CN115100209A - 一种基于摄像机的图像质量的修正方法及修正系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于摄像机的图像质量的修正方法及修正系统，涉及图像质量技术，先获取摄像机的原始图像及对应的视频日志数据，视频日志数据基于时间序延伸出图像；基于图像进行缺陷遍历，并圈定对应的缺陷领域；将缺陷领域的外轮廓和面积作为第一修正因素，并将与缺陷领域相邻的清楚领域作为第二修正因素，基于第一修正因素和第二修正因素调整图像的修正策略，对图像进行修正，以修正图像；基于多个修正图像进行关联测试，并在时间帧的带动下形成修正视频，且对于修正视频进行动作关联度测试；当动作关联度测试通过时，则将修正视频基于替换栏替换至当前的视频，并用修正图像替换图像。本发明能及时发现异常区域，保证修正视频的图像质量。
Description
技术领域
本发明涉及图像质量技术，尤其涉及一种基于摄像机的图像质量的修正方法及修正系统。
背景技术
随着科技的发展，摄像机应用于各大场景，并且对环境进行拍摄，以形成对应的图像和视频，其中，在摄像机的拍摄过程中，所拍摄的视频图像存在多种和多个不同的图像缺陷区域，此时，图像需要在整体质量的把控下进行分析，从而完成修正。而现有的修正方法中均对多个缺陷区域采用单一修正策略进行修正，导致现有的图像的修正质量较低，对于图像质量要求较高时，无法得到满足。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供了一种具有更好修正策略的基于摄像机的图像质量的修正方法及修正系统。
一种基于摄像机的图像质量的修正方法，包括：
获取摄像机的原始图像及对应的视频日志数据，其中，视频日志数据基于时间序延伸出图像；
基于图像进行缺陷遍历，并圈定对应的缺陷领域；
将缺陷领域的外轮廓和面积作为第一修正因素，并将与缺陷领域相邻的清楚领域作为第二修正因素，基于第一修正因素和第二修正因素调整图像的修正策略，对图像进行修正，以形成修正图像；
基于多个修正图像进行关联测试，并在时间帧的带动下形成修正视频，且对于修正视频进行动作关联度测试；
当动作关联度测试通过时，将修正视频基于替换栏替换至当前的视频，并用修正图像替换图像。
具体的，获取摄像机的原始图像及对应的视频日志数据，其中，视频日志数据基于时间序延伸出图像，包括：
获取摄像机的原始图像，并记录各图像的摘录时间；
将各摘录时间归类以形成时间序，并基于时间序定位对应的视频日志数据；
对各视频日志数据进行归类，并聚合形成待修正数据；
基于待修正数据进行差异遍历，并定格差异数据；
标记差异数据，并根据差异数据引导图像的缺陷区域。
具体的，基于图像进行缺陷遍历，并圈定对应的缺陷领域，包括：
对图像进行图像扫描，并对图像中各区域进行遍历；具体的，基于图像中各区域进行单独遍历，并且各区域的遍历同步进行；
在遍历的过程中，基于缺陷特征的标的进行定位寻找，以凸显缺陷线段；
基于缺陷线段的延伸拓展缺陷区域，其中，沿着缺陷线段进行环形闭环延伸，以圈定缺陷领域。
具体的，将缺陷领域的外轮廓和面积作为第一修正因素，并将与缺陷领域相邻的清楚领域作为第二修正因素，基于第一修正因素和第二修正因素调整图像的修正策略，对图像进行修正，以修正图像，包括：
凸显缺陷领域的外轮廓，并同步测算缺陷领域的面积；
抽取缺陷领域的边角处，并且以缺陷领域的边角处作为参考基点，基于参考基点标记缺陷领域的面积；
将缺陷领域的外轮廓和面积作为第一修正因素，此时，参考基点作为缺陷领域的修正边界点；
记录与缺陷领域相邻的清楚领域，并基于清楚领域确定清楚系数，且将与缺陷领域相邻的清楚领域作为第二修正因素；
基于第一修正因素和第二修正因素调整图像的修正策略，并且各图像的修正策略单独处理对应的缺陷区域，其中，图像的修正策略为模糊修正、线条粗细修正或折线修正；
