[发明专利]影像处理方法与影像处理系统

权利要求书

1.一种影像处理方法，包括步骤：

通过一影像数据处理装置基于一特征抽取模型分析多个影像数据，以产生对应所述多个影像数据的一特征向量集合，其中所述多个影像数据包含与该特征向量集合中的至少一第一特征向量相关的多个第一影像数据以及与该特征向量集合中的至少一第二特征向量相关的多个第二影像数据；

通过该影像数据处理装置基于该特征抽取模型从所述多个第一影像数据与所述多个第二影像数据中分别选取对应的一第一训练图块组以及一第二训练图块组，并对该第一训练图块组以及该第二训练图块组进行运算，以产生对应的至少一损失函数值；以及

根据该至少一损失函数值调整该特征抽取模型。

2.如权利要求1所述的影像处理方法，其中当该影像数据处理装置基于经调整的该特征抽取模型分析所述多个影像数据时，所述多个第一影像数据与所述多个第二影像数据匹配的程度增加。

3.如权利要求1所述的影像处理方法，还包含：

通过该影像数据处理装置基于经调整的该特征抽取模型进行以下操作中的至少一者：

对所述多个第一影像数据与所述多个第二影像数据进行一比对操作；

依据该比对操作的结果进行一空间定位操作；以及

依据该空间定位操作的结果输出一影像定位结果。

4.如权利要求1所述的影像处理方法，其中该至少一第一特征向量涉及影像观测角度以及影像观测距离中至少一者，该至少一第二特征向量涉及影像亮度、影像伽玛值以及影像对比度中至少一者。

5.如权利要求1所述的影像处理方法，其中选取该第一训练图块组的步骤包含：

从所述多个第一影像数据的多个同类图块中，选取与所述多个第一影像数据的一基础图块匹配的程度最低的至少一同类图块作为该第一训练图块组；以及

从所述多个第一影像数据的多个异类图块中，选取与所述多个第一影像数据的该基础图块匹配的程度最高的至少一异类图块作为该第一训练图块组。

6.如权利要求1所述的影像处理方法，其中选取该第二训练图块组的步骤包含：

从所述多个第二影像数据的多个同类图块中，选取与所述多个第二影像数据的一基础图块匹配的程度最低的至少一同类图块作为该第二训练图块组；以及

从所述多个第二影像数据的多个异类图块中，选取与所述多个第二影像数据的该基础图块匹配的程度最高的至少一异类图块作为该第二训练图块组。

7.如权利要求1所述的影像处理方法，其中对该第一训练图块组以及该第二训练图块组进行运算的步骤包含：

通过一离群损失函数对该第一训练图块组以及该第二训练图块组进行运算，以产生对应的该至少一损失函数。

8.如权利要求1所述的影像处理方法，其中调整该特征抽取模型的步骤还包含：

将该第一影像数据与该第二影像数据输入至共享深度神经网络模型参数的该特征抽取模型，以分别产生对应的不同损失函数值；以及

将对应该第一影像数据与该第二影像数据的不同损失函数值存储并更新该特征抽取模型中的至少一网络参数。

9.一种影像处理系统，包括：

一影像获取装置，用以获取多个影像数据；以及

一影像数据处理装置，耦接该影像获取装置，该影像数据处理装置基于一特征抽取模型分析所述多个影像数据，以产生对应所述多个影像数据的一特征向量集合；其中

所述多个影像数据包含与该特征向量集合中的至少一第一特征向量相关的多个第一影像数据以及与该特征向量集合中的至少一第二特征向量相关的多个第二影像数据；

该影像数据处理装置基于该特征抽取模型从所述多个第一影像数据与所述多个第二影像数据中分别选取对应的一第一训练图块组以及一第二训练图块组，并对该第一训练图块组以及该第二训练图块组进行运算，以产生对应的至少一损失函数值；

该特征抽取模型是根据对所述多个第一影像数据及所述多个第二影像数据进行运算所产生的该至少一损失函数值而进行调整。

10.如权利要求9所述的影像处理系统，其中该第一特征向量涉及影像观测角度以及影像观测距离中至少一者，该至少一第二特征向量涉及影像亮度、影像伽玛值以及影像对比度中至少一者。