一种基于云计算的图像处理方法与流程

1.本发明涉及图像数据处理技术领域，具体涉及一种基于云计算的图像处理方法。


背景技术：

2.随着科技的发展，人们对电视的要求越来越高，更轻便、更清晰、更鲜艳成为了电视的发展方向和目标。除了在硬件上提高电视分辨率，增加动态范围和色域范围等方式，电视机中的图像处理引擎，能够指挥和协调电视机各项功能对图像信号逐个优化，从而可在已有硬件的基础上给用户带来更好的画质。而图像色彩引擎重点关注显示画面的色彩，它包括色域映射、色彩增强、高动态范围显示(hdr)等多个处理算法。
3.根据申请号为cn201910368955.5的专利显示，该专利在图像处理方法中对输入图像进行尺寸调整处理而后进行卷积处理，对生成的第二图像进行多尺度特征提取处理得到特征图像，而后将第二图像与特征图像叠加处理并继续进行卷积处理、尺寸调整处理，生成第五图像，最后将第五图像与输入图像进行叠加处理而后再次进行卷积处理，从而生成输出图像，运算简单，能够降低运算成本，消除输出图像的条纹网格噪声，提升输出图像的图像质量；
4.上述专利通过对图像进行多次的卷积处理，最后来输出图像，这样的操作方式操作繁琐，其次增加了整体计算的难度，其次图像质量的也受外界因素的影响，在对图像处理过程中没有将外界因素计算在内的时候，输出的图像依旧不能达到提高质量的目的。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种基于云计算的图像处理方法，解决以下技术问题：
6.多次卷积处理计算操作繁琐，增加的整体的计算难度，其次外界因素的存在会对图像的处理造成影响。
7.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
8.一种基于云计算的图像处理方法，包括以下步骤：
9.步骤一：数据获取模块获取图像数据，对于图像的每行像素的每个通道值来说，所有像素点同一通道值构成一条波形曲线，彩色图像每行像素对应三条波形曲线，一个彩色图像有n行，就代表有n
×3×
c条波形曲线，其中的c代表通道数；
10.步骤二：数据分析模块将彩色图像数据建立完成后，根据起伏变化平稳的曲线数据来计算出整体平均的起伏数据，接着将构成的多条波形曲线来对图像n行中波形曲线起伏突出的部分进行单独分析计算；
11.步骤三：数据监测模块，数据对比完成后传输至监测模块，之后监测模块对数据进行合理的决策，决策完成后的数据传输至执行单元，对决策后的数据进行执行；
12.步骤四：数据终端显示模块，执行后的数据传输至显示模块，显示模块将最终决策执行的数据显示出来，用于对应使用人员观察。
13.作为本发明进一步的方案：起伏变化平稳的曲线数据来计算出整体平均的起伏数
据，具体的步骤如下：
14.步骤a1：首先获取图像清晰处的数据，此处获取的数据为多条波形曲线的最大峰值fmax和最小峰值fmin，接着计算多组最大峰值fmax和最小峰值fmin的平均值接着计算起伏变化平稳曲线最大峰值f1max和最小峰值f1min之间的差值f1c,将差值f1c与平均值进行比较；
15.当时，定义该波形曲线为起伏变化平稳的曲线；获取起伏变化平稳的曲线数据进行分析计算；
16.当时，定义该波形曲线为起伏变化突出的曲线，对该类型的波形曲线进行标记并记录数据；
17.步骤a2：选取起伏变化平稳曲线其中一条的数据为参照，并计算出选取起伏变化平稳曲线整体峰值的离散值，计算公式为且x≥1,为平稳曲线峰值的平均值；
18.继续采集f
(i+1)
，以f2、f3、
…f(i+1)
为样本数据计算出新的偏差值q,以此类推，获取该起伏变化平稳曲线的偏差值，并计算其平均值，得到qp，将计算出来的离散平均值qp为曲线起伏变化平稳的标准值；
