[发明专利]一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请提供一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取待处理图像，待处理图像为在第一光照条件下采集的图像；对待处理图像进行通道数据提取获得Y通道数据、Cb通道数据和Cr通道数据；将Y通道数据输入神经网络模型中获得残差结果；根据Y通道数据、残差结果、Cb通道数据和Cr通道数据获得待处理图像对应的第二光照条件下的图像；第一光照条件的光照质量低于第二光照条件的光照质量。本申请通过利用预先训练好的神经网络模型对待处理图像的Y通道数据进行修正，并根据修正后的Y通道数据、Cb通道数据和Cr通道数据获得第二光照条件下的图像，从而能够有效恢复不正常光照图像中的skus的外观特征。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

对于智能货柜来说，通常需要在智能货柜里面安装图像采集装置，以便对货柜中的商品进行图像采集，获得对应的商品分布图。但由于存在因为灯管、摄像头硬件、阳光照射等因素，导致货柜中的图像采集装置采集到的图像存在过曝光或过昏暗的现象，这种情况影响了后期检测识别算法的识别准确率，从而造成智能货柜系统订单识别准确率低的问题。

现有的光照处理算法对于过曝光或过昏暗的商品分布图的处理效果不是很好，容易出现改变商品分布图外观的现象，从而使得不同的商品分布图展现相似的色彩。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中对过曝光或过昏暗条件下拍摄的图像处理效果不好的问题。

第一方面，本申请实施例提供一种图像处理方法，包括：获取待处理图像，其中，所述待处理图像为在第一光照条件下采集的图像；对所述待处理图像进行通道数据提取，获得Y通道数据、Cb通道数据和Cr通道数据；将所述Y通道数据输入预先训练好的神经网络模型中，获得所述神经网络模型输出的残差结果；根据所述Y通道数据、所述残差结果、所述Cb通道数据和所述Cr通道数据获得所述待处理图像对应的第二光照条件下的图像；其中，所述第一光照条件的光照质量低于所述第二光照条件的光照质量。

本申请实施例通过利用预先训练好的神经网络模型对待处理图像的Y通道数据进行修正，并根据修正后的Y通道数据、Cb通道数据和Cr通道数据获得第二光照条件下的图像，从而能够有效恢复不正常光照图像中的skus的外观特征。

进一步地，所述根据所述Y通道数据、所述残差结果、所述Cb通道数据和所述Cr通道数据获得所述待处理图像对应的第二光照条件下的图像，包括：将所述待处理图像对应的Y通道数据与所述残差结果按照像素点位置进行相加，获得纠正后Y通道数据；将所述纠正后Y通道数据、所述Cb通道数据和所述Cr通道数据进行转换获得所述第二光照条件下的图像。

本申请实施例通过将修正后的Y通道数据与Cb通道数据和Cr通道数据转换后生成第二光照条件下的图像，由于Y通道数据表征的是亮度成分，因此，通过对Y通道数据进行修正，能够很好的解决由于环境过曝光或过昏暗带来的图像质量低的问题。

进一步地，所述方法还包括：获取训练样本，所述训练样本包括第一光照条件下的训练图像和第二光照条件下的训练图像；提取所述第一光照条件下的训练图像的Y通道数据，以及所述第二光照条件下的训练图像的Y通道数据；将所述第一光照条件下的训练图像的Y通道数据输入待训练的神经网络模型中，获得所述待训练的神经网络模型输出的预测残差；根据第一光照条件下的训练图像的Y通道数据所述预测残差和所述第二光照条件下的训练图像的Y通道数据对所述待训练的神经网络模型中的参数进行优化，获得训练好的神经网络模型。

本申请实施例通过利用第一光照条件下的Y通道数据和第二光照条件下的Y通道数据对神经网络模型进行训练，获得的训练好的神经网络模型进行较好的对待处理图像的Y通道数据进行修正。