一种基于图像处理的智能控制系统及方法技术方案

本发明专利技术属于图像处理技术领域，公开了一种基于图像处理的智能控制系统及方法，所述基于图像处理的智能控制系统包括：图像采集模块、主控模块、图像增强模块、图像特征提取模块、图像颜色调节模块、图像分析模块、图像存储模块、显示模块。本发明专利技术通过图像增强模块降低计算复杂度，提高文字检测的精确度以及文字识别的准确率，进而提升目标图像OCR识别结果数据结构化输出水平；同时通过图像存储模块无需存储大量相近或相同的图像，仅需存储目标图像对应的组合信息，减少了存储单元的浪费，提高了存储单元的复用率，同时提高了存储效率，降低了存储成本。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像处理的智能控制系统及方法
本专利技术属于图像处理
，尤其涉及一种基于图像处理的智能控制系统及方法。
技术介绍
目前，图像处理(imageprocessing)，用计算机对图像进行分析，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。图像处理技术一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。然而，现有基于图像处理的智能控制系统及方法对图像增强方法不仅计算复杂，而且没有充分利用待增强目标图像的颜色信息，导致待增强目标图像与背景底纹一起增强，后续待增强目标图像文字难以有效分割；同时，图像存储中很多图像十分相似，导致存储了很多相近或相同的图像，这造成了大量存储单元的浪费，存储单元复用率不高，进而使得存储效率较低。通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：现有基于图像处理的智能控制系统没有充分利用待增强目标图像的颜色信息，导致待增强目标图像与背景底纹一起增强，后续待增强目标图像文字难以有效分本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像处理的智能控制方法，其特征在于，所述基于图像处理的智能控制方法，包括：/n步骤一，图像采集模块通过摄像设备采集目标图像数据；/n步骤二，根据图像采集模块采集的目标图像数据，主控模块分别控制图像采集模块、图像增强模块、图像特征提取模块、图像颜色调节模块、图像分析模块、图像存储模块、显示模块连接，用各个模块正常工作；/n步骤三，图像增强模块，通过图像增强程序对采集的目标图像进行增强处理；图像特征提取模块，通过提取程序对采集的图像特征进行提取；/n步骤四，图像颜色调节模块，通过色调程序对采集的图像进行颜色调节；图像分析模块，通过分析程序对采集的图像特征进行分析；/n步骤五，图像存储模...

【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的智能控制方法，其特征在于，所述基于图像处理的智能控制方法，包括：
步骤一，图像采集模块通过摄像设备采集目标图像数据；
步骤二，根据图像采集模块采集的目标图像数据，主控模块分别控制图像采集模块、图像增强模块、图像特征提取模块、图像颜色调节模块、图像分析模块、图像存储模块、显示模块连接，用各个模块正常工作；
步骤三，图像增强模块，通过图像增强程序对采集的目标图像进行增强处理；图像特征提取模块，通过提取程序对采集的图像特征进行提取；
步骤四，图像颜色调节模块，通过色调程序对采集的图像进行颜色调节；图像分析模块，通过分析程序对采集的图像特征进行分析；
步骤五，图像存储模块，通过存储器存储采集的目标图像及提取信息、分析结果数据；显示模块通过显示器显示采集的目标图像、提取信息、分析结果；
所述图像增强模块增强方法如下：
(1)分析原始目标图像和增强目标图像的色度谱，得到原始目标图像和增强目标图像的信息熵、组成成份和相关系数，从而计算出增强目标图像的信息失真率、组成成份失真率和颜色失真率，最后计算出增强目标图像的总失真率；
(2)利用待增强目标图像在第一颜色空间内的各通道分量数值，计算待增强目标图像的波动目标图像；
(3)利用所述待增强目标图像在所述第一颜色空间内选定的两个通道分量数值，计算所述待增强目标图像对应区域的背景底纹目标图像；计算所述待增强目标图像在第二颜色空间内的预设通道分量目标图像，得到所述待增强目标图像对应区域的文字目标图像；
(4)根据图像的总失真率按照预设规则将所述波动目标图像、所述背景底纹目标图像、所述文字目标图像进行融合，以得到增强后目标图像；
所述通过提取程序对采集的图像特征进行提取的图像特征提取模块，进行提取的过程为：
将图像特征提取模块采集的图像，划分成多个小区域，并确定每个小区域的像素；
根据每个小区域的像素，确定小区域中的中心像素；将中心像素与小区域内部的其他像素，进行顺时针作比较；
中心像素值比邻点大，则将邻点赋值为1，否则赋值为0，获得一个二进制数；
同时根据每个小区域中的像素，得到每个小区域的直方图；
对得到的小区域的直方图，进行归一化处理；
然后对该直方图进行归一化处理，对归一化处理的直方图进行拼接，得到相应的纹理特征。


2.如权利要求1所述基于图像处理的智能控制方法，其特征在于，所述图像增强模块增强方法如下：
(1)分析原始目标图像和增强目标图像的色度谱，得到原始目标图像和增强目标图像的信息熵、组成成份和相关系数，从而计算出增强目标图像的信息失真率、组成成份失真率和颜色失真率，最后计算出增强目标图像的总失真率；
(2)利用待增强目标图像在第一颜色空间内的各通道分量数值，计算待增强目标图像的波动目标图像；
(3)利用所述待增强目标图像在所述第一颜色空间内选定的两个通道分量数值，计算所述待增强目标图像对应区域的背景底纹目标图像；计算所述待增强目标图像在第二颜色空间内的预设通道分量目标图像，得到所述待增强目标图像对应区域的文字目标图像；
(4)根据图像的总失真率按照预设规则将所述波动目标图像、所述背景底纹目标图像、所述文字目标图像进行融合，以得到增强后目标图像。


3.如权利要求2所述基于图像处理的智能控制方法，其特征在于，所述利用待增强目标图像在第一颜色空间内的各通道分量数值，计算待增强目标图像的波动目标图像，包括：
(2.1)在RGB颜色空间内，计算所述待增强目标图像中每个像素点的R、G、B三通道数值的方差，以得到方差矩阵形式的所述待增强目标图像的波动目标图像；
(2.2)在RGB颜色空间内，计算所述待增强目标图像的RGB三通道均值；
(2.3)利用R、G、B每个单通道数值和所述三通道均值，计算所述待增强目标图像的RGB三通道数值的方差，得到所述待增强目标图像的波动目标图像。


4.如权利要求2所述基于图像处理的智能控制方法，其特征在于，所述利用所述待增强目标图像在所述第一颜色空间内选定的两个通道分量数值，计算所述待增强目标图像对应区域的背景底纹目标图像，包括：
在RGB颜色空间内，计算所述待增强目标图像的G分量和B分量；
根据所述G分量与所述B分量的差值，得到所述待增强目标图像对应区域的背景底纹目标图像。


5.如权利要求2所述基于图像处理的智能控制方法，其特征在于，所述计算所述待增强目标图像在第二颜色空间内的预设通道分量目标图像，得到所述待增强目标图像对应区域的文字目标图像，包括：
在CMYK颜色空间内计算所述待增强目标图像的M分量和/或C分量目标图像，根据所述M分量和/或C分量目标图像得到所述待增强目标图像对应区域的文字目标图像。


6.如权利要求2所述基于图像处理的智能控制方法，其特征在于，所述计算所述波动目标图像、所述背景底纹目标图像以及所述文字目标图像之...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭素娜，袁路路，张娓娓，张晓栋，韩孟洋，孟庆辉，郑建欣，张华文，田达奇，王欣，陈昌铎，党淼，
申请(专利权)人：河南工业职业技术学院，
类型：发明
国别省市：河南;41