图像数据智能处理选择系统的制作方法

本发明涉及图像锐化领域，尤其涉及一种图像数据智能处理选择系统。

背景技术：

1、图像锐化是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰，分为空间域处理和频域处理两类。图像锐化是为了突出图像上地物的边缘、轮廓，或某些线性目标要素的特征。这种滤波方法提高了地物边缘与周围像元之间的反差，因此也被称为边缘增强。

2、现有的图像锐化算法有：1.一种基于hpf的图像锐化算法，公开在专利文件cn107784641a中，其过程如下：(1)对图像进行预处理；(2)对图像进行hpf卷积与处理；(3)确定conv卷积图像参数th、g、shf、max。(4)对图像进行叠加。优点是利用图像灰度信息对经过hpf卷积后的图像进行自适应噪声虑除、边缘增强，将原图与卷积图像进行叠加，进而得到锐化后的图像，该算法的计算方式采用全整型计算，加快了算法的运算速度，同时也适应了一些只能进行整型运算的平台，提高了算法的通用性，能够使得算法具有较好的可移植性以及较快的运算速度。2.基于fpga语言的图像边界锐化算法、装置和控制系统，公开在专利文件cn116523764a中，通过获取图片，将rgb信号转为yuv数据；基于laplace算子模板，对图片中当前像素点的y分量进行卷积操作，计算并获得当前像素点的maxline值；求取当前像素点n×n内其他所有像素点的maxline值，并计算出其他所有像素点的maxline值的和值；若其他所有像素点的和值大于0且当前像素点的maxline值等于1，则认定当前像素点为需要进行锐化的边界点，并计算最终的锐化值。通过laplace算子模板计算并找到符合锐化条件的边界点并进行锐化处理，用于进行连贯性锐化而取得更高的图像效果。优点是算法占用资源较少，可以减少孤立点的噪声。

3、但是在实际操作中，同一类型的不同图像内容可能需要选择适合自己的最佳锐化算法，以保证不同图像内容的最佳锐化效果，提升不同图像内容的画质，而采用同一种锐化模式对所有图像内容进行相同的锐化处理，得到的结果可能差强人意，如何针对同一类型的不同图像内容选择适合自己的最佳锐化算法，是现有技术中需要解决的难题之一。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本发明提供了一种图像数据智能处理选择系统，能够将各种锐化算法分别对应的各份锐化操作后图像的对比度与各种锐化算法进行关联显示操作，其中，针对每一锐化算法，根据其对应的算法代码的二进制数值、信号复原图像的各个像素点分别对应的各份颜色通道数值、信号复原图像的最大噪声幅值、最小噪声幅值以及背景区域占据的像素点数量智能分析采用其对所述信号复原图像执行锐化操作后获得的锐化操作后图像的对比度，从而为当前图像数据提供锐化效果最佳的锐化算法。

2、所述系统包括：

3、内容接收设备，用于根据用户的操作，选择要执行图像数据处理的信号复原图像；

4、数据插值设备，与所述内容接收设备连接，用于对接收到的信号复原图像执行最近邻插值处理，以获得并输出相应的最近邻插值图像；

5、内容锐化设备，与所述数据插值设备连接，用于对接收到的最近邻插值图像执行基于kirsch算子的锐化处理，以获得并输出相应的内容锐化图像；

6、点像复原设备，与所述内容锐化设备连接，用于对接收到的内容锐化图像执行单次或多次点像复原处理，以获得并输出相应的信号复原图像；

7、遍历选择机构，与所述点像复原设备连接且包括通道解析单元、噪声解析单元、模型搭建单元以及锐化预测单元，所述锐化预测单元分别与所述通道解析单元、所述噪声解析单元和所述模型搭建单元连接，所述遍历选择机构用于确定信号复原图像的各个像素点分别对应的各份颜色通道数值，解析信号复原图像的最大噪声幅值、最小噪声幅值以及背景区域占据的像素点数量，根据当前锐化算法对应的算法代码的二进制数值、信号复原图像的各个像素点分别对应的各份颜色通道数值、信号复原图像的最大噪声幅值、最小噪声幅值以及背景区域占据的像素点数量智能分析采用当前锐化算法对所述信号复原图像执行锐化操作后获得的锐化操作后图像的对比度，其中，所述智能分析采用前馈神经网络模型，所述前馈神经网络模型的训练次数与信号复原图像的最大噪声幅值正向关联；

8、参数显示机构，与所述遍历选择机构连接，用于将各种锐化算法分别对应的各份锐化操作后图像的对比度与各种锐化算法进行关联显示操作；

9、其中，将各种锐化算法分别对应的各份锐化操作后图像的对比度与各种锐化算法进行关联显示操作还包括：针对每一锐化算法，根据其对应的算法代码的二进制数值、信号复原图像的各个像素点分别对应的各份颜色通道数值、信号复原图像的最大噪声幅值、最小噪声幅值以及背景区域占据的像素点数量智能分析采用其对所述信号复原图像执行锐化操作后获得的锐化操作后图像的对比度。

10、本发明的图像数据智能处理选择系统设计智能、应用广泛。由于能够将各种锐化算法分别对应的各份锐化操作后图像的对比度与各种锐化算法进行关联显示，从而为当前图像数据提供锐化效果最佳的锐化算法。

技术特征：

1.一种图像数据智能处理选择系统，其特征在于，所述系统包括：

2.如权利要求1所述的图像数据智能处理选择系统，其特征在于：

3.如权利要求2所述的图像数据智能处理选择系统，其特征在于，所述系统还包括：

4.如权利要求2所述的图像数据智能处理选择系统，其特征在于，所述系统还包括：

5.如权利要求2-4任一所述的图像数据智能处理选择系统，其特征在于：

6.如权利要求5所述的图像数据智能处理选择系统，其特征在于：

7.如权利要求5所述的图像数据智能处理选择系统，其特征在于：

8.如权利要求5所述的图像数据智能处理选择系统，其特征在于：

9.如权利要求5所述的图像数据智能处理选择系统，其特征在于：

技术总结
本发明涉及一种图像数据智能处理选择系统，包括：遍历选择机构，用于根据当前锐化算法对应的算法代码的二进制数值、信号复原图像的各个像素点分别对应的各份颜色通道数值、信号复原图像的最大噪声幅值、最小噪声幅值以及背景区域占据的像素点数量智能分析采用当前锐化算法对信号复原图像执行锐化操作后获得的锐化操作后图像的对比度；参数显示机构，用于将各种锐化算法分别对应的各份锐化操作后图像的对比度与各种锐化算法进行关联显示。本发明的图像数据智能处理选择系统设计智能、应用广泛。由于能够将各种锐化算法分别对应的各份锐化操作后图像的对比度与各种锐化算法进行关联显示，从而为当前图像数据提供锐化效果最佳的锐化算法。

技术研发人员：王涛,李晨曦,杨帆
受保护的技术使用者：苏州台富数控科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/25