一种基于智能识别技术的计算机图像处理系统的制作方法

本发明涉及一种图像处理系统，尤其涉及一种基于智能识别技术的计算机图像处理系统。

背景技术：

1、计算机视觉是计算机科学领域的一个分支，研究如何让计算机理解和处理图像和视频数据。其主要任务包括图像分类、目标检测、对象识别、场景理解等。计算机视觉需要图像处理技术的支持，图像处理技术为计算机视觉提供了必要的图像预处理、特征提取、目标检测等工具和方法。两者相辅相成，共同推动了计算机图像处理系统的发展。

2、随着人工智能技术的不断发展，数字图像处理系统开始集成深度学习等智能算法，能够实现对图像内容的智能理解和分析。这种智能化处理不仅提高了图像处理的精度和效率，还扩展了图像处理系统的应用场景。深度学习算法通过大量数据的训练和优化，能够自动提取图像中的有用特征并进行分类和识别。这种算法优化使得数字图像处理系统在面对复杂图像时能够表现出更好的鲁棒性和适应性。

3、但是，现有技术中，图像复原算法往往复杂且效率低下，难以实现实时处理，并且复原效果有限，难以完全恢复图像的原始清晰度和细节。并且，现有技术中，对图像数据的质量监测往往不够实时和准确，在发现图像质量问题时，响应速度慢，无法及时处理。

4、因此，急需一种基于智能识别技术的计算机图像处理系统，来解决上述现有技术中所存在的技术问题。

技术实现思路

1、本发明克服了现有技术的不足，提供一种基于智能识别技术的计算机图像处理系统。

2、为达到上述目的，本发明采用的技术方案为：一种基于智能识别技术的计算机图像处理系统，包括：实时监测模块，图像识别模块以及图像优化模块；其中，

3、所述实时监测模块，采用实时图像质量评估技术对所获取的图像数据信息进行监测学习，通过引入图像信号处理技术与编码算法优化技术，提高所述实时监测模块的监测能力；从而能够持续监测图像数据的质量，确保所获取的图像满足预设标准。

4、所述图像识别模块内设置有报警系统，根据所获取的图像数据信息的变化，触发所述报警系统，并将报警信号同时发送至管理人员与所述图像优化模块中；从而能够在图像数据信息质量下降或出现异常时立即触发，提高了系统的响应速度。

5、所述图像优化模块接收所述报警信号，锁定图像受损位置，截取所述图像受损前与受损后的图像信息，采用基于神经网络的退化图像复原算法，深度学习所述图像信息，提取出清晰的原始信息，将所述原始信息经模糊、去噪处理后得到退化图像，再将所述退化图像填补所述图像受损位置，以增强所述实时监测模块的监控能力。从而能够锁定图像受损位置，并截取受损前后的图像信息，为后续的图像复原提供了基础。

6、本发明一个较佳实施例中，所述实时监测模块采用图像采集设备获取实时的图像数据信息，所述实时图像质量评估技术对所述图像数据信息中的清晰度、对比度、色彩饱和度、噪声水平的关键指标进行深入分析，通过与预设的标准或阈值进行比较，判断图像数据的质量是否满足要求，再通过引入图像信号处理技术，对图像数据进行预处理，以提高图像数据的可读性和准确性，同时，采用编码算法优化技术，对图像数据进行高效压缩和编码，以减少存储空间和传输带宽的需求。

7、本发明一个较佳实施例中，所述图像识别模块实时检查所述图像数据信息的变化情况，发现所述图像数据信息质量下降或出现异常时，所述图像识别模块立即触发所述报警系统，并同时向管理人员和所述图像优化模块发送报警信号，所述管理人员可及时了解情况并作出响应，所述图像优化模块立即开始处理受损的图像。

8、本发明一个较佳实施例中，所述图像优化模块内建立有端到端的神经网络模型，将所述图像信息作为输入，经所述退化图像复原算法的变换，得到输出恢复后的所述退化图像。

9、本发明一个较佳实施例中，所述退化图像的获取过程如下：

10、s1、所述神经网络获取所述图像受损前与受损后的图像信息，并作为训练数据集，通过卷积神经网络或生成对抗网络对所述受损后的图像信息进行恢复；

11、s2、使用所述训练数据集对所述神经网络进行多次训练，通过损失函数降低所述受损前的图像信息与所述受损后的图像信息之间的差异值，优化所述神经网络；

12、s3、使用优化后的所述神经网络对所述受损后的图像信息进行处理，得到所述退化图像，将所述退化图像输入所述神经网络中，并将所述退化图像填补至所述图像受损位置，得到恢复后的图像。

13、本发明一个较佳实施例中，所述损失函数的表达公式为：

14、

15、式中，θ表示神经网络参数；l()表示损失函数；fθ()表示神经网络模型；n表示训练数据集的次数；iafter表示受损后的图像信息；ibefore表示受损前的图像信息。

16、本发明一个较佳实施例中，所述退化图像的获取过程的表达公式为：

17、irestored＝fθ(iafter)

