本發(fā)明涉及圖像處理技術，特別涉及一種圖像處理系統(tǒng)及方法。

背景技術：

近年來，soc(soc，systemonchip，片上系統(tǒng))芯片廣泛的應用于圖像處理領域。

soc芯片將系統(tǒng)關鍵部件，例如中央處理器、數(shù)字信號處理器以及圖像處理器等集中在一塊，也即，soc芯片是一個微型系統(tǒng)，可以作為圖像處理系統(tǒng)使用。

現(xiàn)有技術中的主流系統(tǒng)級soc芯片，例如高通驍龍、英偉達tagra以及聯(lián)發(fā)科中的圖像處理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)路徑，參考圖1所示，包括：存儲器10、圖像傳感器11、輸入端口12、實時圖像處理器13、離線圖像處理器14、顯示處理器15、jpeg編碼器16、顯示輸出端口17以及外部存儲18。

由于現(xiàn)有技術中的主流系統(tǒng)級soc芯片的圖像數(shù)據(jù)路徑比較簡單，均在芯片內部，對輸入圖像進行圖像處理的過程不足以發(fā)揮圖像處理器的全部性能，最終導致soc芯片的圖像處理能力受限。而使用同一種soc芯片的對于不同設備的制造，會受限于同一種soc芯片中的圖像處理器而不能靈活添加各種功能?？偟膩碚f，現(xiàn)有技術中的soc芯片受限于均在芯片內部的數(shù)據(jù)路徑，使圖像處理性能受限，不易引入新的功能。

技術實現(xiàn)要素：

有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種圖像處理系統(tǒng)及方法，在使用soc芯片進行圖像處理時，克服不易引入新功能的問題。其具體方案如下：

一種圖像處理系統(tǒng)，包括soc芯片、第一端口以及位于所述soc芯片外部的圖像處理芯片；其中，

所述soc芯片，用于接收輸入圖像，并對所述輸入圖像進行處理，得到第一處理圖像；

所述第一端口，用于將所述soc芯片得到的所述第一處理圖像傳輸至所述圖像處理芯片；

所述圖像處理芯片，用于對所述第一處理圖像進行處理，得到第二處理圖像；

其中，所述第一端口為mipidsi端口或hdmi端口。

優(yōu)選地，所述soc芯片，包括第二端口和實時isp；其中，

所述第二端口，用于接收所述輸入圖像并發(fā)送至所述實時isp，其中，所述第二端口為mipicsi端口或hdmi端口；

所述實時isp，用于對所述輸入圖像進行處理，得到所述第一處理圖像，并將所述第一處理圖像發(fā)送至所述第一端口。

優(yōu)選地，還包括：

ddr存儲器，用于通過所述第二端口，接收所述圖像處理芯片傳輸?shù)乃龅诙幚韴D像，并對所述第二處理圖像進行存儲；

離線isp，用于從所述ddr存儲器中獲取所述第二處理圖像，并對所述第二處理圖像進行處理，得到第三處理圖像；

其中，所述離線isp位于所述soc芯片內部。

優(yōu)選地，所述soc芯片，包括第二端口、實時isp和離線isp；其中，

所述第二端口，用于接收所述輸入圖像并發(fā)送至所述實時isp，其中，所述第二端口為mipicsi端口或hdmi端口；

所述實時isp，用于對所述輸入圖像進行處理，得到實時處理圖像，并將所述實時處理圖像發(fā)送至預設的ddr存儲器進行保存；

所述離線isp，用于從所述ddr存儲器中獲取所述實時處理圖像，并對所述實時處理圖像進行處理，得到所述第一處理圖像，并將所述第一處理圖像發(fā)送至所述第一端口。