测算缺陷领域的清楚系数，并且将缺陷领域的清楚系数逐步调整至清楚领域的清楚系数，对图像进行修正，以形成修正图像。
具体的，基于多个修正图像进行关联测试，并在时间帧的带动下形成修正视频，且对于修正视频进行动作关联度测试，包括：
对多个修正图像按照时间序依次排列；
基于多个修正图像依次进行动作展示，并且基于动作的轨迹进行关联测试，此时，在关联测试时修正图像中具有一动态的轨迹点；
多个修正图像在时间帧的带动下形成修正视频，并且轨迹点基于时间帧的推进而动态调整，并且对于修正视频进行动作关联度测试；
测算轨迹点所形成的轨迹，并实时监控斜率的改变，此时，斜率持续维持在预设范围内。
具体的，当动作关联度测试通过时，将修正视频基于替换栏替换至当前的视频，并用修正图像替换图像，包括：
若斜率沿着预设范围进行调整，且最后斜率不在预设范围内，则当动作关联度测试不通过；
在当动作关联度测试不通过时，触发不通过调整策略，并且基于不通过调整策略将预设范围的下限值进行定格，将预设范围的下限值作为参考值；
将参考值作为参考，并逐级调整斜率，斜率在调整过程中进行递增，并且每次的递增变化量逐步增加，以保证斜率最终大于或等于参考值；
另外，若斜率沿着预设范围进行调整，则当动作关联度测试通过；
基于替换栏调控修正视频和当前的视频的切换，此时，将修正视频基于替换栏替换至当前的视频，此时，替换栏作为一键转化，并且嵌入有视频格式运算；
用修正图像替换图像，并对比修正图像和图像，以凸显此次图像差异度；
基于图像差异度推断摄像机的拍摄状态。
具体的，还包括：
将修正图像和图像进行对比，以确定图像差异度；
将图像差异度作为修正数据，此时，修正数据可以为动态数据；
以修正数据作为学习数据进行学习模型的构建，以形成修正模块；
修正模块内置有学习模块，并基于学习模块调整修正模块的成长，以应对不同的摄像机的使用环境。
具体的，还包括：
基于所述修正模块修正所述图像，并记录对应的所述修正数据；
所述学习模块基于所述修正数据进行状态改变，并且输出再学习数据；
基于所述再学习数据进行所述修正模块的学习系数的调整。
本发明还提供了一种基于摄像机的图像质量的修正系统，基于摄像机的图像质量的修正系统包括：
获取模块：用于获取摄像机的图像及对应的视频日志数据，其中，所述视频日志数据基于时间序延伸出所述图像；
遍历模块：用于基于所述图像进行缺陷遍历，并圈定对应的缺陷领域；
修正模块：用于将所述缺陷领域的外轮廓和面积作为第一修正因素，并将与所述缺陷领域相邻的清楚领域作为第二修正因素，基于所述第一修正因素和所述第二修正因素调整所述图像的修正策略，基于所述图像进行修正，以修正图像；
测试模块：用于基于多个所述修正图像进行关联测试，并在时间帧的带动下形成修正视频，且对于所述修正视频进行动作关联度测试；
替换模块：用于当所述动作关联度测试通过时，将所述修正视频基于替换栏替换至当前的视频，并将所述修正图像替换所述图像。
进一步地，修正模块内置有学习模块和经验模块，学习模块用于基于外界环境进行自我学习；经验模块用于存储以往的学习数据，并融合于学习模块。
有益技术效果：通过本发明提供的方法及系统，根据对图像的修正反向调整视频，并且基于图像的缺陷领域的外轮廓和面积、清楚领域调整图像的修正策略，以形成多种修正策略，并针对性的对图形的局部区域进行修正，同时能够采用不同修正策略同步处理不同的缺陷领域，大大提高的图像的修正效率和修正质量，另外，基于多个修正图像进行关联测试，并在时间帧的带动下形成修正视频，且对于修正视频进行动作关联度测试，以便于维护基于图像形成的视频的关联度和一致性，提高视频的整体质量，也能及时发现修正视频中的画图异常区域，保证了修正视频的图像质量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见的，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本发明实施例中的基于摄像机的图像质量的修正方法的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
