CN115660789A - 基于智慧电商平台的产品图像管理系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于智慧电商平台的产品图像管理系统，包括管理终端、用户终端和智慧电商平台。智慧电商平台包括信息获取模块、兴趣识别模块、参数增强模块和图像处理模块。智慧电商平台将目标产品对应的若干展示图像发送至各个用户终端，并获取每个测试用户的图像反馈信息；然后根据所有测试用户对每个图像特征区域的兴趣度和对应图像特征区域的区域信息量分析得到每个图像特征区域的视觉优先度，并根据每个视觉关键区域的第一参数区间、第二参数区间和视觉优先度确定对应展示图像中各个视觉关键区域的区域处理参数；然后根据所述区域处理参数对相应展示图像中各个视觉关键区域的对比度进行增强以得到对应展示图像的效果增强图像。

Description

基于智慧电商平台的产品图像管理系统

技术领域

本发明涉及电商领域，尤其涉及一种基于智慧电商平台的产品图像管理系统。

背景技术

电子商务通常是指在全球各地广泛的商业贸易活动中，在因特网开放的网络环境下，基于客户端/服务端应用方式，买卖双方不谋面地进行各种商贸活动，实现消费者的网上购物、商户之间的网上交易和在线电子支付以及各种商务活动、交易活动、金融活动和相关的综合服务活动的一种新型的商业运营模式。

随着人类对信息传递准确性的要求越来越高，图像作为传递信息较为丰富有效的载体，已经成为我们生活中必不可少的元素，人眼在观察图像时虽然视野非常广阔，但注意力集中的范围却很小，在注意点投入的时间比较多，这部分区域时相对于其它区域对图像质量的影响非常大。

传统产品的展示图像包含的场景内容过于复杂，产品展示图像的显示效果不理想，使得用户的注意力较为分散，产品展示图像难以凸显出消费者较为感兴趣的产品细节，难以吸引用户的注意力。

发明内容

针对现有技术之不足，本发明提供了一种基于智慧电商平台的产品图像管理系统，包括管理终端、用户终端和智慧电商平台，智慧电商平台分别与管理终端和用户终端具有通信连接；

智慧电商平台包括信息获取模块、兴趣识别模块、参数增强模块和图像处理模块；

智慧电商平台的信息获取模块响应于管理终端发送的图像优化请求将目标产品对应的若干展示图像发送至各个测试用户的用户终端，并获取各个测试用户对不同展示图像的图像反馈信息；

兴趣识别模块根据测试用户的图像反馈信息分析得到对应测试图像中测试用户对每个图像特征区域的兴趣度，并根据所有测试用户对每个图像特征区域的兴趣度和对应图像特征区域的区域信息量分析得到每个图像特征区域的视觉优先度；

参数增强模块根据每个图像特征区域的视觉优先度识别对应展示图像中的视觉关键区域，并根据每个视觉关键区域的第一参数区间、第二参数区间和视觉优先度确定对应展示图像中各个视觉关键区域的区域处理参数；

图像处理模块根据所述区域处理参数对相应展示图像中各个视觉关键区域的对比度进行增强以得到对应展示图像的效果增强图像。

根据一个优选实施方式，所述图像反馈信用于表征测试用户对展示图像不同图像区域的注视信息，其包括图像注视点的位置信息、停留时长、测试用户的视线扫描路径和眼跳数目。

根据一个优选实施方式，兴趣识别模块根据测试用户的图像反馈信息分析得到对应测试图像中测试用户对每个图像特征区域的兴趣度包括：

兴趣识别模块根据测试用户的图像反馈信息对测试用户的人眼运动状态进行分析以得到对应测试用户的眼动特征，并根据所述眼动特征分析得到测试用户对每个图像特征区域的兴趣度，其中，所述眼动特征用于表征对应测试用户对相应展示图像中各个图像特征区域的停留时长、眼跳数据和扫描轨迹。

根据一个优选实施方式，所述第一参数区间用于表征每个视觉关键区域相较于对应展示图像的像素值可增强范围；所述第二参数区间用于表征每个视觉关键区域相较于与其相关的邻接图像特征区域的像素值可增强范围。

