[发明专利]图像处理方法、装置及设备有效
| 申请号： | 201810151206.2 | 申请日： | 2018-02-13 |
| 公开（公告）号： | CN108364267B | 公开（公告）日： | 2019-07-05 |
| 发明（设计）人： | 周舒畅;何蔚然;倪成卓 | 申请（专利权）人： | 北京旷视科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/08;G06T7/90;H04N5/232 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 王术兰 |
| 地址： | 100000 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种图像处理方法、装置及设备，涉及图像处理技术领域，该方法包括：获取待处理的原始图像；根据预先训练得到的神经网络确定原始图像对应的调整参数；其中，调整参数至少包括图像处理参数；将图像处理参数发送给图像处理单元，以使图像处理单元按照图像处理参数对原始图像进行图像处理操作。本发明借助神经网络确定图像处理参数，一方面无需人工调参，另一方面也降低了图像处理单元的硬件要求，综合降低了图像处理难度。 | ||
| 搜索关键词： | 图像处理参数 图像处理单元 图像处理 原始图像 装置及设备 调整参数 神经网络 图像处理操作 图像处理技术 硬件要求 | ||
【主权项】：
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取待处理的原始图像；根据预先训练得到的神经网络确定所述原始图像对应的调整参数；其中，所述调整参数至少包括图像处理参数；所述神经网络包括卷积神经网络；所述卷积神经网络包括交替组成的卷积层、池化层、卷积层、池化层和全局平均池化层；所述卷积层用于提取图像特征；所述池化层用于降低卷积层输出的特征向量维度；所述全局平均池化层用于加强特征映射到类别映射的信任度；将所述图像处理参数发送给图像处理单元，以使所述图像处理单元按照所述图像处理参数对所述原始图像进行图像处理操作；所述调整参数还包括传感器控制参数；所述方法还包括：根据所述传感器控制参数调整图像传感器的物理状态；其中，所述图像传感器为采集所述原始图像的器件。
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