请参阅图1，图1是本发明实施例中的基于摄像机的图像质量的修正方法的流程示意图。
如图1所示，一种基于摄像机的图像质量的修正方法，方法包括：
获取摄像机的原始图像及对应的视频日志数据，其中，视频日志数据基于时间序延伸出图像；
在本发明具体实施过程中，具体的步骤可以为：获取摄像机的原始图像，并记录各图像的摘录时间；将各摘录时间归类以形成时间序，并基于时间序定位对应的视频日志数据；对各视频日志数据进行归类，并聚合形成待修正数据；基于待修正数据进行差异遍历，并定格差异数据；标记差异数据，并根据差异数据引导图像的缺陷区域。
其中，将各摘录时间归类以形成时间序，并且基于时间序定位对应的视频日志数据，以便于对应图像和视频日志数据，并且对各视频日志数据进行归类，并聚合形成待修正数据，以便于基于待修正数据进行数据调整和数据差异遍历，提高数据处理的效率。另外，基于待修正数据进行差异遍历，并定格差异数据；标记差异数据，并根据差异数据引导图像的缺陷区域。
基于图像进行缺陷遍历，并圈定对应的缺陷领域；
在本发明具体实施过程中，具体的步骤可以为：对图像进行图像扫描，并对图像中各区域进行遍历，具体的，基于图像中各区域进行单独遍历，并且各区域的遍历同步进行；在遍历的过程中，基于缺陷特征的标的进行定位寻找，以凸显缺陷线段；基于缺陷线段的延伸拓展缺陷区域，其中，沿着缺陷线段进行环形闭环延伸，以圈定缺陷领域。
其中，基于图像中各区域分别进行单独遍历，并且各区域的遍历同步进行，各区域采用独立的遍历，并且同步进行遍历，以便于保证图像的个性化遍历，提高图像遍历的效率和准确率，能够针对不同的区域进行单独遍历。另外，在遍历的过程中，基于缺陷特征的标的进行定位寻找，以凸显缺陷线段；基于缺陷线段的延伸拓展缺陷区域，其中，沿着缺陷线段进行环形闭环延伸，以圈定缺陷领域。
将缺陷领域的外轮廓和面积作为第一修正因素，并将与缺陷领域相邻的清楚领域作为第二修正因素，基于第一修正因素和第二修正因素调整图像的修正策略，对图像进行修正，以形成修正图像；
在本发明具体实施过程中，具体的步骤可以为：凸显缺陷领域的外轮廓，并同步测算缺陷领域的面积；抽取缺陷领域的边角处，并且以缺陷领域的边角处作为参考基点，基于参考基点标记缺陷领域的面积；将缺陷领域的外轮廓和面积作为第一修正因素，此时，参考基点作为缺陷领域的修正边界点；记录与缺陷领域相邻的清楚领域，并基于清楚领域确定清楚系数，且将与缺陷领域相邻的清楚领域作为第二修正因素；基于第一修正因素和第二修正因素调整图像的修正策略，并且各图像的修正策略单独处理对应的缺陷区域，其中，图像的修正策略为模糊修正、线条粗细修正或/和折线修正的一种或几种；测算缺陷领域的清楚系数，对图像进行修正，以形成修正图像。
其中，基于第一修正因素和第二修正因素调整图像的修正策略，并且结合缺陷领域的外轮廓、面积和清楚领域进行多个因素的影响，以便于图像的修正策略适配缺陷领域的处理，此时，图像的修正策略为模糊修正、线条粗细修正或/和折线修正。另外，测算缺陷领域的清楚系数，并且将缺陷领域的清楚系数逐步调整至清楚领域的清楚系数，并形成修正图像，以保证修正图像的清楚度和准确率。
另外，抽取缺陷领域的边角处，并且以缺陷领域的边角处作为参考基点，基于参考基点标记缺陷领域的面积。
基于多个修正图像进行关联测试，并在时间帧的带动下形成修正视频，且对于修正视频进行动作关联度测试；
