CN116228586B - 基于遍历处理的锐化算法选择系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于遍历处理的锐化算法选择系统，包括：信息存储机构，用于存储各种图像锐化算法的各自关联信息；网络应用器件，用于将待锐化处理画面遍历各种图像锐化算法分别对应的各个前馈神经网络以分别获得各个锐化处理后的画面锐度；算法选择器件，用于将数值最大的画面锐度对应的图像锐化算法作为目标锐化算法选用。本发明的基于遍历处理的锐化算法选择系统运行稳定、操控智能。由于能够在针对各种图像锐化算法分别建立不同的锐化效果验证模型的基础上，将待锐化画面遍历各种图像锐化算法以获得各种锐化效果，进而选择出最佳锐化效果对应的图像锐化算法，从而实现最佳锐化算法的自动化获取。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种基于遍历处理的锐化算法选择系统。
背景技术
在图像处理的细分领域中，图像锐化是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰的重要图像处理模式，图像锐化分为空间域处理和频域处理两类。
图像锐化是为了突出图像内各种目标的边缘、轮廓，或某些线性目标要素的特征。这种滤波方法提高了地物边缘与周围像元之间的反差，因此也被称为边缘增强。图像平滑往往使图像中的边界、轮廓变得模糊，为了减少这类不利效果的影响，这就需要利用图像锐化技术，使图像的边缘变的清晰。另外，在水下图像的增强处理中除了去噪，对比度扩展外，有时候还需要加强图像中景物的边缘和轮廓。而边缘和轮廓常常位于图像中灰度突变的地方，因而可以直观地想到用灰度的差分对边缘和轮廓进行提取。
CN107784641A公开了一种基于HPF的图像锐化算法，其过程如下：(1)对图像进行预处理；(2)对图像进行HPF卷积与处理；(3)确定Conv卷积图像参数TH、G、SHF、MAX。(4)对图像进行叠加。本算法能够充分利用图像灰度信息对经过HPF卷积后的图像进行自适应噪声虑除、边缘增强，将原图与卷积图像进行叠加，进而得到锐化后的图像，且本算法的计算方式采用全整型计算，加快了算法的运算速度，同时也适应了一些只能进行整型运算的平台，提高了算法的通用性，能够使得算法具有较好的可移植性以及较快的运算速度。
CN115668136A公开了一种寄存器映射电路，用于通过从另一寄存器映射状态的快照遍历ROB条目，恢复与被冲刷的指令相关联的寄存器映射状态。该寄存器映射电路包括ROB控制电路、快照电路和寄存器重命名恢复电路(RRRC)。ROB控制电路将ROB条目分配给进入处理器流水线的指令，包括被分配给目标指令的目标ROB条目和被分配给其他指令的其他ROB条目。快照电路捕获重命名映射表中的逻辑寄存器到物理寄存器映射状态的快照，该重命名映射表与可以被冲刷的指令的子集相关联。如果目标指令被冲刷，RRRC将基于被分配给另一指令的ROB条目中的快照来还原与目标指令相对应的重命名映射表寄存器映射状态，并遍历介于中间的ROB条目中的寄存器映射更新。
由此可见，现有技术中，存在各种锐化算法有待图像锐化使用，包括且不限于基于USM滤镜的锐化算法、基于高通滤波的锐化算法、基于空域微分法的锐化算法以及边缘锐化算法，针对每一待锐化图像，如何选择适合其的最佳锐化算法且不需要耗费大量的时间和运算，是当前需要解决的关键问题之一。
发明内容
为了解决相关领域的技术问题，本发明提供了一种基于遍历处理的锐化算法选择系统，能够在针对各种图像锐化算法分别建立不同的锐化效果验证模型的基础上，将待锐化画面遍历各种图像锐化算法以获得各种锐化效果，进而将最佳锐化效果对应的图像锐化算法作为所述待锐化画面的优化锐化算法以执行实际的锐化操作，从而避免陷入冗余、复杂的实际图像锐化处理中。
根据本发明的一方面，提供了一种基于遍历处理的锐化算法选择系统，所述系统包括：
信息存储机构，用于存储各种图像锐化算法分别对应的各个算法编码以及存储各种图像锐化算法分别对应的各个单位图像内容的运算量，每一个算法编码采用二进制编码数值进行表示；
