[发明专利]一种数据处理方法、系统及装置在审
申请号: | 202010959989.4 | 申请日: | 2020-09-14 |
公开(公告)号: | CN114187185A | 公开(公告)日: | 2022-03-15 |
发明(设计)人: | 张新雨;遇冰;钟钊 | 申请(专利权)人: | 华为技术有限公司 |
主分类号: | G06T5/00 | 分类号: | G06T5/00;G06T7/90;H04N5/268 |
代理公司: | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人: | 周云 |
地址: | 518129 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 数据处理 方法 系统 装置 | ||
本申请提供一种数据处理方法、系统及装置,涉及AI领域,该数据处理方法可通过服务器来执行,也可通过具有数据处理功能的设备来执行,在执行时,先获取参考数据;其中,参考数据包括:RGB图像数据、图像设备的设备参数,之后利用AutoML确定RGB图像数据转换成RAW数据所需的多个转换参数,最后根据多个转换参数将RGB图像数据处理成RAW数据;其中,RAW数据与图像设备的设备参数相匹配。由于本申请引入了AutoML来确定RGB图像数据转换成RAW数据所需的多个转换参数,并非基于人工经验来确定转换参数,该方式提高了数据处理的效率。
技术领域
本申请涉及人工智能(artificial intelligence,AI)技术领域,尤其涉及一种数据处理方法、系统及装置。
背景技术
计算摄影是一种将计算机软件方法(计算机视觉、数字信号处理、图形学等)与摄影设备以及相关应用进行综合的技术。计算摄影将硬件设计与软件计算能力有机结合,极大地简化了摄影流程,提高了摄影体验,让更多的人可以享受到摄影的乐趣。
为了通过终端设备(手机、平板电脑等)得到良好的图像效果,可利用终端设备在拍摄过程产生的RAW数据(感光元件记录的图像的所有灰度数据)和单反相机产生的RGB数据组成的RAW-RGB数据集,用于神经网络学习,来提高终端设备的拍摄能力。但是RAW-RGB数据集的采集耗时较长,且采集的RAW-RGB数据集与真实数据的差距较大。
考虑到数据采集时出现的问题,相关技术提出通过RGB数据退化成RAW数据,来构建RAW-RGB数据集,但是该方式需要人工计算RGB数据退化成RAW数据所需的多个参数的取值,该方式费时费力。
发明内容
基于此,本申请提供一种数据处理方法、系统及装置,以提高数据的处理效率。
第一方面,本申请提供一种数据处理方法,该数据处理方法可通过服务器来执行,也可通过具有数据处理功能的设备来执行,在此不做具体限定。该方法在执行时,需要先获取参考数据;其中,参考数据包括:RGB图像数据、图像设备的设备参数,之后利用自动化机器学习(auto machine learning,AutoML)确定RGB图像数据转换成RAW数据所需的多个转换参数,最后根据多个转换参数将RGB图像数据处理成RAW数据;RAW数据与图像设备的设备参数相匹配。
上述的图像设备可以理解为具有图像处理功能的设备,可以为终端设备如:手机、平板电脑、移动机器人,也可以为其他设备,本申请在此不做具体限定。本申请利用AutoML确定RGB图像数据转换成RAW数据所需的多个转换参数,并基于该转换参数将RGB图像数据转换成RAW数据。通过该方式获取的RAW数据可以提高数据的处理效率,且RAW数据与图像设备的设备参数是相匹配的,更加适配图像设备的设备需求。
在一种可能的实现方式中,可根据设备参数确定与图像设备对应的搜索空间;之后从搜索空间确定多个转换参数。
需要说明的是,不同的图像设备的设备参数是不同的,本申请可根据不同的图像设备的设备参数适配符合图像设备需求的搜索空间,并在确定的搜索空间内确定适配图像设备需求的转换参数,通过该方式确定的转换参数可以提高转换参数的获取效率,且该转换参数适配图像设备的需求,有利于更好地将RGB图像数据转换成RAW数据。
在一种可能的实现方式中,可构建RGB图像数据以及RAW数据的图像对;之后将图像对输入任务处理单元中进行训练,确定反馈信号;任务处理单元用于处理视频或图像数据;反馈信号用于指示图像对的构建质量;最后根据反馈信号更新RGB图像数据转换成RAW数据所需的多个转换参数。
需要说明的是,上述构建质量反映的是RGB图像数据转换到RAW数据时,RAW数据与图像设备的设备参数匹配程度,本申请基于反馈信号来调整RGB图像数据转换成RAW数据所需的多个转换参数可以转换参数的准确度,使得RAW数据的更加适配图像设备的设备参数的需求。
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