19.步骤a3：获取起伏变化突出曲线的最大峰值f2max和最小峰值f2min，接着采用步骤a2中的计算方法计算出起伏变化突出曲线的离散值qt和离散平均值qpt；
20.步骤a4:将获取起伏变化平稳曲线的离散平均值qp作为参照，将参照数据离散平均值qp和起伏变化突出的离散平均值qpt代入计算公式：(qp-qpt)2＝(f2max+f2min)2×
α，且f2max和f2min为起伏变化突出的曲线的最大峰值和最小峰值，计算出α的数值，其中α为起伏变化突出曲线中的温度补偿因子。
21.作为本发明进一步的方案：根据起伏变化突出曲线的温度补偿因子α来计算出起伏变化突出曲线中温度影响的具体数值wt，具体计算方式如下：
22.步骤一：获取起伏变化平稳曲线中的最大峰值f1max和最小峰值f1min，将获取的数据代入计算公式中，计算公式：计算出起伏变化平稳曲线温度影响的数值wp，且为平稳曲线峰值的平均值；
23.步骤二：将步骤一中计算出的起伏变化平稳曲线温度影响的数值wp数据代入公式wt＝(wp
×
α)中，计算出起伏变化突出曲线温度影响数值wt数据。
24.作为本发明进一步的方案：数据分析模块对获取的图像数据进行分析，并通过对图像进行多行的分隔，将分割建立波形曲线图，并对获取的数据进行波形曲线图的绘制，接着将分析后的输出传输至数据监测模块。
25.作为本发明进一步的方案：数据监测模块包括决策单元和执行单元，决策单元对传输的数据进行决策，决策后的数据结果传输至执行单元，通过执行单元来对温度模拟器发出指令，模拟调节匹配的温度对图像进行处理。
26.本发明的有益效果：
27.通过将所需处理的图像进行多组波形曲线生成处理，通过对曲线不同起伏程度大小的分析计算，从而来准确的定位出图像出现变化部分的位置，方便后续来进行修改处理操作，其次在计算的时候将外界因素增加到图像处理操作过程中，在后续计算中将外界因素排除在外，提高计算的精准度，进一步的在对图像进行后续处理的时候能够避免外界因素对图像造成的干扰，从而提高图像处理的质量。
附图说明
28.下面结合附图对本发明作进一步的说明。
29.图1是本发明系统框图示意图。
具体实施方式
30.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
31.请参阅图1所示，本发明为一种基于云计算的图像处理方法，包括以下步骤：
32.步骤一：数据获取模块获取图像数据，对于图像的每行像素的每个通道值来说，所有像素点同一通道值构成一条波形曲线，彩色图像每行像素对应三条波形曲线，一个彩色图像有n行，就代表有n
×3×
c条波形曲线，其中的c代表通道数；
33.步骤二：数据分析模块将彩色图像数据建立完成后，根据起伏变化平稳的曲线数据来计算出整体平均的起伏数据，接着将构成的多条波形曲线来对图像n行中波形曲线起伏突出的部分进行单独分析计算，具体的计算方式如下：
34.步骤a1：首先获取图像清晰处的数据，此处获取的数据为多条波形曲线的最大峰值fmax和最小峰值fmin，接着计算多组最大峰值fmax和最小峰值fmin的平均值接着计算起伏变化平稳曲线最大峰值f1max和最小峰值f1min之间的差值f1c,将差值f1c与平均值进行比较；
35.当时，定义该波形曲线为起伏变化平稳的曲线；获取起伏变化平稳的曲线数据进行分析计算；
36.当时，定义该波形曲线为起伏变化突出的曲线，对该类型的波形曲线进行标记并记录数据；
37.步骤a2：选取起伏变化平稳曲线其中一条的数据为参照，并计算出选取起伏变化平稳曲线整体峰值的离散值，计算公式为且x≥1,为平稳曲线峰值的平均值；
38.继续采集f
(i+1)
，以f2、f3、
…f(i+1)
为样本数据计算出新的偏差值q,以此类推，获取该起伏变化平稳曲线的偏差值，并计算其平均值，得到qp，将计算出来的离散平均值qp为曲
线起伏变化平稳的标准值；
