[发明专利]视频图像调整方法、设备及存储介质

说明书

本发明公开了视频图像调整方法、设备及存储介质，该方法包括：接收待处理的视频图像，并对视频图像进行预处理得到预处理图像；提取预处理图像的特征图像信息；根据特征图像信息确定图像显示数据；根据图像显示数据调整视频图像，并输出调整后的视频图像。本发明实现了每帧视频图像的实时处理，不仅提高了视频图像的处理速度，同时还有利于在不同的光照条件下提高拍摄的监控目标的清晰度。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种视频图像调整方法、设备及存储介质。

背景技术

目前的安防摄像机中用于处理监控图像的图像信号处理算法和参数计算单元是分开设置在主控芯片以及外置的嵌入式神经网络处理器(NPU)上的，在进行监控图像处理时，需要主控芯片和嵌入式神经网络处理器需要进行大量的数据传输来完成监控图像的处理，从而导致监控图像处理滞后，影响图像处理的速度。

发明内容

本申请实施例通过提供一种视频图像调整方法、设备及存储介质，旨在解决目前的安防摄像机中的图像信号处理算法和参数计算单元是分开设置的，导致监控图像处理滞后，影响图像处理的速度的技术问题。

本申请实施例提供了一种视频图像调整方法，所述视频图像调整方法，包括：

接收待处理的视频图像，并对所述视频图像进行预处理得到预处理图像；

提取所述预处理图像的特征图像信息，所述特征图像信息包括监控场景的目标场景类型和目标监控对象；

根据所述特征图像信息确定图像显示数据；所述图像显示数据至少包括图像调整算法和图像调整参数；

根据所述图像显示数据调整所述视频图像，并输出调整后的所述视频图像。

在一实施例中，所述对所述视频图像进行预处理得到预处理图像的步骤，包括：

获取预设图像显示数据；所述预设图像显示数据至少包括默认图像调整算法和默认图像调整参数；

根据所述预设图像显示数据调整所述视频图像，得到所述预处理图像。

在一实施例中，所述获取预设图像显示数据的步骤，包括：

获取所述待处理的视频图像对应的曝光参数；

获取与所述曝光参数匹配的预设图像显示数据。

在一实施例中，所述提取所述预处理图像的特征图像信息的步骤，包括：

对所述预处理图像进行归一化处理，得到归一化图像；

采用预设的卷积神经网络模型对所述归一化图像进行卷积处理，得到所述特征图像；

根据所述特征图像确定所述特征图像信息。

在一实施例中，所述根据所述特征图像确定所述特征图像信息的步骤，包括：

采用所述卷积神经网络模型中的场景类型识别模型识别所述特征图像，以得到第一识别结果；

根据所述第一识别结果确定所述目标场景类型；

采用所述卷积神经网络模型中的对象识别模型识别所述特征图像，以得到第二识别结果；

根据所述第二识别结果确定所述目标监控对象。

在一实施例中，所述根据所述第一识别结果确定所述场景类型的步骤，包括：

获取所述第一识别结果中包括的参考场景类型和所述参考场景类型对应的预测概率，所述参考场景类型在预设的场景类型中选取得到；

将最大预测概率对应的参考场景类型确定为所述目标场景类型。