CN111339906A - 一种图像处理设备和图像处理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及图像处理技术领域，具体的说是一种图像处理设备和图像处理系统，包括图像处理系统、智能识别系统和图像增强系统，所述智能识别系统包括摄像头采集系统、数据传输器、图像检测模块、图像预处理模块、图像特征提取模块、图像匹配与识别模块、图像特征数据库，所述智能识别系统用于采集图像进行识别，并通过所述数据传输器将图像传输到图像增强系统内进行加强处理，所述图像增强系统将加强后的图像传输到图像处理系统，通过图像处理系统进行处理后上传至存储器中进行存储。发明提供的图像处理设备和图像处理系统具有能将待采集的图像全部采集，有效杜绝安全隐患的优点。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，具体的说是一种图像处理设备和图像处理系统。
背景技术
图像处理，用专用设备对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值，图像处理技术的一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分，常见的系统有康耐视系统、图智能系统等，目前是正在逐渐兴起的技术。
在实用图像处理设备对图像进行处理时，首先需要对图像进行采集，然后再利用后续电路对所采集的图像信号进行处理，最终将采集到的图像在计算机内进行还原保存，后可通过图形处理软件进行诸如修改等动作。现有技术在进行图像采集时，对采集区域内是否已将图像全部采集完成，是否还有遗留的带采集图像未采集，是否有不利因素等情况都不能及时发现，留下很大的安全隐患，此外，大多处理系统都是对采集来的图像直接进行处理，使之无法改善图像质量，从而无法满足某些特殊分析的需要。
因此，有必要提供一种图像处理设备和图像处理系统解决上述技术问题。
发明内容
针对现有技术中的问题，本发明提供了一种能将待采集的图像全部采集，有效杜绝安全隐患的图像处理设备和图像处理系统。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种图像处理设备和图像处理系统，包括图像处理系统、智能识别系统和图像增强系统，所述智能识别系统包括摄像头采集系统、数据传输器、图像检测模块、图像预处理模块、图像特征提取模块、图像匹配与识别模块、图像特征数据库，所述智能识别系统用于采集图像进行识别，并通过所述数据传输器将图像传输到图像增强系统内进行加强处理，所述图像增强系统将加强后的图像传输到图像处理系统，通过图像处理系统进行处理后上传至存储器中进行存储。
本发明的进一步设置为：所述摄像头采集系统通过摄像头采集图像，可对静态图像、动态图像、不同的位置、不同形状等方面进行采集，当图像在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄图像。
本发明的进一步设置为：所述图像检测模块用于图像识别的预处理，准确标定出图像的位置、大小和颜色，对图像中包含的模式特征进行检测，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征等。
本发明的进一步设置为：所述图像预处理模块是基于图像检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程，在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理，其预处理过程主要包括图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。
本发明的进一步设置为：所述图像特征提取模块分为视觉特征、像素统计特征、图像变换系数特征、图像代数特征等，图像特征提取就是针对图像的某些特征进行提取，是对图像进行特征建模的过程。
本发明的进一步设置为：所述图像匹配与识别模块用于对提取的图像的特征数据与图像特征数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出，图像识别就是将待识别的图像特征与已得到的图像特征模板进行比较，根据相似程度对图像的类别信息进行判断，然后将最终结果传递至中央处理器。
本发明的进一步设置为：所述图像增强系统包括低照度图像增强模块、图像去雾模块、图像去运动模糊模块、逆光图像增强模块、红外图像增强模块和反光图像增强模块，用于对图像的清晰度、光照情况、逆光、反光效果进行补正与加强处理。
本发明的进一步设置为：图像处理系统包括图像预处理模块、几何变换模块、正交变换模块、边缘检测模块、参数设置模块以及存储模块，用于对图像进行处理后上传至存储器中进行存储。
本发明的有益效果：
本发明所述的一种图像处理设备和图像处理系统，通过智能识别技术对待采集的图像进行实时的观察，能将待采集的图像全部采集，有效杜绝安全隐患，并采用成熟的图像增强技术对图像需要增强的部位进行增强，以保障后台显示图像的真实质感效果更佳，方便特殊图像分析的需求，同时整个设计具有科学合理、安全实用、智能化高等特点，能在降低人力成本的同时，保证监视质量。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1为本发明提供的图像处理设备和图像处理系统的一种较佳实施例的系统结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
如图1所示，本发明所述的一种图像处理设备和图像处理系统，包括图像处理系统、智能识别系统和图像增强系统，所述智能识别系统包括摄像头采集系统、数据传输器、图像检测模块、图像预处理模块、图像特征提取模块、图像匹配与识别模块、图像特征数据库，所述智能识别系统用于采集图像进行识别，并通过所述数据传输器将图像传输到图像增强系统内进行加强处理，所述图像增强系统将加强后的图像传输到图像处理系统，通过图像处理系统进行处理后上传至存储器中进行存储。
进一步的，所述摄像头采集系统通过摄像头采集图像，可对静态图像、动态图像、不同的位置、不同形状等方面进行采集，当图像在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄图像。
进一步的，所述图像检测模块用于图像识别的预处理，准确标定出图像的位置、大小和颜色，对图像中包含的模式特征进行检测，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征等。
进一步的，所述图像预处理模块是基于图像检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程，在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理，其预处理过程主要包括图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。
进一步的，所述图像特征提取模块分为视觉特征、像素统计特征、图像变换系数特征、图像代数特征等，图像特征提取就是针对图像的某些特征进行提取，是对图像进行特征建模的过程。
进一步的，所述图像匹配与识别模块用于对提取的图像的特征数据与图像特征数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出，图像识别就是将待识别的图像特征与已得到的图像特征模板进行比较，根据相似程度对图像的类别信息进行判断，然后将最终结果传递至中央处理器。
进一步的，所述图像增强系统包括低照度图像增强模块、图像去雾模块、图像去运动模糊模块、逆光图像增强模块、红外图像增强模块和反光图像增强模块，用于对图像的清晰度、光照情况、逆光、反光效果进行补正与加强处理。