内容鉴定机构，用于接收来自远端的数据发送机构发送的待锐化处理画面，获取所述待锐化处理画面的清晰度、对比度、解析度以及多个随机像素点分别对应的各个灰度值；
锐化分析器件，分别与所述信息存储机构以及所述内容鉴定机构连接，用于针对所述信息存储机构存储的每一种图像锐化算法建立一个对应的前馈神经网络，所述前馈神经网络的各项输入内容为对应图像锐化算法的算法编码、单位图像内容的运算量以及输入画面的清晰度、对比度、解析度以及多个随机像素点分别对应的各个灰度值，所述前馈神经网络的单项输出内容为输入画面采用对应图像锐化算法进行锐化处理后的画面锐度；
网络应用器件，与所述锐化分析器件连接，用于将待锐化处理画面遍历所述信息存储机构存储的各种图像锐化算法分别对应的各个前馈神经网络以分别获得各个锐化处理后的画面锐度；
算法选择器件，与所述网络应用器件连接，用于将各个锐化处理后的画面锐度中数值最大的画面锐度对应的图像锐化算法作为目标锐化算法选用；
其中，接收来自远端的数据发送机构发送的待锐化处理画面，获取所述待锐化处理画面的清晰度、对比度以及多个随机像素点分别对应的各个灰度值包括：对所述待锐化处理画面的多个像素点进行预设顺序的排序以获得对应的像素点序列，在所述像素点序列对应的序号范围内基于随机函数获取固定比例的多个随机序号，将获取的多个随机序号分别对应多个像素点作为所述多个随机像素点；
其中，存储各种图像锐化算法分别对应的各个算法编码以及存储各种图像锐化算法分别对应的各个单位图像内容的运算量，每一个算法编码采用二进制编码数值进行表示包括：针对每一种图像锐化算法，其对应的单位图像内容的运算量指的是对具有设定数量的多个像素点的图像内容执行对应的图像锐化算法所需要的运算量。
本发明的基于遍历处理的锐化算法选择系统运行稳定、操控智能。由于能够在针对各种图像锐化算法分别建立不同的锐化效果验证模型的基础上，将待锐化画面遍历各种图像锐化算法以获得各种锐化效果，进而选择出最佳锐化效果对应的图像锐化算法，从而实现最佳锐化算法的自动化获取。
附图说明
以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述，其中：
图1为根据本发明首要实施方案示出的基于遍历处理的锐化算法选择系统的内部结构示意图。
图2为根据本发明次要实施方案示出的基于遍历处理的锐化算法选择系统的内部结构示意图。
图3为根据本发明再次要实施方案示出的基于遍历处理的锐化算法选择系统的内部结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图对本发明的基于遍历处理的锐化算法选择系统的实施方案进行详细说明。
实施例1
图1为根据本发明首要实施方案示出的基于遍历处理的锐化算法选择系统的内部结构示意图，所述系统包括：
信息存储机构，用于存储各种图像锐化算法分别对应的各个算法编码以及存储各种图像锐化算法分别对应的各个单位图像内容的运算量，每一个算法编码采用二进制编码数值进行表示；
内容鉴定机构，用于接收来自远端的数据发送机构发送的待锐化处理画面，获取所述待锐化处理画面的清晰度、对比度、解析度以及多个随机像素点分别对应的各个灰度值；
锐化分析器件，分别与所述信息存储机构以及所述内容鉴定机构连接，用于针对所述信息存储机构存储的每一种图像锐化算法建立一个对应的前馈神经网络，所述前馈神经网络的各项输入内容为对应图像锐化算法的算法编码、单位图像内容的运算量以及输入画面的清晰度、对比度、解析度以及多个随机像素点分别对应的各个灰度值，所述前馈神经网络的单项输出内容为输入画面采用对应图像锐化算法进行锐化处理后的画面锐度；
网络应用器件，与所述锐化分析器件连接，用于将待锐化处理画面遍历所述信息存储机构存储的各种图像锐化算法分别对应的各个前馈神经网络以分别获得各个锐化处理后的画面锐度；
算法选择器件，与所述网络应用器件连接，用于将各个锐化处理后的画面锐度中数值最大的画面锐度对应的图像锐化算法作为目标锐化算法选用；
