一种图像处理模型搜索方法及系统技术方案

本发明专利技术提出了一种图像处理模型搜索方法及系统，涉及图像处理技术领域。该方法包括：将待处理图像与二次模糊图像进行对比，以得到对比结果。将对比结果输入至预置图像质量分析模型，得到图像质量评价结果。将图像质量评价结果输入至预置处理方式筛选模型，以得到第一图像处理方式。将待处理图像与标准图像进行比较，得到第一比较参数。若第一比较参数大于第一预设差值，则将预置搜索模型中的第一图像处理方式进行屏蔽后，再将第一比较参数输入至预置搜索模型，以匹配得到第一图像处理模型。通过该方法及系统得到第一图像处理模型不仅能够有效处理待处理图像，而且能够保证第一图像处理模型与待处理图像相适应。处理模型与待处理图像相适应。处理模型与待处理图像相适应。

【技术实现步骤摘要】
一种图像处理模型搜索方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体而言，涉及一种图像处理模型搜索方法及系统。

技术介绍

[0002]随着人工智能技术的发展，神经网络得到了越来越广泛的发展。神经网络利用模拟人脑工作原理，以实现人工智能的机器学习技术，支持处理图像、文本、语音以及序列等多种类型的数据，以实现分类、回归和预测。
[0003]基于神经网络模型，延伸出了神经网络架构搜索技术，通过神经网络架构搜索技术进行神经网络架构搜索，以此降低人工搜索神经网络的时间成本。并且神经网络架构搜索技术可以运用到图像处理模型的神经网络架构，以方便人们搜索图像处理模型。然而，通过神经网络架构搜索技术搜索得到的图像处理模型与待处理图像的实际匹配率较低，并不能保证图像处理模型与待处理图像的图像质量相适应，也就不能通过图像处理模型处理待处理图像，能够保留待处理图像的图像特征，必将导致处理结果不佳。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种图像处理模型搜索方法及系统，其能够保证第一图像处理模型与待处理图像相适应，从而保证本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理模型搜索方法，其特征在于，包括如下步骤：获取待处理图像；对所述待处理图像进行模糊处理得到一次模糊图像，并基于所述一次模糊图像，利用点扩散函数构造二次模糊图像；基于结构相似性，将所述待处理图像与所述二次模糊图像进行对比，以得到对比结果；将所述对比结果输入至预置图像质量分析模型，得到图像质量评价结果；将所述图像质量评价结果输入至预置处理方式筛选模型，以得到第一图像处理方式；将所述待处理图像与标准图像进行比较，得到第一比较参数；若所述第一比较参数大于第一预设差值，则将预置搜索模型中的所述第一图像处理方式进行屏蔽后，再将所述第一比较参数输入至所述预置搜索模型，以匹配得到第一图像处理模型。2.根据权利要求1所述的图像处理模型搜索方法，其特征在于，将所述待处理图像与标准图像进行比较的步骤之前，还包括：获取多个历史图像；根据预设图像分析指标，对所有所述历史图像进行分析，确定标准图像。3.根据权利要求2所述的图像处理模型搜索方法，其特征在于，所述根据预设图像分析指标，对所有所述历史图像进行分析，确定标准图像的步骤之后，还包括：将每个所述历史图像与所述标准图像进行对比，以得到对应的对比参数；若所述对比参数大于第二预设差值，则对所述历史图像进行调整，并将调整后的所述历史图像与所述标准图像进行对比得到最新对比参数，若所述最新对比参数大于所述第二预设差值，则对调整后的所述历史图像进行再次调整，直至最新对比参数不大于所述第二预设差值；根据任一所述历史图像和对应的调整过程，建立对应的第二图像处理模型；基于多个所述第二图像处理模型，构建预置搜索模型。4.根据权利要求1所述的图像处理模型搜索方法，其特征在于，所述将预置搜索模型中的所述第一图像处理方式进行屏蔽后，再将所述第一比较参数输入至所述预置搜索模型，以匹配得到第一图像处理模型的步骤之后，还包括：利用所述第一图像处理模型对所述待处理图像进行处理，得到处理图像；将所述处理图像与所述标准图像进行比较，得到第二比较参数；若所述第二比较参数大于第三预设差值，则将所述第二比较参数输入至所述预置搜索模型，得到第三图像处理模型。5.根据权利要求1所述的图像处理模型搜索方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄茂芹，
申请(专利权)人：广东赛昉科技有限公司，
类型：发明
国别省市：