優(yōu)選地，所述圖像處理芯片，包括：

第一處理器，用于接收所述第一端口傳輸?shù)乃龅谝惶幚韴D像，并對所述第一處理圖像進行相應的圖像處理，得到所述第二處理圖像；

其中，所述第一處理器進行的相應的圖像處理包括hdr處理和/或降噪處理和/或散景處理和/或基于深度學習的對象識別處理。

優(yōu)選地，所述圖像處理芯片，還包括第二處理器和第三端口；其中，

所述第二處理器，用于獲取所述第三端口接收到的原始圖像，并對所述原始圖像進行預處理，得到所述輸入圖像；

所述第三端口，用于將所述第二處理器得到的所述輸入圖像傳輸至所述soc芯片；其中，所述第三端口為mipicsi端口；

其中，所述預處理包括低光降噪處理和/或3a圖像統(tǒng)計收集處理和/或基于深度學習的場景檢測處理。

本發(fā)明還公開了一種圖像處理方法，包括：

利用soc芯片接收輸入圖像，并對所述輸入圖像進行處理，得到第一處理圖像；

利用第一端口將所述soc芯片得到的所述第一處理圖像傳輸至圖像處理芯片；

利用所述圖像處理芯片對所述第一處理圖像進行處理，得到第二處理圖像；

其中，所述第一端口為mipidsi端口或hdmi端口。

優(yōu)選地，所述利用soc芯片接收輸入圖像，并對所述輸入圖像進行處理，得到第一處理圖像的過程，包括：

利用所述soc芯片內部的第二端口接收所述輸入圖像并發(fā)送至所述soc芯片內部的實時isp，其中，所述第二端口為mipicsi端口或hdmi端口；

利用所述實時isp對所述輸入圖像進行處理，得到所述第一處理圖像，并將所述第一處理圖像發(fā)送至所述第一端口。

優(yōu)選地，還包括：

利用ddr存儲器通過所述第二端口，接收所述圖像處理芯片傳輸?shù)乃龅诙幚韴D像，并對所述第二處理圖像進行存儲；

利用離線isp從所述ddr存儲器中獲取所述第二處理圖像，并對所述第二處理圖像進行處理，得到第三處理圖像；

其中，所述離線isp位于所述soc芯片內部。

優(yōu)選地，所述利用soc芯片接收輸入圖像，并對所述輸入圖像進行處理，得到第一處理圖像的過程，包括：

利用所述soc芯片內部的第二端口接收所述輸入圖像并發(fā)送至所述soc芯片內部的實時isp，其中，所述第二端口為mipicsi端口或hdmi端口；

利用所述實時isp對所述輸入圖像進行處理，得到實時處理圖像，并將所述實時處理圖像發(fā)送至預設的ddr存儲器進行保存；

利用所述soc芯片內部的離線isp從所述ddr存儲器中獲取所述實時處理圖像，并對所述實時處理圖像進行處理，得到所述第一處理圖像，并將所述第一處理圖像發(fā)送至所述第一端口。

