[发明专利]通过神经网络进行图像处理的方法和训练神经网络的方法

权利要求书

1.一种计算机实现的用于处理图像(410)的方法(100)，包括：

将所述图像(410)划分(110)为至少两个图像区域；

将所述图像区域中的至少一个图像区域分组(120)为至少一组，其中，将所述图像区域中的每一个分配至仅一组或不分配至组；以及

将神经网络的层中的至少一个内核(420)应用(130)于至少一组的所述图像区域，其中，每一组所述图像区域被应用至多一个内核。

2.根据权利要求1所述的方法(100)，其中，所述内核是卷积核。

3.根据权利要求1或2所述的方法(100)，

其中，在应用(130)所述至少一个内核之前、期间或之后，执行对所述图像的其他处理步骤(125、135)；和/或

其中，在所述神经网络的所述层中、在所述神经网络的另一层中、在另一神经网络中或在神经网络的外部，执行所述其他步骤(125、135)中的一个或多个以及所述划分(110)和分组(120)的步骤中的一个或多个。

4.根据权利要求1、2或3所述的方法(100)，还包括：

在卷积(130)之后，输出(140)经处理的图像。

5.根据权利要求1、2、3或4所述的方法(100)，

其中，所述划分(110)为图像区域将所述图像划分为相等大小的图像区域。

6.根据权利要求1、2、3或4所述的方法(100)，

其中，所述划分(110)为图像区域将所述图像划分为大小不同的图像区域；和/或

其中，所述划分(110)为图像区域是通过分解来执行的。

7.根据前述权利要求中任一项所述的方法(100)，

其中，所述分组(120)将在各种情况下具有相同属性的图像区域分组为一个所述组。

8.根据权利要求7所述的方法(100)，其中，所述图像区域的相同属性对应于以下标准中的至少一个：

强度梯度的取向；

所述图像区域的色彩；

所述图像区域的强度；

所述图像区域内的结构；

边缘取向；和/或

在图像区域的大小不同的情况下，相同大小的图像区域。

9.根据前述权利要求中任一项所述的方法(100)，

其中，所述分组(120)通过聚类或分类算法对所述图像区域进行分组。

10.一种计算机实现的用于训练神经网络的方法(200)，包括：

读取(210)被划分为至少两个图像区域的图像；

将所述图像区域中的至少一个图像区域分组(220)为至少一组，其中，将所述图像区域中的每一个分配至仅一组或不分配至组；以及

将神经网络的层中的至少一个内核(420)应用(230)于至少一组的所述图像区域，其中，每一组所述图像区域被应用至多一个内核。

11.一种用于在神经网络中处理图像和/或用于训练神经网络的设备(500)，包括：

至少一个存储器(510)，其中，至少一个图像存储在至少一个所述存储器中；

至少一个处理器(520)，其中，至少一个所述处理器被配置为执行根据权利要求1至10中任一项所述的方法。

12.一种包括命令的计算机可读介质，所述命令在由处理器执行时使所述处理器执行根据权利要求1至10中任一项所述的方法的步骤。