CN110415187B - 图像处理方法及图像处理*** - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种图像处理方法及图像处理***。该图像处理方法包括如下步骤：接收原始图像，并缩小原始图像的尺寸，得到第一过渡图像；提供第一膨胀卷积神经网络，利用第一膨胀卷积神经网络对第一过渡图像进行膨胀卷积处理，以增强第一过渡图像的画质，得到第二过渡图像；放大第二过渡图像的尺寸，得到第三过渡图像，第三过渡图像的尺寸与原始图像的尺寸相同；将原始图像与第三过渡图像矩阵拼接，得到第四过渡图像；提供第二膨胀卷积神经网络，利用第二膨胀卷积神经网络对第四过渡图像进行膨胀卷积处理，以恢复第四过渡图像的细节信息，得到目标图像。本发明能够在不减少图像细节信息的情况下，减少神经网络运算量，避免处理后的图像出现局部突变。
Description
技术领域
本发明涉及显示技术领域，尤其涉及一种图像处理方法及图像处理***。
背景技术
随着科技的发展，人们对显示装置的要求越来越高，更轻便、更清晰、更鲜艳成为了电视的发展方向和目标。除了在硬件上提高电视分辨率，增加动态范围和色域范围等方式，还可以通过设置在显示装置中的图像处理***指挥和协调显示装置各项功能对图像信号逐个优化，从而可在已有硬件的基础上给用户带来更好的画质，
图像增强技术是图像处理技术的一种，它可以显著改善图像质量，使得图像内容更有层次感并且主观观测效果更符合人们需求。现实生活中，原始图像往往存在各种问题，例如：拍照时光圈偏小，导致图像偏暗；场景的对比度较低，而使得图像重点不突出；曝光过度，导致影像失常，照片泛白等。通过图像增强技术可以有效解决上述问题，提升显示质量。
常见的图像增强技术包括：饱和度增强和对比度增强，相比于饱和度增强，对比度增强受到的关注度更高。对比度增强是通过调节图像的灰阶分布，增加图像灰阶的分布范围，以提高图像整体或部分的对比度，改善视觉效果。
神经网络架构是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。它最大优势是能够被用作一个任意函数逼近的机制，从观测到的数据“学习”。近年来，神经网络架构被越来越多地用在图像处理算法上，典型的例如膨胀卷积神经网络。
膨胀卷积神经网络能够理由膨胀卷积的特征，在扩大神经网络视野域的同时，保持较少的运算次数，实现原图像素精度的神经网络输出，但对于大尺寸图像，膨胀卷积神经网络存在因视野域不足导致图像局部突变的问题，现有技术为了该问题，被迫加深网络深度，导致网络容量冗余，网络架构的复杂性增加。
发明内容
本发明的目的在于提供一种图像处理方法，能够减少神经网络运算量，避免增强后的图像出现局部突变，且不减少增强后的图像的细节信息。
本发明的目的还在于提供一种图像处理***，能够减少神经网络运算量，避免增强后的图像出现局部突变，且不减少增强后的图像的细节信息。
为实现上述目的，本发明提供一种图像处理方法，包括如下步骤：
步骤S1、接收原始图像，并缩小原始图像的尺寸，得到第一过渡图像；
步骤S2、提供第一膨胀卷积神经网络，利用所述第一膨胀卷积神经网络对所述第一过渡图像进行膨胀卷积处理，以增强第一过渡图像的画质，得到第二过渡图像；
步骤S3、放大所述第二过渡图像的尺寸，得到第三过渡图像，所述第三过渡图像的尺寸与原始图像的尺寸相同；
步骤S4、将所述原始图像与所述第三过渡图像矩阵拼接，得到第四过渡图像；
步骤S5、提供第二膨胀卷积神经网络，利用所述第二膨胀卷积神经网络对所述第四过渡图像进行膨胀卷积处理，以恢复第四过渡图像的细节信息，得到目标图像。
所述第一过渡图像的尺寸小于或等于256像素×256像素。
所述第一膨胀卷积神经网络对所述第一过渡图像进行至少五层膨胀卷积处理。
所述第二膨胀卷积神经网络对所述第四过渡图像进行至少二层膨胀卷积处理。
所述步骤S1中通过双线性插值算法缩小原始图像的尺寸，所述步骤S3中通过双线性插值算法放大第二过渡图像的尺寸。
本发明还提供一种图像处理***，包括输入单元、与所述输入单元相连的缩小单元、与所述缩小单元相连的第一膨胀卷积神经网络、与所述第一膨胀卷积神经网络相连的放大单元、与所述放大单元及输入单元相连的拼接单元、与所述拼接单元相连的第二膨胀卷积神经网络及与第二膨胀卷积神经网络相连的输出单元；
所述输入单元用于接收原始图像，并将原始图像提供给缩小单元及拼接单元；
所述缩小单元用于缩小原始图像的尺寸，得到第一过渡图像；