其中，接收来自远端的数据发送机构发送的待锐化处理画面，获取所述待锐化处理画面的清晰度、对比度以及多个随机像素点分别对应的各个灰度值包括：对所述待锐化处理画面的多个像素点进行预设顺序的排序以获得对应的像素点序列，在所述像素点序列对应的序号范围内基于随机函数获取固定比例的多个随机序号，将获取的多个随机序号分别对应多个像素点作为所述多个随机像素点；
其中，存储各种图像锐化算法分别对应的各个算法编码以及存储各种图像锐化算法分别对应的各个单位图像内容的运算量，每一个算法编码采用二进制编码数值进行表示包括：针对每一种图像锐化算法，其对应的单位图像内容的运算量指的是对具有设定数量的多个像素点的图像内容执行对应的图像锐化算法所需要的运算量。
实施例2
图2为根据本发明次要实施方案示出的基于遍历处理的锐化算法选择系统的内部结构示意图。
与图1不同，图2中的基于遍历处理的锐化算法选择系统还可以包括以下组件：
数据发送机构，与所述内容鉴定机构电性连接，用于向所述内容鉴定机构发送待锐化处理画面。
实施例3
图3为根据本发明再次要实施方案示出的基于遍历处理的锐化算法选择系统的内部结构示意图。
与图1不同，图3中的基于遍历处理的锐化算法选择系统还可以包括以下组件：
同步驱动机构，分别与所述锐化分析器件、所述信息存储机构以及所述内容鉴定机构连接，用于实现所述锐化分析器件、所述信息存储机构以及所述内容鉴定机构的同步控制；
其中，所述同步驱动机构采用矩形波的上升沿实现所述锐化分析器件、所述信息存储机构以及所述内容鉴定机构的同步控制。
接着，继续对本发明的基于遍历处理的锐化算法选择系统的具体结构进行进一步的说明。
在根据本发明的各个实施方案的基于遍历处理的锐化算法选择系统中：
所述前馈神经网络的各项输入内容为对应图像锐化算法的算法编码、单位图像内容的运算量以及输入画面的清晰度、对比度、解析度以及多个随机像素点分别对应的各个灰度值，所述前馈神经网络的单项输出内容为输入画面采用对应图像锐化算法进行锐化处理后的画面锐度包括：所述前馈神经网络为完成多次训练后的前馈神经网络；
其中，所述前馈神经网络的各项输入内容为对应图像锐化算法的算法编码、单位图像内容的运算量以及输入画面的清晰度、对比度、解析度以及多个随机像素点分别对应的各个灰度值，所述前馈神经网络的单项输出内容为输入画面采用对应图像锐化算法进行锐化处理后的画面锐度包括：所述前馈神经网络的各项输入内容为对应图像锐化算法的算法编码、单位图像内容的运算量以及输入画面的清晰度、对比度、解析度以及多个随机像素点分别对应的各个灰度值分别二进制转换后的数值；
其中，所述前馈神经网络的各项输入内容为对应图像锐化算法的算法编码、单位图像内容的运算量以及输入画面的清晰度、对比度、解析度以及多个随机像素点分别对应的各个灰度值，所述前馈神经网络的单项输出内容为输入画面采用对应图像锐化算法进行锐化处理后的画面锐度包括：所述前馈神经网络的单项输出内容为输入画面采用对应图像锐化算法进行锐化处理后的画面锐度对应的二进制数值。
在根据本发明的各个实施方案的基于遍历处理的锐化算法选择系统中：
对所述待锐化处理画面的多个像素点进行预设顺序的排序以获得对应的像素点序列，在所述像素点序列对应的序号范围内基于随机函数获取固定比例的多个随机序号，将获取的多个随机序号分别对应多个像素点作为所述多个随机像素点包括：对所述待锐化处理画面的多个像素点进行在所述待锐化处理画面中先上后下且先左后右的预设顺序的排序以获得对应的像素点序列，在所述像素点序列对应的序号范围内基于随机函数获取固定比例的多个随机序号，将获取的多个随机序号分别对应多个像素点作为所述多个随机像素点；
其中，对所述待锐化处理画面的多个像素点进行在所述待锐化处理画面中先上后下且先左后右的预设顺序的排序以获得对应的像素点序列，在所述像素点序列对应的序号范围内基于随机函数获取固定比例的多个随机序号，将获取的多个随机序号分别对应多个像素点作为所述多个随机像素点包括：先上后下的优先权大于先左后右的优先权；
其中，对所述待锐化处理画面的多个像素点进行在所述待锐化处理画面中先上后下且先左后右的预设顺序的排序以获得对应的像素点序列，在所述像素点序列对应的序号范围内基于随机函数获取固定比例的多个随机序号，将获取的多个随机序号分别对应多个像素点作为所述多个随机像素点包括：以所述待锐化处理画面左上角的像素点作为所述像素点序列中序号为1的像素点。