39.步骤a3：获取起伏变化突出曲线的最大峰值f2max和最小峰值f2min，接着采用步骤a2中的计算方法计算出起伏变化突出曲线的离散值qt和离散平均值qpt；
40.步骤a4:将获取起伏变化平稳曲线的离散平均值qp作为参照，将参照数据离散平均值qp和起伏变化突出的离散平均值qpt代入计算公式：(qp-qpt)2＝(f2max+f2min)2×
α，且f2max和f2min为起伏变化突出的曲线的最大峰值和最小峰值，计算出α的数值，其中α为起伏变化突出曲线中的温度补偿因子；
41.获取起伏变化平稳曲线中的最大峰值f1max和最小峰值f1min，将获取的数据代入计算公式中，计算公式：计算出起伏变化平稳曲线温度影响的数值wp，且为平稳曲线峰值的平均值；
42.根据起伏变化突出曲线的温度补偿因子α来计算出起伏变化突出曲线中温度影响的具体数值wt，具体计算方式如下：
43.将计算出的起伏变化平稳曲线温度影响的数值wp数据代入公式wt＝(wp
×
α)中，计算出起伏变化突出曲线温度影响数值wt数据值。
44.步骤三：数据监测模块，数据对比完成后传输至监测模块，之后监测模块对数据进行合理的决策，决策完成后的数据传输至执行单元，对决策后的数据进行执行；
45.步骤四：数据终端显示模块，执行后的数据传输至显示模块，显示模块将最终决策执行的数据显示出来，用于对应使用人员观察。
46.数据分析模块对获取的图像数据进行分析，并通过对图像进行多行的分隔，将分割建立波形曲线图，并对获取的数据进行波形曲线图的绘制，接着将分析后的输出传输至数据监测模块。
47.数据监测模块包括决策单元和执行单元，决策单元对传输的数据进行决策，决策后的数据结果传输至执行单元，通过执行单元来对温度模拟器发出指令，模拟调节匹配的温度对图像进行处理。
48.本发明的工作原理：通过数据获取模块来对图像的数据进行采集，接着将图像进行多行的划分，接着将每行像素的通道值进行获取，将获取后的数据通过整合并绘制成波形曲线图展示出来，然后将采集的数据传输至数据分析米块，根据波形曲线图的起伏变化来确定图像的稳定像素值，确定完成后通过对波形曲线起伏变化突出的数据进行单独的分析和计算，将处理完成后的数据传输至数据监测模块，通过数据监测模块内的决策单元和执行单元来对传输的数据进行决策，最后通过执行单元来进行做出相应的调节结果，数据结果出来后传输至数据终端显示模块，对应的使用人员通过观察电脑来做出相应的图像处理操作。
49.以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。

技术特征：
1.一种基于云计算的图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：数据获取模块获取图像数据，对于图像的每行像素的每个通道值来说，所有像素点同一通道值构成一条波形曲线，彩色图像每行像素对应三条波形曲线，一个彩色图像有n行，就代表有n
×3×
c条波形曲线，其中的c代表通道数；步骤二：数据分析模块将彩色图像数据建立完成后，根据起伏变化平稳的曲线数据来计算出整体平均的起伏数据，接着将构成的多条波形曲线来对图像n行中波形曲线起伏突出的部分进行单独分析计算，首先获取图像清晰处的数据，此处获取的数据为多条波形曲线的最大峰值fmax和最小峰值fmin，并计算平均值f和差值f1c，同时将均值f和差值f1c进行比较，判断该曲线的浮动变化；接着选取平稳变化曲线进行出峰值的离散值，并计算平均值，获取多组数据计算出该曲线离散值的标准值，并带入计算公式计算出温度补偿因子，进一步的根据补偿因子计算出温度影响数值wt数据值；步骤三：数据监测模块，数据对比完成后传输至监测模块，之后监测模块对数据进行合理的决策，决策完成后的数据传输至执行单元，对决策后的数据进行执行；步骤四：数据终端显示模块，执行后的数据传输至显示模块，显示模块将最终决策执行的数据显示出来，用于对应使用人员观察。