【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本申请涉及数据合成领域，具体的，涉及一种图像处理方法、电子系统，和非暂时性计算机可读介质。
技术介绍
1、一般来说，大量的训练数据对于如基于神经网络的算法等的数据驱动算法而言是不可或缺的。虽然理论上可以通过实验获取训练数据对，但获取成千上百幅图像的时间和人力成本过于昂贵，实际上无法实现。更具体地说，对于执行图像复原任务的基于网络的算法，需要包含实际退化图像和理想非退化图像的图像对，以便训练神经网络学习从退化图像到理想非退化图像的转变。
2、然而，仅物理测量所需的时间就超出了典型研发时间预算所允许的正常周期。例如，典型的数据驱动的神经网络训练需要训练数据对的数量至少在100,000的数量级。假设数据收集速度为每小时100对图像对，则所需时间将超过100个工作日。
3、此外，还需要设计和制作特殊的硬件系统来获取退化图像和理想非退化图像。这种数据采集需要最小化与图像退化过程无关的因素的差异。例如，时间差异或视角差异。现实中，退化图像与理想非退化图像之间存在不期望的差异是无可避免的，并且会影响神经网络训练的质量。
技术实现思路
1、技术问题
2、需要一种新颖的数据合成方法，用于生成真实的训练数据以训练最新的基于神经网络的图像复原算法。
3、问题的解决方案
4、本申请的图像处理方法应用于电子系统。所述图像处理方法包括以下步骤：获取初始图像；根据摄像头模组的预设光源对所述初始图像进行退化处理，以生成输入图像；将所述预设光源的图像合并到
5、在本申请一实施例中，所述摄像头模组为屏下摄像头。
6、在本申请一实施例中，所述图像处理方法还包括以下步骤：确定所述输出图像与所述地面实况图像的图像质量的比较是否满足预设标准；以及如果所述输出图像与所述地面实况图像的图像质量的比较满足所述预设标准，完成所述图像处理网络模块的训练，并将所述图像处理网络模块与多个权重和偏置相关联。
7、在本申请一实施例中，所述初始图像包括第一初始图像，所述输入图像包括第一输入图像，所述地面实况图像包括第一地面实况图像。所述图像处理方法还包括以下步骤：如果所述第一输出图像与所述第一地面实况图像的图像质量的比较不满足预设标准：获取第二初始图像；生成第二输入图像和第二地面实况图像；以及根据所述第二输入图像和所述第二地面实况图像训练所述图像处理网络模块。
8、在本申请一实施例中，所述初始图像从图像数据库中选择，所述图像数据库包括图像质量高于阈值水平的多个低噪声图像，且所述图像数据库被配置为提供所述多个低噪声图像以用于训练所述图像处理网络模块。
9、在本申请一实施例中，所述初始图像进行退化处理的步骤包括以下步骤：对所述初始图像应用雾化效果、衍射效果和一种或多种类型的噪声。
10、在本申请一实施例中，所述一种或多种类型的噪声包括拍摄噪声和读取噪声。所述图像处理方法还包括以下步骤：根据摄像头特征确定所述拍摄噪声和所述读取噪声。对所述初始图像进行退化处理的步骤还包括以下步骤：将所述拍摄噪声和所述读取噪声添加到所述初始图像中。
11、在本申请一实施例中，所述地面实况图像不具有所述雾化效果或所述一种或多种类型的噪声，且所述地面实况图像中的光源与所述摄像头模组的所述预设光源卷积。
12、在本申请一实施例中，所述获取初始图像的步骤包括以下步骤：获取具有jpeg图像格式的数字图像；以及将数字图像从jpeg图像格式转换为raw图像格式，以生成具有raw图像格式的初始图像。
13、在本申请一实施例中，所述预设光源包括点光源阵列。每个点光源包括由半径小于光波长的100倍的针孔遮掩的光纤光源，且每个所述点光源被配置为提供具有入射角度范围的入射光。所述图像处理方法还包括以下步骤：利用点源函数表示每个点光源，以生成所述输入图像和所述地面实况图像。
14、在本申请一实施例中，每个所述点源函数均具有亮度大于阈值比的高动态范围，每个所述点源函数对于多个入射角中的每个角度应用一系列曝光时间。在对应的输入图像或对应的地面实况图像中应用加权平均。
15、在本申请一实施例中，所述初始图像包括多个饱和像素和多个不饱和像素，所述不饱和像素与所述饱和像素不同。对所述初始图像进行退化处理的步骤包括包括以下步骤：对所述初始图像进行退化处理包括改变所述多个不饱和像素和所述多个饱和像素的所述预设光源；以及将所述预设光源的图像合并到所述初始图像的光区中包括将增强光源应用到所述多个饱和像素。
16、在本申请一实施例中，所述增强光源由具有不同形状和强度分布的多个点源函数表示。
17、在本申请一实施例中，所述改变预设光源的步骤还包括以下步骤：使用多个空间平均点源函数表示所述预设光源，以退化所述多个不饱和像素；以及使用具有不同形状和强度分布的多个点源函数表示所述预设光源，以退化所述多个饱和像素。
18、本申请的电子系统包括一个或多个处理器；以及存储器，所述存储器耦合到所述一个或多个处理器，所述存储器被配置为存储多个指令，所述指令被所述一个或多个处理器执行时，所述一个或多个处理器执行上述图像处理方法。
