[发明专利]一种用于AI芯片的智能图像处理方法

说明书

本发明涉及AI芯片技术领域，且公开了一种用于AI芯片的智能图像处理方法，包括如下步骤：S1.工作现场获取场景图像，对图像进行采集；S2.将模拟图像信号数字化后传输给计算机处理并存储；S3.将S2中获取得到的模拟图像进行重建，进而获取模态图像；S4.根据S3中重建得到的模态图像进行噪声消除处理；S5.根据S4中得到的模态图像进行几何形变处理；S6.根据S5中的得到的模态图像进行彩色失调处理；S7.对S6中获取的模态图像进行几何校正。该用于AI芯片的智能图像处理方法，解决了因受到设备和环境因素的影响，往往会受到不同程度的干扰，如噪声、几何形变、彩色失调等，都会妨碍接下来的处理环节的问题，满足了使用的需要。

技术领域

本发明涉及AI芯片技术领域，具体为一种用于AI芯片的智能图像处理方法。

背景技术

图像处理技术应用广泛，但是由于图像信号的维数高，对其处理所需要的计算复杂度高。因此，在一些对系统处理实时性要求苛刻的应用场合，图像的处理速度往往成为影响系统精度和实用性的瓶颈。AI芯片也被称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块(其他非计算任务仍由CPU负责)；当前，AI芯片主要分为GPU、FPGA、ASIC。现有技术中用FPGA作为核心的图像处理系统，其图像处理的速度、处理方式的灵活性和对不同图像算法的适应性可以大大得到提高。

申请号201911032067.2公开了一种用于AI芯片的智能图像处理方法，包括：获取原始实景图像；根据亮度和对比度的对应关系，通过同步调整亮度和对比度，对图像的亮度和对比度进行适配处理；通过同时空间转换图像颜色空间中的点和图像边界范围内的点，对图像的饱和度进行增强处理；获得目标图像。本发明根据亮度和对比度的对应关系，只需对亮度信息进行相应地调整，即可快速可靠地获得较佳亮度和对比度下较佳显示效果的图像；其中，通过对图像的灰度值划分范围，并对像素点数量最多的某一灰度值范围内的各像素点对应的灰度值求平均值，从而可以获得可靠的当前图像亮度信息，为下一步亮度调节、获得较佳显示效果的图像提供了有利的基础条件。

上述方法虽然解决了图像的显示效果，但是在使用时，采集到的数字化的现场图像，由于受到设备和环境因素的影响，往往会受到不同程度的干扰，如噪声、几何形变、彩色失调等，都会妨碍接下来的处理环节，所以不能满足使用的需要。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种用于AI芯片的智能图像处理方法，具备消除噪声、处理几何形变和处理彩色失调，解决了多噪声、几何形变、彩色失调等，都会妨碍接下来的处理环节的问题的优点，解决了在使用时，采集到的数字化的现场图像，由于受到设备和环境因素的影响，往往会受到不同程度的干扰，如噪声、几何形变、彩色失调等，都会妨碍接下来的处理环节，所以不能满足使用的需要的问题。

(二)技术方案

为实现通过对CT扫描数据的处理，选取扫描对象的部分区域进行PET扫描，解决了多模态成像系统中的PET图像重建时间长的问题的目的，本发明提供如下技术方案：一种用于AI芯片的智能图像处理方法，包括如下步骤：

S1.工作现场获取场景图像，对图像进行采集；

S2.将模拟图像信号数字化后传输给计算机处理并存储；

S3.将S2中获取得到的模拟图像进行重建，进而获取模态图像；

S4.根据S3中重建得到的模态图像进行噪声消除处理；

S5.根据S4中得到的模态图像进行几何形变处理；

S6.根据S5中的得到的模态图像进行彩色失调处理；

S7.对S6中获取的模态图像进行几何校正；

S8.根据S5中获取的模态图像进行直方图均衡处理；