優(yōu)選地，所述利用所述圖像處理芯片對所述第一處理圖像進行處理，得到第二處理圖像的過程，包括：

利用所述圖像處理芯片內部的第一處理器接收所述第一端口傳輸?shù)乃龅谝惶幚韴D像，并對所述第一處理圖像進行相應的圖像處理，得到所述第二處理圖像；

其中，所述第一處理器進行的相應的圖像處理包括hdr處理和/或降噪處理和/或散景處理和/或基于深度學習的對象識別處理。

優(yōu)選地，還包括：

利用所述圖像處理芯片內部的第二處理器獲取所述圖像處理芯片內部的第三端口接收到的原始圖像，并對所述原始圖像進行預處理，得到所述輸入圖像；

利用所述第三端口將所述第二處理器得到的所述輸入圖像傳輸至所述soc芯片；其中，所述第三端口為mipicsi端口；

其中，所述預處理包括低光降噪處理和/或3a圖像統(tǒng)計收集處理和/或基于深度學習的場景檢測處理。

本發(fā)明中，圖像處理系統(tǒng)包括soc芯片、第一端口以及位于soc芯片外部的圖像處理芯片；其中，soc芯片，用于接收輸入圖像，并對輸入圖像進行處理，得到第一處理圖像；第一端口，用于將soc芯片得到的第一處理圖像傳輸至圖像處理芯片；圖像處理芯片，用于對第一處理圖像進行處理，得到第二處理圖像；其中，所述第一端口為mipidsi端口或hdmi端口?？梢?，本發(fā)明在圖像處理過程中，通過第一端口，使soc芯片對輸入圖像處理后得到的第一處理圖像能夠傳輸至外部的圖像處理芯片，從而可以利用外部的圖像處理芯片靈活地添加各種定制功能?？偟膩碚f，利用本發(fā)明的圖像處理系統(tǒng)能夠克服在進行圖像處理時使用soc芯片不易引入新的功能的問題。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術中的技術方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)提供的附圖獲得其他的附圖。

圖1為現(xiàn)有技術中的主流系統(tǒng)級soc芯片進行圖像處理時結構與數(shù)據(jù)路徑示意圖；

圖2為本發(fā)明實施例公開的一種圖像處理系統(tǒng)結構示意圖；

圖3為本發(fā)明實施例公開的一種具體的圖像處理系統(tǒng)結構示意圖；

圖4為本發(fā)明實施例公開的另一種具體的圖像處理系統(tǒng)結構示意圖；

圖5為本發(fā)明實施例公開的一種圖像處理方法流程圖；

圖6為本發(fā)明實施例公開的一種具體的圖像處理方法流程圖；

圖7為本發(fā)明實施例公開的另一種具體的圖像處理方法流程圖。

具體實施方式

下面將結合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

本發(fā)明實施例公開了一種圖像處理系統(tǒng)，參見圖2所示，該系統(tǒng)包括soc芯片21、第一端口22以及位于soc芯片外部的圖像處理芯片23。具體的：

soc芯片21，用于接收輸入圖像，并對輸入圖像進行處理，得到第一處理圖像。

本實施例中，上述soc芯片21是一個微型的系統(tǒng)，由多個系統(tǒng)的部件組成，包括中央處理器、數(shù)字信號處理器以及圖像處理器等，因此一些系統(tǒng)級的soc芯片，例如高通驍龍、英偉達tagra以及聯(lián)發(fā)科等soc芯片可以應用于圖像處理。soc芯片21可以利用接收圖像數(shù)據(jù)的端口接收來自傳感器的圖像，例如接收攝像頭捕捉的圖像等，然后通過soc芯片21內部的數(shù)據(jù)路徑把圖像數(shù)據(jù)傳輸至一些圖像處理器，利用圖像處理器對圖像數(shù)據(jù)進行處理，然后進行輸出。

需要說明的是，在soc芯片21內部是有多種圖像處理器的，因此soc芯片21對圖像數(shù)據(jù)的處理也是多種多樣的，例如對圖像數(shù)據(jù)進行線性糾正、降噪、壞點去除、細節(jié)增強等處理，從而提高圖像輸出的質量。

第一端口22，用于將soc芯片21得到的第一處理圖像傳輸至圖像處理芯片。

本發(fā)明實施例中，第一端口的主要功能是將經soc芯片21處理后的圖像數(shù)據(jù)傳輸至soc芯片21外部的圖像處理器23。而第一端口22可以是在soc芯片21的內部原有的端口，通過利用安卓軟件進行修改，賦予這些端口將soc芯片21處理后的圖像數(shù)據(jù)傳輸至外部的功能。第一端口22還可以是soc芯片21外部新增的端口，新增的第一端口可以直接與soc芯片21內部關鍵的圖像處理器連接，對關鍵的圖像處理器的安卓堆棧進行修改，使第一端口22直接獲取這些關鍵的圖像處理器處理后的圖像數(shù)據(jù)，傳輸至soc芯片21外部的圖像處理器。

需要說明的是，第一端口22為mipidsi端口(mipidsi，mobileindustryprocessorinterfacedisplayserialinterfacespecification，移動產業(yè)處理器接口顯示器串行接口規(guī)范)或hdmi端口(hdmi，highdefinitionmultimediainterface，高清晰多媒體接口)。

