[发明专利]一种极坐标系下卷积神经网络的图像处理方法及装置

权利要求书

1.一种极坐标系下卷积神经网络的图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

对具有中心散射特性的原始图像进行预处理；

在极坐标系下对经预处理后的原始图像用扇形卷积核进行卷积处理，生成第一特征映射图；包括：在极坐标系下，所述扇形卷积核从预设置的起始位置开始，根据预设置的移动方向和移动角度不断在所述预处理后的原始图像上移动，并与所述预处理后的原始图像进行卷积计算，生成第一特征映射图；

在极坐标系下对所述第一特征映射图用池化窗口进行池化处理，生成第二特征映射图；包括：在极坐标系下，所述池化窗口从预设置的起始位置开始，根据预设置的移动方向和移动角度不断在所述第一特征映射图上移动，采用外侧宽内侧窄的方式对所述第一特征映射图进行池化处理，生成第二特征映射图；其中，所述池化窗口为圆心角、母线均为预设值的扇环；

在极坐标系下对所述第二特征映射图再执行至少一次所述卷积处理和所述池化处理，生成最终的特征映射图并用于后续的图像处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对具有中心散射特性的原始图像进行预处理具体包括：

在所述具有中心散射特性的原始图像中确定极点和半径，根据所述极点和所述半径确定所述原始图像的外边界，在所述原始图像生成圆形感兴趣区域。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述池化窗口为1＊n的矩阵，其中n为自然数且n≥1；

在极坐标系下对所述第一特征映射图用池化窗口进行池化处理，生成第二特征映射图具体包括：

在极坐标系下，所述池化窗口从预设置的起始位置开始，根据预设置的移动方向不断对所述第一特征映射图中包含的每一条半径进行池化处理，生成第二特征映射图。

4.一种极坐标系下卷积神经网络的图像处理装置，其特征在于，所述装置包括：

图像预处理模块，用于对具有中心散射特性的原始图像进行预处理；

卷积处理模块，用于在极坐标系下对经预处理后的原始图像用扇形卷积核进行卷积处理，生成第一特征映射图；包括：在极坐标系下，所述扇形卷积核从预设置的起始位置开始，根据预设置的移动方向和移动角度不断在所述预处理后的原始图像上移动，并与所述预处理后的原始图像进行卷积计算，生成第一特征映射图；

池化处理模块，用于在极坐标系下对所述第一特征映射图用池化窗口进行池化处理，生成第二特征映射图；包括：在极坐标系下，所述池化窗口从预设置的起始位置开始，根据预设置的移动方向和移动角度不断在所述第一特征映射图上移动，采用外侧宽内侧窄的方式对所述第一特征映射图进行池化处理，生成第二特征映射图；其中，所述池化窗口为圆心角、母线均为预设值的扇环；

图像后续处理模块，用于在极坐标系下对所述第二特征映射图再执行至少一次所述卷积处理和所述池化处理，生成最终的特征映射图并用于后续的图像处理。

5.根据权利要求4所述的图像处理装置，其特征在于，所述图像预处理模块具体用于：在所述具有中心散射特性的原始图像中确定极点和半径，根据所述极点和所述半径确定所述原始图像的外边界，在所述原始图像生成圆形感兴趣区域。

6.根据权利要求4所述的图像处理装置，其特征在于，所述池化处理模块中的池化窗口为1＊n的矩阵，其中n为自然数且n≥1；

所述池化处理模块，具体用于在极坐标系下，所述池化窗口从预设置的起始位置开始，根据预设置的移动方向不断对所述第一特征映射图中包含的每一条半径进行池化处理，生成第二特征映射图。

7.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器以及一个或多个处理器；

其中，所述存储器与所述一个或多个处理器通信连接，所述存储器中存储有可被所述一个或多个处理器执行的指令，所述指令被所述一个或多个处理器执行时，所述电子设备用于实现如权利要求1－3任一项所述的方法。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令，当所述计算机可执行指令被计算装置执行时，可用来实现如权利要求1－3任一项所述方法。