本發明涉(she)及(ji)圖像(xiang)處理，具體涉(she)及(ji)一種結合人工智能和圖像(xiang)信號處理技術的屏(ping)下攝像(xiang)頭(tou)圖像(xiang)還原方法及(ji)系統。

背景技術：

1、隨(sui)著屏(ping)(ping)下(xia)(xia)(xia)攝(she)(she)像頭(tou)技術的(de)(de)發展，越(yue)來越(yue)多的(de)(de)硬(ying)件采用屏(ping)(ping)下(xia)(xia)(xia)攝(she)(she)像頭(tou)的(de)(de)解決方案，但是(shi)通過屏(ping)(ping)下(xia)(xia)(xia)攝(she)(she)像頭(tou)所采集的(de)(de)圖(tu)像存在以下(xia)(xia)(xia)的(de)(de)一(yi)些問題(ti)：1.鏡面反射(she)，光(guang)斑(ban)：光(guang)線衍射(she)可能(neng)產(chan)生光(guang)斑(ban)和光(guang)暈等干擾現(xian)象，這些干擾現(xian)象會覆蓋在圖(tu)像上，遮擋或(huo)掩(yan)蓋了(le)圖(tu)像中的(de)(de)重(zhong)要(yao)細(xi)節(jie)信(xin)息，進而影(ying)響圖(tu)像的(de)(de)解讀和分析(xi)。2.模糊(hu)：光(guang)線衍射(she)會使光(guang)線在穿過障(zhang)礙物或(huo)狹縫后發生彎曲和擴散，導致(zhi)圖(tu)像的(de)(de)細(xi)節(jie)變得模，物體輪廓(kuo)變得不清晰(xi)。3.對比度(du)(du)低：光(guang)線衍射(she)導致(zhi)圖(tu)像中的(de)(de)亮(liang)區和暗區不明顯，從而降低圖(tu)像的(de)(de)對比度(du)(du)。4.亮(liang)度(du)(du)低：透(tou)光(guang)率低的(de)(de)情況下(xia)(xia)(xia)，攝(she)(she)像頭(tou)無法捕捉到(dao)足夠(gou)的(de)(de)細(xi)節(jie)或(huo)色彩信(xin)息。這些問題(ti)嚴重(zhong)影(ying)響了(le)圖(tu)像的(de)(de)清晰(xi)度(du)(du)和可讀性(xing)，從而限(xian)制了(le)屏(ping)(ping)下(xia)(xia)(xia)攝(she)(she)像頭(tou)的(de)(de)實(shi)際應用效(xiao)果。

技術實現思路

1、本(ben)發明的(de)目的(de)是(shi)提供(gong)一種屏下(xia)攝(she)(she)像(xiang)(xiang)頭(tou)圖(tu)像(xiang)(xiang)還原方法(fa)及(ji)系統，通過(guo)解決(jue)屏下(xia)攝(she)(she)像(xiang)(xiang)頭(tou)的(de)光(guang)線衍(yan)射和透光(guang)率低問題(ti)，提升圖(tu)像(xiang)(xiang)的(de)整(zheng)體質量(liang)和清晰度(du)。為了實現上述目的(de)，本(ben)發明提供(gong)如下(xia)技術(shu)方案(an)：一種屏下(xia)攝(she)(she)像(xiang)(xiang)頭(tou)圖(tu)像(xiang)(xiang)還原方法(fa)，包(bao)括下(xia)列步驟(zou)：s01：通過(guo)屏下(xia)攝(she)(she)像(xiang)(xiang)頭(tou)獲取圖(tu)像(xiang)(xiang)；s02：將圖(tu)像(xiang)(xiang)進行降(jiang)噪處理(li)(li)(li)；s03：對(dui)圖(tu)像(xiang)(xiang)進行亮度(du)和對(dui)比度(du)優(you)化處理(li)(li)(li)；s04：將優(you)化處理(li)(li)(li)后的(de)圖(tu)像(xiang)(xiang)通過(guo)圖(tu)像(xiang)(xiang)信號處理(li)(li)(li)模(mo)塊進行邊緣(yuan)處增強(qiang)處理(li)(li)(li)。

