【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理，具体涉及一种图像处理方法及系统。
技术介绍
1、数字图像处理是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）；三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。进行数字图像处理所需要的设备包括摄像机、数字图像采集器（包括同步控制器、模数转换器及帧存储器）、图像处理计算机和图像显示终端。主要的处理任务，通过图像处理软件来完成。为了对图像进行实时处理，需要非常高的计算速度，通用计算机无法满足，需要专用的图像处理系统。
2、现有的图像处理方法在使用的过程中容易出现图像处理的匹配对硬件要求高，图像处理成本高，图像处理误差大，处理后的图像数据丢失以及处理后的图片占用内存大等问题，为此我们提出一种新型的图像处理方法。
技术实现思路
1、（1）要解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种图像处理方法及系统，该图像处理方法旨在解决现有技术下存在的技术问题。
3、（2）技术方案
4、为了解决上述技术问题，本专利技术提供了这样一种图像处理方法，该处理方法包括以下步骤：
5、s1：原始图像数据输入，将原始图像从摄像机的存储机构或者u盘中传送至图像处理主机中；
6、s2：原始图像读取识别为目标图像，图像处理主机中的处理系统
7、s3：目标图像转化为数字图像，目标图像将空间分布和亮度取值均连续分布的模拟图像经采样和量化转换成计算机能够处理的数字图像；
8、s4：数字图像预处理，对s3中转换的数字图像进行预先处理；
9、s5：数字图像滤波，通过滤波器对图像进行卷积操作，利用局部像素值的加权平均值来改变像素值；
10、s6：数字图像降噪，通过s5中滤波器的空域降噪算法为出发点来对数字图像进行降噪处理；
11、s7：数字图像增强，图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分，如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；
12、s8：数字图像灰度值量化，把经过抽样得到的像素点瞬时值将其幅度离散，即用一组规定的电平，把瞬时抽样值用最接近的电平值来表示；
13、s9：数字图像灰度值修改，通过对数字图像中像素数据的判断，依据处理或识别要求，最后逐个修改像素的灰度值；
14、s10：数字图像实时云端上传保存，将修改后的数字图像上传至云端并进行实时保存；
15、s11：数字图像无损压缩存储，通过无损压缩技术与处理后的数字图像进行压缩，并且对压缩后的图像文件进行储存。
16、优选地，s1中原始图像的图像的获取方法包括：照相机、手机的配设，网上获取、光盘获取和软件获取。
17、进一步的，s2中通过图像处理软件对原始图像进行识别，通过操作人员选取原始图像作为目标图像。
18、更进一步的，s3中在成像过程中，将一幅连续分布的图像先经过电视摄像机、转鼓、ccd电荷耦合器件和密度计等装置进行采样来获得离散化空间位置坐标后的离散的像素，再通过量化将像素灰度转换成离散的整数值，然后进行编码的过程。
19、更进一步的，s4中预处理是将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别，这一过程称为图像预处理，在图像分析中，对输入图像进行特征抽取、分割和匹配前所进行的处理。
20、更进一步的，s5中滤波器是图像处理中最基本的工具之一，基本原理是通过对图像进行卷积操作，利用局部像素值的加权平均值来改变像素值，本文将介绍图像滤波的基本原理，包括中值滤波、均值滤波和高斯滤波，并给出在c++ opencv、python-opencv和matlab中的代码实现。
21、更进一步的，s6中采用邻域平均法的均值滤波器非常适用于去除通过扫描得到的图像中的颗粒噪声，领域平均法有力地抑制了噪声，同时也由于平均而引起了模糊现象，模糊程度与邻域半径成正比。
22、更进一步的，s7中通过空间域法对退化的某些图像特征，如边缘、轮廓、对比度等进行处理，以改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度，或是突出图像中的有用信息，压缩其他无用信息，将图像转换为更适合人或计算机分析处理的形式。
23、更进一步的，s8经过抽样的图像，只是在空间上被离散成为像素（样本）的阵列，而每个样本灰度值还是一个由无穷多个取值的连续变化量，必须将其转化为有限个离散值，赋予不同码字才能真正成为数字图像，这种转化称为量化。
24、更进一步的，s11中的无损压缩方法可以包括：shannon-fano编码、huffman编码、游程编码、lzw编码等，这些无损压缩技术可以实现数字图像的100%的保存和还原，转换方便。
25、一种图像处理系统，该图像处理系统包括：
26、原始数据存储机构：用于对初始图像数据进行保存，方便对原始图像进行传送；
