[发明专利]一种数字图像处理方法

权利要求书

1.一种数字图像处理方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取目标图像；

在目标图像中获取多个特征点，对于每个特征点进行特征点分类辨识，生成基于特征点类别的多张相同图像；

根据不同的特征点分类，将分类图像分别进行多种图像预处理，形成多张不同类型的待校正图像；

根据图像预处理分类以及特征点分类对所述待校正图像进行图像校正，以生成校正图像；

合成若干校正图像进行图像复原，输出处理后的图像。

2.根据权利要求1所述的数字图像处理方法，其特征在于，所述获取特征点的方法为，利用已训练的神经网络将目标图像根据图像属性和图像内容转换为若干可识别的区域，并将识别区域内的图像内容按照像素点进行划分，根据像素点的位置对像素点进行坐标值设定，将图像根据像素量化之后形成多张具有不同特征点类别的相同图像。

3.根据权利要求2所述的数字图像处理方法，其特征在于，所述识别区域内至少包括1个可识别的物体，且该物体具有可识别的轮廓线，通过目标图像中具有指定特性的轮廓线特征来确定该部分的类别，利用增强算法，增强图像中的特定特征。

4.根据权利要求2所述的数字图像处理方法，其特征在于，所述根据像素量化的方法为：

通过将数值分配给每个像素，从数字图像建立梯度图像；

通过为每个像素分配对应像素的邻域，应用滤波器获得其对应的值，对梯度图像进行滤波后获得滤波后的图像；

建立相应识别区域内各像素点所对应的特征识别区域的位置掩模，在该掩模中对滤波后的图像中像素值与梯度图像中的像素值之差确定位置掩模值。

5.根据权利要求1所述的数字图像处理方法，其特征在于，所述预处理方法包括：

彩色图像处理，在图像处理中引入色系，使得其能够处理各种彩色图像；

形态学处理，根据不同的特征分类，提取图像中各种形态的特定特征；

图像分割，根据图像自身表达的内容，将组成原图像表达内容的各个元件拆分成相互独立且完整的整体；

压缩编码，对图像的存储大小进行压缩和编码，利用图像自身的冗余减少存储图像时所用的数据量。

6.根据权利要求1所述的数字图像处理方法，其特征在于，所述方法还包括对输入图像的降噪处理，生成降噪图像，采用卷积神经网络对目标图像的像素矩阵进行降噪处理，包括对所输入的目标图像的光线亮度的调节、对比度调节、空间分辨率调节以及灰度分辨率调节。

7.根据权利要求1所述的数字图像处理方法，其特征在于，所述的图像校正包括图像的几何校正和图像的灰度校正，

所述的图像的几何校正包括对图像进行空间坐标变换，建立图像像素点坐标和目标图对应点坐标间的映射关系，然后根据映射关系对图像各个像素坐标进行校正；

所述的灰度校正包括针对图像成像不均匀使图像半边暗半边亮，对图像逐点进行不同程度的灰度级校正,目的是使整幅图像灰度均匀；

针对图像某一部分或整幅图像曝光不足使用灰度变换。

8.根据权利要求1所述的数字图像处理方法，其特征在于，所述图像复原的方法为，根据成像系统建立退化模型，应用退化过程的逆过程对原图像进行复原。