根据一个优选实施方式，所述最小视觉差为系统预存的人体先验知识，其代表人眼可察觉的最小像素值差。

根据一个优选实施方式，所述图像优化请求包括设备标识符、产品编号、目标产品的若干展示图像以及展示图像的格式信息；所述展示图像用于对目标产品的形状结构进行展示。

根据一个优选实施方式，兴趣识别模块根据所有测试用户对每个图像特征区域的兴趣度和对应图像特征区域的区域信息量分析得到每个图像特征区域的视觉优先度包括：

兴趣识别模块根据每个图像特征区域对应的区域信息量确定对应图像特征区域的区域权重值，其中，所述区域信息量用于表征对应图像特征区域包含的目标产品的产品特征的多少；

兴趣识别模块根据每个图像特征区域的区域权重值对同一图像特征区域对应的所有测试用户的不同兴趣度进行加权融合以得到对应图像特征区域的视觉优先度。

根据一个优选实施方式，参数增强模块根据每个视觉关键区域的第一参数区间、第二参数区间和视觉优先度确定对应展示图像中各个视觉关键区域的区域处理参数包括：

参数增强模块获取每个视觉关键区域的像素特征以将其与对应展示图像的全局像素特征进行比较得到每个视觉关键区域的第一区域差异特征，并根据每个视觉关键区域的第一区域差异特征对应的第一特征差异度分析得到对应视觉关键区域的第一参数区间；

参数增强模块将每个视觉关键区域的像素特征与其相关的邻接图像特征区域的像素特征进行比较以得到每个视觉关键区域的第二区域差异特征，并根据每个视觉关键区域的第二区域差异特征对应的第二特征差异度分析得到对应视觉关键区域的第二参数区间；

参数增强模块根据每个视觉关键区域的第一参数区间和第二参数区间确定对应展示图像中视觉优先度大于预设优先度阈值的视觉关键区域的每个像素点的权重系数，并根据每个像素点的像素值和权重系数融合得到对应视觉关键区域的区域处理参数。

根据一个优选实施方式，参数增强模块将每个视觉关键区域的像素特征与其相关的邻接图像特征区域的像素特征进行比较以得到每个视觉关键区域的第二区域差异特征包括：

参数增强模块根据每个视觉关键区域的像素特征为对应视觉关键区域建立相应的第一关键特征矩阵，根据每个与其相关的邻接图像特征区域的像素特征建立相应的第二关键特征矩阵；

参数增强模块根据每个视觉关键区域对应的第一关键特征矩阵的矩阵方差和每个第一关键特征矩阵对应的第一矩阵邻域熵分析得到每个视觉关键区域的第一关键邻域熵，根据每个视觉关键区域对应的每个邻接图像特征区域对应第二关键特征矩阵的矩阵方差和每个第二关键特征矩阵对应的第二矩阵邻域熵分析得到每个邻接图像特征区域的第二关键邻域熵，其中，所述第一矩阵邻域熵用于表征第一关键特征矩阵中各个特征向量的权重系数；

参数增强模块将每个视觉关键区域的第一关键邻域熵的特征分量和与其相关的每个邻接图像特征区域的第二关键邻域熵的特征分量投影至不同尺度的特征子空间中以得到每个视觉关键区域与其相关的邻接图像特征区域之间的若干特征值差量，并根据若干特征值差量生成对应视觉关键区域的第二区域差异特征，其中，所述第二区域差异特征用于表征每个视觉关键区域与其相关的邻接图像特征区域之间的像素平均值差量和灰度聚集度差量。

根据一个优选实施方式，所述根据每个视觉关键区域的第二区域差异特征对应的第二特征差异度分析得到对应视觉关键区域的第二参数区间包括：

参数增强模块将每个视觉关键区域对应的第二区域差异特征中各个特征值差量与第二差量阈值进行比较以得到每个视觉关键区域与其相关的邻接图像特征区域之间的第二特征差异度，其中，所述第二特征差异度用于表征每个视觉关键区域与其相关的邻接图像特征区域之间的局部色度对比度和局部亮度对比度；

参数增强模块根据人眼的最小视觉差和对应视觉关键区域的第二特征差异度确定第二区域差异特征中各个特征值差量的可变换范围以得到对应视觉关键区域的第二参数区间。

本发明具有以下有益效果：

本发明通过获取每个测试用户对目标产品不同展示图像的图像反馈信息分析得到每个测试用户对相应展示图像中不同区域的兴趣度，并根据每个测试用户的兴趣度识别对应展示图像中用户关注度较高的区域，然后根据区域处理参数对这些区域的对比度进行增强。即本发明通过识别众多用户在商品图像中的视觉兴趣区域，并增强视觉兴趣区域的对比度，能够较好地考虑感兴趣区域的重要性，显著提高了商品图像的显示效果。更符合人的主观视觉质量，更加有利于商品图像凸显出消费者较为感兴趣的产品细节。

附图说明

图1为一示例性实施例提供的基于智慧电商平台的产品图像管理系统的结构框图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。

在本发明使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本发明可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本发明范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

参见图1，在一个实施例中，基于大数据的产品图像管理系统包括管理终端、用户终端和智慧电商平台。智慧电商平台分别与管理终端和用户终端具有通信连接。所述用户终端为产品消费者所使用的具有计算功能、存储功能和通信功能的设备，其包括：智能手机、台式电脑和笔记本电脑。

智慧电商平台包括信息获取模块、兴趣识别模块、参数增强模块和图像处理模块。

信息获取模块用于响应于管理终端发送的图像优化请求将目标产品对应的若干展示图像发送至各个测试用户的用户终端，并获取各个测试用户对不同展示图像的图像反馈信息。

兴趣识别模块用于根据测试用户的图像反馈信息分析得到对应测试图像中测试用户对每个图像特征区域的兴趣度，并根据所有测试用户对每个图像特征区域的兴趣度和对应图像特征区域的区域信息量分析得到每个图像特征区域的视觉优先度。

参数增强模块用于根据每个图像特征区域的视觉优先度识别对应展示图像中的视觉关键区域，并根据每个视觉关键区域的第一参数区间、第二参数区间和视觉优先度确定对应展示图像中各个视觉关键区域的区域处理参数。

图像处理模块用于根据所述区域处理参数对相应展示图像中各个视觉关键区域的对比度进行增强以得到对应展示图像的效果增强图像。

在一个实施例中，基于大数据的产品图像管理系统的处理方法可以包括：

S1、智慧电商平台的信息获取模块响应于管理终端发送的图像优化请求将目标产品对应的若干展示图像发送至各个测试用户的用户终端，并获取各个测试用户对不同展示图像的图像反馈信息。

可选地，所述图像优化请求包括设备标识符、产品编号、目标产品的若干展示图像以及展示图像的格式信息；所述展示图像用于对目标产品的形状结构进行展示。

可选地，所述设备标识符用于对管理终端进行唯一标识；所述产品编号用于对产品进行唯一标识；所述格式信息用于表征对应展示图像的压缩格式和解码格式。

可选地，所述图像反馈信用于表征测试用户对展示图像不同图像区域的注视信息，其包括图像注视点的位置信息、停留时长、测试用户的视线扫描路径和眼跳数目，所述注视信息由对应用户终端通过其外接的摄像装置对康复用户的眼动行为进行实时采集所得。

可选地，所述管理终端为产品销售者所使用的具有计算功能、存储功能和通信功能的设备，其包括：智能手机、台式电脑和笔记本电脑。

S2、兴趣识别模块根据测试用户的图像反馈信息分析得到对应测试图像中测试用户对每个图像特征区域的兴趣度，并根据所有测试用户对每个图像特征区域的兴趣度和对应图像特征区域的区域信息量分析得到每个图像特征区域的视觉优先度。

具体地，兴趣识别模块根据测试用户的图像反馈信息分析得到对应测试图像中测试用户对每个图像特征区域的兴趣度包括：

兴趣识别模块根据测试用户的图像反馈信息对测试用户的人眼运动状态进行分析以得到对应测试用户的眼动特征，并根据所述眼动特征分析得到测试用户对每个图像特征区域的兴趣度，其中，所述眼动特征用于表征对应测试用户对相应展示图像中各个图像特征区域的停留时长、眼跳数据和扫描轨迹。

具体地，兴趣识别模块根据所有测试用户对每个图像特征区域的兴趣度和对应图像特征区域的区域信息量分析得到每个图像特征区域的视觉优先度包括：

兴趣识别模块根据每个图像特征区域对应的区域信息量确定对应图像特征区域的区域权重值，其中，所述区域信息量用于表征对应图像特征区域包含的目标产品的产品特征的多少；

兴趣识别模块根据每个图像特征区域的区域权重值对同一图像特征区域对应的所有测试用户的不同兴趣度进行加权融合以得到对应图像特征区域的视觉优先度。

可选地，所述区域权重值的大小用于表征对应图像特征区域的重要程度，即所述图像特征区域包含的产品特征越多，所占区域权重值越大。可选地，所述视觉优先度用于表征对应图像特征区域对人眼视线的吸引程度，即视觉优先度越大则表明对应图像特征区域的用户关注度越大。

