本发明涉及图像处理领域,尤其涉及一种图像数据智能优化传输系统。
背景技术:
1、现有的图像滤波方式有:申请公布号为cn116843586a的发明提供了一种基于fpga的图像滤波方法和系统,基于fpga开发板中的中值滤波ip核进行图像滤波处理,该方法包括:将采集到的rgb格式图像转换为灰度图像;通过3*3的中值滤波核对所述灰度图像进行滤波处理,得到处理后的数字图像。通过vivado编写中值滤波ip核,并利用xilinx ip核库里面的核生成整体系统框架,通过vivado的generation bitstream命令生成比特流的输出。通过串口下载至fpga开发板,利用计算机中的jupyter notebook对其fpga内部逻辑资源进行调用,达到将中值滤波算法和fpga的并行优势结合的目的,有效地提高了图像滤波运算的效率。申请公布号为cn115482161a的发明提供了一种基于循环采样的图像滤波方法及系统,其中包括以下步骤:对待处理的目标图像依次执行至少2次循环迭代的下采样处理和上采样处理;在循环迭代过程中,将经过下采样处理后的图像进行上采样处理,将经过上采样处理后的图像进行下采样处理。该发明通过对图像循环下采样处理和上采样处理,能够对大面积噪声进行过滤,并且能够很好地保护图像目标特征的形状、大小及特定的几何和拓扑结构特征。
2、现有技术中,在对监控环境执行监控摄像操作时,一般使用监控摄像机构以获得各个采集时刻分别对应的各个摄像采集帧,所述各个采集时刻在时间轴上均匀间隔分布,且各个采集时刻分别对应的各个摄像采集帧包括当前采集时刻对应的当前摄像采集帧,同时为了提升采集到的画面的画质,采用同一滤波算法对各个摄像采集帧进行相同的滤波处理。
3、但是,对于监控环境的监控端而言,由于环境内各个目标的频繁动作,导致分时获取的各份监控环境监控画面内容不同,适合各份监控环境监控画面内容的各份滤波处理算法也不同,如何获取适合各份监控环境监控画面内容的各份滤波处理算法,是图像滤波领域应用到监控环境监控时需要解决的技术问题。
技术实现思路
1、为了解决相关领域的技术问题,本发明提供了一种图像数据智能优化传输系统,所述系统包括:
2、监控摄像机构,用于对监控场景执行摄像操作,以获得各个采集时刻分别对应的各个摄像采集帧,所述各个采集时刻在时间轴上均匀间隔分布,且各个采集时刻分别对应的各个摄像采集帧包括当前采集时刻对应的当前摄像采集帧;
3、内容锐化设备,与所述监控摄像机构连接,用于对接收到的当前采集时刻对应的当前摄像采集帧执行基于kirsch算子的锐化处理,以获得并输出相应的内容锐化图像;
4、数据增强设备,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图像空域增强处理,以获得并输出相应的空域增强图像;
5、均衡处理设备,与所述数据增强设备连接,用于对接收到的空域增强图像执行基于分布函数的直方图均衡处理,以获得并输出相应的均衡处理图像;
6、滤波预测器件,与所述均衡处理设备连接以接收均衡处理图像,获取均衡处理图像的各项图像信息,所述均衡处理图像的各项图像信息包括所述均衡处理图像的信噪比、最大噪声幅值、噪声类型数量以及对比度,将设定滤波算法的二进制标识、所述均衡处理图像的各项图像信息以及所述均衡处理图像的解析度输入到完成多次学习后的前馈神经网络模型,并执行所述完成多次学习后的前馈神经网络模型以获得其输出的均衡处理图像完成设定滤波算法后的图像信噪比,将各种滤波算法分别对应的各项图像信噪比中数值最大的图像信噪比对应的滤波算法作为优选滤波算法输出;
7、无线传输机构,与所述滤波预测器件连接,用于将采用优选滤波算法处理后的均衡处理图像进行压缩编码后无线传输到远端的监控服务器处。
8、本发明提供的一种图像数据智能优化传输系统在获得监控画面针对性优化后的均衡处理图像时,将设定滤波算法的二进制标识、均衡处理图像的各项图像信息以及均衡处理图像的解析度输入到完成多次学习后的前馈神经网络模型,并执行所述完成多次学习后的前馈神经网络模型以获得其输出的均衡处理图像完成设定滤波算法后的图像信噪比,从而为滤波算法的优选提供可靠的多项基础数据。
1.一种图像数据智能优化传输系统,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优化传输系统,其特征在于:
3.如权利要求2所述的图像数据智能优化传输系统,其特征在于,所述系统还包括:
4.如权利要求3所述的图像数据智能优化传输系统,其特征在于:
5.如权利要求4所述的图像数据智能优化传输系统,其特征在于:
6.如权利要求4所述的图像数据智能优化传输系统,其特征在于:
7.如权利要求2所述的图像数据智能优化传输系统,其特征在于,所述系统还包括:
8.如权利要求7所述的图像数据智能优化传输系统,其特征在于:
9.如权利要求7所述的图像数据智能优化传输系统,其特征在于: