[发明专利]基于神经网络的图像质量管理系统及方法

权利要求书

1.基于神经网络的图像质量管理系统，其特征在于，包括图像检测单元、图像评估单元、色彩调节单元、试验评价单元、选择保存单元、图像管理平台、注册登录单元以及数据库；

所述图像评估单元用于对图像原始数据进行分析，从而对图像进行评估，图像原始数据包括图像的亮度均值、图像的像素灰度值标准差以及图像的平均梯度，将图像标记为i，i＝1，2，……，n，n为正整数，具体分析评估过程如下：

步骤一、实时获取到待评估图像在水平方向上的像素点数量和垂直方向上的像素点数量，并将图像在水平方向上的像素点数量和垂直方向上的像素点数量分别标记为X和Y，随后将待评估图像的分辨率标记为X×Y；

步骤二、在待评估图像内获取任一像素点，并将像素点标记为F(s，e)，将像素点代入计算式获取到待评估图像的亮度均值，并将待评估图像的亮度均值标记为LJi，计算式为：

其中，α为误差修正因子，取值为2.3654512；

步骤三、将像素点和待评估图像的亮度均值代入计算式获取到待评估图像的像素灰度值标准差，并将待评估图像的像素灰度值标准差标记为BZi，计算式为：

将像素点代入计算式获取到待评估图像的平均梯度，并将待评估图像的平均梯度标记为TDi，计算式为：

其中，β为设置固定阈值，取值为5.63212302；

步骤四、将图像的亮度均值、图像的像素灰度值标准差以及图像的平均梯度进行评估系数计算，计算式为其中，PGi为图像的评估系数，a1、a2以及a3均为比例系数，且a1＞a2＞a3＞0；

步骤五、将图像的评估系数与评估系数阈值进行比较：

若图像的评估系数≥评估系数阈值，则判定对应图像评估合格，生成评估合格信号并将评估合格信号发送至图像管理平台；

若图像的评估系数＜评估系数阈值，则判定对应图像评估不合格，生成评估不合格信号并将评估不合格信号发送至操作人员的手机终端，操作人员接收到评估不合格信号后对图像的亮度均值、图像的像素灰度值标准差以及图像的平均梯度进行数值验算。

2.根据权利要求1所述的基于神经网络的图像质量管理系统，其特征在于，所述图像管理平台接收到图像评估合格信号后生成图像检测信号，并将图像检测信号发送至图像检测单元，所述图像检测单元接收到图像检测信号后，对图像现有数据进行分析，从而对图像进行检测，图像现有数据包括压缩数据、线对数数据以及周期数据，压缩数据为图像数据编码压缩过程中字符数的减少数量，线对数数据为每毫米宽度相等的图像中黑白线对数，周期数据为每毫米的图像空间周期数，具体分析检测过程如下：

步骤S1：获取到图像数据编码压缩过程中字符数的减少数量，并将图像数据编码压缩过程中字符数的减少数量标记为ZFi；

步骤S2：获取到每毫米宽度相等的图像中黑白线对数，并将每毫米宽度相等的图像中黑白线对数标记为DSi；

步骤S3：获取到每毫米的图像空间周期数，并将每毫米的图像空间周期数标记为ZQi；

步骤S4：通过计算式获取到图像的检测系数JCi，其中，v1、v2以及v3均为比例系数，且v1＞v2＞v3＞0；

步骤S5：将图像的检测系数JCi与图像的检测系数阈值进行比较：

若图像的检测系数JCi≥图像的检测系数阈值，则判定对应图像检测合格，生成图像检测合格信号并将图像检测合格信号发送至图像管理平台，所述图像管理平台接收到图像检测合格信号后，生成图像试验信号并将图像试验信号发送至试验评价单元；

若图像的检测系数JCi＜图像的检测系数阈值，则判定对应图像检测不合格，生成图像检测不合格信号并将图像检测不合格信号发送至操作人员的手机终端。