[发明专利]一种原始图像处理方法、图像处理器及图像成像传感器在审
| 申请号： | 201811161920.6 | 申请日： | 2018-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN108965723A | 公开（公告）日： | 2018-12-07 |
| 发明（设计）人： | 张亚东;王道宁 | 申请（专利权）人： | 易诚高科（大连）科技有限公司 |
| 主分类号： | H04N5/232 | 分类号： | H04N5/232;H04N9/04 |
| 代理公司： | 大连至诚专利代理事务所(特殊普通合伙) 21242 | 代理人： | 杨威;涂文诗 |
| 地址： | 116000 辽宁省大连市高新技术产业园区*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 传感器 图像处理器 图像成像 原始图像 神经网络模型 处理单元 独立图像 图像处理 复杂度 调校 加载 一对一 调用 优化 统一 | ||
1.一种原始图像处理方法，其特征在于，基于训练过的深度神经网络模型，包括
输入层，接受原始图像数据；
K个切片层，第1个切片层与输入层相连，第2到第K个切片层顺序相连，每个切片层包括2个卷积层和1个池化层；
T个全连接层，第1个全连接层与第K个切片层相连，第2到第T个全连接层顺序相连，每个全连接层包括1个向上采样层和2个卷积层；
输出层，接受来自第T个全连接层的数据并输出作为最终图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述切片层的个数为K＝5。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述全连接层的个数为T＝4。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第1个切片层具有32个核心数，第2到第K个切片层中，每层核心数为前一层的2倍。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述切片层的核心大小为3*3。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述池化层的池化方法为最大池化，池化尺寸为2*2。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练过的深度神经网络算法以多色温多色彩灯箱照射一种或多种图卡获得的原始图像数据训练集，并进行权重训练。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述原始图像数据是经AD转换器转化后的原始图像数据。
9.一种图像处理器，其特征在于，使用权利要求1～8任一所述的原始图像处理方法。
10.一种图像成像传感器，其特征在于，包括权利要求9所述的图像处理器。
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