[发明专利]图像处理方法、神经网络系统、计算机系统和介质

权利要求书

1.一种基于神经网络系统的图像处理方法，其特征在于，所述神经网络系统包括至少一个特征提取模块、至少一个图像重建模块、至少一个采样模块，其中，每个所述特征提取模块均包括以残差连接方式依次相连的一个初始卷积层和三个密集连接残差块，所述方法包括：

通过所述至少一个特征提取模块，对输入的所述Bayer阵列图像进行高斯平滑，并对进行高斯平滑后的图像进行特征提取，得到进行特征提取后的图像，所述Bayer阵列图像由马赛克图像处理得到；

通过所述至少一个图像重建模块，对所述进行特征提取后的图像进行重建，得到重建后的图像；

通过所述至少一个采样模块，对所述重建后的图像进行采样，输出彩色图像。

2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述平滑模块的数量为n，所述特征提取模块的数量为n+1，所述图像重建模块的数量为所述采样模块的数量为n。

3.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，每个所述密集连接残差块包括至少一个深度可分离卷积和至少一个非线性激活层。

4.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述神经网络系统的结构为嵌套型U型网络，每个具有不同层数的U型网络相互嵌套。

5.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述通过所述至少一个特征提取模块，将输入的Bayer阵列图像进行特征提取，得到进行特征提取后的图像之前，还包括：

将马赛克图像处理成排列方式符合红色、绿色、绿色、蓝色顺序排列的所述Bayer阵列图像。

6.根据权利要求5所述的图像处理方法，其特征在于，所述将马赛克图像处理成排列方式符合红色、绿色、绿色、蓝色顺序排列的所述Bayer阵列图像包括：

获取待处理的马赛克图像；

将所述马赛克图像截取成尺寸为2H×2H×3的图像，作为比对的正确图像；

对每张图像的红色、绿色、蓝色通道分别采样对应位置的点，作为所述马赛克图像上的像素点，得到一张2H×2H×1的单通道图像；

将所述单通道图像中的红色、蓝色分别单独合为一个通道，绿色按照其相对位置的排列规则不同分为两个通道，得到由红色、绿色、绿色、蓝色顺序排列的H×H×4尺寸的所述Bayer阵列图像。

7.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述深度可分离卷积中卷积核的个数与对应层的图像特征图通道数相同；

每个卷积核只与对应的通道相卷积。

8.一种神经网络系统，其特征在于，包括：

至少一个特征提取模块，用于对输入的所述Bayer阵列图像进行高斯平滑，并对进行高斯平滑后的图像进行特征提取，得到进行特征提取后的图像，所述Bayer阵列图像由马赛克图像处理得到；

至少一个图像重建模块，用于对所述进行特征提取后的图像进行重建，得到重建后的图像；

至少一个采样模块，用于对所述重建后的图像进行采样，输出彩色图像；

其中，每个所述特征提取模块均包括以残差连接方式依次相连的一个初始卷积层和三个密集连接残差块。

9.一种计算机系统，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时用于实现如权利要求1～7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现如权利要求1～7任一项所述的方法。