针对噪声图像的可视化场景增强预测的工作方法技术

本发明专利技术公开一种针对噪声图像的可视化场景增强预测的工作方法，包括如下步骤：S1，通过云平台获取输入的图片文件，将4通道图片(RGBA)中代表透明通道的维度A进行重新映射，形成RGB图像生成过程；S2，形成3通道图片(RGB)后，建立场景特征变换模型对场景轮廓进行特征输出，通过场景特征损失函数进行变换学习；S3，进行目标特征图像的综合评分，设置评分阈值对预测结果进行筛选输出。预测结果进行筛选输出。预测结果进行筛选输出。

【技术实现步骤摘要】
针对噪声图像的可视化场景增强预测的工作方法


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及一种针对噪声图像的可视化场景增强预测的工作方法。

技术介绍

[0002]获取海量云端图片数据库过程中，由于图片的像素以及拍摄角度不同，会造成识别内容发生偏差，对于图像数据的分析过程需要，需要削弱图像透明度造成的影响，比如建筑物在图像中的位置，布局或者拍摄角度都会影响对于图片信息识别过程，在图片物体堆叠或者曝光度发生突变情况下，如何能够准确获取图片信息，这就亟需本领域技术人员解决相应的技术问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种针对噪声图像的可视化场景增强预测的工作方法。
[0004]为了实现本专利技术的上述目的，本专利技术提供了一种针对噪声图像的可视化场景增强预测的工作方法，包括如下步骤：
[0005]S1，通过云平台获取输入的图片文件，将4通道图片(RGBA)中代表透明通道的维度A进行重新映射，形成RGB图像生成过程；
[0006]S2，形成3通道图片本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种针对噪声图像的可视化场景增强预测的工作方法，其特征在于，包括：S1，通过云平台获取输入的图片文件，将4通道图片(RGBA)中代表透明通道的维度A进行重新映射，形成RGB图像生成过程；S2，形成3通道图片(RGB)后，建立场景特征变换模型对场景轮廓进行特征输出，通过场景特征损失函数进行变换学习；S3，进行目标特征图像的综合条件限定，设置评分阈值对预测结果进行筛选输出。2.根据权利要求1所述的针对噪声图像的可视化场景增强预测的工作方法，其特征在于，所述S1包括：S1
‑
1，从云平台提取待处理四维通道RGBA图像集，对四维通道RGBA图像集进行场景图像信息进行抓取；S1
‑
2，获取的场景图像包含RGBA四通道图像数据，对于透明通道Alpha其取值范围为[0，1]，定义四维通道(R，G，B，A)的四元组，通过亮度和色度的过渡进行RGB的重新定义映射；经过重复迭代之后形成RGBA到RGB的映射关系。3.根据权利要求1所述的针对噪声图像的可视化场景增强预测的工作方法，其特征在于，所述S2包括：S2
‑
1，通过对海量图片进行RGB映射关系准备之后，形成RGB映射关系训练集，提取待处理训练集中的形成RGB映射关系的训练图像，对所述训练图像进行分层处理得到前景图像和背景图像；分别对所述前景图像和背景图像内的场景景物信息进行捕捉，得到所述训练图像中每个场景的整合数据。4.根据权利要求1所述的针对噪声图像的可视化场景增强预测的工作方法，其特征在于，所述S2包括：S2
‑
2，分别对所述前景图像获取场景角度种类，对所述前景图像中场景角度种类的特征进行提取；对于前景图像获取的角度种类函数其中i为前景图像的获取类型，N为获取类型的数量，L
i
为检测的前景图像i与预设前景图像的偏移值，μ为前景图像角度修正值，D(x
θ
,y
θ
)为检测的前景图像角度θ与预设基准角度的空间距离；其中x
θ
为检测的前景图像角度θ的图像坐标x，y
θ
为检测的前景图像角度θ的图像坐标y，x
′
为预设的前景图像坐标x，y
′
为预设的前景图像坐标y；通过对前景图像的角度种类进行分类之后，形成前景图像的...

【专利技术属性】
技术研发人员：李朴达，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：