所述第一膨胀卷积神经网络用于对所述第一过渡图像进行膨胀卷积处理，以增强第一过渡图像的画质，得到第二过渡图像；
所述放大单元用于放大第二过渡图像的尺寸，得到第三过渡图像，所述第三过渡图像的尺寸与原始图像的尺寸相同；
所述拼接单元用于对所述原始图像及第三过渡图像进行矩阵拼接，得到第四过渡图像；
所述第二膨胀卷积神经网络用于对所述第四过渡图像进行膨胀卷积处理，以恢复第四过渡图像的细节信息，得到目标图像；
所述输出单元用于输出目标图像。
所述第一过渡图像的尺寸小于或等于256像素×256像素。
所述第一膨胀卷积神经网络对所述第一过渡图像进行至少五层膨胀卷积处理。
所述第二膨胀卷积神经网络对所述第四过渡图像进行至少二层膨胀卷积处理。
所述缩小单元通过双线性插值算法缩小原始图像的尺寸，所述放大单元通过双线性插值算法放大第二过渡图像的尺寸。
本发明的有益效果：本发明提供一种图像处理方法，包括如下步骤：接收原始图像，并缩小原始图像的尺寸，得到第一过渡图像；提供第一膨胀卷积神经网络，利用所述第一膨胀卷积神经网络对所述第一过渡图像进行膨胀卷积处理，以增强第一过渡图像的画质，得到第二过渡图像；放大所述第二过渡图像的尺寸，得到第三过渡图像，所述第三过渡图像的尺寸与原始图像的尺寸相同；将所述原始图像与所述第三过渡图像矩阵拼接，得到第四过渡图像；提供第二膨胀卷积神经网络，利用所述第二膨胀卷积神经网络对所述第四过渡图像进行膨胀卷积处理，以恢复第四过渡图像的细节信息，得到目标图像，能够在不减少图像细节信息的情况下，减少神经网络运算量，避免处理后的图像出现局部突变。本发明还提供一种图像处理***，能够在不减少图像细节信息的情况下，减少神经网络运算量，避免处理后的图像出现局部突变。
附图说明
为了能更进一步了解本发明的特征以及技术内容，请参阅以下有关本发明的详细说明与附图，然而附图仅提供参考与说明用，并非用来对本发明加以限制。
附图中，
图1为本发明的图像处理方法的流程图；
图2为本发明的图像处理方法的图像变化示意图；
图3为本发明的图像处理***的示意图。
具体实施方式
为更进一步阐述本发明所采取的技术手段及其效果，以下结合本发明的优选实施例及其附图进行详细描述。
请参阅图1及图2，本发明提供一种图像处理方法，包括如下步骤：
步骤S1、接收原始图像1，并缩小原始图像1的尺寸，得到第一过渡图像2；
具体地，所述第一过渡图像2的尺寸小于或等于256像素×256像素，优选地，所述第一过渡图像2的尺寸等于256像素×256像素。
具体地，所述步骤S1中通过双线性插值算法缩小原始图像1的尺寸。
步骤S2、提供第一膨胀卷积神经网络30，利用所述第一膨胀卷积神经网络30对所述第一过渡图像2进行膨胀卷积处理，以增强第一过渡图像的画质，得到第二过渡图像3。
具体地，所述第一膨胀卷积神经网络30对所述第一过渡图像2进行至少五层膨胀卷积处理，优选地，所述第一膨胀卷积神经网络30对所述第一过渡图像2进行五层膨胀卷积处理。
步骤S3、放大所述第二过渡图像3的尺寸，得到第三过渡图像4，所述第三过渡图像4的尺寸与原始图像1的尺寸相同。
具体地，所述步骤S3中通过双线性插值算法放大第二过渡图像3的尺寸。
步骤S4、将所述原始图像1与所述第三过渡图像4矩阵拼接，得到第四过渡图像5。
步骤S5、提供第二膨胀卷积神经网络60，利用所述第二膨胀卷积神经网络60对所述第四过渡图像5进行膨胀卷积处理，以恢复第四过渡图像5的细节信息，得到目标图像6。
具体地，所述第二膨胀卷积神经网络60对所述第四过渡图像5进行至少二层膨胀卷积处理，优选地，所述第二膨胀卷积神经网络60对所述第四过渡图像5进行二层膨胀卷积处理。
需要说明的是，本发明通过将原始图像1缩小成固定尺寸的第一过渡图像2，在尺寸较小的第一过渡图像2上进行图像增强，以保证第一膨胀卷积神经网络30在增强过程中始终具有充足的视野域覆盖整张图像，从而实现在对不同尺寸的原始图像进行图像增强时均具有充足的视野域，避免因视野域不足而导致的图片局部突变，且大大减少了第一膨胀卷积神经网络30的运算量，降低了网络成本。
进一步地，本发明将第一膨胀卷积神经网络30增强后的小尺寸的第二过渡图像3进行放大，得到与原始图像相同尺寸的第三过渡图像4，并通过跃迁连接将第三过渡图像4与原始图像1进行矩阵拼接，恢复图像的尺寸，最后再通过第二膨胀卷积神经网络30，恢复图像细节信息，得到增强后的目标图像6，目标图像6与原始图像1的尺寸相同，从而本发明能够在不减少图像细节信息的情况下，减少神经网络运算量，避免处理后的图像出现局部突变。
