【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种基于ai算法的图像处理方法。
技术介绍
1、在现代图像处理技术的发展中，尤其是在高精度和高效率的图像处理需求不断增长的背景下，传统的图像处理技术逐渐显露出其局限性。这些传统方法往往依赖于简化的图像处理模型，难以全面捕捉和反映图像中的复杂特征，如纹理细节、颜色分布和场景的语义信息。特别是在处理需要高度细节和准确性的应用场景，如医学成像、卫星图像分析等方面，这些传统方法常常无法满足日益严格的技术要求。
2、随着人工智能技术的发展，特别是深度学习和生成对抗网络（gan）的出现和进步，为图像处理带来了新的解决方案，深度学习尤其是卷积神经网络（cnn）在图像特征提取方面展现出了卓越的能力，能够有效地识别和处理图像中的关键特征。同时，gan在图像的生成和优化方面显示出了巨大的潜力，尤其是在纹理细节的增强和整体图像质量的提升方面，然而，将这些先进技术有效地融合并应用于实际的图像处理任务中，仍然是一个技术挑战。
3、鉴于此，本专利技术提出了一种基于ai算法的图像处理方法，旨在整合深度学习和生成对抗网络的优势，通过智能化的方式全面提升图像处理的效果。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了一种基于ai算法的图像处理方法。
2、一种基于ai算法的图像处理方法，包括以下步骤：
3、s1：图像数据的预处理，包括图像的格式化和归一化处理；
4、s2：深度学习特征提取，利用卷积神经网络模型对图像特征进行提
5、s3：图像质量的自适应评估，引入自适应评估机制，自适应评估机制不仅考虑传统的图像质量因素，还包括图像内容的语义理解，语义理解包括物体识别和场景分析，全面评估图像质量；
6、s4：智能化参数调整，根据s3的评估结果，自动调整卷积神经网络模型的参数；
7、s5：应用生成对抗网络优化图像，注重于纹理细节；
8、s6：输出与后处理，输出经处理后的图像，并进行后期调整，后期调整包括色彩校正和对比度优化。
9、进一步的，所述s1具体包括：
10、s11，图像格式化：将输入图像转换成统一的格式；
11、s12，归一化处理：将图像数据转换为统一的尺寸和像素值范围，具体包括：
12、s13，将所有输入图像的尺寸调整至标准尺寸，以便卷积神经网络模型能够处理不同来源的图像数据；
13、s14，对图像像素值进行归一化，将其转换为0到1或-1到1的范围，减少模型训练过程中的计算量；
14、s15，色彩空间统一化：将所有输入图像转换至统一的色彩空间，以消除由于不同色彩空间造成的图像处理偏差。
15、进一步的，所述s2中的卷积神经网络模型结构采用具有多个卷积层和池化层的卷积神经网络，每个卷积层使用一组卷积核来提取不同层次的图像特征；
16、特征提取算法：在每个卷积层中，图像特征的提取通过以下公式实现：，其中，是输出特征图的像素值，是输入图像的像素值，是卷积核的权重，而和是卷积核的尺寸范围；
17、关键特征识别：
18、使用canny边缘检测器作为卷积核，强化图像中边缘的识别，增大感受野的卷积核来提取图像的纹理特征进行纹理分析，在卷积过程中，通过使用针对颜色通道的特定卷积核，强调颜色的局部和全局分布，以便理解图像中的颜色信息。
19、进一步的，所述s3中的自适应评估机制具体包括：
20、s31，物体识别：利用变换器来识别图像中的主要物体和元素，对图像进行分类和标签分配，包括识别出图像中的人物、车辆、建筑物；
21、s32，场景分析：应用场景识别算法来理解图像中的整体场景和背景，包括区分室内和室外环境、城市和乡村景观；
22、s33，利用卷积神经网络评估图像质量因素，包括清晰度、对比度、亮度和饱和度；
23、s34，融合评估：结合图像质量因素、物体识别以及场景分析进行综合评估，整合不同评估结果，提供关于图像整体质量的综合评价。
24、进一步的，所述变换器基于稀疏变换器以减少计算量，通过在选定的位置应用自注意力机制，限制每个位置只与固定数量的邻近位置交互来实现，稀疏自注意力计算如下：给定输入序列的表示，其中，是序列长度，是特征维度，稀疏自注意力表示为：
25、；
26、其中，分别是查询、键和值矩阵，通过对输入应用不同的线性变换得到，是掩码矩阵，用于实现稀疏性，在稀疏变换器中，通过将非邻近位置的值设置为负无穷大来控制注意力的分布，是键向量的维度；
27、还包括特定域的预训练：特定域预训练具体包括：
28、a、选择或创建一个与应用领域相关的数据集；
29、b、在所选数据集上进行详细的特征标注，包括物体标签、场景描述、特定领域相关的属性，根据特定应用的需求调整变换器模型的结构，包括修改网络层的数量、调整自注意力机制的参数、优化模型的输入输出结构；
30、c、在特定域数据集上进行模型的预训练，使用标注数据来训练模型，在预训练完成后，根据实际应用需求对模型进行微调和优化；
31、d、在特定域预训练中，变换器模型的自注意力机制保持不变，模型的参数架构根据特定应用的需求进行调整。
32、进一步的，所述场景识别算法基于图神经网络，图神经网络计算如下：设有一个图，其中是节点集合，是边集合，每个节点有一个特征向量图神经网络的一次层更新表示为：
33、，其中，是节点在第层的特征表示，是节点的邻居节点集合，和是第层的可学习权重矩阵和偏置项，是归一化系数，为的邻居数，是激活函数。
34、进一步的，所述s33中的融合评估基于多任务学习模型，具体包括：
35、所述多任务学习模型具体如下：设一个输入图像，多任务学习模型将其转换为一个共享特征表示；
36、共享特征提取:sharedfeatureextraction，其中，sharedfeatureextraction表示共享的特征提取函数，由系列卷积层和激活函数组成，接着，对于每个特定的任务，利用任务层，处理特定的评估任务：
37、任务特定层:，其中，是针对任务的输出，包括物体识别的准确率、场景分析的分类结果；
38、综合评估得分计算：设我们有个任务，每个任务有一个权重，综合评估得分表示为：，其中，反映每个任务在总评估中的重要性。
39、进一步的，所述s4具体包括：
40、s41，评估结果的确定：评估结果包括图像的清晰度评分、物体识别的准确率、场景分析的正确性；
41、s42，参数调整目标的确定：根据评估结果确定需要调整的卷积神经网络模型参数，参数包括卷积层的权重、偏置项、激活函数的选择以及网络结构的滤波器大小或层数；
42、s43，调整策略制本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于AI算法的图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于AI算法的图像处理方法，其特征在于，所述S1具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于AI算法的图像处理方法，其特征在于，所述S2中的卷积神经网络模型结构采用具有多个卷积层和池化层的卷积神经网络，每个卷积层使用一组卷积核来提取不同层次的图像特征；
4.根据权利要求3所述的一种基于AI算法的图像处理方法，其特征在于，所述S3中的自适应评估机制具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于AI算法的图像处理方法，其特征在于，所述变换器基于稀疏变换器以减少计算量，通过在选定的位置应用自注意力机制，限制每个位置只与固定数量的邻近位置交互来实现，稀疏自注意力计算如下：给定输入序列的表示，其中，是序列长度，是特征维度，稀疏自注意力表示为：
6.根据权利要求5所述的一种基于AI算法的图像处理方法，其特征在于，所述场景识别算法基于图神经网络，图神经网络计算如下：设有一个图，其中是节点集合，是边集合，每个节点有一个特征向量图神经网络的一次层更新
7.根据权利要求6所述的一种基于AI算法的图像处理方法，其特征在于，所述S33中的融合评估基于多任务学习模型，具体包括：
8.根据权利要求7所述的一种基于AI算法的图像处理方法，其特征在于，所述S4具体包括：
9.根据权利要求8所述的一种基于AI算法的图像处理方法，其特征在于，所述S5具体包括：
10.根据权利要求8所述的一种基于AI算法的图像处理方法，其特征在于，所述生成对抗网络的结构如下：
...【技术特征摘要】
1.一种基于ai算法的图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于ai算法的图像处理方法，其特征在于，所述s1具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于ai算法的图像处理方法，其特征在于，所述s2中的卷积神经网络模型结构采用具有多个卷积层和池化层的卷积神经网络，每个卷积层使用一组卷积核来提取不同层次的图像特征；
4.根据权利要求3所述的一种基于ai算法的图像处理方法，其特征在于，所述s3中的自适应评估机制具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于ai算法的图像处理方法，其特征在于，所述变换器基于稀疏变换器以减少计算量，通过在选定的位置应用自注意力机制，限制每个位置只与固定数量的邻近位置交互来实现，稀疏自注意力计算如下：给定输入序列的表...
【专利技术属性】
技术研发人员：周维，赵栋梁，
申请(专利权)人：共幸科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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