在根据本发明的各个实施方案的基于遍历处理的锐化算法选择系统中：
存储各种图像锐化算法分别对应的各个算法编码以及存储各种图像锐化算法分别对应的各个单位图像内容的运算量，每一个算法编码采用二进制编码数值进行表示包括：各种图像锐化算法包括基于USM滤镜的锐化算法、基于高通滤波的锐化算法、基于空域微分法的锐化算法以及边缘锐化算法；
其中，存储各种图像锐化算法分别对应的各个算法编码以及存储各种图像锐化算法分别对应的各个单位图像内容的运算量，每一个算法编码采用二进制编码数值进行表示包括：不同种类的图像锐化算法分别对应的算法编码不同。
另外，在所述基于遍历处理的锐化算法选择系统中，对所述待锐化处理画面的多个像素点进行在所述待锐化处理画面中先上后下且先左后右的预设顺序的排序以获得对应的像素点序列，在所述像素点序列对应的序号范围内基于随机函数获取固定比例的多个随机序号，将获取的多个随机序号分别对应多个像素点作为所述多个随机像素点包括：以所述待锐化处理画面右下角的像素点作为所述像素点序列中序号为最大序号的像素点。
通过上面的描述可以发现，相对于现有技术，本发明至少具备以下几处有益的技术效果：
首先、针对各种图像锐化算法分别建立不同的锐化效果验证模型，所述模型基于锐化算法数据以及待锐化画面参数智能预判采用所述模型对待锐化画面执行锐化操作后获得的画面的锐化效果，从而为不执行实际锐化处理即可以获取优化锐化效果提供关键模型；
其次、采用待锐化画面遍历各种图像锐化算法以获得各种锐化效果，将最佳锐化效果对应的图像锐化算法作为所述待锐化画面的优化锐化算法以执行实际的锐化操作，从而在保证获取优质画面的同时避免进行过多无效的锐化处理。
虽然本发明已经被描述的相当具体，但是应该认识到，不脱离本发明的精神和范围，本领域的技术人员可以改变其中的元件。相信通过前面的描述将能够理解本发明的系统以及该系统附带的优点，并且很清楚，可以对其中的形式、结构及其组件安排进行各种改变，而不会脱离本发明的范围和精神或者不牺牲本发明的所有实质性优点，并且由于此前描述的形式仅仅是本发明的说明性实施方案，也不会提供另外的实质性改变。权利要求书意在涵盖并包括这些改变。
Claims (9)
1.一种基于遍历处理的锐化算法选择系统，其特征在于，所述系统包括：
信息存储机构，用于存储各种图像锐化算法分别对应的各个算法编码以及存储各种图像锐化算法分别对应的各个单位图像内容的运算量，每一个算法编码采用二进制编码数值进行表示；
其中，各种图像锐化算法包括基于USM滤镜的锐化算法、基于高通滤波的锐化算法、基于空域微分法的锐化算法以及边缘锐化算法；
其中，不同种类的图像锐化算法分别对应的算法编码不同；
内容鉴定机构，用于接收来自远端的数据发送机构发送的待锐化处理画面，获取所述待锐化处理画面的清晰度、对比度、解析度以及多个随机像素点分别对应的各个灰度值；
锐化分析器件，分别与所述信息存储机构以及所述内容鉴定机构连接，用于针对所述信息存储机构存储的每一种图像锐化算法建立一个对应的前馈神经网络，所述前馈神经网络的各项输入内容为对应图像锐化算法的算法编码、单位图像内容的运算量以及输入画面的清晰度、对比度、解析度以及多个随机像素点分别对应的各个灰度值，所述前馈神经网络的单项输出内容为输入画面采用对应图像锐化算法进行锐化处理后的画面锐度；
网络应用器件，与所述锐化分析器件连接，用于将待锐化处理画面遍历所述信息存储机构存储的各种图像锐化算法分别对应的各个前馈神经网络以分别获得各个锐化处理后的画面锐度；
算法选择器件，与所述网络应用器件连接，用于将各个锐化处理后的画面锐度中数值最大的画面锐度对应的图像锐化算法作为目标锐化算法选用；
其中，接收来自远端的数据发送机构发送的待锐化处理画面，获取所述待锐化处理画面的清晰度、对比度以及多个随机像素点分别对应的各个灰度值包括：对所述待锐化处理画面的多个像素点进行预设顺序的排序以获得对应的像素点序列，在所述像素点序列对应的序号范围内基于随机函数获取固定比例的多个随机序号，将获取的多个随机序号分别对应多个像素点作为所述多个随机像素点；