在本发明具体实施过程中，具体的步骤可以为：对多个修正图像按照时间序依次排列；基于多个修正图像依次进行动作展示，并且基于动作的轨迹进行关联测试，此时，在关联测试时修正图像中具有一动态的轨迹点；多个修正图像在时间帧的带动下形成修正视频，并且轨迹点基于时间帧的推进而动态调整，并且对于修正视频进行动作关联度测试；测算轨迹点所形成的轨迹，并实时监控斜率的改变，此时，斜率持续维持在预设范围内。
其中，对多个修正图像按照时间序依次排列；基于多个修正图像依次进行动作展示，并且基于动作的轨迹进行关联测试，以便于跟踪多个修正图像在时间序依的演变，并且轨迹点基于时间帧的推进而动态调整，以便于多个修正图像的演算顺畅性，此时，测算轨迹点所形成的轨迹，并实时监控斜率的改变，此时，斜率持续维持在预设范围内，以确保多个修正图像之间的关联度。
当动作关联度测试通过时，则将修正视频基于替换栏替换至当前的视频，并用修正图像替换图像；
在本发明具体实施过程中，具体的步骤包括：若斜率沿着预设范围进行调整，则当动作关联度测试通过；基于替换栏调控修正视频和当前的视频的切换，此时，将修正视频基于替换栏替换至当前的视频，此时，替换栏作为一键转化，并且嵌入有视频格式运算；用修正图像替换图像，并对比修正图像和图像，以凸显此次图像差异度；基于图像差异度推断摄像机的拍摄状态。
其中，在当动作关联度测试通过时，基于替换栏调控修正视频和当前的视频的切换，此时，将修正视频基于替换栏替换至当前的视频，并且替换栏作为一键转化，并且嵌入有视频格式运算，保证修正视频和当前的视频的切换。
若斜率沿着预设范围进行调整，且最后斜率不在预设范围内，则当动作关联度测试不通过；在当动作关联度测试不通过时，触发不通过调整策略，并且基于不通过调整策略将预设范围的下限值进行定格，将预设范围的下限值作为参考值；将参考值作为参考，并逐级调整斜率，斜率在调整过程中进行递增，并且每次的递增变化量逐步增加，以保证斜率最终大于或等于参考值。
另外，将修正图像替换图像，并对比修正图像和图像，以凸显此次图像差异度；基于图像差异度推断摄像机的拍摄状态。
基于摄像机的图像质量的修正方法还包括：将修正图像和图像进行对比，以确定图像差异度；将图像差异度作为修正数据，此时，修正数据可以为动态数据；以修正数据作为学习数据进行学习模型的构建，以形成修正模块；修正模块内置有学习模块，并基于学习模块调整修正模块的成长，以应对不同的摄像机的使用环境。
另外，基于摄像机的图像质量的修正方法还包括：基于修正模块修正图像，并记录对应的修正数据，学习模块基于修正数据进行状态改变，并且输出再学习数据；基于再学习数据进行修正模块的学习系数的调整。
在本发明实施例中，通过本发明实施例中的方法，根据对图像的修正反向调整视频，并且基于图像的缺陷领域的外轮廓和面积、清楚领域调整图像的修正策略，以形成多种修正策略，并针对性的对图形的局部区域进行修正，同时能够采用不同修正策略同步处理不同的缺陷领域，大大提高的图像的修正效率和修正质量，另外，基于多个修正图像进行关联测试，并在时间帧的带动下形成修正视频，且对于修正视频进行动作关联度测试，以便于维护基于图像形成的视频的关联度和一致性，提高视频的整体质量，也能及时发现修正视频中的画图异常区域，保证了修正视频的图像质量。
实施例2
一种基于摄像机的图像质量的修正系统，基于摄像机的图像质量的修正系统包括：
获取模块：用于获取摄像机的图像及对应的视频日志数据，其中，视频日志数据基于时间序延伸出图像；
遍历模块：用于基于图像进行缺陷遍历，并圈定对应的缺陷领域；
修正模块：用于将缺陷领域的外轮廓和面积作为第一修正因素，并将与缺陷领域相邻的清楚领域作为第二修正因素，基于第一修正因素和第二修正因素调整图像的修正策略，对图像进行修正，以修正图像，其中，以图像复制后的图像副本进行修正；
测试模块：用于基于多个修正图像进行关联测试，并在时间帧的带动下形成修正视频，且对于修正视频进行动作关联度测试；
替换模块：用于当动作关联度测试通过时，则将修正视频基于替换栏替换至当前的视频，并用修正图像替换图像。
