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CN115564689A - 一种基于按块处理技术的人工智能图像处理方法及系统 - Google Patents

一种基于按块处理技术的人工智能图像处理方法及系统 Download PDF

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CN115564689A
CN115564689A CN202211220732.2A CN202211220732A CN115564689A CN 115564689 A CN115564689 A CN 115564689A CN 202211220732 A CN202211220732 A CN 202211220732A CN 115564689 A CN115564689 A CN 115564689A
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黄宇杰
王明宇
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Shanghai Yukan Technology Co ltd
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Shanghai Yukan Technology Co ltd
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Abstract

本发明公开了一种基于按块处理技术的人工智能图像处理方法及系统，所述方法包括：通过网关数据传输将图像信息传输至图像处理器；图像处理器接收图像信息，将图像按块进行切分后组成任意面积图像块组，并根据图像灰度、纹理基本特征对图像进行标注；通过戴克斯特拉算法获得从一个标注端点到其余各标注端点的最短路径，通过最短路径对应标注对图像进行分块处理，得到图像分块组；将处理后的图像分块组传输至终端，对图像分块组进行筛选，得到智能处理后输出图像；本发明中，在对原始图像进行处理时，将原始图像分为若干分块图像，分别对分块图像进行处理，从而加快对原始图像处理流程，节约布置背景的成本和时间，提升使用感受。

Description

一种基于按块处理技术的人工智能图像处理方法及系统
技术领域
本发明涉及图像处理人工智能应用技术领域，具体涉及一种基于按块处理技术的人工智能图像处理方法及系统。
背景技术
目前，各种在线活动的需求突然巨增，比如视频会议、网课、在线直播带货等。但是，视频会议、网课、在线直播带货中的视频图像存在杂乱的背景、图像处理单一，不美化等问题。因此，亟需解决方法来处理视频会议、网课、在线直播带货中的视频图像以适应发展需求。
发明内容
在发明内容部分中引入了一系列简化形式的概念，这将在具体实施方式部分中进一步详细说明；本发明的发明内容部分并不意味着要试图限定出所要求保护的技术方案的关键特征和必要技术特征，更不意味着试图确定所要求保护的技术方案的保护范围。
为至少部分地解决上述问题，本发明提供了一种基于按块处理技术的人工智能图像处理方法，其特征在于，包括：
S100：接收器接收图像信息，通过网关数据传输将图像信息传输至图像处理器；
S200：图像处理器接收图像信息，将图像按块进行切分后组成任意面积图像块组，并根据图像灰度、纹理基本特征对图像进行标注；
S300：通过戴克斯特拉算法获得从一个标注端点到其余各标注端点的最短路径，通过最短路径对应标注对图像进行分块处理，得到图像分块组；
S400：将处理后的图像分块组传输至终端，对图像分块组进行筛选，得到智能处理后输出图像。
优选的，所述S100包括：
S101：采集并且发送图像表面灰度、纹理等图像信息；
S102：对采集到的图像信息进行初步处理，通过网关数据传输将图像信息传输至图像处理器。
优选的，所述S200包括：
S201：图像处理器接收并对图像信息进行扫描，区分图像灰度、纹理等基本特征；
S202：根据图像每一个灰度信息、纹理信息的端点进行标注，并将图像灰度信息、纹理信息进行简化处理。
优选的，所述S300包括：