请参阅图3及图2，本发明还提供一种图像处理***，包括输入单元10、与所述输入单元10相连的缩小单元20、与所述缩小单元20相连的第一膨胀卷积神经网络30、与所述第一膨胀卷积神经网络30相连的放大单元40、与所述放大单元40及输入单元10相连的拼接单元50、与所述拼接单元50相连的第二膨胀卷积神经网络60及与第二膨胀卷积神经网络60相连的输出单元70；
所述输入单元10用于接收原始图像1，并将原始图像1提供给缩小单元20及拼接单元50；
所述缩小单元20用于缩小原始图像1的尺寸，得到第一过渡图像2；
所述第一膨胀卷积神经网络30用于对所述第一过渡图像2进行膨胀卷积处理，以增强第一过渡图像的画质，得到第二过渡图像3；
所述放大单元40用于放大第二过渡图像3的尺寸，得到第三过渡图像4，所述第三过渡图像4的尺寸与原始图像1的尺寸相同；
所述拼接单元50用于对所述原始图像1及第三过渡图像4进行矩阵拼接，得到第四过渡图像5；
所述第二膨胀卷积神经网络60用于对所述第四过渡图像5进行膨胀卷积处理，以恢复第四过渡图像5的细节信息，得到目标图像6；
所述输出单元70用于输出目标图像6。
具体地，所述第一过渡图像2的尺寸小于或等于256像素×256像素，优选地，所述第一过渡图像2的尺寸等于256像素×256像素
具体地，所述第一膨胀卷积神经网络30对所述第一过渡图像2进行至少五层膨胀卷积处理，优选地，所述第一膨胀卷积神经网络30对所述第一过渡图像2进行五层膨胀卷积处理
具体地，所述第二膨胀卷积神经网络60对所述第四过渡图像5进行至少二层膨胀卷积处理，优选地，所述第二膨胀卷积神经网络60对所述第四过渡图像5进行二层膨胀卷积处理。
具体地，所述缩小单元20通过双线性插值算法缩小原始图像1的尺寸，所述放大单元40通过双线性插值算法放大第二过渡图像3的尺寸。
需要说明的是，本发明通过将原始图像1缩小成固定尺寸的第一过渡图像2，在尺寸较小的第一过渡图像2上进行图像增强，以保证第一膨胀卷积神经网络30在增强过程中始终具有充足的视野域覆盖整张图像，从而实现在对不同尺寸的原始图像进行图像增强时均具有充足的视野域，避免因视野域不足而导致的图片局部突变，且大大减少了第一膨胀卷积神经网络30的运算量，降低了网络成本。
进一步地，本发明将第一膨胀卷积神经网络30增强后的小尺寸的第二过渡图像3进行放大，得到与原始图像相同尺寸的第三过渡图像4，并通过跃迁连接将第三过渡图像4与原始图像1进行矩阵拼接，恢复图像的尺寸，最后再通过第二膨胀卷积神经网络30，恢复图像细节信息，得到增强后的目标图像6，目标图像6与原始图像1的尺寸相同，从而本发明能够在不减少图像细节信息的情况下，减少神经网络运算量，避免处理后的图像出现局部突变。
综上所述，本发明提供一种图像处理方法，包括如下步骤：接收原始图像，并缩小原始图像的尺寸，得到第一过渡图像；提供第一膨胀卷积神经网络，利用所述第一膨胀卷积神经网络对所述第一过渡图像进行膨胀卷积处理，以增强第一过渡图像的画质，得到第二过渡图像；放大所述第二过渡图像的尺寸，得到第三过渡图像，所述第三过渡图像的尺寸与原始图像的尺寸相同；将所述原始图像与所述第三过渡图像矩阵拼接，得到第四过渡图像；提供第二膨胀卷积神经网络，利用所述第二膨胀卷积神经网络对所述第四过渡图像进行膨胀卷积处理，以恢复第四过渡图像的细节信息，得到目标图像，能够在不减少图像细节信息的情况下，减少神经网络运算量，避免处理后的图像出现局部突变。本发明还提供一种图像处理***，能够在不减少图像细节信息的情况下，减少神经网络运算量，避免处理后的图像出现局部突变。
以上所述，对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本发明的技术方案和技术构思作出其他各种相应的改变和变形，而所有这些改变和变形都应属于本发明权利要求的保护范围。
Claims (10)
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1、接收原始图像(1)，并缩小原始图像(1)的尺寸，得到第一过渡图像(2)；
步骤S2、提供第一膨胀卷积神经网络(30)，利用所述第一膨胀卷积神经网络(30)对所述第一过渡图像(2)进行膨胀卷积处理，以增强第一过渡图像的画质，得到第二过渡图像(3)；
步骤S3、放大所述第二过渡图像(3)的尺寸，得到第三过渡图像(4)，所述第三过渡图像(4)的尺寸与原始图像(1)的尺寸相同；