进一步的，图像处理系统包括图像预处理模块、几何变换模块、正交变换模块、边缘检测模块、参数设置模块以及存储模块，用于对图像进行处理后上传至存储器中进行存储。
与相关技术相比较，本发明提供的图像处理设备和图像处理系统具有如下有益效果：
本发明提供一种图像处理设备和图像处理系统，通过智能识别技术对待采集的图像进行实时的观察，能将待采集的图像全部采集，有效杜绝安全隐患，并采用成熟的图像增强技术对图像需要增强的部位进行增强，以保障后台显示图像的真实质感效果更佳，方便特殊图像分析的需求，同时整个设计具有科学合理、安全实用、智能化高等特点，能在降低人力成本的同时，保证监视质量。
在本发明描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”、“固定”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施方式和说明书中的描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入本发明要求保护的范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (8)
1.一种图像处理设备和图像处理系统，其特征在于，包括：图像处理系统、智能识别系统和图像增强系统，所述智能识别系统包括摄像头采集系统、数据传输器、图像检测模块、图像预处理模块、图像特征提取模块、图像匹配与识别模块、图像特征数据库，所述智能识别系统用于采集图像进行识别，并通过所述数据传输器将图像传输到图像增强系统内进行加强处理，所述图像增强系统将加强后的图像传输到图像处理系统，通过图像处理系统进行处理后上传至存储器中进行存储。
2.根据权利要求1所述的一种图像处理设备和图像处理系统，其特征在于：所述摄像头采集系统通过摄像头采集图像，可对静态图像、动态图像、不同的位置、不同形状等方面进行采集，当图像在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄图像。
3.根据权利要求1所述的一种图像处理设备和图像处理系统，其特征在于：所述图像检测模块用于图像识别的预处理，准确标定出图像的位置、大小和颜色，对图像中包含的模式特征进行检测，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征等。
4.根据权利要求1所述的一种图像处理设备和图像处理系统，其特征在于：所述图像预处理模块是基于图像检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程，在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理，其预处理过程主要包括图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。
5.根据权利要求1所述的一种图像处理设备和图像处理系统，其特征在于：所述图像特征提取模块分为视觉特征、像素统计特征、图像变换系数特征、图像代数特征等，图像特征提取就是针对图像的某些特征进行提取，是对图像进行特征建模的过程。
6.根据权利要求1所述的一种图像处理设备和图像处理系统，其特征在于：所述图像匹配与识别模块用于对提取的图像的特征数据与图像特征数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出，图像识别就是将待识别的图像特征与已得到的图像特征模板进行比较，根据相似程度对图像的类别信息进行判断，然后将最终结果传递至中央处理器。
7.根据权利要求1所述的一种图像处理设备和图像处理系统，其特征在于：所述图像增强系统包括低照度图像增强模块、图像去雾模块、图像去运动模糊模块、逆光图像增强模块、红外图像增强模块和反光图像增强模块，用于对图像的清晰度、光照情况、逆光、反光效果进行补正与加强处理。
8.根据权利要求1所述的一种图像处理设备和图像处理系统，其特征在于：图像处理系统包括图像预处理模块、几何变换模块、正交变换模块、边缘检测模块、参数设置模块以及存储模块，用于对图像进行处理后上传至存储器中进行存储。
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112182277A (zh) * | 2020-11-09 | 2021-01-05 | 成都优查科技有限公司 | 一种图像处理技术匹配铝模板的方法 |
| CN113160147A (zh) * | 2021-03-30 | 2021-07-23 | 西南电子技术研究所（中国电子科技集团公司第十研究所） | 热处理工件图像特征识别匹配系统 |
| CN114092719A (zh) * | 2020-07-29 | 2022-02-25 | 中国石油化工股份有限公司 | 过滤液浑浊度识别系统及设备 |
| CN116596739A (zh) * | 2023-07-14 | 2023-08-15 | 山东商业职业技术学院 | 一种应用于图像增强处理的电路 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20150002745A1 (en) * | 2013-07-01 | 2015-01-01 | Xerox Corporation | System and method for enhancing images and video frames |
| CN104967834A (zh) * | 2015-07-29 | 2015-10-07 | 南阳理工学院 | 一种计算机图像处理系统 |
-
2020
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Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20150002745A1 (en) * | 2013-07-01 | 2015-01-01 | Xerox Corporation | System and method for enhancing images and video frames |
| CN104967834A (zh) * | 2015-07-29 | 2015-10-07 | 南阳理工学院 | 一种计算机图像处理系统 |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114092719A (zh) * | 2020-07-29 | 2022-02-25 | 中国石油化工股份有限公司 | 过滤液浑浊度识别系统及设备 |
| CN112182277A (zh) * | 2020-11-09 | 2021-01-05 | 成都优查科技有限公司 | 一种图像处理技术匹配铝模板的方法 |
| CN113160147A (zh) * | 2021-03-30 | 2021-07-23 | 西南电子技术研究所（中国电子科技集团公司第十研究所） | 热处理工件图像特征识别匹配系统 |
| CN116596739A (zh) * | 2023-07-14 | 2023-08-15 | 山东商业职业技术学院 | 一种应用于图像增强处理的电路 |
| CN116596739B (zh) * | 2023-07-14 | 2023-09-19 | 山东商业职业技术学院 | 一种应用于图像增强处理的电路 |
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