显存的动态处理方法
、
装置及其相关介质，旨在解决现有技术中不同分辨率的图像在不同算力的运行设备上无法进行图像自适应调节，导致图像质量损失，显示效果不佳的问题
。
[0004]第一方面，本专利技术实施例提供了一种图像适配显存的动态处理方法，包括：
[0005]分别获取原始输入图像的图像信息和硬件设备的显存信息，其中，所述图像信息包括原始图像分辨率以及目标图像分辨率，所述显存信息包括显存容量
、
目标显存占用和目标显存偏置；
[0006]利用所述显存容量和目标显存偏置之差与所述目标显存占用之间的比例关系计算修正系数，利用所述修正系数对所述目标图像分辨率和原始图像分辨率之间的比例关系进行修正，得到缩放比例数据；/>[0007]根据所述缩放比例数据判断是否需要分块操作，若否，则按所述缩放比例数据对所述原始输入图像进行缩放，得到输出数据；若是，则对所述原始输入图像执行分块操作，并对每一分块重新计算缩放比例数据，再次判断是否需要分块操作和进行对应的缩放，得到输出数据；
[0008]对所述输出数据进行数据补边，得到模型训练数据；
[0009]将所述模型训练数据输入到深度学习模型中进行推理，得到模型推理数据；
[0010]对所述模型推理数据去除数据补边，得到模型去边数据；
[0011]判断所述模型去边数据对应的原始输入图像是否进行了分块操作，若否，则对所述模型去边数据进行等比例缩放复原计算，输出图像复原数据；若是，则对所述模型去边数据进行分块拼接，再进行等比例缩放复原计算，以输出图像复原数据
。
[0012]第二方面，本专利技术实施例提供了一种图像适配显存的动态处理装置，包括：
[0013]信息获取单元，用于分别获取原始输入图像的图像信息和硬件设备的显存信息，其中，所述图像信息包括原始图像分辨率以及目标图像分辨率，所述显存信息包括显存容量
、
目标显存占用和目标显存偏置；
[0014]比例适配单元，用于利用所述显存容量和目标显存偏置之差与所述目标显存占用之间的比例关系计算修正系数，利用所述修正系数对所述目标图像分辨率和原始图像分辨率之间的比例关系进行修正，得到缩放比例数据；
[0015]分块判断单元，用于根据所述缩放比例数据判断是否需要分块操作，若否，则按所述缩放比例数据对所述原始输入图像进行缩放，得到输出数据；若是，则对所述原始输入图像执行分块操作，并对每一分块重新计算缩放比例数据，再次判断是否需要分块操作和进行对应的缩放，得到输出数据；
[0016]数据补边单元，用于对所述输出数据进行数据补边，得到模型训练数据；
[0017]模型训练单元，用于将所述模型训练数据输入到深度学习模型中进行推理，得到模型推理数据；
[0018]数据去边单元，用于对所述模型推理数据去除数据补边，得到模型去边数据；
[0019]数据输出单元，用于判断所述模型去边数据对应的原始输入图像是否进行了分块操作，若否，则对所述模型去边数据进行等比例缩放复原计算，输出图像复原数据；若是，则对所述模型去边数据进行分块拼接，再进行等比例缩放复原计算，以输出图像复原数据
。
[0020]第三方面，本专利技术实施例提供了一种计算机设备，包括存储器
、
处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述第一方面的图像适配显存的动态处理方法
。
[0021]第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述第一方面的图像适配显存的动态处理方法
。
[0022]本专利技术实施例提供一种图像适配显存的动态处理方法，包括获取图像信息和硬件设备的显存信息并计算修正系数，利用所述修正系数对图像进行修正，得到缩放比例数据；根据所述缩放比例数据判断是否需要分块操作，处理后得到输出数据；对所述输出数据进行数据补边后进行模型推理，得到模型推理数据；对所述模型推理数据去除数据补边，得到模型去边数据；判断所述模型去边数据对应的原始输入图像是否进行了分块操作，根据判断处理输出图像复原数据
。
本专利技术通过对图像进行分块和缩放，以动态适配不同算力的运行设备，降低图像在运行设备上的图像损失，提高了图像在运行设备上的显示效果
。
[0023]本专利技术实施例还提供一种图像适配显存的动态处理装置
、
计算机设备和存储介质，同样具有上述有益效果
。
附图说明
[0024]为了更清楚地说明本专利技术实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图
。
[0025]图1为本专利技术实施例提供的一种图像适配显存的动态处理方法的流程示意图；
[0026]图2为本专利技术实施例提供的一种图像适配显存的动态处理方法的另一流程示意图；
