基于多智能体强化学习下的ISP调参方法和设备

本发明的实施例提供了基于多智能体强化学习下的ISP调参方法和设备。所述方法包括获取不同强化学习环境的原始图像，将原始图像中的RGB图像转换成RAW图像，得到RAW‑RGB数据集；构建多智能体强化学习模型，通过训练集对所述多智能体强化学习模型进行训练，得到训练好的多智能体强化学习模型；根据训练好的多智能体强化学习模型对输入的RAW图像进行参数预测，得到ISP参数。以此方式，可以通过多智能体结构考虑了同一模块中参数的内在关联以及不同模块间参数的耦合关系，进行有效率地反馈与决策，缩短搜索最优参数的时间，得到更加精准的ISP参数。