其中，修正模块内置有学习模块和经验模块，学习模块用于基于外界环境进行自我学习；经验模块用于存储以往的学习数据，并融合于学习模块，通过经验模块存储大量的学习数据，并且对学习数据进行分类，以便于进行集群式管理，并且对不同类型的学习数据进行筛选，以便于实现不同数据的交叉利用，提高学习模块的输出准确性。
另外，测试模块内置有防误模块，防误模块用于对关联测试进行结果监控，并且对各修正图像进行标引，以便于基于不同的标引记录随着时间帧进行排序，从而避免修正图像在排序上的防误，保证了修正视频的处理。
另外，测试模块还设有调整模块，调整模块用于对修正视频进行清晰度修正，并且对各修正视频进行清晰度监控，以便于修正视频的清晰度进行修正，并且调控修正视频的输出效果。
本发明提供了一种基于摄像机的图像质量的修正方法及修正系统，根据对图像的修正反向调整视频，并且基于图像的缺陷领域的外轮廓和面积、清楚领域调整图像的修正策略，以形成多种修正策略，并针对性的对图形的局部区域进行修正，同时能够采用不同修正策略同步处理不同的缺陷领域，大大提高的图像的修正效率和修正质量，另外，基于多个修正图像进行关联测试，并在时间帧的带动下形成修正视频，且对于修正视频进行动作关联度测试，以便于维护基于图像形成的视频的关联度和一致性，提高视频的整体质量，也能及时发现修正视频中的画图异常区域，保证了修正视频的图像质量。
另外，以上对本发明实施例所提供的基于摄像机的图像质量的修正方法及修正系统进行了详细介绍，本文中应采用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种基于摄像机的图像质量的修正方法，其特征在于，包括步骤：
获取摄像机的原始图像及对应的视频日志数据，其中，视频日志数据基于时间序延伸出图像；
基于图像进行缺陷遍历，并圈定对应的缺陷领域；
将缺陷领域的外轮廓和面积作为第一修正因素，并将与缺陷领域相邻的清楚领域作为第二修正因素，基于第一修正因素和第二修正因素调整图像的修正策略，对图像进行修正，以形成修正图像；
基于多个修正图像进行关联测试，并在时间帧的带动下形成修正视频，且对于修正视频进行动作关联度测试；
当动作关联度测试通过时，将修正视频基于替换栏替换至当前的视频，并用修正图像替换图像。
2.根据权利要求1的基于摄像机的图像质量的修正方法，其特征在于，获取摄像机的原始图像及对应的视频日志数据，其中，视频日志数据基于时间序延伸出图像，包括：
获取摄像机的原始图像，并记录各图像的摘录时间；
将各摘录时间归类以形成时间序，并基于时间序定位对应的视频日志数据；
对各视频日志数据进行归类，并聚合形成待修正数据；
基于待修正数据进行差异遍历，并定格差异数据；
标记差异数据，并根据差异数据引导图像的缺陷区域。
3.根据权利要求2的基于摄像机的图像质量的修正方法，其特征在于，基于图像进行缺陷遍历，并圈定对应的缺陷领域，包括：
对图像进行图像扫描，并对图像中各区域进行遍历；具体的，基于图像中各区域进行单独遍历，并且各区域的遍历同步进行；
在遍历的过程中，基于缺陷特征的标的进行定位寻找，以凸显缺陷线段；
基于缺陷线段的延伸拓展缺陷区域，其中，沿着缺陷线段进行环形闭环延伸，以圈定缺陷领域。
4.根据权利要求1的基于摄像机的图像质量的修正方法，其特征在于，将缺陷领域的外轮廓和面积作为第一修正因素，并将与缺陷领域相邻的清楚领域作为第二修正因素，基于第一修正因素和第二修正因素调整图像的修正策略，对图像进行修正，以修正图像，包括：
凸显缺陷领域的外轮廓，并同步测算缺陷领域的面积；
抽取缺陷领域的边角处，并且以缺陷领域的边角处作为参考基点，基于参考基点标记缺陷领域的面积；
将缺陷领域的外轮廓和面积作为第一修正因素，此时，参考基点作为缺陷领域的修正边界点；