2、更進(jin)一步的，在(zai)s02中(zhong)，降噪(zao)(zao)處理包括(kuo)利用人工智能算(suan)法(fa)進(jin)行降噪(zao)(zao)及普(pu)通降噪(zao)(zao)算(suan)法(fa)進(jin)行降噪(zao)(zao)后，將(jiang)兩者降噪(zao)(zao)結果進(jin)行融合。

3、更進一步(bu)的(de)，人工智能(neng)算法(fa)降(jiang)噪(zao)用于(yu)處理圖像的(de)鏡(jing)面反(fan)射(she)數(shu)據(ju)，普通(tong)降(jiang)噪(zao)算法(fa)降(jiang)噪(zao)用于(yu)處理非鏡(jing)面反(fan)射(she)數(shu)據(ju)。

4、更進一(yi)步(bu)的，步(bu)驟s03中，亮度和對比(bi)度的優(you)化處(chu)理(li)包(bao)括(kuo)：

5、s031:通過人工智能算法對圖像的亮度(du)、對比度(du)及(ji)圖像紋理(li)進行(xing)優化；

6、s032：將經(jing)過(guo)人(ren)工(gong)智能算(suan)法優化亮度、對(dui)比度及圖像(xiang)紋理后的圖像(xiang)傳輸至圖像(xiang)信號處(chu)理模塊(kuai)進行處(chu)理。

7、更進一步的，步驟(zou)s032中，圖(tu)像信號處(chu)理模塊的處(chu)理包括利用雙邊(bian)網格算法(fa)優化(hua)圖(tu)像的亮度及(ji)對比(bi)度。

8、更進一(yi)步(bu)的，邊緣(yuan)增強(qiang)處理(li)包(bao)括(kuo)使(shi)用圖像信號(hao)處理(li)模塊(kuai)的邊緣(yuan)增強(qiang)技(ji)術和(he)人工智能算法的超分辨率技(ji)術。

9、本發明還提(ti)出(chu)一(yi)種屏下(xia)攝像(xiang)頭圖(tu)像(xiang)還原系統，包括：人工智能算(suan)法模塊，用于識別并去除圖(tu)像(xiang)中的(de)(de)鏡面反射和(he)(he)光斑，對(dui)所述圖(tu)像(xiang)的(de)(de)亮(liang)度、對(dui)比(bi)度及圖(tu)像(xiang)紋理(li)進行(xing)(xing)優化(hua)(hua)；圖(tu)像(xiang)信號處(chu)理(li)模塊，用于對(dui)所述人工智能算(suan)法模塊優化(hua)(hua)后的(de)(de)所述圖(tu)像(xiang)進行(xing)(xing)亮(liang)度和(he)(he)對(dui)比(bi)度的(de)(de)再次優化(hua)(hua)，以及對(dui)再次優化(hua)(hua)后的(de)(de)所述無向(xiang)進行(xing)(xing)邊緣增強處(chu)理(li)。

10、更進一步的，人(ren)工(gong)智能法模塊用于(yu)識別并去(qu)除大光(guang)斑，圖像信(xin)號(hao)處理(li)模塊用于(yu)去(qu)除小(xiao)光(guang)斑。

11、更(geng)進(jin)一(yi)步的(de)，圖像信號(hao)處(chu)理模(mo)塊(kuai)使用雙邊網格算(suan)法進(jin)行亮度和對比度的(de)優化。

12、更(geng)進(jin)一(yi)步(bu)的，圖像信號(hao)處理模塊使(shi)用(yong)邊(bian)(bian)緣(yuan)增強技術和人工(gong)智(zhi)能(neng)算法的超分辨率技術進(jin)行邊(bian)(bian)緣(yuan)增強處理。

13、在上述(shu)技術(shu)方(fang)案中，本發明提供的技術(shu)效果和(he)優(you)點：結合利用了人(ren)工智能(neng)算法(fa)的優(you)化能(neng)力(li)和(he)圖(tu)像信號處(chu)理模(mo)塊的高效處(chu)理能(neng)力(li)，提升了圖(tu)像質量。

