申请/专利权人：珠海燧景科技有限公司

申请日：2023-12-04

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117372269B

主分类号：G06T5/00

分类号：G06T5/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2024.01.26#实质审查的生效;2024.01.09#公开

摘要：本发明提供一种基于学习的拜耳图像去锯齿方法、装置和存储介质，所述方法包括：获取存在锯齿问题的图像序列；训练与存在锯齿问题的图像序列对应的一系列固定滤波器，获取训练好的一系列固定滤波器；将存在锯齿问题的图像序列输入训练好的一系列固定滤波器，通过训练好的一系列固定滤波器进行卷积完成去锯齿操作。本发明由于采用固定滤波器进行卷积处理，有利于降低图像优化模型的复杂度，提高图像处理效率，使得去锯齿能够实现实时处理，而且卷积处理只有加法和乘法操作，更容易在硬件中实现。同时，滤波器固定不需要进行边缘方向检测，不需要对方向量化选择对应的方向滤波器进行滤波，可以处理任何方向的锯齿，并且能够很好的处理小角度的锯齿。

主权项：1.一种基于学习的拜耳图像去锯齿方法，其特征在于，包括：获取存在锯齿问题的图像序列；训练与所述存在锯齿问题的图像序列对应的一系列固定滤波器，获取训练好的一系列固定滤波器；以及将所述存在锯齿问题的图像序列输入所述训练好的一系列固定滤波器，通过所述训练好的一系列固定滤波器进行卷积完成去锯齿操作；其中，训练一系列固定滤波器的方法包括：获取样本数据集构建自适应训练数据集；将所述自适应训练数据集输入待训练的一系列固定滤波器学习框架；以及通过计算预设的损失目标对所述待训练的一系列固定滤波器进行参数迭代更新调整直至所述待训练的一系列固定滤波器满足预设的收敛条件；获取样本数据集构建自适应训练数据集的方法包括：获取多个样本数据，对所述样本数据进行模拟得到训练数据对，所述训练数据对包括所需的具有锯齿问题的图像序列，以及与所述具有锯齿问题的图像序列相匹配的不具有锯齿问题的图像序列；将所述训练数据对按照比例或任务组合构建所述自适应训练数据集；获取多个样本数据，对所述样本数据进行模拟得到训练数据对的方法包括：通过图像传感器获得拜耳图像，将所述拜耳图像作为样本数据；通过Binning方法或者双线性插值方法对所述样本数据下采样得到具有锯齿问题的图像序列；通过高斯滤波和双三次插值方法对所述样本数据下采样得到与所述具有锯齿问题的图像序列相匹配的不具有锯齿问题的图像序列。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 珠海燧景科技有限公司 一种基于学习的拜耳图像去锯齿方法、装置和存储介质

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD