[发明专利]一种图像处理的方法和装置

说明书

本发明实施例提供了一种图像处理的方法和装置，所述方法包括：获取第一图像数据，并根据第一图像数据，得到第一图像视角特征；根据第一图像视角特征，得到第一鸟瞰视角特征，并在鸟瞰视角空间下对第一鸟瞰视角特征进行特征增强处理，得到第二鸟瞰视角特征；确定针对第一图像视角特征的第三鸟瞰视角特征；对第二鸟瞰视角特征和第三鸟瞰视角特征进行特征融合，得到第四鸟瞰视角特征，并基于第四鸟瞰视角特征，进行目标预测。通过本发明实施例，实现了利用特征增强技术来提升鸟瞰视角下的目标预测效果，提升了目标预测的准确性。

技术领域

本发明涉及图像技术领域，特别是涉及一种图像处理的方法和装置。

背景技术

目前，越来越多功能的实现需要借助于图像数据进行目标预测，例如，在自动驾驶的过程中，需要采集图像数据来预测车辆、行人等环境情况。

在现有技术，通常直接采用获得的图像数据进行目标预测，但由于采集图像不够清晰、全面等问题，导致采用这种方式进行目标预测的效果不佳。

发明内容

鉴于上述问题，提出了以便提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种图像处理的方法和装置，包括：

一种图像处理的方法，所述方法包括：

获取第一图像数据，并根据第一图像数据，得到第一图像视角特征；

根据第一图像视角特征，得到第一鸟瞰视角特征，并在鸟瞰视角空间下对第一鸟瞰视角特征进行特征增强处理，得到第二鸟瞰视角特征；

确定针对第一图像视角特征的第三鸟瞰视角特征；

对第二鸟瞰视角特征和第三鸟瞰视角特征进行特征融合，得到第四鸟瞰视角特征，并基于第四鸟瞰视角特征，进行目标预测。

可选地，确定针对第一图像视角特征的第三鸟瞰视角特征，包括：

确定第一鸟瞰视角特征为第三鸟瞰视角特征。

可选地，确定针对第一图像视角特征的第三鸟瞰视角特征，包括：

在图像视角空间下对第一图像视角特征进行特征增强处理，得到第二图像视角特征；

根据第二图像视角特征，得到第三鸟瞰视角特征。

可选地，根据第二图像视角特征，得到第三鸟瞰视角特征，包括：

确定第二图像视角特征对应的深度信息；

根据第二图像视角特征对应的深度信息，对第二图像视角特征进行视角变换，得到第三鸟瞰视角特征。

可选地，根据第一图像视角特征，得到第一鸟瞰视角特征，包括：

确定第一图像视角特征对应的深度信息；

根据第一图像视角特征对应的深度信息，对第一图像视角特征进行视角变换，得到第一鸟瞰视角特征。

可选地，基于第四鸟瞰视角特征，进行目标预测，包括：

基于第四鸟瞰视角特征，对其对应的目标在鸟瞰视角空间中的属性信息进行预测，属性信息包括以下任一项或多项：

类别信息、尺寸信息、朝向信息、速度信息。

可选地，第一图像数据为在自动驾驶的过程中采集的图像数据。

可选地，第三鸟瞰视角特征为未在鸟瞰视角空间下进行特征增强处理的鸟瞰视角特征。

一种图像处理的装置，所述装置包括：

第一图像视角特征得到模块，用于获取第一图像数据，并根据第一图像数据，得到第一图像视角特征；