19、本申请的非暂时性计算机可读介质被配置为存储多个指令，所述指令被一个或多个处理器执行时，所述一个或多个处理器执行上述图像处理方法。
20、专利技术效果
21、综上，根据本申请的图像处理方法、电子系统和非暂时性计算机可读介质可以自动生成大量的训练数据，有效地训练图像处理网络模块。
22、为使上述内容更易于理解，下面将对附有附图的几个实施例进行详细说明。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种图像处理方法，应用于电子系统，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述摄像头模组为屏下摄像头。
3.根据权利要求1或2所述的图像处理方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求1至3中任一项所述的图像处理方法，其特征在于，所述初始图像包括第一初始图像，所述输入图像包括第一输入图像，所述地面实况图像包括第一地面实况图像；所述图像处理方法还包括：
5.根据权利要求1至4中任一项所述的图像处理方法，其特征在于，所述初始图像从图像数据库中选择，所述图像数据库包括图像质量高于阈值水平的多个低噪声图像，且所述图像数据库被配置为提供所述多个低噪声图像以用于训练所述图像处理网络模块。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的图像处理方法，其特征在于，对所述初始图像进行退化处理的步骤包括：
7.根据权利要求1至5中任一项所述的图像处理方法，其中，所述一种或多种类型的噪声包括拍摄噪声和读取噪声，所述图像处理方法还包括：
8.根据权利要求6所述的图像处理方法，其特征在于，所述地面实况图
9.根据权利要求1至8中任一项所述的图像处理方法，其特征在于，所述获取初始图像的步骤包括：
10.根据权利要求1至9中任一项所述的图像处理方法，其特征在于，所述预设光源包括点光源阵列，每个所述点光源包括由针孔遮掩的光纤光源，且每个所述点光源被配置为提供具有入射角度范围的入射光；
11.根据权利要求10所述的图像处理方法，其特征在于，每个所述点源函数均具有亮度大于阈值比的高动态范围，每个所述点源函数对于多个入射角中的每个角度应用一系列曝光时间，且在对应的输入图像或对应的地面实况图像中应用加权平均。
12.根据权利要求1至11中任一项所述的图像处理方法，其特征在于，所述初始图像包括多个饱和像素和多个不饱和像素，所述不饱和像素与所述饱和像素不同；对所述初始图像进行退化处理的步骤包括：
13.根据权利要求12所述的图像处理方法，其特征在于，所述增强光源由具有不同形状和强度分布的多个点源函数表示。
14.根据权利要求12的所述的图像处理方法，其特征在于，所述改变所述预设光源的步骤包括：
15.一种电子系统，包括：
16.一种非暂时性计算机可读介质，被配置为存储多个指令，所述指令被一个或多个处理器执行时，所述一个或多个处理器执行如权利要求1至14中任一项所述的图像处理方法。
...【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种图像处理方法，应用于电子系统，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述摄像头模组为屏下摄像头。
3.根据权利要求1或2所述的图像处理方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求1至3中任一项所述的图像处理方法，其特征在于，所述初始图像包括第一初始图像，所述输入图像包括第一输入图像，所述地面实况图像包括第一地面实况图像；所述图像处理方法还包括：
5.根据权利要求1至4中任一项所述的图像处理方法，其特征在于，所述初始图像从图像数据库中选择，所述图像数据库包括图像质量高于阈值水平的多个低噪声图像，且所述图像数据库被配置为提供所述多个低噪声图像以用于训练所述图像处理网络模块。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的图像处理方法，其特征在于，对所述初始图像进行退化处理的步骤包括：
7.根据权利要求1至5中任一项所述的图像处理方法，其中，所述一种或多种类型的噪声包括拍摄噪声和读取噪声，所述图像处理方法还包括：
8.根据权利要求6所述的图像处理方法，其特征在于，所述地面实况图像不具有所述雾化效果或所述一种或多种类型的噪声，且所述地面实况图像中的光源与所述摄像头模组的所述预设光源卷积。
9.根据权利要求1至8...
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