27、图像处理主机：用于对原始图像进行处理的载体；
28、图像处理系统：用于对原始图像进行实际的处理操作；
29、云端系统：用于对处理的数据进行云端上传储存，避免数据丢失；
30、主机储存机构：用于对处理的数据进行储存，可供图像数据的日常使用。
31、（3）有益效果
32、与现有技术相比，本专利技术的有益效果在于：
33、本专利技术，首先通过原始数据存储机构将原始图像导入图像处理主机内，接着通过图像处理主机内部安装的图像处理系统对原始图像进行处理，接着将处理后的图像数据通过上传云端进行保存，这样可以将云端保存的图像数据作为备份，从而可以避免发生图像数据的丢失，接着通过压缩软件对处理后的图像数据进行压缩并保存在主机储存机构，通过压缩保存可以减小图片数据占用的数据空间。
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1.一种图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种图像处理方法，其特征在于，所述S1中原始图像的图像的获取方法包括：照相机、手机的配设，网上获取、光盘获取和软件获取。
3.根据权利要求1所述的一种图像处理方法，其特征在于，所述S2中通过图像处理软件对原始图像进行识别，通过操作人员选取原始图像作为目标图像。
4.根据权利要求1所述的一种图像处理方法，其特征在于，所述S3中在成像过程中，将一幅连续分布的图像先经过电视摄像机、转鼓、CCD电荷耦合器件和密度计等装置进行采样来获得离散化空间位置坐标后的离散的像素，再通过量化将像素灰度转换成离散的整数值，然后进行编码的过程。
5.根据权利要求1所述的一种图像处理方法，其特征在于，所述S4中预处理是将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别，这一过程称为图像预处理，在图像分析中，对输入图像进行特征抽取、分割和匹配前所进行的处理。
6. 根据权利要求1所述的一种图像处理方法，其特征在于，所述S5中滤波器是图像处理中最基本的工具之一，基本原理是通过对图像进行卷积
7.根据权利要求1所述的一种图像处理方法，其特征在于，所述S6中采用邻域平均法的均值滤波器非常适用于去除通过扫描得到的图像中的颗粒噪声，领域平均法有力地抑制了噪声，同时也由于平均而引起了模糊现象，模糊程度与邻域半径成正比。
8.根据权利要求1所述的一种图像处理方法，其特征在于，所述S7中通过空间域法对退化的某些图像特征，如边缘、轮廓、对比度等进行处理，以改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度，或是突出图像中的有用信息，压缩其他无用信息，将图像转换为更适合人或计算机分析处理的形式。
9.根据权利要求1所述的一种图像处理方法，其特征在于，所述S8经过抽样的图像，只是在空间上被离散成为像素（样本）的阵列，而每个样本灰度值还是一个由无穷多个取值的连续变化量，必须将其转化为有限个离散值，赋予不同码字才能真正成为数字图像，这种转化称为量化。
10.根据权利要求1所述的一种图像处理方法，其特征在于，所述S11中的无损压缩方法可以包括：Shannon-Fano编码、Huffman编码、游程编码、LZW编码等，这些无损压缩技术可以实现数字图像的100%的保存和还原，转换方便。
11.一种图像处理系统，其特征在于，该图像处理系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种图像处理方法，其特征在于，所述s1中原始图像的图像的获取方法包括：照相机、手机的配设，网上获取、光盘获取和软件获取。
3.根据权利要求1所述的一种图像处理方法，其特征在于，所述s2中通过图像处理软件对原始图像进行识别，通过操作人员选取原始图像作为目标图像。
4.根据权利要求1所述的一种图像处理方法，其特征在于，所述s3中在成像过程中，将一幅连续分布的图像先经过电视摄像机、转鼓、ccd电荷耦合器件和密度计等装置进行采样来获得离散化空间位置坐标后的离散的像素，再通过量化将像素灰度转换成离散的整数值，然后进行编码的过程。
5.根据权利要求1所述的一种图像处理方法，其特征在于，所述s4中预处理是将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别，这一过程称为图像预处理，在图像分析中，对输入图像进行特征抽取、分割和匹配前所进行的处理。
6. 根据权利要求1所述的一种图像处理方法，其特征在于，所述s5中滤波器是图像处理中最基本的工具之一，基本原理是通过对图像进行卷积操作，利用局部像素值的加权平均值来改变像素值，本文将介绍图像滤波的基本原理，包括中值滤波、均值滤波和高斯滤波，并给出在c++ opencv、pyt...
【专利技术属性】
技术研发人员：游伟涛，
申请(专利权)人：惠州市傲实科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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