电子设备及图像处理方法与流程

本申请涉及图像处理，尤其涉及一种电子设备及图像处理方法。

背景技术：

1、目前，驾驶舱内监控摄像装置主要依赖于光电传感器来采集周围环境的影像视频流，为了在暗光环境下获得亮度足够的图像监控摄像装置中需要使用红外补光模块提供光源，以便在低光或无光环境下采集影像。但该红外补光模块包括电源防护滤波模块、电源侦测模块、红外光源驱动模块以及红外光源模块，使得整个监控摄像装置的复杂度较高。此外，由于需要为红外补光模块供电，监控摄像装置需要使用连接器来连接电源，增加了监控摄像装置体积。再则，因为需要采购和组装多个模块，增加了监控摄像装置的设计复杂度和制作成本。以上因素导致搭载了红外补光模块的监控摄像装置在成本和模组小型化方面不具有优势。

技术实现思路

1、本申请实施例公开了一种电子设备和图像处理方法，该电子设备通过使用ai处理器对在低光或无光环境下采集的图像进行图像还原处理，从而不再需要在电子设备中配置红外补光模块，使得电子设备得以进一步小型化并降低了成本。

2、为了实现上述目的，第一方面，本申请实施例公开了一种电子设备，包括图像传感器、ai处理器和图像信号处理器，图像传感器用于采集原始图像数据；ai处理器与图像传感器连接，ai处理器中包括多个第一处理模块，在原始图像数据的图像亮度小于第一预设阈值的情况下，多个第一处理模块中的一个第一处理模块用于执行暗光还原的第一图像处理，以得到图像亮度大于第二预设阈值的第一图像数据；图像信号处理器与ai处理器连接，图像信号处理器用于对第一图像数据进行第二图像处理，以得到第二图像数据；其中，第二图像处理的图像处理功能不同于第一图像处理的图像处理功能。

3、作为一种可选的实施方式，在本申请实施例第一方面中，多个第一处理模块还用于执行以下第一图像处理中的至少之一：高动态渲染处理、高分辨率还原处理、去雨处理、去雾处理、过曝处理或者去噪处理。

4、作为一种可选的实施方式，在本申请实施例第一方面中，用于执行暗光还原的第一图像处理的第一处理模块中配置有训练后的神经网络模型，原始图像数据输入第一处理模块后通过神经网络模型执行暗光还原的第一图像处理；其中，神经网络模型为通过图像亮度小于第三预设阈值的第一样本图像数据和与第一样本图像数据对应的第二样本图像数据进行训练得到的，第二样本图像数据的图像亮度大于第二预设阈值。

5、作为一种可选的实施方式，在本申请实施例第一方面中，训练神经网络模型的过程，包括：将第一样本图像数据和第二样本图像数据输入初始神经网络模型，得到第一处理结果；根据第一处理结果和预设的损失函数调整初始神经网络模型，得到训练后的神经网络模型。

6、作为一种可选的实施方式，在本申请实施例第一方面中，图像信号处理器包括至少一个第二处理模块，第二处理模块用于执行以下第二图像处理中的至少之一：白平衡调节处理、自动色调再现处理、hdr宽动态调试处理或者自动追踪识别处理。

7、作为一种可选的实施方式，在本申请实施例第一方面中，原始图像数据和第一图像数据为raw域图像数据，第二图像数据为yuv域图像数据或者rgb域图像数据。

8、作为一种可选的实施方式，在本申请实施例第一方面中，电子设备包括串行器，串行器与图像信号处理器连接，串行器用于转化第二图像数据的数据格式。

9、作为一种可选的实施方式，在本申请实施例第一方面中，电子设备包括主控制器，主控制器与ai处理器连接，用于向ai处理器中的多个第一处理模块发送图像处理指令，以使多个第一处理模块并行执行图像处理功能。

10、第二方面，本申请实施例还公开了一种图像处理方法，该图像处理方法包括：采集原始图像数据；在原始图像数据的图像亮度小于第一预设阈值的情况下，执行暗光还原的第一图像处理，以得到图像亮度大于第二预设阈值的第一图像数据；对第一图像数据进行第二图像处理，以得到第二图像数据；其中，第二图像处理的图像处理功能不同于第一图像处理的图像处理功能。

11、第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现如第二方面的方法的步骤。

12、第四方面，本申请实施例提供了一种可读存储介质，可读存储介质上存储程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现如第一方面的方法的步骤。

13、第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行第二方面的任意一种方法的部分或全部步骤。

14、与现有技术相比，本申请实施例具有以下有益效果：

15、本申请提供的实施例中的电子设备，使用ai处理器和图像传感处理器结合使用，图像传感处理器被设置于ai处理器的后端，作为对ai处理器的图像处理结果的补充修正，也即原始图像数据经过了两次图像处理操作并生成最终的第二图像数据，提高图像处理的质量从而提高用户体验。尤其是ai处理器能够对在超低照度的情况下获取的图像亮度低于第一预设阈值的原始图像数据进行暗光还原处理，从而不需要在电子设备中配置用于补光的红外补光模块，简化了电子设备的结构并减低了功耗，同时还压缩了电子设备的体积，使得电子设备得以小型化。

技术特征：

1.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

2.根据权利要求1所述的电子设备，其特征在于，所述多个第一处理模块还用于执行以下所述第一图像处理中的至少之一：高动态渲染处理、高分辨率还原处理、去雨处理、去雾处理、过曝处理或者去噪处理。

3.根据权利要求1所述的电子设备，其特征在于，用于执行暗光还原的第一图像处理的所述第一处理模块中配置有训练后的神经网络模型，所述原始图像数据输入所述第一处理模块后通过所述神经网络模型执行暗光还原的所述第一图像处理；

4.根据权利要求3所述的电子设备，其特征在于，训练所述神经网络模型的过程，包括：

5.根据权利要求1所述的电子设备，其特征在于，所述图像信号处理器包括至少一个第二处理模块，所述第二处理模块用于执行以下所述第二图像处理中的至少之一：白平衡调节处理、自动色调再现处理、hdr宽动态调试处理或者自动追踪识别处理。

6.根据权利要求1所述的电子设备，其特征在于，

7.根据权利要求1至6任一项所述的电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

8.根据权利要求1至6任一项所述的电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

9.一种图像处理方法，其特征在于，所述图像处理方法包括：

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

技术总结
本申请公开了一种电子设备及图像处理方法，该电子设备包括图像传感器、AI处理器和图像信号处理器，图像传感器用于采集原始图像数据；AI处理器与图像传感器连接，AI处理器中包括多个第一处理模块，在原始图像数据的图像亮度小于第一预设阈值的情况下，多个第一处理模块中的一个第一处理模块用于执行暗光还原的第一图像处理，以得到图像亮度大于第二预设阈值的第一图像数据；图像信号处理器与AI处理器连接，图像信号处理器用于对第一图像数据进行第二图像处理，以得到第二图像数据。AI处理器能够对在低照度的情况下对原始图像数据进行暗光还原处理，故不需要在电子设备中配置用于补光的红外补光模块。

技术研发人员：殷安龙,孙鹏,杨朋飞,陈海聪,朱海鹏,何大龙
受保护的技术使用者：广州立景创新科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/24