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公开(公告)号:CN118429242A
公开(公告)日:2024-08-02
申请号:CN202410525234.1
申请日:2024-04-29
Applicant: 河北农业大学
IPC: G06T5/94 , G06T5/70 , G06T5/20 , G06T5/60 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域,具体为基于深度学习的图像分析方法及系统,方法包括:通过获取输入图像的像素分布,识别图像视觉元素,将视觉元素映射为图像中的关键特征和对象,生成特征识别图。本发明中,局部对比度增强算法通过深度学习识别和优化关键视觉区域,特别在低光照或高动态范围的场景中,可以有效地增强局部细节和对比度,从而保留更多的重要信息,提升视觉表现力。同时,模糊逻辑动态图像去噪算法利用智能评估机制,对图像中的噪声类型和强度进行精确识别和分类,根据噪声的特性动态选择合适的去噪策略。不仅减少了噪声对图像质量的影响,还保留了关键的细节和边缘信息,提高了图像的实用价值和视觉质感。
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