网络图像实时处理方法技术

本发明专利技术公开了网络图像实时处理方法，运用于图像数据处理技术领域，其方法包括：S1：计算获取到的黑白图像中灰度的变化率，将黑白图像模拟成二维离散函数，对二维离散函数进行求导得到黑白图像中各像素点的梯度值；S2：由黑白图像中各像素点的梯度值计算出梯度分布的累积概率；S3：将黑白图像中各像素点的梯度值按照从低到高的顺序处理，当梯度值相同时则作为一个梯度等级；S4：对各分块图像区域的颜色进行对应标定，根据彩色化模板对各分块图像区域进行颜色自动填充；S5：对彩色图像基于小波变换进行亮度增强；提高了图像处理的效率，并有效实时的处理图像，使图像的细节更突出，视觉效果更好。效果更好。效果更好。

【技术实现步骤摘要】
网络图像实时处理方法


[0001]本申请涉及图像数据处理
，特别涉及网络图像实时处理方法。

技术介绍

[0002]在人们的日常生活中，生活环境和许多的事物是由五彩缤纷的色彩组成的，丰富的色彩能够给人以愉悦的美学享受，同时彩色的应用又渗透在人们的日常生活的方方面面，因此多样化的色彩已经成了人们生活的一种必要和习惯；在人眼对于彩色的分辨能力要远远高于对黑白灰度的分辨能力，由不同的黑白灰度构成的黑白图像会因色彩的缺失而对画面的表现力造成很大的制约，由于早期的拍照和摄影是历经黑白影像时代后才逐渐发展到彩色时代，因此许多照片和电影等图像的资料还是黑白效果，例如现在的远程遥感拍摄、空间探测拍摄、或者医学领域比如医学X光片等方面，尽管在其工作环境或技术条件的限制使黑白灰图像仍在使用，但人们将图像进行分析时依然会转换成彩色图像，以便更加准确的反映出具体环境或待观察目标的细节特征，然而在目前对图像的彩色处理存在以下问题：（1）普遍采用传统的手工处理的方法，人们通过主观判断确定出图像中各种物体的颜色和亮度等，然后在计算机上手动对图像进行上色处理，完成黑白图像的彩色化处理，在这过程中对图像的处理会造成效率低且没有规范的操作；（2）当在处理视频或动画时需要对视频每帧进行手动截取处理，无法实现快速、自动化的彩色图像处理。
[0003]参考专利申请号CN02150824.0公开了将黑白图像进行彩色显示的方法，具体基本步骤包括：对一二进制(binary)黑白图像或具有灰度效果的二进制黑白图像进行分块；进行统计分析，取得该黑白图像分块的色彩位元值；进行分层映射，取得该黑白图像分层的色彩位元值；给予不同的该黑白图像分层以不同的颜色；以及比对该黑白图像分层，给予该黑白图像分块以相应该黑白图像分层的颜色，完成彩显程序。
[0004]此现有技术优化了图像处理的效率，但针对其方案，利用二进制处理的方法将黑白灰图像转化成彩色图像存在使用范围的缺陷，当表示人物或者风景图像时只能描述图像的轮廓，因此提出网络图像实时处理方法。