S301：通过戴克斯特拉算法获得从一个标注端点到其余各标注端点的最短路径；
S302：通过距离比较排序，将所有计算所得的最短路径按从近到远排序并进行分类，得到图像分块组。
优选的，所述S400包括：
S401：图像处理器将所得图像分块组进行简化处理并将图像分块组传输至终端；
S402：终端通过预设标准对图像分块组进行筛选细化，得到智能处理后输出图像。
一种基于按块处理技术的人工智能图像处理系统，其特征在于，包括：
图像信息收集网关数据传输单元，采集图像表面灰度、纹理等图像信息，对采集到的图像信息进行初步处理，通过网关数据传输将图像信息传输至图像处理器；
图像处理标注单元，接收并对图像信息进行扫描，根据图像每一个灰度信息、纹理信息的端点进行标注，并将图像灰度信息、纹理信息进行简化处理；
戴克斯特拉计算分块单元，通过戴克斯特拉算法获得从一个标注端点到其余各标注端点的最短路径，通过距离比较排序，将所有计算所得的最短路径按从近到远排序并进行分类，得到图像分块组；
终端出图单元，通过预设标准对图像分块组进行筛选细化，得到智能处理后输出图像。
优选的，所述图像信息收集网关数据传输单元包括：
图像信息采集子单元，采集并且发送图像表面灰度、纹理等图像信息；
图像信息处理传输子单元，对采集到的图像信息进行初步处理，通过网关数据传输将图像信息传输至图像处理器。
优选的，所述图像处理标注单元包括：
图像扫描区分子单元，图像处理器接收并对图像信息进行扫描，区分图像灰度、纹理等基本特征；
图像信息标注处理子单元，根据图像每一个灰度信息、纹理信息的端点进行标注，并将图像灰度信息、纹理信息进行简化处理。
优选的，所述戴克斯特拉计算分块单元包括：
图像标注子单元，通过戴克斯特拉算法获得从一个标注端点到其余各标注端点的最短路径；
图像分块子单元，通过距离比较排序，将所有计算所得的最短路径按从近到远排序并进行分类，得到图像分块组。
优选的，所述终端出图单元包括：
分块处理传输子单元，图像处理器将所得图像分块组进行简化处理并将图像分块组传输至终端；
图像筛选出图子单元，终端通过预设标准对图像分块组进行筛选细化，得到智能处理后输出图像。
本发明所述的一种基于按块处理技术的人工智能图像处理方法及系统，本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明所述的一种基于按块处理技术的人工智能图像处理方法步骤流程图。
图2为本发明所述的一种基于按块处理技术的人工智能图像处理方法一个实施例图。
图3为本发明所述的一种基于按块处理技术的人工智能图像处理系统框图。
具体实施方式
下面结合附图以及实施例对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施；如图1-3所示，本发明提供了一种基于按块处理技术的人工智能图像处理方法，其特征在于，包括：
S100：接收器接收图像信息，通过网关数据传输将图像信息传输至图像处理器；
S200：图像处理器接收图像信息，将图像按块进行切分后组成任意面积图像块组，并根据图像灰度、纹理基本特征对图像进行标注；
S300：通过戴克斯特拉算法获得从一个标注端点到其余各标注端点的最短路径，通过最短路径对应标注对图像进行分块处理，得到图像分块组；
S400：将处理后的图像分块组传输至终端，对图像分块组进行筛选，得到智能处理后输出图像。
上述技术方案的工作原理为：本实施例采用的方案是通过接收器接收图像信息，然后网关数据传输将图像信息传输至图像处理器，图像处理器接收图像信息后，根据图像灰度、纹理基本特征对图像进行标注，通过戴克斯特拉算法获得从一个标注端点到其余各标注端点的最短路径，通过最短路径对应标注对图像进行分块处理，得到图像分块组，将处理后的图像分块组传输至终端，对图像分块组进行筛选，得到智能处理后输出图像。
上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案在对原始图像进行处理时，将原始图像分为若干分块图像，分别对分块图像进行处理，从而加快对原始图像处理流程，节约布置背景的成本和时间，提升用户的使用感受，满足用户需求。
在一个实施例中，所述S100包括：