技術特征：

1.一種屏下(xia)攝(she)像頭圖像還原方法，其特征在于，包(bao)括下(xia)列步驟：

2.根據權利要求1所述的(de)方(fang)法(fa)，其(qi)特征在于(yu)：在所述s02中，所述降(jiang)噪(zao)處理(li)包(bao)括利用人(ren)工智(zhi)能算(suan)法(fa)進行降(jiang)噪(zao)及普通降(jiang)噪(zao)算(suan)法(fa)進行降(jiang)噪(zao)后，將兩者降(jiang)噪(zao)結果進行融(rong)合(he)。

3.根據權利要(yao)求2所述(shu)的方法，其特征在于(yu)：所述(shu)人工智能算(suan)法降噪(zao)用(yong)于(yu)處理所述(shu)圖像(xiang)的鏡(jing)面反射(she)數(shu)據，所述(shu)普通降噪(zao)算(suan)法降噪(zao)用(yong)于(yu)處理非鏡(jing)面反射(she)數(shu)據。

4.根(gen)據權利要求1所(suo)述(shu)的方法，其特征在于：所(suo)述(shu)步驟s03中(zhong)，所(suo)述(shu)亮度和對比度的優化處(chu)理包括：

5.根據權(quan)利要求4所(suo)述的方法，其特征在于：所(suo)述步驟s032中，所(suo)述圖像(xiang)(xiang)信號處(chu)理模塊的處(chu)理包括(kuo)利用雙邊網格(ge)算(suan)法優化所(suo)述圖像(xiang)(xiang)的亮度(du)及(ji)對(dui)比度(du)。

6.根據權利要求1所述的方法(fa)，其特征在于(yu)：所述邊緣(yuan)增強(qiang)處理包(bao)括(kuo)使(shi)用圖(tu)像信號處理模塊的邊緣(yuan)增強(qiang)技(ji)術和人工智能算法(fa)的超分辨(bian)率(lv)技(ji)術。

7.一(yi)種(zhong)屏下攝像頭圖像還原系統，包括：

8.根(gen)據權利要求7所述的系統，其(qi)特征(zheng)在(zai)于，所述人工智能法模塊用(yong)(yong)于識別(bie)并(bing)去(qu)除(chu)大光(guang)斑(ban)，圖像(xiang)信(xin)號處理模塊用(yong)(yong)于去(qu)除(chu)小光(guang)斑(ban)。

9.根據權利要求7所述的系統，其(qi)特征在于，所述圖像(xiang)信號處理模塊(kuai)使用(yong)雙(shuang)邊網格算法進行亮度(du)和(he)對比度(du)的優化。

10.根(gen)據權利(li)要求(qiu)7所述(shu)(shu)的系(xi)統，其特征在于(yu)，所述(shu)(shu)圖像信(xin)號(hao)處理模塊使用(yong)邊緣增(zeng)強(qiang)技(ji)術(shu)和(he)人(ren)工智能(neng)算(suan)法的超分辨率技(ji)術(shu)進行邊緣增(zeng)強(qiang)處理。

技術總結
本發明涉及圖像算法，尤其是一種屏下攝像頭圖像還原方法及系統，通過解決屏下攝像頭的光線衍射和透光率低問題，提升圖像的整體質量和清晰度。本發明主要公開一種屏下攝像頭圖像還原方法，包括下列步驟：S01：通過屏下攝像頭獲取圖像；S02：將圖像進行降噪處理；S03：對圖像進行亮度和對比度優化處理；S04：將優化處理后的圖像通過圖像信號處理模塊進行邊緣處增強處理。本發明還公開了一種屏下攝像頭圖像還原系統，包括人工智能算法模塊及圖像信號處理模塊。利用了人工智能算法的優化能力和圖像信號處理模塊的高效處理能力，提升了圖像質量。

技術研發人員：闕鑫地,尤廣崟
受保護的技術使用者：鑫潤數字創新（深圳）有限公司
技術研發日：
技術公布日：2024/10/21