圖像處理芯片23，用于對第一處理圖像進行處理，得到第二處理圖像。

本發(fā)明實施例中，圖像處理芯片23通過第一端口22，接收來自soc芯片21的第一處理圖像，也就是經過soc芯片21處理后的圖像數(shù)據(jù)，對這些圖像數(shù)據(jù)再做進一步的處理，再度提升圖像數(shù)據(jù)的質量。soc芯片21外部的圖像處理芯片23主要是提供各種圖像處理功能，這些功能一般在僅使用soc芯片21進行圖像處理時是沒有的，或者不易實現(xiàn)的，例如低光降噪以及hdr(hdr，high-dynamicrange，高動態(tài)光照渲染)等。

需要說明的是，為了實現(xiàn)各種圖像功能，圖像處理芯片23的選取是多種的，圖像處理芯片23內部的圖像處理器也是多種多樣的，這里不做限定，使用soc芯片21外部的圖像處理芯片23對圖像數(shù)據(jù)再度進行處理，可以再次提高圖像數(shù)據(jù)的質量或者實現(xiàn)其它圖像處理功能。

可見，本實施例在圖像處理過程中，通過第一端口22，使soc芯片21對輸入圖像處理后得到的第一處理圖像能夠傳輸至外部的圖像處理芯片23，從而可以利用外部的圖像處理芯片23靈活地添加各種定制功能。總的來說，利用本發(fā)明的圖像處理系統(tǒng)能夠克服在進行圖像處理時使用soc芯片21不易引入新的功能的問題。

本發(fā)明實施例公開了一種具體的圖像處理系統(tǒng)，參見圖3所示，圖3為本實施例系統(tǒng)結構示意圖，相對于上一實施例，本實施例對技術方案作了進一步的說明和優(yōu)化。具體的：

soc芯片31中包括第二端口312和實時isp313(isp，imagesignalprocessing，圖像信號處理單元)，其中：

第二端口312，用于接收輸入圖像并發(fā)送至實時isp313，其中，第二端口31為mipicsi端口(mipicsi，即mobileindustryprocessorinterfacecomssensorinterface，移動產業(yè)處理器接口傳感攝像頭接口)或hdmi端口。

本實施例中，第二端口312為soc芯片31內部的數(shù)據(jù)接收端口，可以用于接收soc芯片31外部圖像傳感器，例如攝像頭的圖像數(shù)據(jù)，還可以用于接收其它圖像數(shù)據(jù)，例如圖像處理芯片32的數(shù)據(jù)等。第二端口312在接收圖像數(shù)據(jù)后可以將圖像數(shù)據(jù)傳輸至soc芯片31內部的部件進行相應的處理，例如傳輸至實時isp32進行處理，還可以將圖像數(shù)據(jù)傳輸至soc芯片31外部的部件，例如存儲器等。

實時isp313，用于對輸入圖像進行處理，得到第一處理圖像，并將第一處理圖像發(fā)送至第一端口311。

本實施例中，實時isp313為soc芯片31內部圖像處理器的一種，用于對輸入soc芯片31的圖像數(shù)據(jù)進行實時的處理。例如，在進行攝像頭的圖像數(shù)據(jù)的處理時，可以逐行或逐像素模式與攝像頭傳感器進行同步，然后對同步獲取的圖像數(shù)據(jù)進行處理，如進行線性糾正、降噪、壞點去除、內插、白平衡以及顏色轉換等一些典型的isp處理，提高圖像數(shù)據(jù)的顯示的質量。

需要說明的是，在本實施例中，從soc芯片31發(fā)送至第一端口311的第一處理圖像只經過實時isp313處理得到，在經過圖像處理芯片32處理后的第二處理圖像還需要再次經過soc芯片31的其它處理，才可以輸出，因此第二處理圖像還需要經過第二端口312進入soc芯片31。