18、式中，irestored表示退化图像；fθ()表示神经网络模型；iafter表示受损后的图像信息。

19、本发明一个较佳实施例中，所述退化图像填补至所述图像受损位置的表达公式为：

20、

21、式中，ifilled表示填补后的图像，即为恢复后的图像；m是一个与图像大小相同的掩码矩阵，用于表示受损位置，即为受损位置为1，其余位置为0；表示逐元素相乘；irestored表示退化图像；iafter表示受损后的图像信息。

22、本发明一个较佳实施例中，在步骤s3)中，使用辅助函数对所述退化图像进行图像大小的计算，以调整所述退化图像，所述辅助函数的公式表达式为：

23、iresize＝resize(i,target_size)

24、式中，i表示图像数据信息；resize表示调整大小的操作；target_size表示目标大小。

25、本发明一个较佳实施例中，还提供了一种信息数据处理终端，所述信息数据处理终端用于实现一种基于智能识别技术的计算机图像处理系统。

26、本发明解决了背景技术中存在的缺陷，本发明具备以下有益效果：

27、(1)本发明通过利用基于神经网络的退化图像复原算法，深度学习图像信息，提取出清晰的原始信息，并进行模糊、去噪处理，有效填补了图像受损位置，增强了监控能力，并且，通过建立端到端的神经网络模型，实现了从受损图像到恢复图像的直接变换，提高了图像处理的效率和准确性。

28、(2)本发明通过设置有报警系统，从而实时检测图像数据的变化，并在发现质量问题时立即触发报警，通知管理人员和图像优化模块，实现了快速响应和及时处理。

29、(3)本发明能够实时评估图像数据的质量，利用图像信号处理技术和编码算法优化技术，提高了对图像数据变化的敏感度和响应速度，确保所获取的图像数据信息的准确性和可读性。并且通过设置辅助函数进行图像大小的调整，使得退化图像可以灵活地适应不同的受损位置，进一步提升了图像复原的灵活性和实用性。

技术特征：

1.一种基于智能识别技术的计算机图像处理系统，其特征在于，包括：实时监测模块，图像识别模块以及图像优化模块；其中，

2.根据权利要求1所述的一种基于智能识别技术的计算机图像处理系统，其特征在于：所述实时监测模块采用图像采集设备获取实时的图像数据信息，所述实时图像质量评估技术对所述图像数据信息中的清晰度、对比度、色彩饱和度、噪声水平的关键指标进行深入分析，通过与预设的标准或阈值进行比较，判断图像数据的质量是否满足要求，再通过引入图像信号处理技术，对图像数据进行预处理，以提高图像数据的可读性和准确性，同时，采用编码算法优化技术，对图像数据进行高效压缩和编码，以减少存储空间和传输带宽的需求。

3.根据权利要求1所述的一种基于智能识别技术的计算机图像处理系统，其特征在于：所述图像识别模块实时检查所述图像数据信息的变化情况，发现所述图像数据信息质量下降或出现异常时，所述图像识别模块立即触发所述报警系统，并同时向管理人员和所述图像优化模块发送报警信号，所述管理人员可及时了解情况并作出响应，所述图像优化模块立即开始处理受损的图像。

4.根据权利要求1所述的一种基于智能识别技术的计算机图像处理系统，其特征在于：所述图像优化模块内建立有端到端的神经网络模型，将所述图像信息作为输入，经所述退化图像复原算法的变换，得到输出恢复后的所述退化图像。

5.根据权利要求4所述的一种基于智能识别技术的计算机图像处理系统，其特征在于：所述退化图像的获取过程如下：

6.根据权利要求5所述的一种基于智能识别技术的计算机图像处理系统，其特征在于：所述损失函数的表达公式为：

7.根据权利要求5所述的一种基于智能识别技术的计算机图像处理系统，

8.根据权利要求5所述的一种基于智能识别技术的计算机图像处理系统，其特征在于：所述退化图像填补至所述图像受损位置的表达公式为：

9.根据权利要求5所述的一种基于智能识别技术的计算机图像处理系统，其特征在于：在步骤s3)中，使用辅助函数对所述退化图像进行图像大小的计算，以调整所述退化图像，所述辅助函数的公式表达式为：

10.一种信息数据处理终端，其特征在于，所述信息数据处理终端用于实现如权利要求1-9任意一项所述的一种基于智能识别技术的计算机图像处理系统。

技术总结
本发明公开了一种基于智能识别技术的计算机图像处理系统，包括：实时监测模块，采用实时图像质量评估技术对所获取的图像数据信息进行监测学习；图像识别模块内设置有报警系统，根据所获取的图像数据信息的变化，触发所述报警系统；图像优化模块接收报警信号，锁定图像受损位置，截取所述图像受损前与受损后的图像信息，采用基于神经网络的退化图像复原算法，深度学习所述图像信息；利用基于神经网络的退化图像复原算法，深度学习图像信息，提取出清晰的原始信息，并进行模糊、去噪处理，有效填补了图像受损位置，增强了监控能力，并且，通过建立端到端的神经网络模型，实现了从受损图像到恢复图像的直接变换，提高了图像处理的效率和准确性。

技术研发人员：王唯佳
受保护的技术使用者：王唯佳
技术研发日：
技术公布日：2025/1/23