[发明专利]图像质量调节方法和图像处理智能平台

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像质量调节方法和图像处理智能平台。

背景技术

ISP(Image Signal Processor,图像处理)的主要作用是对前端图像传感器输出的信号做后期处理，主要功能有线性纠正、噪声去除、坏点去除、内插、白平衡、自动曝光控制等，依赖于ISP才能在不同的光学条件下都能较好的还原现场细节。

图像质量调节是ISP中的一个环节。目前，现有的图像质量调节方法是人工配置，图像工程师基于图像拍照场景逐一做图像的参数调整设置，并根据调整后的图像参数对图像进行图像质量调节，上述图像拍照场景包括：天气、时间、曝光条件等因素。

上述现有的图像质量调节方法的缺点为：需要人员参与，需要人工根据不同的图像拍照场景进行不同的参数配置，操作过程比较繁琐，容易出错。

发明内容

本发明的实施例提供了一种图像质量调节方法和图像处理智能平台，以实现对各种类型的图像数据自动进行质量调节。

为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案。

根据本发明的一个方面,提供了一种图像质量调节方法，包括：

利用机器学习算法基于图像数据的训练集训练出图像数据的质量调节器；

利用图像数据的质量调节器，对待处理的图像数据进行质量调节处理。

进一步地，利用机器学习算法基于图像数据的训练集训练出图像数据的质量调节器包括：

收集各种图像拍照场景中的图像数据，并存储所收集的图像数据；设定各种图像分类因素，按照各种分类因素中的一种或者多种因素对所存储的图像数据进行组合分类；提取每种分类的图像数据中的典型图像数据作为训练集，对训练集进行特征提取，设定各个特征对应的参数值，利用机器学习算法最终训练出图像数据的质量调节器。

进一步地，该质量调节器中包括每种分类的图像数据对应的各种特征和每个特征对应的最优参数值。

进一步地，每种分类的图像数据对应的各种特征包含：亮度、对比度、饱和度、色度、锐度、曝光、增益、光圈、背光补偿、强光抑制、宽动态、白平衡、降噪和电子防抖。

进一步地，利用图像数据的质量调节器，对待处理的图像数据进行质量调节处理包括：

对待处理的图像数据进行分类处理，得到待处理的图像数据所属的分类，使用待处理的图像数据所属的分类对应的各种特征对待处理的图像数据进行特征提取，根据待处理的图像数据所属的分类对应的各种特征对应的最优参数值对待处理的图像数据进行特征调节，逐步优化图像配置，得到质量调节处理后的图像数据。

根据本发明的另一个方面,提供了一种图像处理智能平台，包括设备端与服务器端；

设备端，用于与服务器端按照既定通讯接口通讯，将待处理的图像数据传输给服务器端；

服务器端，用于利用机器学习算法基于图像数据的训练集训练出图像数据的质量调节器，以及利用图像数据的质量调节器，对待处理的图像数据进行质量调节处理。

进一步地，服务器端包括CPU、存储器、训练数据收集单元、图像分类单元、学习训练单元和图像质量调节单元，CPU分别与训练数据收集单元、图像分类单元、学习训练单元、存储器和图像质量调节单元连接，并控制训练数据收集单元、图像分类单元、学习训练单元、存储器和图像质量调节单元的启动和停止。

进一步地，训练数据收集单元，用于收集各种图像拍照场景中的图像数据，将收集的图像数据存储于存储器中；

图像分类单元，用于设定各种图像分类因素，按照各种分类因素中的一种或者多种因素对存储器中存储的图像数据进行组合分类；

学习训练单元，用于提取出每种分类的图像数据中的典型图像数据作为训练集，对训练集进行特征提取，设定各个特征对应的参数值，利用机器学习算法最终训练出图像数据的质量调节器。

进一步地，该质量调节器包括每种分类的图像数据对应的各种特征和每个特征对应的最优参数值。

进一步地，图像分类单元，用于对待处理的图像数据进行分类处理，得到待处理的图像数据所属的分类；

图像质量调节单元，用于使用待处理的图像数据所属的分类对应的各种特征对待处理的图像数据进行特征提取，根据待处理的图像数据所属的分类对应的各种特征对应的最优参数值对待处理的图像数据进行特征调节，逐步优化图像配置，得到质量调节处理后的图像数据。