圖像處理芯片32，包括：

第一處理器321，用于接收第一端口311傳輸?shù)牡谝惶幚韴D像，并對第一處理圖像進行相應的圖像處理，得到第二處理圖像；

其中，第一處理器進行的相應的圖像處理包括hdr處理和/或降噪處理和/或散景處理和/或基于深度學習的對象識別處理。

本實施例中，利用soc芯片31外部的圖像處理芯片32的第一處理器321，在soc芯片31處理圖像數(shù)據(jù)的過程中間，可以增加新的處理步驟。在soc芯片31進行圖像的實時處理后，通過第一端口311將第一處理圖像，也就是實時處理后的圖像傳輸至第一處理器321進行處理，以提高圖像的質量，例如利用第一處理器33進行降噪、hdr以及散景處理。還可以通過第一處理器321進行處理，從而引進新的功能，例如對圖像進行基于深度學習的對象識別處理，識別圖像中的各種信息，如文字等，從而達到智能獲取圖像信息的功能。

其中，圖像處理芯片32，還包括第二處理器322以及第三端口323，具體的：

第二處理器322，用于獲取第三端口323接收到的原始圖像，并對原始圖像進行預處理，得到輸入圖像；

其中，預處理包括低光降噪處理和/或3a圖像統(tǒng)計收集處理和/或基于深度學習的場景檢測處理。

本實施例中，利用soc芯片31外部的圖像處理芯片32的第二處理器322，在soc芯片31處理圖像數(shù)據(jù)的過程之前，可以增加新的預處理步驟。在soc芯片31進行圖像的實時處理之前，通過圖像處理芯片32的第三端口323接收原始圖像，例如接收攝像頭傳感器發(fā)送的原始圖像，進行圖像的初步預處理。例如利用第二處理器322對原始圖像進行低光降噪、3a圖像統(tǒng)計收集等處理，以提高圖像質量。還可以通過第二處理器322進行圖像處理，從而引進新功能，例如對原始圖像進行基于深度學習的場景檢測，達到智能獲取圖像信息的功能。

第三端口323，用于將第二處理器得到的輸入圖像傳輸至soc芯片31；其中，第三端口為mipicsi端口。

本實施例中，第三端口323除了可以接收原始圖像并傳輸至第二處理器322，還可以將第二處理器322對原始圖像進行預處理后的輸入圖像傳輸至soc芯片31，再由soc芯片31的上述各部件間進行圖像的傳輸與處理。

需要說明的是，第三端口323為mipicsi端口。

本申請實施例中，還包括：

ddr存儲器33，用于通過第二端口312，接收圖像處理芯片32傳輸?shù)牡诙幚韴D像，并對第二處理圖像進行存儲。

本申請實施例中，第二端口312除了可以接收輸入圖像并發(fā)送至實時isp313，還可以接收來自圖像處理芯片32的圖像數(shù)據(jù)，例如接收經過圖像處理芯片32的第一處理器321處理后的第二處理圖像，以及接收第二處理器322處理后的輸入圖像。在接收第一處理器321處理后的第二處理圖像，還可以利用第二端口312連接soc芯片31外部的ddr存儲器33進行圖像的儲存以及對圖像的幀緩沖。

離線isp314，用于從ddr存儲器33中獲取第二處理圖像，并對第二處理圖像進行處理，得到第三處理圖像；

本實施例中，離線isp314位于soc芯片31內部。

soc芯片31除了對圖像進行實時isp圖像處理，還需要進行圖像的離線isp處理，在圖像處理芯片32進行處理后，soc芯片31還需獲取第二處理圖像進行離線處理，這時可以使用soc芯片31內部的離線isp314獲取ddr存儲器33中獲取第二處理圖像進行處理。離線isp314會對第二處理圖像進行典型的后置處理，例如暗光去噪、細節(jié)增強等，最終得到第三處理圖像，整個圖像處理過程結束。在系統(tǒng)級soc芯片，例如在高通驍龍內，離線isp具體為高通驍龍內的cpp(cpp，camerapostprocessor)。

上述實施例中soc芯片31外部的圖像處理芯片32支持透明模式，也即，在圖像處理的過程中，圖像可以直接進入soc芯片31內進行處理，整個處理過程圖像處理芯片32可以不參與。

