[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

对待处理图像进行基于灰度的均衡化处理，所述基于灰度的均衡化处理用于增大所述待处理图像的像素值所分布的灰度级别区域；

将均衡化处理后的待处理图像提供给神经网络，并经所述神经网络输出所述待处理图像的处理结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对待处理图像进行基于灰度的均衡化处理之前，包括：

判断待处理图像的像素值所分布的灰度级别区域是否小于第一阈值，若是，则执行所述对待处理图像进行基于灰度的均衡化处理的步骤。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述判断待处理图像的像素值所分布的灰度级别区域是否小于第一阈值之前，包括：

判断待处理图像中任一像素值对应的像素点数量是否达到第二阈值，若是，则将相应的像素值纳入所述灰度级别区域的范围，若否，则不将相应的像素值纳入所述灰度级别区域的范围。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述待处理图像包括：灰度图像或者非灰度图像。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对待处理图像进行基于灰度的均衡化处理包括：

对被作为待处理图像的灰度图像进行直方图均衡化处理。

6.一种神经网络的训练方法，其特征在于，所述方法包括：

根据训练图像集中的图像样本获取待训练神经网络的输入图像；

将所述输入图像提供给待训练神经网络，并经待训练神经网络输出所述输入图像的处理结果；

以所述训练图像集中的图像样本的标注数据为指导信息，对待训练神经网络进行监督学习，以使待训练神经网络输出的处理结果收敛。

7.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

均衡化处理模块，用于对待处理图像进行基于灰度的均衡化处理，所述基于灰度的均衡化处理用于增大所述待处理图像的像素值所分布的灰度级别区域；

获取图像处理结果模块，用于将均衡化处理后的待处理图像提供给神经网络，并经所述神经网络输出所述待处理图像的处理结果。

8.一种神经网络的训练装置，其特征在于，所述装置包括：

获取输入图像单元，用于根据训练图像集中的图像样本获取待训练神经网络的输入图像；

获取输入图像处理结果单元，用于将所述输入图像提供给待训练神经网络，并经待训练神经网络输出所述输入图像的处理结果；

监督学习单元，用于以所述训练图像集中的图像样本的标注数据为指导信息，对待训练神经网络进行监督学习，以使待训练神经网络输出的处理结果收敛。

9.一种电子设备，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述存储器中存储的计算机程序，且所述计算机程序被执行时，实现上述权利要求1-6中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现上述权利要求1-6中任一项所述的方法。