[发明专利]基于像素布局大数据分析的信号识别系统

说明书

本发明涉及一种基于像素布局大数据分析的信号识别系统，包括：数值分析设备，用于接收每一个楼层对象的各列像素的各个像素点数量，并在计算的各列像素的各个像素点数量的均方差大于预设数值阈值时，发出布局失败信号，否则，发出布局成功信号；无线采集机构，用于根据用户的无线控制命令决定是否启动对待分析住宅楼的图像采集动作，并在启动对待分析住宅楼的图像采集动作时，输出相应的无线采集图像。本发明的基于像素布局大数据分析的信号识别系统操作方便、设计紧凑。由于引入了逐列像素的均方差数值分析机制，能够对每一层楼层的各个位置的高度均匀性进行判断，从而避免通过目测带来的误差。

技术领域

本发明涉及像素分析领域，尤其涉及一种基于像素布局大数据分析的信号识别系统。

背景技术

一般地，常见的数字图像处理有以下几种常见方式：

1)图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理(如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理)。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。

2)图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量(即比特数)，以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。

3)图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。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；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。

4)图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。

发明内容

本发明至少具有以下两个重要发明点：

(1)对定制处理后的图像中的每一层楼层进行针对性分析，以确定所述楼层的每一个位置是否高度一致；

(2)采用基于逐列像素的均方差数值分析机制，从而保证了每一层楼层的各个位置处高度均匀性的检测精度。

根据本发明的一方面，提供了一种基于像素布局大数据分析的信号识别系统，所述系统包括：

数值分析设备，用于接收每一个楼层对象的各列像素的各个像素点数量，并在计算的各列像素的各个像素点数量的均方差大于预设数值阈值时，发出布局失败信号；

所述数值分析设备还用于在计算的各列像素的各个像素点数量的均方差小于等于所述预设数值阈值时，发出布局成功信号；

无线采集机构，用于根据用户的无线控制命令决定是否启动对待分析住宅楼的图像采集动作，并在启动对待分析住宅楼的图像采集动作时，输出相应的无线采集图像；

滤镜锐化设备，与所述无线采集机构连接，用于接收所述无线采集图像，对接收到的无线采集图像执行基于USM滤镜处理的锐化处理，以获得滤镜锐化图像；

伪影去除设备，与所述滤镜锐化设备连接，用于接收所述滤镜锐化图像，对所述滤镜锐化图像执行伪影去除处理，以获得伪影去除图像；