本發(fā)明實施例公開了另一種具體的圖像處理系統(tǒng)，參見圖4所示，相對于上一實施例，本實施例對技術方案作了改進。具體的：

soc芯片41中包括第二端口412和實時isp413以及離線isp414，其中：

第二端口412，用于接收輸入圖像并發(fā)送至實時isp413，其中，第二端口為mipicsi端口或hdmi端口；

實時isp413，用于對輸入圖像進行處理，得到實時處理圖像，并將實時處理圖像發(fā)送至預設的ddr存儲器43進行保存；

離線isp414，用于從ddr存儲器43中獲取實時處理圖像，并對實時處理圖像進行處理，得到第一處理圖像，并將第一處理圖像發(fā)送至第一端口411。

相對于上一實施例，本實施例中從soc芯片41發(fā)送至第一端口411的第一處理圖像是經過實時isp413以及離線isp414處理得到，因此再經過圖像處理芯片42的第一處理器421處理，得到第二處理圖像，整個圖像處理過程結束。

圖像處理芯片42，包括：

第一處理器421，用于接收第一端口411傳輸?shù)牡谝惶幚韴D像，并對第一處理圖像進行相應的圖像處理，得到第二處理圖像；

其中，第一處理器進行的相應的圖像處理包括hdr處理和/或降噪處理和/或散景處理和/或基于深度學習的對象識別處理。

本實施例中，利用soc芯片41外部的圖像處理芯片42的第一處理器421，在soc芯片41處理圖像數(shù)據(jù)的過程之后，增加新的處理步驟。在soc芯片41進行圖像的實時以及離線處理后，通過第一端口411將第一處理圖像，也就是實時處理后的圖像傳輸至第一處理器421進行處理，以提高圖像的質量，例如利用第一處理器421進行降噪、hdr以及散景處理。還可以通過第一處理器421進行處理，從而引進新的功能，例如對圖像進行基于深度學習的對象識別處理，識別圖像中的各種信息，如文字等，從而達到智能獲取圖像信息的功能。

本實施例經過上述步驟的處理后，得到的第二處理圖像為最終的處理圖像，整個圖像處理過程結束。

其中，圖像處理芯片42，還包括第二處理器422以及第三端口423，具體的：

第二處理器422，用于獲取第三端口423接收到的原始圖像，并對原始圖像進行預處理，得到輸入圖像；

其中，預處理包括低光降噪處理和/或3a圖像統(tǒng)計收集處理和/或基于深度學習的場景檢測處理。

第三端口423，用于將第二處理器得到的輸入圖像傳輸至soc芯片41；其中，第三端口為mipicsi端口。

上述實施例中soc芯片41外部的圖像處理芯片42支持透明模式，也即，在圖像處理的過程中，圖像可以直接進入soc芯片41內進行處理，整個處理過程圖像處理芯片42可以不參與。

關于上述各個部件更加詳細的工作過程可以參考前述實施例中公開的相應內容，在此不再贅述。

本發(fā)明實施例還公開了一種圖像處理方法，參見圖5所示，該方法包括：

步驟s11：利用soc芯片接收輸入圖像，并對輸入圖像進行處理，得到第一處理圖像。

步驟s12：利用第一端口將soc芯片得到的第一處理圖像傳輸至圖像處理芯片。

步驟s13：利用圖像處理芯片對第一處理圖像進行處理，得到第二處理圖像；

其中，第一端口為mipidsi端口或hdmi端口。

可見，本實施例在圖像處理過程中，通過第一端口，使soc芯片對輸入圖像處理后得到的第一處理圖像能夠傳輸至外部的圖像處理芯片，從而可以利用外部的圖像處理芯片靈活地添加各種定制功能?？偟膩碚f，利用本發(fā)明的圖像處理系統(tǒng)能夠克服在進行圖像處理時使用soc芯片不易引入新的功能的問題。