2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的图像处理方法,其特征在于，所述起伏变化平稳的曲线数据来计算出整体平均的起伏数据，具体的步骤如下：步骤a1：步骤a1：首先获取图像清晰处的数据，此处获取的数据为多条波形曲线的最大峰值fmax和最小峰值fmin，接着计算多组最大峰值fmax和最小峰值fmin的平均值f，接着计算起伏变化平稳曲线最大峰值f1max和最小峰值f1min之间的差值f1c,将差值f1c与平均值进行比较；当时，定义该波形曲线为起伏变化平稳的曲线；获取起伏变化平稳的曲线数据进行分析计算；当时，定义该波形曲线为起伏变化突出的曲线，对该类型的波形曲线进行标记并记录数据；步骤a2：选取起伏变化平稳曲线其中一条的数据为参照，并计算出选取起伏变化平稳曲线整体峰值的离散值，计算公式为且x≥1,为平稳曲线峰值的平均值；继续采集f
(i+1)
，以f2、f3、
…
f
(i+1)
为样本数据计算出新的偏差值q,以此类推，获取该起伏变化平稳曲线的偏差值，并计算其平均值，得到qp，将计算出来的离散平均值qp为曲线起伏变化平稳的标准值；步骤a3：获取起伏变化突出曲线的最大峰值f2max和最小峰值f2min，接着采用步骤a2中的计算方法计算出起伏变化突出曲线的离散值qt和离散平均值qpt；步骤a4：将获取起伏变化平稳曲线的离散平均值qp作为参照，将参照数据离散平均值qp和起伏变化突出的离散平均值qpt代入计算公式：(qp-qpt)2＝(f2max+f2min)2×
α，且
f2max和f2min为起伏变化突出的曲线的最大峰值和最小峰值，计算出α的数值，其中α为起伏变化突出曲线中的温度补偿因子。3.根据权利要求2所述的一种基于云计算的图像处理方法,其特征在于，所述根据起伏变化突出曲线的温度补偿因子α来计算出起伏变化突出曲线中温度影响的具体数值wt，具体计算方式如下：步骤一：获取起伏变化平稳曲线中的最大峰值f1max和最小峰值f1min，将获取的数据代入计算公式中，计算公式：计算出起伏变化平稳曲线温度影响的数值wp，且f为平稳曲线峰值的平均值；步骤二：将步骤一中计算出的起伏变化平稳曲线温度影响的数值wp数据代入公式wt＝(wp
×
α)中，计算出起伏变化突出曲线温度影响数值wt数据。4.根据权利要求1所述的一种基于云计算的图像处理方法,其特征在于，所述数据分析模块对获取的图像数据进行分析，并通过对图像进行多行的分隔，将分割建立波形曲线图，并对获取的数据进行波形曲线图的绘制，接着将分析后的输出传输至数据监测模块。5.根据权利要求4所述的一种基于云计算的图像处理方法,其特征在于，所述数据监测模块包括决策单元和执行单元，决策单元对传输的数据进行决策，决策后的数据结果传输至执行单元，通过执行单元来对温度模拟器发出指令，模拟调节匹配的温度对图像进行处理。

技术总结
本发明公开了一种基于云计算的图像处理方法，包括数据获取模块、数据分析模块、数据监测模块、数据终端显示模块；涉及图像数据处理技术领域，解决多次卷积处理计算操作繁琐，增加的整体的计算难度，其次外界因素的存在会对图像的处理造成影响的技术问题，通过将所需处理的图像进行多组波形曲线生成处理，通过对曲线不同起伏程度大小的分析计算，从而来准确的定位出图像出现变化部分的位置，方便后续来进行修改处理操作，其次在计算的时候将外界因素增加到图像处理操作过程中，在后续计算中将外界因素排除在外，提高计算的精准度，进一步的在对图像进行后续处理的时候能够避免外界因素对图像造成的干扰，从而提高图像处理的质量。量。量。


技术研发人员：付迪
受保护的技术使用者：井略方行云（上海）技术有限公司
技术研发日：2023.06.06
技术公布日：2023/8/24