[發明專利]一種圖像的處理與識別方法

有效

• 申請號: 201911404218.2
• 申請日: 2019-12-31
• 公開（公告）號: CN111080560B
• 公開（公告）日: 2020-09-29
• 發明（設計）人: 叢二勇;朱莉
• 申請（專利權）人: 哈爾濱學院
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/50;G06T7/13
• 代理公司: 長春眾邦菁華知識產權代理有限公司 22214
• 代理人: 于曉慶

1.一種圖像的處理與識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一、圖像特征點的提取；

(1)獲取原始圖像；

(2)對原始圖像進行歸一化處理；

(3)對歸一化圖像進行區域劃分，分成3列*3行；

(4)采用Harris角點算法確定歸一化圖像中的角點，并記錄角點的坐標，通過角點坐標確定圖像特征點；

步驟(4)具體包以下步驟：

S401：將歸一化圖像轉換為灰度圖像；

S402：采用九宮格法對圖像像素點進行篩選；

S403：利用加速分割測試特征算法去除其中的非特征點，獲得初始圖像像素點；

S404：計算初始圖像像素點的局部均方差，確定各初始圖像像素點所在區域的對比度；

S405：根據對比度，以初始圖像像素點響應Harris函數執行非極大值抑制算法，保留局部角點響應函數最大值的像素點，以這些點為中心搜索角點簇，最后以容忍距離內保留一個特征點為原則確定圖像特征點；

步驟二、圖像像質的增強；

(1)通過對圖像特征點進行卷積處理獲得圖像的特征圖；

(2)對特征圖進行非線性映射操作，首次輸入為步驟(1)得到的特征圖，輸出為第一層的卷積結果，公式為：為激活函數，Q_d1和b₁分別為第一層卷積層的權值和偏置，E為步驟(1)得到的特征圖，E₁為第一層卷積結果；

然后輸入第一層卷積結果E₁，輸出第二層卷積結果，公式為：為激活函數，Q_d2和b₂分別為第二層卷積層的權值和偏置，E₁為第一層卷積結果，E₂為第二層卷積結果；

再輸入第二層卷積結果E₂，輸出第三層卷積結果，公式為：為激活函數，Q_d3和b₃分別為第三層卷積層的權值和偏置，E₂為第二層卷積結果，E₃為第三層卷積結果；

最后輸入第三層卷積結果E₃，輸出第四層卷積結果，公式為：為激活函數，Q_d4和b₄分別為第四層卷積層的權值和偏置，E₃為第三層卷積結果，E₄為第四層卷積結果；

(3)反卷積：a＝s(E₄-1)+k-2c，其中，a為經過反卷積之后的輸出圖像的大小，E₄為第四層卷積結果，k為卷積核大小，c為反卷積層填充padding參數，s為反卷積步長；通過反卷積操作實現圖像像質增強；

步驟三、圖像的融合；

根據像質增強后的每張圖像的亮度均值權重、飽和度權重和對比度權重計算得到每張圖像的融合權重，根據每張圖像的融合權重對應將多張不同圖像加權融合，得到融合圖像；

所述亮度均值權重的計算公式為：其中，D_m(i,j)為第m張圖像的第i行第j列像素的亮度均值權重，X_n為第n張圖像需增強區域亮度均值，ρ為調節系數，H_m(i,j)為第m張曝光圖像的第i行第j列像素的亮度值；

所述飽和度權重的計算公式為：

其中，B_m(i,j)為第m張曝光圖像的第i行第j列像素的飽和度權重，Y(i,j)為原始圖像的第i行第j列像素中的紅色子像素的亮度值，Z(i,j)為原始圖像的第i行第j列像素中的綠色子像素的亮度值，F(i,j)為原始圖像的第i行第j列像素中的藍色子像素的亮度值，W為原始圖像的平均亮度值，

步驟四、去噪；

采用中值濾波方法、非局部均值法、高斯濾波法或雙邊濾波法對融合圖像進行去噪處理。