[发明专利]基于并行处理框架的图像增强算法加速方法

说明书

本发明公开了一种基于并行处理框架的图像增强算法的加速方法，在相邻两帧图片读取的时间间隙内同时处理多帧图片：构造图片的预处理的映射fsubgt;A/subgt;；构造图片去雾处理的映射fsubgt;B/subgt;，将预处理之后的多张分开的单帧图片依照给定算法进行并行处理；接着，从输入缓存区中取出第二帧图片，得到第二帧图片的预处理的映射fsubgt;A/subgt;(Osubgt;img2/subgt;)，构造图片增强处理的映射fsubgt;C/subgt;来进行交叉处理，将两张输入图片合并增强，获得一张输出图片；将储存增强图片的内存区进行R、G、B通道合并处理后放入输出缓存区中等待输出；在输入缓存区图片无更新或外加中断时算法停止。与现有技术相比，本发明可以运用在低光强和雾天等需要图像增强的环境中，显著降低运算时间。

技术领域

本发明涉及图像增强领域，特别涉及在低光强和雾天等需要图像增强的环境中图像增强算法的设计与加速。

背景技术

图像增强算法技术在交通监控、自动驾驶、医学影像等许多领域都有十分广泛的应用，而在上述领域中，往往都需要实现实时、快速的图像增强。然而，在很多条件下，传统图像算法很难在低性能处理器上实现高效的实时处理。

目前关于图像增强技术的研究主要存在以下缺点：第一，现有的传统图像增强算法难以权衡处理效果和处理的时间，往往依赖于特定的设备或高性能的采集、处理、显示环境。第二，神经网络进行优化学习的算法往往难以避免过拟合的情况使得去雾效果依赖于训练集具体环境的选定，处理步骤冗杂，需要大量的时间成本。第三、现有图像增强算法更多基于静态图片或已有视频流，而图像实时处理的要求往往更高。第四、现有的图像增强方法在应用时往往为了获得更好的效果采用更大的图片和更多的数据储存位数，同时也需要更高的算力进行处理来保证处理进程的高效。

因此，需要一种加速图像增强算法的方法，使得图像增强可以满足更加快速而广阔的需求。

发明内容

为了克服现有图像增强算法在运算速度上的不足，本发明提出了一种基于并行处理框架的图像增强算法的加速方法，图像处理中将算法进行拆分，从而实现多图片并行处理。

本发明的一种基于并行处理框架的图像增强算法的加速方法，包括以下步骤：

步骤1：利用相机在需要图像增强的环境中采集图像以获取实时视频流，然后将视频流逐帧，保存在输入缓存区内等待调用；

步骤2：在内存中为视频流预设输入缓存区和输出缓存区，当有数据刷新需要时，在缓存区中采用覆盖刷新方式逐帧读入图片；

步骤3：进行图片预处理中所需参数的估计；

步骤4：在相邻两帧图片读取的时间间隙内同时处理多帧图片：

4.1：从输入缓存区中取出第一帧图片，记为O_img1；

4.2：将取出的第一帧图片进行预处理之后，结合步骤3中的参数构造一个一对多的映射f_A；f_A表示图片预处理的映射，所述图片预处理包括将输入图片进行格式转换和卷积去噪；将预处理结果放入内存区[A₁、A₂、A₃…]中；

步骤5、进行图片去雾处理中所需参数的估计；

步骤6、对放入内存[A₁、A₂、A₃…]的图片利用步骤5中的估计参数构造多个一对一的映射f_B；f_B表示图片去雾的映射，所述图片去雾包括将两张输入图片分别进行去雾处理；处理后的结果放入内存区[B₁、B₂、B₃…]中；