[发明专利]一种图像信号处理方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种图像信号处理方法、装置、设备及存储介质，涉及机器学习技术领域，包括：基于图像校正参数对图像传感器输出的待处理图像信号进行校正处理，得到相应的校正后图像；通过基于第一卷积神经网络算法构建的图像质量检测模型对校正后图像进行图像质量检测，得到相应的图像质量检测结果；基于图像质量检测结果确定针对所述图像校正参数的调整因子，并利用调整因子对图像校正参数进行调整，以便基于调整后得到的图像校正参数进行图像校正处理。本申请通过图像质量检测模型对校正后图像进行检测，然后基于相应的检测结果确定出用于调整图像校正参数的调整因子，从而实现图像质量实时自我优化，快速准确还原图像，提升图像信号处理的精度。

技术领域

本发明涉及机器学习技术领域，特别涉及一种图像信号处理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

当前，图像信号处理中的图像参数调试最大的难点在于多场景，每一套turning(调试)好的图像参数并不一定适用于每一个使用场景，而人工调试很难遍历各个复杂场景的变化。现有的技术方案一般是通过开发时的多种ISP(Image Signal Process，图像信号处理)参数组合与当前图像的参数做搭配计算，进行图像效果调试，虽然能够解决复杂场景中人工调试存在的问题，但是现有技术仅在预设搭配组合内进行图像调参，参数变更的算法不够灵活，而且没有相应的判断机制判断参数调优后得到实际效果，在实际场景使用时并不能实时准确的达到最优的图像效果。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种图像信号处理方法、装置、设备及存储介质，能够实现的图像质量实时自我优化，快速准确还原图像，提升图像信号处理的精度。其具体方案如下：

第一方面，本申请公开了一种图像信号处理方法，包括：

基于图像校正参数对图像传感器输出的待处理图像信号进行校正处理，得到相应的校正后图像；

通过基于第一卷积神经网络算法构建的图像质量检测模型对所述校正后图像进行图像质量检测，得到相应的图像质量检测结果；

基于所述图像质量检测结果确定针对所述图像校正参数的调整因子，并利用所述调整因子对所述图像校正参数进行调整，以便基于调整后得到的图像校正参数进行图像校正处理。

可选的，所述基于图像校正参数对图像传感器输出的待处理图像信号进行校正处理，得到相应的校正后图像，包括：

将图像传感器输出的待处理图像信号输入至ISP模块，并基于所述ISP模块中的图像校正参数对所述待处理图像信号进行校正处理，得到所述ISP模块输出的校正后图像。

可选的，所述通过基于第一卷积神经网络算法构建的图像质量检测模型对所述校正后图像进行图像质量检测，得到相应的图像质量检测结果，包括：

将所述校正后图像输入至基于第一卷积神经网络算法构建的图像质量检测模型中进行图像质量检测，得到所述图像质量检测模型输出的包含所述校正后图像中的各个图像特征点对应的质量评分值的图像质量检测结果；

相应的，所述基于所述图像质量检测结果确定针对所述图像校正参数的调整因子，包括：

将所述图像质量检测结果和所述校正后图像对应的所述图像校正参数输入至基于第二卷积神经网络算法构建的预测模型中以确定出针对所述图像校正参数的调整因子。

可选的，所述利用所述调整因子对所述图像校正参数进行调整之后，还包括：

根据所述图像质量检测结果确定出所述校正后图像对应的综合质量值；

对多帧所述校正后图像对应的所述综合质量值进行回归分析以得到相应的回归分析结果；

基于所述回归分析结果确定是否需要对所述预测模型进行强化学习，并利用强化学习后的强化模型更新所述预测模型。