技术实现思路

[0005]本申请的目的是提供网络图像实时处理方法，旨在解决上述问题。
[0006]为实现上述目的，本申请提供如下技术方案：本申请提供网络图像实时处理方法，包括：S1：计算获取到的黑白图像中灰度的变化率，将黑白图像模拟成二维离散函数，对二维离散函数进行求导得到所述黑白图像中各像素点的梯度值；S2：由所述黑白图像中各像素点的梯度值计算出梯度分布的累积概率，并与所述黑白图像中各像素点的梯度值综合匹配，得到所述黑白图像中各像素点的排序位置，将其
存入排序数组；S3：将黑白图像中各像素点的梯度值按照从低到高的顺序处理，当梯度值相同时则作为一个梯度等级，将所述梯度等级中已被标识的像素点加入到先进先出的队列中，若先进先出的队列非空，则将队列的首元素作为当前处理的像素点，若相邻像素点被标识，则根据相邻像素点标识刷新当前像素点的标识，若相邻像素点未被标识，则将所述相邻像素点加入到所述先进先出的队列中，循环直到所述先进先出的队列为空，完成所述黑白图像的分割，得到进行彩色化处理的各分块图像区域；S4：对所述各分块图像区域的颜色进行对应标定，根据彩色化模板对所述各分块图像区域进行颜色自动填充，得到彩色化处理完成的彩色图像；S5：对所述彩色图像基于小波变换进行亮度增强，算法公式为：其中f(x,y)为输入图像，g(x,y)为输出图像，Q(x,y)为模糊图像，K为比例因子，将输入图像中去除经过模糊处理的模糊图像后乘以比例因子与输入图像相加得到增强后的输出图像；S6：将所述输出图像根据通信传输协议进行实时传输。
[0007]进一步的，所述计算获取到的黑白图像中灰度的变化率，将黑白图像模拟成二维离散函数，对二维离散函数进行求导得到所述黑白图像中各像素点的梯度值的步骤中，包括：将所述黑白图像中的各像素点按照灰度值分类，预设一个测地线距离阈值，确定灰度值最小的像素点，若最小的像素点与像素点的测地线距离小于阈值，则将该像素点淹没，否则在该像素点上设置大坝进行分类，所述测地线距离定义为在A中连接a与b的路径长度的最小值，记作d
A
(a,b)。
[0008]进一步的，所述由所述黑白图像中各像素点的梯度值计算出梯度分布的累积概率，并与所述黑白图像中各像素点的梯度值综合匹配，得到所述黑白图像中各像素点的排序位置，将其存入排序数组的步骤中，包括：所述黑白图像的梯度分布的累积概率公式为：；其中公式中t为图像灰度级，黑白图像的灰度直方图为具有灰度级k(k=0，1，2，...L
‑
1)的像素个数，灰度级分布概率g(k)的值是灰度直方图中的像素点个数除以黑白图像总的像素个数，黑白图像的累积概率分布f
s
(t)为g(k)的前k项(k<t)之和。
[0009]进一步的，所述黑白图像中各像素点的排序位置步骤为：将所述黑白图像矩阵m
×
n按行扫描形成的一维序列P{P1，P2，...}，利用混沌函数产生的混沌序列L{L1，L2，...}，将混沌序列与所述一维序列中的元素一一对应，所述一维序列按顺序将每个元素构成一行，得到重构的黑白图像中各像素点的排序位置。
[0010]进一步的，所述S3还包括：对所述梯度等级中已被标识的像素点进行再一次的扫描，检查是否仍有未标识点，若检测出未标识点，则将当前区域的标识值加1，并将该值赋予未标识点的标识值。
[0011]进一步的，所述S5的步骤中，包括：
所述小波变换是对亮度分量小波分解的高频系数得到彩色图像的细节特征，对细节特征进行非线性反锐化掩模处理，锐化函数为：；其中，f(x,y)为小波系数绝对值的归一化值，a为任意实数控制K(x,y)的形状，K(x,y)为不同参数值a的曲线。
[0012]进一步的，所述锐化函数中包括：当f(x,y)=0时，K(x,y)=0；f(x,y)=1时，K(x,y)=1；f(x,y)=0.5时，K(x,y)=0.5；除a=1外，当f(x,y)=0或f(x,y)=1时，K(x,y)=0，使与边缘两边的平滑区域能够平滑的连接。
[0013]进一步的，所述将所述输出图像根据通信传输协议进行实时传输的步骤中，包括：网络结构选择客户端/服务器结构，所述通信传输协议选择TCP网络传输协议。
[0014]本申请提供了网络图像实时处理方法，具有以下有益效果：（1）由黑白图像中各像素点的梯度值计算出梯度分布的累积概率，并与黑白图像中各像素点的梯度值综合匹配，得到所述黑白图像中各像素点的排序位置，通过将其存入排序数组处理得到待进行彩色化处理的各分块图像区域，提高了图像处理的效率，并有效实时的处理图像；（2）获得了黑白图像各分块图像区域，对其进行对应的颜色标定，根据预先设定的彩色化模板将各分块图像区域对应的颜色填充到各分块图像区域中去，从而实现了对黑白图像的彩色化；（3）基于小波变换选择的是具有紧支集的双正交小波，其中对图像亮度分量高频系数的处理可以突出表现图像的细节特征，使本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.网络图像实时处理方法，其特征在于，包括：S1：计算获取到的黑白图像中灰度的变化率，将黑白图像模拟成二维离散函数，对二维离散函数进行求导得到所述黑白图像中各像素点的梯度值；S2：由所述黑白图像中各像素点的梯度值计算出梯度分布的累积概率，并与所述黑白图像中各像素点的梯度值综合匹配，得到所述黑白图像中各像素点的排序位置，将其存入排序数组；S3：将黑白图像中各像素点的梯度值按照从低到高的顺序处理，当梯度值相同时则作为一个梯度等级，将所述梯度等级中已被标识的像素点加入到先进先出的队列中，若先进先出的队列非空，则将队列的首元素作为当前处理的像素点，若相邻像素点被标识，则根据相邻像素点标识刷新当前像素点的标识，若相邻像素点未被标识，则将所述相邻像素点加入到所述先进先出的队列中，循环直到所述先进先出的队列为空，完成所述黑白图像的分割，得到进行彩色化处理的各分块图像区域；S4：对所述各分块图像区域的颜色进行对应标定，根据彩色化模板对所述各分块图像区域进行颜色自动填充，得到彩色化处理完成的彩色图像；S5：对所述彩色图像基于小波变换进行亮度增强，算法公式为：其中f(x,y)为输入图像，g(x,y)为输出图像，Q(x,y)为模糊图像，K为比例因子，将输入图像中去除经过模糊处理的模糊图像后乘以比例因子与输入图像相加得到增强后的输出图像；S6：将所述输出图像根据通信传输协议进行实时传输。2.根据权利要求1所述网络图像实时处理方法，其特征在于，所述计算获取到的黑白图像中灰度的变化率，将黑白图像模拟成二维离散函数，对二维离散函数进行求导得到所述黑白图像中各像素点的梯度值的步骤中，包括：将所述黑白图像中的各像素点按照灰度值分类，预设一个测地线距离阈值，确定灰度值最小的像素点，若最小的像素点与像素点的测地线距离小于阈值，则将该像素点淹没，否则在该像素点上设置大坝进行分类，所述测地线距离定义为在A中连接a与b的路径长度的最小值，记作d
A
(a,b)。3.根据权利要求1所述网络图像实时处理方法，其特征在于，所述由所述黑白图像中各像素点的梯度值计算出梯度分布的累积概率，并与所述黑白图像中各像素点的梯度值综合匹配，得到所述黑白...

【专利技术属性】
技术研发人员：艾麦提江，
申请(专利权)人：晨达广州网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：