其中，存储各种图像锐化算法分别对应的各个算法编码以及存储各种图像锐化算法分别对应的各个单位图像内容的运算量，每一个算法编码采用二进制编码数值进行表示包括：针对每一种图像锐化算法，其对应的单位图像内容的运算量指的是对具有设定数量的多个像素点的图像内容执行对应的图像锐化算法所需要的运算量。
2.如权利要求1所述的基于遍历处理的锐化算法选择系统，其特征在于，所述系统还包括：
数据发送机构，与所述内容鉴定机构电性连接，用于向所述内容鉴定机构发送待锐化处理画面。
3.如权利要求1所述的基于遍历处理的锐化算法选择系统，其特征在于，所述系统还包括：
同步驱动机构，分别与所述锐化分析器件、所述信息存储机构以及所述内容鉴定机构连接，用于实现所述锐化分析器件、所述信息存储机构以及所述内容鉴定机构的同步控制；
其中，所述同步驱动机构采用矩形波的上升沿实现所述锐化分析器件、所述信息存储机构以及所述内容鉴定机构的同步控制。
4.如权利要求1-3任一所述的基于遍历处理的锐化算法选择系统，其特征在于：
所述前馈神经网络的各项输入内容为对应图像锐化算法的算法编码、单位图像内容的运算量以及输入画面的清晰度、对比度、解析度以及多个随机像素点分别对应的各个灰度值，所述前馈神经网络的单项输出内容为输入画面采用对应图像锐化算法进行锐化处理后的画面锐度包括：所述前馈神经网络为完成多次训练后的前馈神经网络。
5.如权利要求4所述的基于遍历处理的锐化算法选择系统，其特征在于：
所述前馈神经网络的各项输入内容为对应图像锐化算法的算法编码、单位图像内容的运算量以及输入画面的清晰度、对比度、解析度以及多个随机像素点分别对应的各个灰度值，所述前馈神经网络的单项输出内容为输入画面采用对应图像锐化算法进行锐化处理后的画面锐度包括：所述前馈神经网络的各项输入内容为对应图像锐化算法的算法编码、单位图像内容的运算量以及输入画面的清晰度、对比度、解析度以及多个随机像素点分别对应的各个灰度值分别二进制转换后的数值。
6.如权利要求5所述的基于遍历处理的锐化算法选择系统，其特征在于：
所述前馈神经网络的各项输入内容为对应图像锐化算法的算法编码、单位图像内容的运算量以及输入画面的清晰度、对比度、解析度以及多个随机像素点分别对应的各个灰度值，所述前馈神经网络的单项输出内容为输入画面采用对应图像锐化算法进行锐化处理后的画面锐度包括：所述前馈神经网络的单项输出内容为输入画面采用对应图像锐化算法进行锐化处理后的画面锐度对应的二进制数值。
7.如权利要求1-3任一所述的基于遍历处理的锐化算法选择系统，其特征在于：
对所述待锐化处理画面的多个像素点进行预设顺序的排序以获得对应的像素点序列，在所述像素点序列对应的序号范围内基于随机函数获取固定比例的多个随机序号，将获取的多个随机序号分别对应多个像素点作为所述多个随机像素点包括：对所述待锐化处理画面的多个像素点进行在所述待锐化处理画面中先上后下且先左后右的预设顺序的排序以获得对应的像素点序列，在所述像素点序列对应的序号范围内基于随机函数获取固定比例的多个随机序号，将获取的多个随机序号分别对应多个像素点作为所述多个随机像素点。
8.如权利要求7所述的基于遍历处理的锐化算法选择系统，其特征在于：
对所述待锐化处理画面的多个像素点进行在所述待锐化处理画面中先上后下且先左后右的预设顺序的排序以获得对应的像素点序列，在所述像素点序列对应的序号范围内基于随机函数获取固定比例的多个随机序号，将获取的多个随机序号分别对应多个像素点作为所述多个随机像素点包括：先上后下的优先权大于先左后右的优先权。
9.如权利要求8所述的基于遍历处理的锐化算法选择系统，其特征在于：
对所述待锐化处理画面的多个像素点进行在所述待锐化处理画面中先上后下且先左后右的预设顺序的排序以获得对应的像素点序列，在所述像素点序列对应的序号范围内基于随机函数获取固定比例的多个随机序号，将获取的多个随机序号分别对应多个像素点作为所述多个随机像素点包括：以所述待锐化处理画面左上角的像素点作为所述像素点序列中序号为1的像素点。
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