[0027]图3为本专利技术实施例提供的一种图像适配显存的动态处理装置的示意性框图
。
具体实施方式
[0028]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
。
基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做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
。
[0029]应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征
、
整体
、
步骤
、
操作
、
元素和
/
或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征
、
整体
、
步骤
、
操作
、
元素
、
组件和
/
或其集合的存在或添加
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种图像适配显存的动态处理方法，其特征在于，包括：分别获取原始输入图像的图像信息和硬件设备的显存信息，其中，所述图像信息包括原始图像分辨率以及目标图像分辨率，所述显存信息包括显存容量
、
目标显存占用和目标显存偏置；利用所述显存容量和目标显存偏置之差与所述目标显存占用之间的比例关系计算修正系数，利用所述修正系数对所述目标图像分辨率和原始图像分辨率之间的比例关系进行修正，得到缩放比例数据；根据所述缩放比例数据判断是否需要分块操作，若否，则按所述缩放比例数据对所述原始输入图像进行缩放，得到输出数据；若是，则对所述原始输入图像执行分块操作，并对每一分块重新计算缩放比例数据，再次判断是否需要分块操作和进行对应的缩放，得到输出数据；对所述输出数据进行数据补边，得到模型训练数据；将所述模型训练数据输入到深度学习模型中进行推理，得到模型推理数据；对所述模型推理数据去除数据补边，得到模型去边数据；判断所述模型去边数据对应的原始输入图像是否进行了分块操作，若否，则对所述模型去边数据进行等比例缩放复原计算，输出图像复原数据；若是，则对所述模型去边数据进行分块拼接，再进行等比例缩放复原计算，以输出图像复原数据
。2.
根据权利要求1所述的图像适配显存的动态处理方法，其特征在于，所述利用所述显存容量和目标显存偏置之差与所述目标显存占用之间的比例关系计算修正系数，利用所述修正系数对所述目标图像分辨率和原始图像分辨率之间的比例关系进行修正，得到缩放比例数据，包括：按如下公式计算所述修正系数
a
：按如下公式计算所述目标图像分辨率和原始图像分辨率之间的比例
b
：按下式计算所述缩放比例数据
P
：
P
＝
a*b
其中，
R
标
表示所述目标图像分辨率；
R
原
表示所述原始图像分辨率；
V
容
表示所述显存容量；
V
偏
表示所述目标显存偏置；
V
占
表示所述目标显存占用
。3.
根据权利要求1所述的图像适配显存的动态处理方法，其特征在于，所述对所述原始输入图像执行分块操作，包括：获取所述原始图像分辨率的原始水平像素数量以及原始垂直像素数量，以及获取预设的分块尺寸的分块水平像素数量以及分块垂直像素数量；计算所述原始水平像素数量和分块水平像素数量的比例并向上取整得到水平分块数量，以及计算所述原始垂直像素数量和分块垂直像素数量的比例并向上取整得到垂直分块
数量，得到垂直分块数量；将所述水平分块数量与所述垂直分块数量相乘，得到分块数量
。4.
根据权利要求3所述的图像适配显存的动态处理方法，其特征在于，所述对所述原始输入图像进行分块操作，还包括：根据所述水平分块数量
、
分块水平像素数量
、
原始水平像素数量的关系计算相邻两个所述分块的水平重叠长度，以及根据所述垂直分块数量
、
分块垂直像素数量
、
原始垂直像素数量的关系计算相邻两个所述分块的垂直重叠长度；根据所述分块数量
、
水平重叠长度
、
垂直重叠长度对所述原始输入图像进行分割，得到对应数量的分块
。5.
根据权利要求4所述的图像适配显存的动态处理方法，其特征在于，所述根据所述水平分块数量
、
分块水平像素数量
、
原始水平像素数量的关系计算相邻两个所述分块的水平重叠长度，以及根据所述垂直分块数量
、
分块垂直像素数量
、
原始垂直像素数量的关系计算相邻两个所述分块的垂直重叠长度，包括：按下式计算相邻两个所述分块的水平重叠长度：
L
W
＝
(N
W
...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯智辉，
申请(专利权)人：深圳牛学长科技有限公司，
类型：发明
国别省市：