本發明涉及圖像處理,具體涉及一種結合人工智能和圖像信號處理技術的屏下攝像頭圖像還原方法及系統。
背景技術:
1、隨著屏下攝像頭技術的發展,越來越多的硬件采用屏下攝像頭的解決方案,但是通過屏下攝像頭所采集的圖像存在以下的一些問題:1.鏡面反射,光斑:光線衍射可能產生光斑和光暈等干擾現象,這些干擾現象會覆蓋在圖像上,遮擋或掩蓋了圖像中的重要細節信息,進而影響圖像的解讀和分析。2.模糊:光線衍射會使光線在穿過障礙物或狹縫后發生彎曲和擴散,導致圖像的細節變得模,物體輪廓變得不清晰。3.對比度低:光線衍射導致圖像中的亮區和暗區不明顯,從而降低圖像的對比度。4.亮度低:透光率低的情況下,攝像頭無法捕捉到足夠的細節或色彩信息。這些問題嚴重影響了圖像的清晰度和可讀性,從而限制了屏下攝像頭的實際應用效果。
技術實現思路
1、本發明的目的是提供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。為了實現上述目的,本發明提供如下技術方案: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。
2、更進一步的,在s02中,降噪處理包括利用人工智能算法進行降噪及普通降噪算法進行降噪后,將兩者降噪結果進行融合。
3、更進一步的,人工智能算法降噪用于處理圖像的鏡面反射數據,普通降噪算法降噪用于處理非鏡面反射數據。
4、更進一步的,步驟s03中,亮度和對比度的優化處理包括:
5、s031:通過人工智能算法對圖像的亮度、對比度及圖像紋理進行優化;
6、s032:將經過人工智能算法優化亮度、對比度及圖像紋理后的圖像傳輸至圖像信號處理模塊進行處理。
7、更進一步的,步驟s032中,圖像信號處理模塊的處理包括利用雙邊網格算法優化圖像的亮度及對比度。
8、更進一步的,邊緣增強處理包括使用圖像信號處理模塊的邊緣增強技術和人工智能算法的超分辨率技術。
9、本發明還提出一種屏下攝像頭圖像還原系統,包括:人工智能算法模塊,用于識別并去除圖像中的鏡面反射和光斑,對所述圖像的亮度、對比度及圖像紋理進行優化;圖像信號處理模塊,用于對所述人工智能算法模塊優化后的所述圖像進行亮度和對比度的再次優化,以及對再次優化后的所述無向進行邊緣增強處理。
10、更進一步的,人工智能法模塊用于識別并去除大光斑,圖像信號處理模塊用于去除小光斑。
11、更進一步的,圖像信號處理模塊使用雙邊網格算法進行亮度和對比度的優化。
12、更進一步的,圖像信號處理模塊使用邊緣增強技術和人工智能算法的超分辨率技術進行邊緣增強處理。
13、在上述技術方案中,本發明提供的技術效果和優點:結合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。
1.一種屏下攝像頭圖像還原方法,其特征在于,包括下列步驟:
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于:在所述s02中,所述降噪處理包括利用人工智能算法進行降噪及普通降噪算法進行降噪后,將兩者降噪結果進行融合。
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于:所述人工智能算法降噪用于處理所述圖像的鏡面反射數據,所述普通降噪算法降噪用于處理非鏡面反射數據。
4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于:所述步驟s03中,所述亮度和對比度的優化處理包括:
5.根據權利要求4所述的方法,其特征在于:所述步驟s032中,所述圖像信號處理模塊的處理包括利用雙邊網格算法優化所述圖像的亮度及對比度。
6.根據權利要求1所述的方法,其特征在于:所述邊緣增強處理包括使用圖像信號處理模塊的邊緣增強技術和人工智能算法的超分辨率技術。
7.一種屏下攝像頭圖像還原系統,包括:
8.根據權利要求7所述的系統,其特征在于,所述人工智能法模塊用于識別并去除大光斑,圖像信號處理模塊用于去除小光斑。
9.根據權利要求7所述的系統,其特征在于,所述圖像信號處理模塊使用雙邊網格算法進行亮度和對比度的優化。
10.根據權利要求7所述的系統,其特征在于,所述圖像信號處理模塊使用邊緣增強技術和人工智能算法的超分辨率技術進行邊緣增強處理。