S3、参数增强模块根据每个图像特征区域的视觉优先度识别对应展示图像中的视觉关键区域，并根据每个视觉关键区域的第一参数区间、第二参数区间和视觉优先度确定对应展示图像中各个视觉关键区域的区域处理参数。

可选地，所述区域处理参数用于对相应视觉关键区域中各个像素点的像素进行调节。

具体地，参数增强模块根据每个视觉关键区域的第一参数区间、第二参数区间和视觉优先度确定对应展示图像中各个视觉关键区域的区域处理参数包括：

参数增强模块获取每个视觉关键区域的像素特征以将其与对应展示图像的全局像素特征进行比较得到每个视觉关键区域的第一区域差异特征，并根据每个视觉关键区域的第一区域差异特征对应的第一特征差异度分析得到对应视觉关键区域的第一参数区间，其中，所述第一区域差异特征用于表征每个视觉关键区域与对应展示图像之间的像素平均值差量和灰度聚集度差量；所述第一特征差异度用于表征每个视觉关键区域与对应展示图像之间的全局色度对比度和全局亮度对比度；

参数增强模块将每个视觉关键区域的像素特征与其相关的邻接图像特征区域的像素特征进行比较以得到每个视觉关键区域的第二区域差异特征，并根据每个视觉关键区域的第二区域差异特征对应的第二特征差异度分析得到对应视觉关键区域的第二参数区间；

参数增强模块根据每个视觉关键区域的第一参数区间和第二参数区间确定对应展示图像中视觉优先度大于预设优先度阈值的视觉关键区域的每个像素点的权重系数，并根据每个像素点的像素值和权重系数融合得到对应视觉关键区域的区域处理参数。

可选地，所述预设优先度阈值为系统预先设置的用于判断对应图像特征区域对人眼视线的吸引程度是否较大的数值。

具体地，所述根据每个视觉关键区域的第二区域差异特征对应的第二特征差异度分析得到对应视觉关键区域的第二参数区间包括：

参数增强模块将每个视觉关键区域对应的第二区域差异特征中各个特征值差量与第二差量阈值进行比较以得到每个视觉关键区域与其相关的邻接图像特征区域之间的第二特征差异度，其中，所述第二特征差异度用于表征每个视觉关键区域与其相关的邻接图像特征区域之间的局部色度对比度和局部亮度对比度；

参数增强模块根据人眼的最小视觉差和对应视觉关键区域的第二特征差异度确定第二区域差异特征中各个特征值差量的可变换范围以得到对应视觉关键区域的第二参数区间。

可选地，所述最小视觉差为系统预存的人体先验知识，其代表人眼可察觉的最小像素值差。

具体地，参数增强模块将每个视觉关键区域的像素特征与其相关的邻接图像特征区域的像素特征进行比较以得到每个视觉关键区域的第二区域差异特征包括：

参数增强模块根据每个视觉关键区域的像素特征为对应视觉关键区域建立相应的第一关键特征矩阵，根据每个与其相关的邻接图像特征区域的像素特征建立相应的第二关键特征矩阵；

参数增强模块根据每个视觉关键区域对应的第一关键特征矩阵的矩阵方差和每个第一关键特征矩阵对应的第一矩阵邻域熵分析得到每个视觉关键区域的第一关键邻域熵，根据每个视觉关键区域对应的每个邻接图像特征区域对应第二关键特征矩阵的矩阵方差和每个第二关键特征矩阵对应的第二矩阵邻域熵分析得到每个邻接图像特征区域的第二关键邻域熵，其中，所述第一矩阵邻域熵用于表征第一关键特征矩阵中各个特征向量的权重系数；

