一种原数据分析与成像并行处理方法
【技术领域】
[0001]本发明属于图像处理技术领域，特别涉及一种原数据分析与成像并行处理框架。
【背景技术】
[0002]数字图像处理是将图像信号转换成数字信号，并利用计算机对其进行去噪、增强、分割和复原等处理的一门技术。该技术是国防安全、智能交通、医疗卫生等应用领域的重要技术手段。
[0003]传统的数字图像处理采用一种顺序的处理框架，即在获得数字图像的基础上，再对图像进行分析，数字图像则是由光电器件的传感信号经信号转换得到。然而，近年来处理器的发展呈多核化趋势，单核频率的提升并不突出。因此，面对实际应用对高图像分辨率和高实时性要求的日益攀高，由于单核处理频率受限，传统的顺序处理框架必然难以应对。
[0004]目前已经有研宄人员针对多核处理器的特点，在分析算法的设计方面进行了改进，并取得了一定的效果，如汪日伟等人提出的“一种面向多核处理器的高效并行PCA-SIFT算法”，(发表于国防科技大学学报，2012年第4期)。但上述改进方案均是对分析算法自身的处理结构进行并行优化，本质上仍然保持了传统图像处理技术“先成像，再分析”的顺序执行架构，这使其无法进行更深层次的并行优化，仍旧难以突破效率瓶颈。
[0005]此外，上述改进方案均是对数字图像进行分析。目前普遍使用的24位数字图像，是由成像设备中单片图像传感器输出的原数据经解马赛克得到，在此期间，通常需要对饱和度、锐利度、对比度进行必要的调整，为了适合传播往往还需要进行编码压缩。上述操作势必会造成原数据的诸多细节信息被篡改或丢弃，导致不可逆的信息损失，从而使图像处理算法的鲁棒性和精度有所下降。
【发明内容】
[0006]针对现有技术的以上缺陷和技术需求，本发明以未经成像的原数据作为起点，发明了一种原数据分析与成像并行处理方法，以解决传统数字图像处理技术的顺序执行框架所带来的耗时问题，以及采用数字图像作为分析对象带来的关于算法的鲁棒性和精度性能的损耗问题。
[0007]原数据表征了图像传感器上每个感光单元积聚电荷的多少，反映了照射到感光单元上光线的强度。相比于数字图像，原数据未经过成像环节对饱和度、锐利度、对比度的调整，也没有经过图像压缩编码，最大限度地保留了场景的真实信息。因此，本发明利用原数据的优良特性，直接以原数据作为分析对象，将图像分析过程和成像过程分离，实现二者的并行处理。其步骤包括:
[0008]S1:获取原数据；
[0009]S2:由独立的算法处理单元进行原数据分析，得到分析结果；
[0010]S3:由独立的成像处理单元进行图像成像，得到数字图像成像结果；
[0011]S4:将所述分析结果与成像结果进行信息融合，得到最终的处理结果。
[0012]进一步的，所述步骤SI中获取原数据具体为:是指通过成像设备的输出文件获取图像传感器的原始数据。
[0013]进一步的，所述步骤S2中所述原数据分析具体为对获取的所述原数据进行特征提取与分析，并结合实际的应用领域进行匹配及识别，所述原数据分析包括数据处理和数据匹配，数据匹配的模块应根据实际的应用情况替换成相应的处理方法。
[0014]进一步的，所述步骤S3中所述图像成像，是指对所获取的原数据进行解马赛克处理获得数字图像的过程。
[0015]进一步的，所述步骤S2和所述步骤S3同时进行，即所述原数据分析与所述图像成像并行处理。
[0016]进一步的，所述步骤S4中所述信息融合，是在产生的数字图像上表达并解释原数据分析的结果。
[0017]本发明的有益效果在于，本发明提供的一种原数据分析与成像并行处理方法直接针对图像传感器输出的原数据进行分析，避免了数字图像成像过程中为适应人类感官进行转换所造成的信息损失，有效提高了图像处理算法的鲁棒性和处理精度。同时，本发明有效利用多核化处理器的优势，实现了图像分析与成像的并行处理，使数字图像的分析无需在成像环节之后进行，节约了解马赛克的时间，从而极大提高了图像处理算法的实时性。
【附图说明】
[0018]图1所示为本发明一种原数据分析与成像并行处理方法的流程图。
【具体实施方式】
[0019]下文将结合具体附图详细描述本发明具体实施例。应当注意的是，下述实施例中描述的技术特征或者技术特征的组合不应当被认为是孤立的，它们可以被相互组合从而达到更好的技术效果。
[0020]如图1所示，本发明提供一种原数据分析与成像并行处理方法，步骤包括:
[0021]S1:获取原数据；
[0022]S2:由独立的算法处理单元进行原数据分析，得到分析结果；
[0023]S3:由独立的成像处理单元进行图像成像，得到数字图像成像结果；
[0024]S4:将所述分析结果与成像结果进行信息融合，得到最终的处理结果。
[0025]进一步的，所述步骤SI中获取原数据具体为:是指通过成像设备的输出文件获取图像传感器原始数据。原数据表征了图像传感器上每个感光单元积聚电荷的多少，反映了照射到感光单元上光线的强度。相比于数字图像，原数据未经过成像环节对饱和度、锐利度、对比度的调整，也没有经过图像压缩编码，其最大限度地保留了场景的真实信息。因此，本发明方法直接对原数据进行分析，不仅可缩短解马赛克过程的时间开销，而且避免了对原始信息的人为篡改，有助于提高处理的精度。
[0026]如图1所示，在原数据获取后，由路线I负责原数据分析，路线2负责图像成像，且路线I与路线2并行实施。
