[发明专利]一种图像处理方法及相关设备

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

当检测到图像输入预构建的目标图像处理模型时，获取所述目标图像处理模型包括的至少一个网络层中各个网络层的累计处理图像值，每个所述网络层包括至少一个用于传输图像数据的脉冲神经元；

将所述各个网络层的累计处理图像值与预设处理图像阈值分别进行对比，若对比得到第一网络层的累计处理图像值大于或者等于预设处理图像阈值，则触发所述第一网络层的下一层级的网络层向所述第一网络层的下下层级的网络层发送脉冲，所述脉冲中携带有所述图像对应的图像数据，所述第一网络层为所述至少一个网络层中的任一个网络层；

触发所述第一网络层对应下下层级的网络层对所述图像数据进行处理；

根据所述各个网络层对所述图像数据的处理结果，输出针对所述图像的处理结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标图像处理模型包括的至少一个网络层中各个网络层的累计处理图像值之前，所述方法还包括：

获取初始图像处理模型，所述初始图像处理模型包括至少一个初始网络层，以及所述至少一个初始网络层中各个初始网络层对应的连接权重值，每个所述初始网络层包括至少一个用于传输图像数据的神经元；

获取训练图像，并根据所述训练图像对所述初始图像处理模型进行训练，得到图像处理模型，其中，所述图像处理模型包括训练后的各个初始网络层对应的连接权重值；

基于所述训练后的各个初始网络层对应的连接权重值以及预设脉冲神经元函数，构建所述图像处理模型对应的目标图像处理模型，所述目标图像处理模型中包括至少一个网络层，每个所述网络层包括至少一个用于传输图像数据的脉冲神经元。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一网络层的累计处理图像值为在系统时间之前，所述第一网络层对应的至少一个处理图像值的和值，每个所述处理图像值为系统时间下输入所述第一网络层的图像值与所述第一网络层对应的连接权重值的乘积。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将输入所述各个网络层的图像值与预设图像基准值分别进行对比；

若对比得到输入第i网络层的图像值大于或者等于所述预设图像基准值，则基于预设函数增大所述图像值，并将增大后的图像值与所述第i网络层的连接权重值的乘积作为输入所述第i网络层的下一层级的网络层的目标图像值，所述第i网络层为所述各个网络层中的任一个网络层；

若对比得到输入所述第i网络层的图像值小于所述预设图像基准值，则基于预设函数减小所述图像值，并将减小后的图像值与所述第i网络层的连接权重值的乘积作为输入所述第i网络层的下一层级的网络层的目标图像值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设函数包括预设指数衰减函数和所述第i网络层对应的连接权重值。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将输入所述各个网络层的图像值与预设图像基准值分别进行对比之前，所述方法还包括：

统计n次输入所述目标图像处理模型的图像对应的图像值，所述n为正整数；

对n次输入的所述图像值求平均值，并将求得的平均值确定为所述预设图像基准值。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述各个网络层的累计处理图像值与预设处理图像阈值分别进行对比之后，所述方法还包括：

若对比得到所述第一网络层的累计处理图像值大于或者等于所述预设处理图像阈值，则等待下一次的图像值输入所述第一网络层，直至所述第一网络层对应的累计处理图像值大于或者等于所述预设处理图像阈值时，触发所述第一网络层的下一层级的网络层向所述第一网络层的下下层级的网络层发送脉冲的操作。