[发明专利]图像处理方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请实施例公开了一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，属于人工智能领域。该方法包括：获取各个全景摄像头采集到的局部图像，不同全景摄像头用于采集车辆周围不同方位的图像；对各张局部图像进行拼接，生成车辆所处环境的原始全景图像；通过图像处理模型对原始全景图像进行干扰抑制处理，得到目标全景图像，图像处理模型用于去除图像中由环境光源造成的干扰光斑，目标全景图像用于视觉辅助驾驶。采用本申请实施例提供的方案，能够消除全景图像中因不均匀环境光形成的光斑，避免光斑对后续车位、车道识别造成的干扰，有助于提高车位、车道识别的准确性，进而提高驾驶过程(尤其是自动驾驶)的安全性。

技术领域

本申请实施例涉及人工智能领域，特别涉及一种图像处理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着人工智能技术的不断发展，越来越多的车辆开始配备自动泊车(AutomatedValet Parking)功能，而自动泊车的实现依赖于全景式监控影像(Around View Monitor，AVM)系统。

车辆进行自动泊车过程中，AVM系统通过设置在车辆周侧的多个全景摄像头进行图像采集，得到车辆所处环境的360°全景影像，从而基于360°全景影像实现自动泊车。

发明内容

本申请实施例提供了一种图像处理方法、装置、设备及存储介质。所述技术方案如下：

一方面，本申请实施例提供了一种图像处理方法，所述方法包括：

获取样本全景图像以及所述样本全景图像对应的样本参考图像，所述样本全景图像是由不同方位的样本局部图像拼接得到的俯瞰图，不同样本局部图像由车辆上不同方位的全景摄像头采集得到，所述样本参考图像是由所述样本全景图像去除干扰光斑得到的真值图像；

通过图像处理模型对所述样本全景图像进行干扰抑制处理，得到样本处理图像，所述图像处理模型用于去除图像中由环境光源造成的干扰光斑；

基于所述样本处理图像和所述样本参考图像训练所述图像处理模型。

另一方面，本申请实施例提供了一种图像处理方法，所述方法包括：

获取各个全景摄像头采集到的局部图像，不同全景摄像头用于采集车辆周围不同方位的图像；

对各张所述局部图像进行拼接，生成所述车辆所处环境的原始全景图像；

通过图像处理模型对所述原始全景图像进行干扰抑制处理，得到目标全景图像，所述图像处理模型用于去除图像中由环境光源造成的干扰光斑，所述图像处理模型采用上述方面所述的方法训练得到，所述目标全景图像用于视觉辅助驾驶。

另一方面，本申请实施例提供了一种图像处理装置，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取样本全景图像以及所述样本全景图像对应的样本参考图像，所述样本全景图像是由不同方位的样本局部图像拼接得到的俯瞰图，不同样本局部图像由车辆上不同方位的全景摄像头采集得到，所述样本参考图像是由所述样本全景图像去除干扰光斑得到的真值图像；

第一处理模块，用于通过图像处理模型对所述样本全景图像进行干扰抑制处理，得到样本处理图像，所述图像处理模型用于去除图像中由环境光源造成的干扰光斑；

训练模块，用于基于所述样本处理图像和所述样本参考图像训练所述图像处理模型。

另一方面，本申请实施例提供了一种图像处理装置，所述装置包括：

第二获取模块，用于获取各个全景摄像头采集到的局部图像，不同全景摄像头用于采集车辆周围不同方位的图像；

生成模块，用于对各张所述局部图像进行拼接，生成所述车辆所处环境的原始全景图像；