申请/专利权人：深圳明琪紫芯科技有限公司

申请日：2023-12-28

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117788612A

主分类号：G06T9/00

分类号：G06T9/00;G06N3/0464;G06N3/09

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明提供一种用于图像暗光增强的数据压缩方法，针对图像转换中监督学习模型中必须涉及到的权重数组，以特定方法进行数据转换，并将转换后的向量替代监督学习模型中原始的权重数组，由此可以对监督模型中的数据进行有效压缩，从而高效地实现图像暗光增强且几乎不会损失精度，相比于现有技术中相关数据需要通过二进制进行来回转换，其处理速度大大提高。

主权项：1.一种用于图像暗光增强的数据压缩方法，其特征在于，建立初始监督学习模型将暗光图像转换为彩色的正常图像，设定初始监督学习模型的训练集为表征暗光图像的初始向量数据组X，与初始向量数据组X对应的输出为正常图像的向量数据组Y，监督学习模型的公式为Y＝W*X+B，其中，W和B为监督学习过程中所设定需要学习的权重数组，然后对权重数组W和B进行数据转化，在所述数据转化的过程中，首先提取权重数组W和B的符号向量，分别为w_sign和b_sign，再将权重数组B与b_sign向量逐项相乘得到arrB向量，并将权重数组W与w_sign向量逐项相乘得到arrW向量，对arrB的每一项求取以2为底数的对数，将对数结果取整数位，计为向量B_log_v，对arrW的每一项求取以2为底数的对数，将对数结果取整数位，计为向量W_log_v，针对B_log_v数组中的正数项B_pos，计算其偏移值B_shift_pos＝2-B_pos；针对B_log_v数组中的负数项B_neg，计算其偏移值B_shift_neg＝|B_neg|+3，由此得到数组arrB的偏移值向量B_shift，计算B项转换数组arr1B，该转换数组arr1B＝arrB*2^B_shift，然后，再对转换数组arr1B逐项取整得到数组arr2B，最终算得转换后向量B’＝arr2B2^B_shift*b_sign，针对W_log_v数组中的正数项W_pos，计算其偏移值W_shift_pos＝2-W_pos；针对W_log_v数组中的负数项W_neg，计算其偏移值W_shift_neg＝|W_neg|+3，由此得到数组arrW的偏移值向量W_shift，计算W项转换数组arr1W，该转换数组arr1W＝arrW*2^W_shift，然后，再对转换数组arr1W逐项取整得到数组arr2W，最终算得转换后向量W’＝arr2W2^W_shift*w_sign，转换后向量B’和W’适于形成E5M2的FP8数据在初始监督模型中替代权重数组B和W。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳明琪紫芯科技有限公司 用于图像暗光增强的数据压缩方法

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