[发明专利]一种图片处理方法、系统及终端设备

说明书

本发明适用于计算机技术领域，提供了一种图片处理方法、系统及终端设备，包括：获取成像图片的原始图像数据，对原始图像数据进行预处理操作，得到预处理图像数据，预处理操作包括颜色通道分离处理、黑电平去除处理、归一化处理、放大处理以及裁剪处理；将预处理图像数据输入深度神经网络进行前向计算，获取深度神经网络的输出结果；对输出结果进行拼接，生成目标图片。通过获取到原始图片数据，将经过预处理的图像数据输入到完成训练的神经网络模型中得到降噪处理后的输出结果，将输出结果进行拼接后生成目标图像，能够有效地对图片进行降噪处理，提高成像图片的质量，有效地解决了目前在极端暗光环境下对图片噪声处理存在处理效果不佳的问题。

技术领域

本发明属于图像处理领域，尤其涉及一种图像处理方法、系统及终端设备。

背景技术

在低光或暗光环境下，由于光子数量少和低信噪比的原因，成像系统的生成的图片会存在较多的噪声。为了解决这个问题，通常通过提高ISO，增大光圈、延长曝光时间及使用闪光灯等物理方法来提高成像图片的质量，或者通过常用的多帧合成处理和单帧多步骤处理等图像信号处理(Image Signal Processing，ISP)方法来处理成像图片以提高其质量。然而上述方法都存在一定的缺陷，例如提高ISO会放大噪声，增加曝光时间会容易因为抖动或物体运动引入杂物，使用闪光灯容易造成光线不均匀，单帧多步骤处理的处理效果不理想，多帧合成处理的实现难度大等，且在极端暗光环境下(光照度小于5Lux)上述处理方法的处理效果不佳。

综上所述，目前在极端暗光环境下对图片噪声处理存在处理效果不佳的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种图片处理方法、系统及终端设备，以解决目前视频质检过程存在无法对视频资料各个环节进行针对性质检的问题。

本发明的第一方面提供了一种图片处理方法，包括：

获取成像图片的原始图像数据，对所述原始图像数据进行预处理操作，得到预处理图像数据；

将所述预处理图像数据输入深度神经网络进行前向计算，获取所述深度神经网络的输出结果；

对所述输出结果进行拼接，生成目标图片。

本发明的第二方面提供了一种图片处理系统，包括：

图像预处理模块，用于获取成像图片的原始图像数据，对所述原始图像数据进行预处理操作，得到预处理图像数据；

降噪模块，用于将所述预处理图像数据输入深度神经网络进行前向计算，获取所述深度神经网络的输出结果；

拼接模块，用于对所述输出结果进行拼接，生成目标图片。

本发明的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

获取成像图片的原始图像数据，对所述原始图像数据进行预处理操作，得到预处理图像数据；

将所述预处理图像数据输入深度神经网络进行前向计算，获取所述深度神经网络的输出结果；

对所述输出结果进行拼接，生成目标图片。

本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取成像图片的原始图像数据，对所述原始图像数据进行预处理操作，得到预处理图像数据；

将所述预处理图像数据输入深度神经网络进行前向计算，获取所述深度神经网络的输出结果；

对所述输出结果进行拼接，生成目标图片。