[发明专利]一种图像增强方法及采用该方法的装置、存储介质、车辆在审
申请号: | 202110578233.X | 申请日: | 2021-05-26 |
公开(公告)号: | CN113393388A | 公开(公告)日: | 2021-09-14 |
发明(设计)人: | 刘鹏;陆唯佳;李兵洋;李倩;王立;王伟;甘钦争;王梦雨 | 申请(专利权)人: | 联合汽车电子有限公司 |
主分类号: | G06T5/00 | 分类号: | G06T5/00;G06T7/00 |
代理公司: | 上海浦一知识产权代理有限公司 31211 | 代理人: | 王江富 |
地址: | 201206 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 图像 增强 方法 采用 装置 存储 介质 车辆 | ||
本申请公开了一种图像增强方法及采用该方法的装置、计算机可读的存储介质和车辆。该方法用于对样本空间较小的检测数据进行有效的拓展,以利于相关工人智能算法的实现。具体地,通过获取第一数据集内符合预定特征的数据,生成第一样本库;并对第一样本库进行随机增强生成第二样本库;抽取第一数据集或第二数据集内的数据生成第三数据集;再将第三数据集内的数据与第二样本库中随机抽取的数据按预定方式合并,生成第四数据集。此外,本申请还公开了采用该方法的器件、装置以及车辆,并可迅速移植应用到相关场合。
技术领域
本发明属于图像处理技术领域,具体涉及一种图像增强方法及采用该方法的装置、计算机可读的存储介质和车辆。
背景技术
在工业生产中,产品的缺陷率往往被控制在很低的水平;因此,直接由缺陷产品获得的缺陷样本有限。为了满足深度学习神经网络模型训练和应用的需要,亟需解决这一问题。
发明内容
本申请公开了一种图像增强方法及采用该方法的智能装置、存储介质和车辆。该方法通过获取第一数据集内符合预定特征的数据,生成第一样本库;该样本库用于存放具备预设特征的数据,并通过其它步骤的配合,实现图像的增强。
为了模拟实际系统中可能随机出现的图像特征分布,对第一样本库进行了随机增强,从而生成了第二样本库;经过增强的第二样本库较之第一样本库取得了更大的样本空间。
进一步对需要处理的数据进行处理:通过抽取第一数据集或第二数据集内的数据生成第三数据集;进而将第三数据集内的数据与第二样本库中随机抽取的数据按预定方式合并,即可生成经过增强处理的第四数据集。在获取、抽取、随机增强、合并等处理过程中,对必要的中间数据和最终数据进行保存,用于进一步的处理。
进一步地,本申请对工业零件缺陷视觉检测领域的图像,公开了相应的图像数据增强方法;其在这些场景下,工业零件缺陷数据集的深度学习神经网络训练效果得到了提升。
在图像处理的应用场景下,该方法所处理的第一数据集、第二数据集、第三数据集和第四数据集均是图像数据的集合;其中,第一数据集是符合预定特征的图像数据的集合,第二数据集是不包含这些预定特征的图像数据的集合,第三数据集是待增强图像数据的集合,第四数据集是经过图像增强处理后的图像的集合。
在工业零件缺陷视觉或相关的场景下,该第一数据集是指零部件存在缺陷时,其图像的集合;第二数据集是指零部件不存在缺陷时,其图像的集合;第三数据集是指待增强图像的零部件图像的集合;第四数据集是指经过图像增强处理后零部件图像的集合。对于汽车工业场景,上述零部件则包括汽车零部件。
在本申请的应用场景中,当零部件符合预定特征时,即表示该零部件存在缺陷;这些缺陷至少包含飞边、划痕、污渍、变形和杂质,但根据零部件的工艺要求,可以对缺陷状态和特征进行重新的定义或者设定;也就是说,这些预定特征是可以扩展的。
进一步地,本申请公开的随机增强至少包括尺度缩放、比例缩放、旋转变换和亮度调整中的一种,且这些随机增强采用的算法是预先指定或者随机选取的;此时,随机增强采用的算法是可以根据工艺要求重新设计的。
在图像增强的过程中,要避免产生现实系统中不可信或不可能出现数据,也就是说,经上述合并处理后,缺陷仅存在于可能出现缺陷的区域;样本空间的增大并以牺牲样本质量为代价;同时,该用于置入增强图像数据的区域,其选取过程是随机的;这样也就进一步模拟了现实系统中缺陷的分布规律。若根据某一类缺陷出现的概率分布进行上述区域的选择,也可能获得符合某一约束条件的样本空间,从而对特定应用环境下的数据进行符合度更高的模拟。
该方法的使用对于零部件的几何特征也进行了考量,若零部件自某方向观测所得的图像包含对称特征或非对称特征,该均可适用;其随机增强是指,对上述观测图像视图或观测所得图像的局部区域随机旋转一个角度;当该图像包含标注时,随机增强的处理应包含对标注部分图像的处理。
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