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申请/专利权人：奕行智能科技(广州)有限公司
摘要：本发明涉及一种图像增强方法、图像处理芯片及图像增强视频系统，其中图像增强方法包括：利用已标定的图像进行分类训练，建立神经网络处理器；将每个类别的图像的参数进行优化调整，得到最优的图像质量，并将对应的最优参数值保存在神经网络处理器中；使用神经网络处理器将输入的每一帧图像分类，并调用对应类别的最优参数值对图像进行优化；以及对输入的每一帧图像进行分区计算，得到每个分区的背光参数。采用AI算法对输入的视频每一帧进行计算和进行每一帧的图像画质的实时优化，有效提高视频在屏幕上显示的图像质量。
主权项：1.一种图像增强方法，其特征在于，应用于车辆驾驶，使用图像增强视频系统对图像进行实时优化，所述图像增强视频系统依次包括视频源输出芯片、图像处理芯片和显示系统，显示系统包括显示器接口芯片和背光控制模块，图像处理芯片包括神经网络处理器和图像画质处理器，视频数据从视频源输出芯片传输至图像处理芯片，图像处理芯片对视频的每一帧进行图像质量及背光的优化增强处理，并将优化后的视频数据传输至显示系统中的显示器接口芯片，显示器接口芯片将视频数据直接转换成了屏幕显示信号，同时图像处理芯片将背光灯的亮度信息传输至背光控制模块，背光控制模块根据收到的信息，控制屏幕的背光控制灯的亮度和开关；所述图像增强方法包括：利用已标定的图像进行分类训练，建立神经网络处理器；将每个类别的图像的参数进行手动优化调整，得到最优的图像质量，并将对应的最优参数值保存在神经网络处理器中；使用神经网络处理器将输入的每一帧图像分类，并调用对应类别的最优参数值对图像进行优化，包括：在显示通路上截取每一帧图像，使用神经网络处理器将每一帧图像分类，并调用对应类别的最优图像质量参数值对图像的质量进行优化；以及使用神经网络处理器将每一帧图像分类，图像自适应3DLUT根据对应分类的最优图像色彩参数值对图像色彩进行进一步优化；以及对输入的每一帧图像进行分区计算，得到每个分区的背光参数。
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