参数增强模块将每个视觉关键区域的第一关键邻域熵的特征分量和与其相关的每个邻接图像特征区域的第二关键邻域熵的特征分量投影至不同尺度的特征子空间中以得到每个视觉关键区域与其相关的邻接图像特征区域之间的若干特征值差量，并根据若干特征值差量生成对应视觉关键区域的第二区域差异特征，其中，所述第二区域差异特征用于表征每个视觉关键区域与其相关的邻接图像特征区域之间的像素平均值差量和灰度聚集度差量。

可选地，所述第一参数区间用于表征每个视觉关键区域相较于对应展示图像的像素值可增强范围；所述第二参数区间用于表征每个视觉关键区域相较于与其相关的邻接图像特征区域的像素值可增强范围。

可选地，所述第二矩阵邻域熵用于表征第二关键特征矩阵中各个特征向量的权重系数；所述第一关键邻域熵用于表征对应视觉关键区域中各个像素点的像素离散度；所述第二关键邻域熵用于表征对应视觉关键区域的邻接图像特征区域中各个像素点的像素离散度。

S4、图像处理模块根据所述区域处理参数对相应展示图像中各个视觉关键区域的对比度进行增强以得到对应展示图像的效果增强图像。

本发明通过获取每个测试用户对目标产品不同展示图像的图像反馈信息分析得到每个测试用户对相应展示图像中不同区域的兴趣度，并根据每个测试用户的兴趣度识别对应展示图像中用户关注度较高的区域，然后根据区域处理参数对这些区域的对比度进行增强。即本发明通过识别众多用户在商品图像中的视觉兴趣区域，并增强视觉兴趣区域的对比度，能够较好地考虑感兴趣区域的重要性，显著提高了商品图像的显示效果。更符合人的主观视觉质量，更加有利于商品图像凸显出消费者较为感兴趣的产品细节。

另外，虽然上面参考特定模块讨论了特定功能，但是应当注意，本文讨论的各个模块的功能可以分为多个模块，和/或多个模块的至少一些功能可以组合成单个模块。另外，本文讨论的特定模块执行动作包括该特定模块本身执行动作，或者替换地该特定模块调用或以其他方式访问执行该动作的另一个组件或模块（或结合该特定模块一起执行动作）。因此，执行动作的特定模块可以包括执行动作的特定模块本身和/或执行动作的该特定模块调用或以其他方式访问的另一模块。

需要理解的是，尽管第一、第二、第三等术语在本文中可以用来描述各种设备、元件、部件或元素，但是这些设备、元件、部件或元素不应当由这些术语限制。这些术语仅用来将一个设备、元件、部件或元素与另一个设备、元件、部件或元素相区分。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (10)

1.一种基于智慧电商平台的产品图像管理系统，其特征在于，包括管理终端、用户终端和智慧电商平台，智慧电商平台分别与管理终端和用户终端具有通信连接；

智慧电商平台包括信息获取模块、兴趣识别模块、参数增强模块和图像处理模块；

智慧电商平台的信息获取模块响应于管理终端发送的图像优化请求将目标产品对应的若干展示图像发送至各个测试用户的用户终端，并获取各个测试用户对不同展示图像的图像反馈信息；

兴趣识别模块根据测试用户的图像反馈信息分析得到对应测试图像中测试用户对每个图像特征区域的兴趣度，并根据所有测试用户对每个图像特征区域的兴趣度和对应图像特征区域的区域信息量分析得到每个图像特征区域的视觉优先度；

参数增强模块根据每个图像特征区域的视觉优先度识别对应展示图像中的视觉关键区域，并根据每个视觉关键区域的第一参数区间、第二参数区间和视觉优先度确定对应展示图像中各个视觉关键区域的区域处理参数；

图像处理模块根据所述区域处理参数对相应展示图像中各个视觉关键区域的对比度进行增强以得到对应展示图像的效果增强图像。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述图像反馈信用于表征测试用户对展示图像不同图像区域的注视信息，其包括图像注视点的位置信息、停留时长、测试用户的视线扫描路径和眼跳数目。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，兴趣识别模块根据测试用户的图像反馈信息分析得到对应测试图像中测试用户对每个图像特征区域的兴趣度包括：

兴趣识别模块根据测试用户的图像反馈信息对测试用户的人眼运动状态进行分析以得到对应测试用户的眼动特征，并根据所述眼动特征分析得到测试用户对每个图像特征区域的兴趣度，其中，所述眼动特征用于表征对应测试用户对相应展示图像中各个图像特征区域的停留时长、眼跳数据和扫描轨迹。

