[发明专利]图像处理的方法、装置、可移动平台以及系统在审

专利信息
申请号: 202080004902.6 申请日: 2020-05-28
公开(公告)号: CN112673380A 公开(公告)日: 2021-04-16
发明(设计)人: 李恒杰;赵文军 申请(专利权)人: 深圳市大疆创新科技有限公司
主分类号: G06K9/32 分类号: G06K9/32;G06N3/04
代理公司: 北京龙双利达知识产权代理有限公司 11329 代理人: 韩狄;毛威
地址: 518057 广东省深圳市南山区高*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 图像 处理 方法 装置 移动 平台 以及 系统
【说明书】:

一种图像处理的方法、装置、可移动平台以及系统。该图像处理的方法,包括:采用CNN结构,对多帧图像中的每帧图像进行处理,以获得所述每帧图像的多通道特征图;采用RNN结构,对所述多帧图像的多通道特征图进行处理,以获得所述每帧图像的单通道的显著性图;根据所述每帧图像对应的显著性图,确定所述每帧图像的感兴趣区域位置。本申请实施例的图像处理的方法、装置、可移动平台以及系统,可以更加精确的确定ROI的位置,减少系统时延,提高系统实时性。

版权申明

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技术领域

本申请涉及图像处理领域,尤其涉及一种图像处理的方法、装置、可移动平台以及系统。

背景技术

在图传应用中,通常将拍摄到的图像和视频进行实时传输,这需要占用较大的带宽。为了减少对图传资源的占用,可以采用滤波的方式对图像进行虚化。例如,可以对图像中的感兴趣区域(region of interest,ROI)保持像素点的原值,对其他区域基于相同或不同的滤波半径,通过例如均值滤波或高斯滤波等方式来减少高频信息。

在上述方案中,如果不能及时并准确的确定ROI位置,则会使得地面端人眼无法观察到高质量图像,而是观察到虚化的图像。因此,如何精确地确定ROI位置是目前亟待解决的问题。

发明内容

本申请提供了一种图像处理的方法、装置、可移动平台以及系统,可以更加精确的确定ROI的位置,减少系统时延,提高系统实时性。

第一方面,提供了一种图像处理的方法,包括:采用卷积神经网络(CNN)结构,对多帧图像中的每帧图像进行处理,以获得所述每帧图像的多通道特征图;采用循环神经网络(RNN)结构,对所述多帧图像的多通道特征图进行处理,以获得所述每帧图像的单通道的显著性图;根据所述每帧图像对应的显著性图,确定所述每帧图像的感兴趣区域(ROI)位置。

第二方面,提供了一种图像处理的装置,用于执行上述第一方面或第一方面的任意可能的实现方式中的方法。具体地,该装置包括用于执行上述第一方面或第一方面的任意可能的实现方式中的方法的单元。

第三方面,提供了一种图像处理的装置,包括:存储单元和处理器,该存储单元用于存储指令,该处理器用于执行该存储器存储的指令,并且当该处理器执行该存储器存储的指令时,该执行使得该处理器执行第一方面或第一方面的任意可能的实现方式中的方法。

第四方面,提供了一种计算机可读介质,用于存储计算机程序,该计算机程序包括用于执行第一方面或第一方面的任意可能的实现方式中的方法的指令。

第五方面,提供了一种包括指令的计算机程序产品,当计算机运行所述计算机程序产品的所述指时,所述计算机执行上述第一方面或第一方面的任意可能的实现方式中的图像处理的方法。具体地,该计算机程序产品可以运行于上述第三方面的图像处理的装置上。

第六方面,提供了一种可移动平台,包括:机体;动力系统,设于所述机体内,用于为所述可移动平台提供动力;以及一个或者多个处理器,用于执行上述第一方面或第一方面的任意可能的实现方式中的图像处理的方法。

第七方面,提供了一种系统,包括上述第六方面的可移动平台和显示设备,所述可移动平台与所述显示设备有线连接或无线连接。

附图说明

图1是图像处理系统的示意性框图。

图2是本申请实施例中的图像中ROI位置的示意图。

图3是图1中图像处理系统中的数据流的示意图。

图4是本申请实施例的图像处理系统的示意性框图。

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