[0027]进一步的，步骤S2中原数据分析具体为对获取的原数据进行特征提取与分析，并结合实际的应用领域进行匹配及识别，所述原数据分析包括数据处理和数据匹配，数据匹配的模块应根据实际的应用情况替换成相应的处理方法。
[0028]就数据结构而言，原数据其实是一种记录了照射到感光单元上光线的强度的二维矩阵。应用最为广泛的原数据为Bayer格式的原数据，即Bayer Raw Data。该类型原数据的每个像素位置仅记录了红色、绿色和蓝色中的一个颜色分量，且颜色分量横、纵交错排列，如若奇数行为G和B交错排列，偶数行则为R和G交错排列。由于人眼对绿色最为敏感，因此在Bayer原数据中，G分量占总像素的1/2，R和B分量各占1/4。
[0029]为了充分利用原数据中丰富的颜色信息，并使其适配后期为了达到匹配、识别等目的而采取的进一步分析处理，因此在原数据分析阶段，应首先结合原数据的特殊数据结构，对原数据进行数据处理。数据处理，综上所述，即是针对图像传感器输出的原数据的色差分量进行的适当处理，更进一步地，是对原数据中丰富的颜色信息的有效利用。
[0030]数据匹配，是为了达到图像匹配的目的而对原数据进行的特征检测、特征描述和特征匹配的操作。需要说明的是，图1中的数据匹配模块具有可替换性，应根据实际的应用情况，将该模块替换成相应的处理方法。
[0031]所述步骤S3中所述图像成像，是指对所获取的原数据进行解马赛克处理获得数字图像的过程。解马赛克处理的基本原理是根据已知的颜色值，通过插值的方法将原数据中每个像素位置缺失的颜色信息恢复出来。经典的解马赛克算法，有双线性插值法、三次样条插值法和Kimmel插值法等。在此基础上，研宄人员对其改进，产生的优秀算法有自适应同质化解马赛克算法和凸集投影法等。该环节可从这些方法中选择一种成像质量高且时间开销小的解马赛克算法实现。
[0032]进一步的，步骤S2和步骤S3同时进行，即原数据分析与图像成像并行处理。
[0033]所述步骤S4中所述信息融合，是在产生的数字图像上表达并解释原数据分析的结果。当路线I负责的原数据分析与路线2负责的图像成像的工作完成后，本发明方法在最后阶段将进行信息融合，即在产生的数字图像上表达并解释出原数据分析的结果，以便更为直观地反映图像处理的效果。
[0034]本发明提供的一种原数据分析与成像并行处理方法直接针对图像传感器输出的原数据进行分析，避免了数字图像成像过程中为适应人类感官进行转换所造成的信息损失，有效提高了图像处理算法的鲁棒性和处理精度。同时，本发明有效利用多核化处理器的优势，实现了图像分析与成像的并行处理，使数字图像的分析无需在成像环节之后进行，节约了解马赛克的时间，从而极大提高了图像处理算法的实时性。
[0035]本文虽然已经给出了本发明的一些实施例，但是本领域的技术人员应当理解，在不脱离本发明精神的情况下，可以对本文的实施例进行改变。上述实施例只是示例性的，不应以本文的实施例作为本发明权利范围的限定。
【主权项】
1.一种原数据分析与成像并行处理方法，其特征在于，步骤包括: S1:获取原数据； 52:由独立的算法处理单元进行原数据分析，得到分析结果； 53:由独立的成像处理单元进行图像成像，得到数字图像成像结果； 54:将所述分析结果与成像结果进行信息融合，得到最终的处理结果。2.如权利要求1所述的一种原数据分析与成像并行处理方法，其特征在于，所述步骤SI中获取原数据具体为:通过成像设备的输出文件获取图像传感器原始数据。3.如权利要求1所述的一种原数据分析与成像并行处理方法，其特征在于，所述步骤S2中所述原数据分析具体为对获取的所述原数据进行特征提取与分析，并结合实际的应用领域进行匹配及识别，所述原数据分析包括数据处理和数据匹配，数据匹配的模块应根据实际的应用情况替换成相应的处理方法。4.如权利要求1所述的一种原数据分析与成像并行处理方法，其特征在于，所述步骤S3中所述图像成像，是指对所获取的原数据进行解马赛克处理获得数字图像的过程。5.如权利要求1所述的一种原数据分析与成像并行处理方法，其特征在于，所述步骤S2和所述步骤S3同时进行，即所述原数据分析与所述图像成像并行处理。6.如权利要求1所述的一种原数据分析与成像并行处理方法，其特征在于，所述步骤S4中所述信息融合，是指在产生的数字图像上表达并解释原数据分析的结果。
【专利摘要】本发明公开了一种原数据分析与成像并行处理方法，步骤包括：S1：获取原数据；S2：由独立的算法处理单元进行原数据分析，得到分析结果；S3：由独立的成像处理单元进行图像成像，得到数字图像成像结果；S4：将所述分析结果与成像结果进行信息融合，得到最终的处理结果。步骤S2与S3同时进行。本发明提供直接针对图像传感器输出的原数据进行分析，避免了数字图像成像过程中为适应人类感官进行转换所造成的信息损失，有效提高了图像处理算法的鲁棒性和处理精度。本发明有效利用了并行计算和多核化处理设计的优势，实现了图像分析与成像的并行处理，摆脱了当前数字图像分析必须在成像环节之后进行的限制，极大提高了图像处理算法的实时性。
【IPC分类】H04N9/04, H04N5/232
【公开号】CN104902178
【申请号】CN201510278383
【发明人】李正浩, 杨隽莹, 龚卫国, 李伟红, 杨利平
【申请人】重庆大学
【公开日】2015年9月9日
【申请日】2015年5月27日