【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体为一种计算机数字图像快速处理算法。
技术介绍
1、图像获取是数字图像处理的第一步处理，图像获取与给出一幅数字形式的图像一样简单；通常，图像获取阶段包括图像预处理，譬如图像缩放，数字图像处理又称为计算机图像处理，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，通常通过特定的图像处理算法来实现。
2、根据中国专利技术201810059240.7中提到的一种计算机图像处理方法，该计算机图像处理方法在使用能够解决其
技术介绍
中提出的图像由于光线的原因或者其他的情况导致显示效果不好，需要后期进行再次处理的问题，但是该计算机图像处理方法在使用时容易忽略图像预处理和识别阶段对图像增强及复原带来的重大影响，进而容易导致图像增强及复原效果不够理想，进而容易致使图像以及相关工作人员的效率降低，因此，有必要提出一种计算机数字图像快速处理算法来解决上述提出的问题。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种能够提高对图像的预处理和识别阶段对图像增强及复原效果的计算机数字图像快速处理算法。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种计算机数字图像快速处理算法，包括以下步骤：
3、步骤一：安装图像采集设备，建立控制器和器物盘的坐标系，横向设定为x轴，纵向设定为y轴，x轴和y轴的交点为原点，坐标系的背景图为网格图，坐标系中的任意一点表示为(xa，ya)进行表示；
4、步骤二：将拍摄对
5、步骤三：根据图像在坐标系内部的坐标分布情况，根据坐标系将图像分成多个相同大小的单元格，单元格的坐标位置为n(xn，ym)，采集每个单元格中的图像内容，单元格中的采集内容包括图像的各个部位的背景色彩，图像轮廓线条以及图像本体色彩情况；
6、步骤五：根据处理需要对单元格图像修复进行放大或者缩小进行处理，并对单元格中的采集内容包括图像的各个部位的背景色彩、图像轮廓线条、图像本体色彩和纹理数据。
7、一种计算机数字图像快速处理算法，具体算法过程如下：
8、步骤一：先读取拍摄对象的原图像信息；
9、步骤二：通过得到上述步骤三中若干单元格的初始图像内容；
10、步骤三：通过用小波函数coif2对图像进行2层分解，对图像进行二维信号的小波分解，选择一个小波和小波分解的层次n，然后计算信号s到第n层的分解；
11、步骤四：并设置尺度向量和阈值向量，阈值向量能够对高频小波稀疏进行阈值处理，并对高频系小波数进行阈值量化，对于从1～n的每一层，选择一个阈值，并对这一层的高频系数进行软阈值量化处理。
12、步骤五：二维小波重构，根据小波分解的第n层的低频系数和经过修改的从第一层到第n的各层高频系数，计算二维信号的小波重构，得到图像的二维小波重构，最终得到对图片进行去噪的图像，并通过对高频小波稀疏进行阈值处理和图像的二维小波重构，并再次得到小波重构后的第二次消噪图像，多次重构后可以得到无噪图像。
13、一种计算机数字图像快速处理算法，所述步骤三图像轮廓线条包括线条走势，线条的尺寸和线条边缘特征。
14、一种计算机数字图像快速处理算法，所述步骤五单元格图像修复包括以下步骤：
15、步骤一：根据单元格中图像的背景色彩修复进行缩放；
16、步骤二：根据单元格中图像的线条修复进行缩放处理，修复填补补光垫的色彩为黑色或者白色，并根据单元格中图像色彩填充使用黑白点进行填充。
17、进一步，所述图像计算机数字图像处理还包括图像采集模块、信息传输模块、图像预处理模块、智能识别模块、图像增强模块、输出显示模块，所述图像采集模块为工业相机或者扫描仪，所述信息传输模块为调制解调器。
18、进一步，所述图像预处理模块用于去噪算法，所述去噪算法具体为小波除燥算法。
19、进一步，所述图像采集模块用于采集初始图像；所述信息传输模块用于将采集到的初始图像通过无线电方式进行传输，所述图像预处理模块用于利用去噪算法对采集到的初始图像进行去噪处理，得到无噪。
20、进一步，所述智能识别模块用于利用智能识别模型对无噪图像进行局部识别和标注，得到内容识别图像，所述图像增强模块用于利用空域微分法对经过智能识别模块处理后得到的内容识别图像进行图像锐化处理，得到清晰图像；所述空域微分法具体为sobel算法；所述输出显示模块具体为计算机显示器，用于对清晰图像进行可视化显示；所述数据存储模块用于对清晰图像进行存储。
21、与现有技术相比，本申请的技术方案具备以下有益效果：
22、1、该计算机数字图像快速处理算法，通过设置图像采集模块，根据坐标将图像进行网格分格，然后对分割后的单元格进行独立缩放，根据事先提取的单元格图像背景色彩、单元格图像线条和单元格图像色彩，对缩放后的单元格进行图像修复，分别进行背景修复，图像修复和图像色彩修复，确保缩放后的单元格与缩放前的单元格图像属性只存在比例上的变化，最后将所有缩放后的单元格进行拼接，保证了图像缩放的质量，解决图像缩放容易产生失真、模糊等问题。
23、2、该计算机数字图像快速处理算法，通过设置图像预处理模块，图像预处理模块和智能识别模块，其中图像预处理模块采用改进后的小波算法对初始图像进行去噪处理，有利于为后续图像增强奠定基础；而智能识别模块通过svm建立智能识别模型，并且通过智能识别模型可以对无噪图像进行快速局部识别和标注；进而有利于提取图像中的重要部分；同时也为后续图像增强确定范围，进而有利于进一步提高图像增强效果，以及减少计算机处理时间。
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1.一种计算机数字图像快速处理算法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种计算机数字图像快速处理算法，其特征在于，具体算法过程如下：
3.根据权利要求1所述的一种计算机数字图像快速处理算法，其特征在于，所述步骤三图像轮廓线条包括线条走势，线条的尺寸和线条边缘特征。
4.根据权利要求1所述的一种计算机数字图像快速处理算法，其特征在于：所述步骤五单元格图像修复包括以下步骤：
5.据权利要求1所述的一种计算机数字图像快速处理算法，其特征在于：所述图像计算机数字图像处理还包括图像采集模块、信息传输模块、图像预处理模块、智能识别模块、图像增强模块、输出显示模块，所述图像采集模块为工业相机或者扫描仪，所述信息传输模块为调制解调器。
6.根据权利要求5所述的一种计算机数字图像快速处理算法，其特征在于：所述图像预处理模块用于去噪算法，所述去噪算法具体为小波除燥算法。
7.根据权利要求5所述的一种计算机数字图像快速处理算法，其特征在于：所述图像采集模块用于采集初始图像；所述信息传输模块用于将采集到的初始图像通
8.根据权利要求5所述的一种计算机数字图像快速处理算法，其特征在于：所述智能识别模块用于利用智能识别模型对无噪图像进行局部识别和标注，得到内容识别图像，所述图像增强模块用于利用空域微分法对经过智能识别模块处理后得到的内容识别图像进行图像锐化处理，得到清晰图像；所述空域微分法具体为Sobel算法；所述输出显示模块具体为计算机显示器，用于对清晰图像进行可视化显示；所述数据存储模块用于对清晰图像进行存储。
...【技术特征摘要】
1.一种计算机数字图像快速处理算法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种计算机数字图像快速处理算法，其特征在于，具体算法过程如下：
3.根据权利要求1所述的一种计算机数字图像快速处理算法，其特征在于，所述步骤三图像轮廓线条包括线条走势，线条的尺寸和线条边缘特征。
4.根据权利要求1所述的一种计算机数字图像快速处理算法，其特征在于：所述步骤五单元格图像修复包括以下步骤：
5.据权利要求1所述的一种计算机数字图像快速处理算法，其特征在于：所述图像计算机数字图像处理还包括图像采集模块、信息传输模块、图像预处理模块、智能识别模块、图像增强模块、输出显示模块，所述图像采集模块为工业相机或者扫描仪，所述信息传输模块为调制解调器。
6.根据权利要求5所述的一种计算机数字图像快速处...
【专利技术属性】
技术研发人员：李彬，
申请(专利权)人：沈阳领郡云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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