S101：采集并且发送图像表面灰度、纹理等图像信息；
S102：对采集到的图像信息进行初步处理，通过网关数据传输将图像信息传输至图像处理器。
上述技术方案的工作原理为：本实施例采用的方案为接收器收集图像信息，接收器发送图像表面灰度、纹理等图像信息，对采集到的图像信息进行初步处理，通过网关数据传输将图像信息传输至图像处理器。
上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案有助于提高采集图像的准确性，利于系统更好的工作，误差较小，不易出现失误。
在一个实施例中，所述S200包括：
S201：图像处理器接收并对图像信息进行扫描，区分图像灰度、纹理等基本特征；
S202：根据图像每一个灰度信息、纹理信息的端点进行标注，并将图像灰度信息、纹理信息进行简化处理。
上述技术方案的工作原理为：本实施例采用的方案为图像处理器接收图像信息，将图像按块进行切分后组成任意面积图像块组，并对图像信息进行扫描，区分图像灰度、纹理等基本特征；然后再根据图像每一个灰度信息、纹理信息的端点进行标注，并将图像灰度信息、纹理信息进行简化处理。
上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案能够很好的区分图像的每一个灰度、每一层纹理特征，为后续工作提供更好的保障，连接整个环节紧密，不易出现纰漏。
在一个实施例中，所述S300包括：
S301：通过戴克斯特拉算法获得从一个标注端点到其余各标注端点的最短路径；
S302：通过距离比较排序，将所有计算所得的最短路径按从近到远排序并进行分类，得到图像分块组。
上述技术方案的工作原理为：本实施例采用的方案为图像处理器经过对图像的灰度信息、纹理信息进行简化处理后，通过戴克斯特拉算法获得从一个标注端点到其余各标注端点的最短路径，其次通过对距离比较的排序，将所有计算所得的最短路径按从近到远排序并进行分类，得到图像分块组。
上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案得到的图像分块组更加准确，能够缩小每个分块的误差，能够使人工智能图像处理更加准确无误。
在一个实施例中，所述S400包括：
S401：图像处理器将所得图像分块组进行简化处理并将图像分块组传输至终端；
S402：终端通过预设标准对图像分块组进行筛选细化，得到智能处理后输出图像。
上述技术方案的工作原理为：本实施例采用的方案为在得到图像分块组后，图像处理器将所得图像分块组进行简化处理并将图像分块组传输至终端，终端通过预设标准对图像分块组进行筛选细化，得到智能处理后输出图像。
上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案得到的图像分块组更加准确，能够缩小每个分块的误差，能够使人工智能图像处理更加准确无误；从而加快对原始图像处理流程，节约布置背景的成本和时间，提升用户的使用感受，满足用户需求。
本发明提供了一种基于按块处理技术的人工智能图像处理系统，其特征在于，包括：
图像信息收集网关数据传输单元，采集图像表面灰度、纹理等图像信息，对采集到的图像信息进行初步处理，通过网关数据传输将图像信息传输至图像处理器；
图像处理标注单元，接收并对图像信息进行扫描，根据图像每一个灰度信息、纹理信息的端点进行标注，并将图像灰度信息、纹理信息进行简化处理；
戴克斯特拉计算分块单元，通过戴克斯特拉算法获得从一个标注端点到其余各标注端点的最短路径，通过距离比较排序，将所有计算所得的最短路径按从近到远排序并进行分类，得到图像分块组；
终端出图单元，通过预设标准对图像分块组进行筛选细化，得到智能处理后输出图像。
上述技术方案的工作原理为：本实施例采用的方案图像信息收集网关数据传输单元采集图像表面灰度、纹理等图像信息，对采集到的图像信息进行初步处理，通过网关数据传输将图像信息传输至图像处理器；图像处理标注单元接收并对图像信息进行扫描，根据图像每一个灰度信息、纹理信息的端点进行标注，并将图像灰度信息、纹理信息进行简化处理；戴克斯特拉计算分块单元通过戴克斯特拉算法获得从一个标注端点到其余各标注端点的最短路径，通过距离比较排序，将所有计算所得的最短路径按从近到远排序并进行分类，得到图像分块组；终端出图单元，通过预设标准对图像分块组进行筛选细化，得到智能处理后输出图像。