關于上述各個步驟中使用的部件的更加詳細的工作過程可以參考前述實施例中公開的相應內容，在此不再贅述。

本發(fā)明實施例公開了一種具體的圖像處理方法，參見圖6所示，該方法包括：

步驟s21：利用圖像處理芯片內部的第二處理器獲取圖像處理芯片內部的第三端口接收到的原始圖像，并對原始圖像進行預處理，得到輸入圖像；

其中，預處理包括低光降噪處理和/或3a圖像統(tǒng)計收集處理和/或基于深度學習的場景檢測處理。

步驟s22：利用第三端口將第二處理器得到的輸入圖像傳輸至soc芯片；其中，第三端口為mipicsi端口。

步驟s23：利用soc芯片內部的第二端口接收輸入圖像并發(fā)送至soc芯片內部的實時isp，其中，第二端口為mipicsi端口或hdmi端口。

步驟s24：利用實時isp對輸入圖像進行處理，得到第一處理圖像，并將第一處理圖像發(fā)送至第一端口。

步驟s25：利用圖像處理芯片內部的第一處理器接收第一端口傳輸?shù)牡谝惶幚韴D像，并對第一處理圖像進行相應的圖像處理，得到第二處理圖像。

其中，第一處理器進行的相應的圖像處理包括hdr處理和/或降噪處理和/或散景處理和/或基于深度學習的對象識別處理。

步驟s26：利用ddr存儲器通過第二端口，接收圖像處理芯片傳輸?shù)牡诙幚韴D像，并對第二處理圖像進行存儲。

步驟s27：利用離線isp從ddr存儲器中獲取第二處理圖像，并對第二處理圖像進行處理，得到第三處理圖像；

其中，離線isp位于soc芯片內部。

關于上述各個步驟中使用的部件的更加詳細的工作過程可以參考前述實施例中公開的相應內容，在此不再贅述。

本發(fā)明實施例公開了另一種具體的圖像處理方法，參見圖7所示，該方法包括：

步驟s31：利用圖像處理芯片內部的第二處理器獲取圖像處理芯片內部的第三端口接收到的原始圖像，并對原始圖像進行預處理，得到輸入圖像；

其中，預處理包括低光降噪處理和/或3a圖像統(tǒng)計收集處理和/或基于深度學習的場景檢測處理。

步驟s32：利用第三端口將第二處理器得到的輸入圖像傳輸至soc芯片；其中，第三端口為mipicsi端口。

步驟s33：利用soc芯片內部的第二端口接收輸入圖像并發(fā)送至soc芯片內部的實時isp，其中，第二端口為mipicsi端口或hdmi端口。

步驟s34：利用實時isp對輸入圖像進行處理，得到實時處理圖像，并將實時處理圖像發(fā)送至預設的ddr存儲器進行保存。

步驟s35：利用soc芯片內部的離線isp從ddr存儲器中獲取實時處理圖像，并對實時處理圖像進行處理，得到第一處理圖像，并將第一處理圖像發(fā)送至第一端口。

步驟s36：利用圖像處理芯片內部的第一處理器接收第一端口傳輸?shù)牡谝惶幚韴D像，并對第一處理圖像進行相應的圖像處理，得到第二處理圖像。

其中，第一處理器進行的相應的圖像處理包括hdr處理和/或降噪處理和/或散景處理和/或基于深度學習的對象識別處理。

關于上述各個步驟中使用的部件的更加詳細的工作過程可以參考前述實施例中公開的相應內容，在此不再贅述。

最后，還需要說明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關系術語僅僅用來將一個實體或者操作與另一個實體或操作區(qū)分開來，而不一定要求或者暗示這些實體或操作之間存在任何這種實際的關系或者順序。而且，術語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者設備中還存在另外的相同要素。

以上對本發(fā)明所提供的一種圖像處理系統(tǒng)及方法進行了詳細介紹，本文中應用了具體個例對本發(fā)明的原理及實施方式進行了闡述，以上實施例的說明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想；同時，對于本領域的一般技術人員，依據(jù)本發(fā)明的思想，在具體實施方式及應用范圍上均會有改變之處，綜上所述，本說明書內容不應理解為對本發(fā)明的限制。