基于轻量化神经网络的RAW域图像边缘强化方法及装置

本发明公开了一种基于轻量化神经网络的RAW域图像边缘强化方法及装置，方法包括：将需要进行锐化处理的RAW格式图像输入训练好的卷积神经网络模型，用分类模块对输入的RAW格式图像进行分类，输出图像对应的组别信息；然后根据组别信息，调用外部存储器中对应的一组卷积神经网络权重参数，与卷积神经网络模型中的锐化模块结构相结合后，对RAW格式图像进行锐化处理，输出RGB格式图像。本发明用卷积神经网络代替传统图像锐化算法，可综合四种传统图像锐化算法的优点，适用于不同类型的场景。此外，本发明对卷积神经网络算法进行轻量化，减少计算量，为实现边缘端计算提供了可能。