[发明专利]一种计算机图像处理设备

权利要求书

1.一种计算机图像处理设备，其特征在于，该设备包括图像采集单元、算法计算单元和画质调整单元，所述图像采集单元包括高清摄像头组件、图像识别组件、图像分类组件、所述算法计算单元包括图像去噪组件、图像分割预测组件、图像增强组件、图像匹配组件，所述图像采集单元按照统一图片大小对图像进行采集，并通过所述图像识别组件将图像传输到画质调整单元内进行色彩明暗度的调节，所述画质调整单元将加强后的图像传输到算法计算单元，通过算法计算单元利用卷积神经网络进行4个步骤处理后通过边缘计算网络传输至云端。

2.如权利要求1所述的一种计算机图像处理设备，其特征在于，所述高清摄像头组件通过摄像头采集图像，对目标图像利用红外瞄准进行自动跟踪，将目标图像按照不同分类规则进行分类，高清摄像头组件定时定点对图像进行采集，分为连拍采集、间隔采集，连拍采集的每秒采集次数为30张图像，间隔采集依据设定时间的长短进行周期采集。

3.如权利要求1所述的一种计算机图像处理设备，其特征在于，所述图像分类组件用于对采集图像的分类处理，按照人物、动物、植物三个种类进行初步分类，在初步分类后对图像按照色彩特征和明暗度特征再进行分类。

4.如权利要求1所述的一种计算机图像处理设备，其特征在于，所述图像去噪组件是利用粒子群算法对图像进行去噪，去噪的步骤为：

步骤S1：设置图像噪声的标准差为θ、粒子的个数为c、学习因子为m₁和m₂，同时规定迭代次数，在(3θ，30θ)范围内随机设置粒子A的初始位置A_b和速度D_b；

A_b＝(A₁，A₂，...，A_c)

D_b＝(D₁，D₂，...，D_c)

步骤S2：计算粒子的适应值E，并确定全局最优值所对应的适应度：

E_b＝(E₁，E₂，...，E_c)

E_max＝max(E_b)；

其中E_max表示粒子的初始全局最佳位置，将每个粒子的初始位置定为历史最佳位置：

f_h＝h_max

f_b＝A_b；

步骤S3：根据如下公式更新粒子的位置和速度：

步骤S4：对粒子的不同位置进行更新，不同位置包括局部位置和全局位置，确定不同迭代次数下的适应值，并且将不同迭代次数下的适应值进行比较；

步骤S5：对终止条件进行判断，输出最佳粒子速度和位置，终止迭代，否则回到步骤4；

步骤S6：输出去噪后的图像，算法结束。

5.如权利要求1所述的一种计算机图像处理设备，其特征在于，所述图像分割预测组件利用迭代阈值法对该灰度值进行分割，分割的结果为高、低灰度值两个区域，在分割时取初始阈值，将灰度值大于初始阈值归类为高灰度区域，将灰度值小于初始阈值归类为低灰度区域，同时计算高灰度区域和低灰度值区域的灰度值平均值，再计算两个灰度值平均值的加权平均值，将加权平均值替换初始阈值，迭代循环，循环的次数为200次。

6.如权利要求1所述的一种计算机图像处理设备，其特征在于，所述图像增强组件利用频率域图像增强法对图像进行处理，处理步骤为：

步骤T1：利用傅立叶变换将图像在频率域上进行表示；

步骤T2：滤波算子在频率域内对图像进行高低滤波处理，将图片再次通过傅立叶反转变换到空间域进行图像增强。