步骤S4、将所述原始图像(1)与所述第三过渡图像(4)矩阵拼接，得到第四过渡图像(5)；
步骤S5、提供第二膨胀卷积神经网络(60)，利用所述第二膨胀卷积神经网络(60)对所述第四过渡图像(5)进行膨胀卷积处理，以恢复第四过渡图像(5)的细节信息，得到目标图像(6)。
2.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述第一过渡图像(2)的尺寸小于或等于256像素×256像素。
3.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述第一膨胀卷积神经网络(30)对所述第一过渡图像(2)进行至少五层膨胀卷积处理。
4.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述第二膨胀卷积神经网络(60)对所述第四过渡图像(5)进行至少二层膨胀卷积处理。
5.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述步骤S1中通过双线性插值算法缩小原始图像(1)的尺寸，所述步骤S3中通过双线性插值算法放大第二过渡图像(3)的尺寸。
6.一种图像处理***，其特征在于，包括输入单元(10)、与所述输入单元(10)相连的缩小单元(20)、与所述缩小单元(20)相连的第一膨胀卷积神经网络(30)、与所述第一膨胀卷积神经网络(30)相连的放大单元(40)、与所述放大单元(40)及输入单元(10)相连的拼接单元(50)、与所述拼接单元(50)相连的第二膨胀卷积神经网络(60)及与第二膨胀卷积神经网络(60)相连的输出单元(70)；
所述输入单元(10)用于接收原始图像(1)，并将原始图像(1)提供给缩小单元(20)及拼接单元(50)；
所述缩小单元(20)用于缩小原始图像(1)的尺寸，得到第一过渡图像(2)；
所述第一膨胀卷积神经网络(30)用于对所述第一过渡图像(2)进行膨胀卷积处理，以增强第一过渡图像的画质，得到第二过渡图像(3)；
所述放大单元(40)用于放大第二过渡图像(3)的尺寸，得到第三过渡图像(4)，所述第三过渡图像(4)的尺寸与原始图像(1)的尺寸相同；
所述拼接单元(50)用于对所述原始图像(1)及第三过渡图像(4)进行矩阵拼接，得到第四过渡图像(5)；
所述第二膨胀卷积神经网络(60)用于对所述第四过渡图像(5)进行膨胀卷积处理，以恢复第四过渡图像(5)的细节信息，得到目标图像(6)；
所述输出单元(70)用于输出目标图像(6)。
7.如权利要求6所述的图像处理***，其特征在于，所述第一过渡图像(2)的尺寸小于或等于256像素×256像素。
8.如权利要求6所述的图像处理***，其特征在于，所述第一膨胀卷积神经网络(30)对所述第一过渡图像(2)进行至少五层膨胀卷积处理。
9.如权利要求6所述的图像处理***，其特征在于，所述第二膨胀卷积神经网络(60)对所述第四过渡图像(5)进行至少二层膨胀卷积处理。
10.如权利要求6所述的图像处理***，其特征在于，所述缩小单元(20)通过双线性插值算法缩小原始图像(1)的尺寸，所述放大单元(40)通过双线性插值算法放大第二过渡图像(3)的尺寸。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| CB02 | Change of applicant information |
Address after: 9-2 Tangming Avenue, Guangming New District, Shenzhen City, Guangdong Province Applicant after: TCL Huaxing Photoelectric Technology Co.,Ltd. Address before: 9-2 Tangming Avenue, Guangming New District, Shenzhen City, Guangdong Province Applicant before: Shenzhen China Star Optoelectronics Technology Co.,Ltd. |
|
| CB02 | Change of applicant information | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |