【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及一种光电感应图像智能转换系统。
技术介绍
1、图像处理，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。图像处理技术一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。
2、对于设置在厂房内部的图像采集设备，当在厂房处于其对应的工作时间段内时对厂房内部环境执行光电感应式的图像采集动作时，获得的对应的工作环境图像如何获得匹配特定应用环境的最佳画质，以提升厂房的现场监控效果，是当前需要解决的技术问题之一。
技术实现思路
1、为了解决相关领域的技术问题，本专利技术提供了一种光电感应图像智能转换系统，能够在厂房处于其对应的工作时间段内时对厂房内部环境执行光电感应式的图像采集动作时，将各项插值算法经过卷积神经网络模型分别获得各项信噪比，将最大数值的信噪比对应的插值算法应用到数据锐化图像以获得用于输出的智能插值图像，从而能够为不同图像内容获取最为匹配且最能提升画质的插值算法，提升匹配特定应用环境的最佳画质。
2、根据本专利技术，提供了一种光电感应图像智能转换系统，所述系统包括：
3、图像采集设备，设置在厂房内部，用于在厂房处于其对应的工作时间段内时对厂房内部环境执行光电感应式的图像采集动作，以获得对应的工作环境图像；
4、平滑处理设备，与所述图像采集设备连
5、清晰化处理设备，与所述平滑处理设备连接，用于对接收到的平滑处理图像执行几何均值滤波处理，以获得并输出相应的清晰化处理图像；
6、数据锐化设备，与所述清晰化处理设备连接，用于对接收到的清晰化处理图像执行空域微分法锐化处理，以获得并输出相应的数据锐化图像；
7、现场解析机构，与所述数据锐化设备连接，用于检测接收到的数据锐化图像中的各个像素中每一个像素在hsl空间下的色相成分数值、亮度成分数值和饱和度成分数值，并将所述数据锐化图像中的各个像素的色相成分数值、亮度成分数值和饱和度成分数值作为所述数据锐化图像的画面内容数据输出；
8、分布辨别机构，用于检测所述数据锐化图像中出现的各个类型噪声中每一个类型噪声对应的噪声数据，每一个类型噪声对应的噪声数据为每一个类型噪声对应的噪声幅值以及关联的像素的数量，并将所述数据锐化图像中各个类型噪声的噪声数据作为所述数据锐化图像的分布信息输出；
9、智能鉴定机构，分别与所述现场解析机构以及所述分布辨别机构连接，用于基于所述数据锐化图像的画面内容数据、所述数据锐化图像的分布信息以及要使用的插值算法对应的算法数值表示同步输入到卷积神经网络模型以获得所述数据锐化图像使用所述插值算法后获得的图像内容的信噪比，所述卷积神经网络模型为多次学习后的卷积神经网络；
10、对象提取机构，与所述智能鉴定机构连接，用于将各项插值算法经过所述卷积神经网络模型分别获得各项信噪比，将最大数值的信噪比对应的插值算法应用到所述数据锐化图像以获得用于输出的智能插值图像。
11、由此可见，本专利技术主要具备以下四处显著的技术效果：
12、第一处：将各项插值算法经过卷积神经网络模型分别获得各项信噪比，将最大数值的信噪比对应的插值算法应用到数据锐化图像以获得用于输出的智能插值图像，从而能够为不同图像内容获取最为匹配且最能提升画质的插值算法；
13、第二处：检测接收到的数据锐化图像中的各个像素中每一个像素在hsl空间下的色相成分数值、亮度成分数值和饱和度成分数值，并将所述数据锐化图像中的各个像素的色相成分数值、亮度成分数值和饱和度成分数值作为所述数据锐化图像的画面内容数据输出；
14、第三处：检测数据锐化图像中出现的各个类型噪声中每一个类型噪声对应的噪声数据，每一个类型噪声对应的噪声数据为每一个类型噪声对应的噪声幅值以及关联的像素的数量，并将所述数据锐化图像中各个类型噪声的噪声数据作为所述数据锐化图像的分布信息输出；
15、第四处：基于数据锐化图像的画面内容数据、数据锐化图像的分布信息以及要使用的插值算法对应的算法数值表示同步输入到卷积神经网络模型以获得所述数据锐化图像使用所述插值算法后获得的图像内容的信噪比，所述卷积神经网络模型为多次学习后的卷积神经网络，从而为后续的插值算法的选择提供关键信息。
16、本专利技术的光电感应图像智能转换系统操作简单、设计智能。由于能够在对厂房内部环境执行光电感应式的图像采集动作时，将各项插值算法经过卷积神经网络模型分别获得各项信噪比，将最大数值的信噪比对应的插值算法应用到数据锐化图像以获得用于输出的智能插值图像，从而能够为厂房成像画面获得匹配的最佳插值算法。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种光电感应图像智能转换系统，其特征在于，所述系统包括：
2.如权利要求1所述的光电感应图像智能转换系统，其特征在于：
3.如权利要求2所述的光电感应图像智能转换系统，其特征在于，所述系统还包括：
4.如权利要求2所述的光电感应图像智能转换系统，其特征在于，所述系统还包括：
5.如权利要求2-4任一所述的光电感应图像智能转换系统，其特征在于：
6.如权利要求5所述的光电感应图像智能转换系统，其特征在于：
7.如权利要求5所述的光电感应图像智能转换系统，其特征在于：
8.如权利要求5所述的光电感应图像智能转换系统，其特征在于：
9.如权利要求5所述的光电感应图像智能转换系统，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.一种光电感应图像智能转换系统，其特征在于，所述系统包括：
2.如权利要求1所述的光电感应图像智能转换系统，其特征在于：
3.如权利要求2所述的光电感应图像智能转换系统，其特征在于，所述系统还包括：
4.如权利要求2所述的光电感应图像智能转换系统，其特征在于，所述系统还包括：
5.如权利要求2-...
【专利技术属性】
技术研发人员：辛艳雪，马非凡，林嘉琪，
申请(专利权)人：中山市律净环保科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。