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述第一参数区间用于表征每个视觉关键区域相较于对应展示图像的像素值可增强范围；所述第二参数区间用于表征每个视觉关键区域相较于与其相关的邻接图像特征区域的像素值可增强范围。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述最小视觉差为系统预存的人体先验知识，其代表人眼可察觉的最小像素值差。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述图像优化请求包括设备标识符、产品编号、目标产品的若干展示图像以及展示图像的格式信息；所述展示图像用于对目标产品的形状结构进行展示。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，兴趣识别模块根据所有测试用户对每个图像特征区域的兴趣度和对应图像特征区域的区域信息量分析得到每个图像特征区域的视觉优先度包括：

兴趣识别模块根据每个图像特征区域对应的区域信息量确定对应图像特征区域的区域权重值，其中，所述区域信息量用于表征对应图像特征区域包含的目标产品的产品特征的多少；

兴趣识别模块根据每个图像特征区域的区域权重值对同一图像特征区域对应的所有测试用户的不同兴趣度进行加权融合以得到对应图像特征区域的视觉优先度。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，参数增强模块根据每个视觉关键区域的第一参数区间、第二参数区间和视觉优先度确定对应展示图像中各个视觉关键区域的区域处理参数包括：

参数增强模块获取每个视觉关键区域的像素特征以将其与对应展示图像的全局像素特征进行比较得到每个视觉关键区域的第一区域差异特征，并根据每个视觉关键区域的第一区域差异特征对应的第一特征差异度分析得到对应视觉关键区域的第一参数区间；

参数增强模块将每个视觉关键区域的像素特征与其相关的邻接图像特征区域的像素特征进行比较以得到每个视觉关键区域的第二区域差异特征，并根据每个视觉关键区域的第二区域差异特征对应的第二特征差异度分析得到对应视觉关键区域的第二参数区间；

参数增强模块根据每个视觉关键区域的第一参数区间和第二参数区间确定对应展示图像中视觉优先度大于预设优先度阈值的视觉关键区域的每个像素点的权重系数，并根据每个像素点的像素值和权重系数融合得到对应视觉关键区域的区域处理参数。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，参数增强模块将每个视觉关键区域的像素特征与其相关的邻接图像特征区域的像素特征进行比较以得到每个视觉关键区域的第二区域差异特征包括：

参数增强模块根据每个视觉关键区域的像素特征为对应视觉关键区域建立相应的第一关键特征矩阵，根据每个与其相关的邻接图像特征区域的像素特征建立相应的第二关键特征矩阵；

参数增强模块根据每个视觉关键区域对应的第一关键特征矩阵的矩阵方差和每个第一关键特征矩阵对应的第一矩阵邻域熵分析得到每个视觉关键区域的第一关键邻域熵，根据每个视觉关键区域对应的每个邻接图像特征区域对应第二关键特征矩阵的矩阵方差和每个第二关键特征矩阵对应的第二矩阵邻域熵分析得到每个邻接图像特征区域的第二关键邻域熵，其中，所述第一矩阵邻域熵用于表征第一关键特征矩阵中各个特征向量的权重系数；

参数增强模块将每个视觉关键区域的第一关键邻域熵的特征分量和与其相关的每个邻接图像特征区域的第二关键邻域熵的特征分量投影至不同尺度的特征子空间中以得到每个视觉关键区域与其相关的邻接图像特征区域之间的若干特征值差量，并根据若干特征值差量生成对应视觉关键区域的第二区域差异特征，其中，所述第二区域差异特征用于表征每个视觉关键区域与其相关的邻接图像特征区域之间的像素平均值差量和灰度聚集度差量。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述根据每个视觉关键区域的第二区域差异特征对应的第二特征差异度分析得到对应视觉关键区域的第二参数区间包括：

参数增强模块将每个视觉关键区域对应的第二区域差异特征中各个特征值差量与第二差量阈值进行比较以得到每个视觉关键区域与其相关的邻接图像特征区域之间的第二特征差异度，其中，所述第二特征差异度用于表征每个视觉关键区域与其相关的邻接图像特征区域之间的局部色度对比度和局部亮度对比度；

参数增强模块根据人眼的最小视觉差和对应视觉关键区域的第二特征差异度确定第二区域差异特征中各个特征值差量的可变换范围以得到对应视觉关键区域的第二参数区间。

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