专利汇可以提供一种图像的处理与识别方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且一种图像的处理与识别方法,涉及 图像处理 领域,包括:步骤一、图像特征点的提取;步骤二、图像像质的增强;步骤三、图像的融合;步骤四、去噪。本 发明 的图像的处理与识别方法,主要通过图像特征点的提取、图像像质的增强、图像的融合、去噪实现图像处理和高 精度 识别。从图像中提取丰富的特征,通过图像像质增强对其进行增强,然后通过图像融合将增强结果融合在一起,再去除其中提取到的噪声,得到最后的增强图像。通过本发明的图像处理和识别方法实现低照度图像和真实图像之间的映射关系,有效提高了图像的 对比度 ,去除了图像中的噪声,提高了图像的清晰度。通过本发明有效改善了图像 质量 ,提高了 图像识别 效果,具有十分重要的应用价值。,下面是一种图像的处理与识别方法专利的具体信息内容。
1.一种图像的处理与识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一、图像特征点的提取;
步骤二、图像像质的增强;
步骤三、图像的融合;
步骤四、去噪。
2.根据权利要求1所述的一种图像的处理与识别方法,其特征在于,步骤一具体包以下步骤:
(1)获取原始图像;
(2)对原始图像进行归一化处理;
(3)对归一化图像进行区域划分,分成3列*3行;
(4)采用Harris角点算法确定归一化图像中的角点,并记录角点的坐标,通过角点坐标确定图像特征点。
3.根据权利要求2所述的一种图像的处理与识别方法,其特征在于,步骤(4)具体包以下步骤:
S401:将归一化图像转换为灰度图像;
S402:采用九宫格法对图像像素点进行筛选;
S403:利用加速分割测试特征算法去除其中的非特征点,获得初始图像像素点;
S404:计算初始图像像素点的局部均方差,确定各初始图像像素点所在区域的对比度;
S405:根据对比度,以初始图像像素点响应Harris函数执行非极大值抑制算法,保留局部角点响应函数最大值的像素点,以这些点为中心搜索角点簇,最后以容忍距离内保留一个特征点为原则确定图像特征点。
4.根据权利要求1所述的一种图像的处理与识别方法,其特征在于,步骤二具体包以下步骤:
(1)通过对图像特征点进行卷积处理获得图像的特征图;
(2)对特征图进行非线性映射操作,首次输入为步骤(1)得到的特征图,输出为第一层的卷积结果,公式为: 为激活函数,Qd1和b1分别为第一层卷积层的权
值和偏置,E为步骤(1)得到的特征图,E1为第一层卷积结果;
然后输入第一层卷积结果E1,输出第二层卷积结果,公式为: 为
激活函数,Qd2和b2分别为第二层卷积层的权值和偏置,E1为第一层卷积结果,E2为第二层卷积结果;
再输入第二层卷积结果E2,输出第三层卷积结果,公式为: 为激
活函数,Qd3和b3分别为第三层卷积层的权值和偏置,E2为第二层卷积结果,E3为第三层卷积结果;
最后输入第三层卷积结果E3,输出第四层卷积结果,公式为: 为
激活函数,Qd4和b4分别为第四层卷积层的权值和偏置,E3为第三层卷积结果,E4为第四层卷积结果;
(2)反卷积:a=s(E4-1)+k-2c,其中,a为反卷积步长,E4为第四层卷积结果,k为卷积核大小,c为反卷积层填充padding参数;通过反卷积操作实现图像像质增强。
5.根据权利要求1所述的一种图像的处理与识别方法,其特征在于,步骤三具体包以下步骤:
根据像质增强后的每张图像的亮度均值权重、饱和度权重和对比度权重计算得到每张图像的融合权重,根据每张图像的融合权重对应将多张不同图像加权融合,得到融合图像。
6.根据权利要求5所述的一种图像的处理与识别方法,其特征在于,所述亮度均值权重的计算公式为: 其中,Dm(i,j)为第m张图像的第i行第j列像
素的亮度均值权重,Xn为第n张图像需增强区域亮度均值,ρ为调节系数,Hm(i,j)为第m张曝光图像的第i行第j列像素的亮度值。
7.根据权利要求5所述的一种图像的处理与识别方法,其特征在于,所述饱和度权重的计算公式为: 其中,Bm(i,j)为第m
张曝光图像的第i行第j列像素的饱和度权重,Y(i,j)为原始图像的第i行第j列像素中的红色子像素的亮度值,Z(i,j)为原始图像的第i行第j列像素中的绿色子像素的亮度值,F(i,j)为原始图像的第i行第j列像素中的蓝色子像素的亮度值,W为原始图像的平均亮度值,
8.根据权利要求1所述的一种图像的处理与识别方法,其特征在于,步骤四中,采用中值滤波方法、非局部均值法、高斯滤波法或双边滤波法对融合图像进行去噪处理。
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