记录与缺陷领域相邻的清楚领域，并基于清楚领域确定清楚系数，且将与缺陷领域相邻的清楚领域作为第二修正因素；
基于第一修正因素和第二修正因素调整图像的修正策略，并且各图像的修正策略单独处理对应的缺陷区域，其中，图像的修正策略为模糊修正、线条粗细修正或折线修正；
测算缺陷领域的清楚系数，并且将缺陷领域的清楚系数逐步调整至清楚领域的清楚系数，对图像进行修正，以形成修正图像。
5.根据权利要求4的基于摄像机的图像质量的修正方法，其特征在于，基于多个修正图像进行关联测试，并在时间帧的带动下形成修正视频，且对于修正视频进行动作关联度测试，包括：
对多个修正图像按照时间序依次排列；
基于多个修正图像依次进行动作展示，并且基于动作的轨迹进行关联测试，此时，在关联测试时修正图像中具有一动态的轨迹点；
多个修正图像在时间帧的带动下形成修正视频，并且轨迹点基于时间帧的推进而动态调整，并且对于修正视频进行动作关联度测试；
测算轨迹点所形成的轨迹，并实时监控斜率的改变，此时，斜率持续维持在预设范围内。
6.根据权利要求5的基于摄像机的图像质量的修正方法，其特征在于，当动作关联度测试通过时，将修正视频基于替换栏替换至当前的视频，并用修正图像替换图像，包括：
若斜率沿着预设范围进行调整，且最后斜率不在预设范围内，则当动作关联度测试不通过；
在当动作关联度测试不通过时，触发不通过调整策略，并且基于不通过调整策略将预设范围的下限值进行定格，将预设范围的下限值作为参考值；
将参考值作为参考，并逐级调整斜率，斜率在调整过程中进行递增，并且每次的递增变化量逐步增加，以保证斜率最终大于或等于参考值；
另外，若斜率沿着预设范围进行调整，则当动作关联度测试通过；
基于替换栏调控修正视频和当前的视频的切换，此时，将修正视频基于替换栏替换至当前的视频，此时，替换栏作为一键转化，并且嵌入有视频格式运算；
用修正图像替换图像，并对比修正图像和图像，以凸显此次图像差异度；
基于图像差异度推断摄像机的拍摄状态。
7.根据权利要求6的基于摄像机的图像质量的修正方法，其特征在于，还包括：
将修正图像和图像进行对比，以确定图像差异度；
将图像差异度作为修正数据，此时，修正数据可以为动态数据；
以修正数据作为学习数据进行学习模型的构建，以形成修正模块；
修正模块内置有学习模块，并基于学习模块调整修正模块的成长，以应对不同的摄像机的使用环境。
8.根据权利要求7的基于摄像机的图像质量的修正方法，其特征在于，还包括：
基于所述修正模块修正所述图像，并记录对应的所述修正数据；
所述学习模块基于所述修正数据进行状态改变，并且输出再学习数据；
基于所述再学习数据进行所述修正模块的学习系数的调整。
9.一种基于摄像机的图像质量的修正系统，其特征在于，所述基于摄像机的图像质量的修正系统包括：
获取模块：用于获取摄像机的图像及对应的视频日志数据，其中，所述视频日志数据基于时间序延伸出所述图像；
遍历模块：用于基于所述图像进行缺陷遍历，并圈定对应的缺陷领域；
修正模块：用于将所述缺陷领域的外轮廓和面积作为第一修正因素，并将与所述缺陷领域相邻的清楚领域作为第二修正因素，基于所述第一修正因素和所述第二修正因素调整所述图像的修正策略，基于所述图像进行修正，以修正图像；
测试模块：用于基于多个所述修正图像进行关联测试，并在时间帧的带动下形成修正视频，且对于所述修正视频进行动作关联度测试；
替换模块：用于当所述动作关联度测试通过时，将所述修正视频基于替换栏替换至当前的视频，并将所述修正图像替换所述图像。
10.根据权利要求9所述的修正系统，其特征在于，所述修正模块内置有学习模块和经验模块，所述学习模块用于基于外界环境进行自我学习；所述经验模块用于存储以往的学习数据，并融合于所述学习模块。
Priority Applications (1)
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