上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案在对原始图像进行处理时，将原始图像分为若干分块图像，分别对分块图像进行处理，从而加快对原始图像处理流程，节约布置背景的成本和时间，提升用户的使用感受，满足用户需求。
在一个实施例中，所述图像信息收集网关数据传输单元包括：
图像信息采集子单元，采集并且发送图像表面灰度、纹理等图像信息；
图像信息处理传输子单元，对采集到的图像信息进行初步处理，通过网关数据传输将图像信息传输至图像处理器。
上述技术方案的工作原理为：本实施例采用的方案为图像信息采集子单元采集并且发送图像表面灰度、纹理等图像信息；图像信息处理传输子单元对采集到的图像信息进行初步处理，通过网关数据传输将图像信息传输至图像处理器。
上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案有助于提高采集图像的准确性，利于系统更好的工作，误差较小，不易出现失误。
在一个实施例中，所述图像处理标注单元包括：
图像扫描区分子单元，图像处理器接收并对图像信息进行扫描，区分图像灰度、纹理等基本特征；
图像信息标注处理子单元，根据图像每一个灰度信息、纹理信息的端点进行标注，并将图像灰度信息、纹理信息进行简化处理。
上述技术方案的工作原理为：本实施例采用的方案图像扫描区分子单元接收并对图像信息进行扫描，区分图像灰度、纹理等基本特征；图像信息标注处理子单元根据图像每一个灰度信息、纹理信息的端点进行标注，并将图像灰度信息、纹理信息进行简化处理。
上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案能够很好的区分图像的每一个灰度、每一层纹理特征，为后续工作提供更好的保障，连接整个环节紧密，不易出现纰漏。
在一个实施例中，所述戴克斯特拉计算分块单元包括：
图像标注子单元，通过戴克斯特拉算法获得从一个标注端点到其余各标注端点的最短路径；
图像分块子单元，通过距离比较排序，将所有计算所得的最短路径按从近到远排序并进行分类，得到图像分块组。
上述技术方案的工作原理为：本实施例采用的方案图像标注子单元通过戴克斯特拉算法获得从一个标注端点到其余各标注端点的最短路径；其中下列公式为戴克斯特拉算法：
选择起点start与终点end；
所有点除起点外加入未知集合，并将起点加入已知集合，即至标志位为真，意为已确定该点到源点的最短路径；
初始化计算，更新起点与其他各点的耗费dis(start,n)；
在未知集合中，选择dis(start,n)中值最小的点x，将x加入已知集合。
对于剩余顶点中，计算dis(start,n)>dis(start,x)+dis(x,n)
若真则dis(start,n)＝dis(start,x)+dis(x,n)，此时start与n点路径经过x点。循环直至goal点加入已知列表，取得dis(start,goal)即为最短距离；
图像分块子单元通过距离比较排序，将所有计算所得的最短路径按从近到远排序并进行分类，得到图像分块组。
上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案得到的图像分块组更加准确，能够缩小每个分块的误差，能够使人工智能图像处理更加准确无误。
在一个实施例中，所述终端出图单元包括：
分块处理传输子单元，图像处理器将所得图像分块组进行简化处理并将图像分块组传输至终端；
图像筛选出图子单元，终端通过预设标准对图像分块组进行筛选细化，得到智能处理后输出图像。
上述技术方案的工作原理为：本实施例采用的方案分块处理传输子单元中图像处理器将所得图像分块组进行简化处理并将图像分块组传输至终端；图像筛选出图子单元中的终端通过预设标准对图像分块组进行筛选细化，得到智能处理后输出图像。
上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案得到的图像分块组更加准确，能够缩小每个分块的误差，能够使人工智能图像处理更加准确无误；从而加快对原始图像处理流程，节约布置背景的成本和时间，提升用户的使用感受，满足用户需求。
尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节与这里示出与描述的图例。

Claims (10)

1.一种基于按块处理技术的人工智能图像处理方法，其特征在于，包括：
S100：接收器接收图像信息，通过网关数据传输将图像信息传输至图像处理器；
S200：图像处理器接收图像信息，将图像按块进行切分后组成任意面积图像块组，并根据图像灰度、纹理基本特征对图像进行标注；
S300：通过戴克斯特拉算法获得从一个标注端点到其余各标注端点的最短路径，通过最短路径对应标注对图像进行分块处理，得到图像分块组；
S400：将处理后的图像分块组传输至终端，对图像分块组进行筛选，得到智能处理后输出图像。
2.如权利要求1所述的一种基于按块处理技术的人工智能图像处理方法，其特征在于，所述S100包括：
S101：采集并且发送图像表面灰度、纹理等图像信息；
S102：对采集到的图像信息进行初步处理，通过网关数据传输将图像信息传输至图像处理器。
3.如权利要求1所述的一种基于按块处理技术的人工智能图像处理方法，其特征在于，所述S200包括：
S201：图像处理器接收并对图像信息进行扫描，区分图像灰度、纹理等基本特征；
S202：根据图像每一个灰度信息、纹理信息的端点进行标注，并将图像灰度信息、纹理信息进行简化处理。
4.如权利要求1所述的一种基于按块处理技术的人工智能图像处理方法，其特征在于，所述S300包括：
S301：通过戴克斯特拉算法获得从一个标注端点到其余各标注端点的最短路径；
S302：通过距离比较排序，将所有计算所得的最短路径按从近到远排序并进行分类，得到图像分块组。
5.如权利要求1所述的一种基于按块处理技术的人工智能图像处理方法，其特征在于，所述S400包括：
S401：图像处理器将所得图像分块组进行简化处理并将图像分块组传输至终端；
S402：终端通过预设标准对图像分块组进行筛选细化，得到智能处理后输出图像。
6.一种基于按块处理技术的人工智能图像处理系统，其特征在于，包括：
图像信息收集网关数据传输单元，采集图像表面灰度、纹理等图像信息，对采集到的图像信息进行初步处理，通过网关数据传输将图像信息传输至图像处理器；
图像处理标注单元，接收并对图像信息进行扫描，根据图像每一个灰度信息、纹理信息的端点进行标注，并将图像灰度信息、纹理信息进行简化处理；
戴克斯特拉计算分块单元，通过戴克斯特拉算法获得从一个标注端点到其余各标注端点的最短路径，通过距离比较排序，将所有计算所得的最短路径按从近到远排序并进行分类，得到图像分块组；
终端出图单元，通过预设标准对图像分块组进行筛选细化，得到智能处理后输出图像。
7.如权利要求6所述的一种基于按块处理技术的人工智能图像处理系统，其特征在于，所述图像信息收集网关数据传输单元包括：
图像信息采集子单元，采集并且发送图像表面灰度、纹理等图像信息；
图像信息处理传输子单元，对采集到的图像信息进行初步处理，通过网关数据传输将图像信息传输至图像处理器。
8.如权利要求6所述的一种基于按块处理技术的人工智能图像处理系统，其特征在于，所述图像处理标注单元包括：
图像扫描区分子单元，图像处理器接收并对图像信息进行扫描，区分图像灰度、纹理等基本特征；
图像信息标注处理子单元，根据图像每一个灰度信息、纹理信息的端点进行标注，并将图像灰度信息、纹理信息进行简化处理。
9.如权利要求6所述的一种基于按块处理技术的人工智能图像处理系统，其特征在于，所述戴克斯特拉计算分块单元包括：
图像标注子单元，通过戴克斯特拉算法获得从一个标注端点到其余各标注端点的最短路径；
图像分块子单元，通过距离比较排序，将所有计算所得的最短路径按从近到远排序并进行分类，得到图像分块组。
10.如权利要求6所述的一种基于按块处理技术的人工智能图像处理系统，其特征在于，所述终端出图单元包括：
分块处理传输子单元，图像处理器将所得图像分块组进行简化处理并将图像分块组传输至终端；
图像筛选出图子单元，终端通过预设标准对图像分块组进行筛选细化，得到智能处理后输出图像。
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