[发明专利]一种基于建模的图像数据增强的方法

权利要求书

1.一种基于建模的图像数据增强的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤100、采用白平衡算法校正像素点颜色失真信息，并基于Lab空间限制对亮度分量进行自适应对比增强，通过梯度平滑滤波获取图像融合信息；

步骤200、根据图像融合信息集和人工标注信息建立基于标签位置MLP的数据库；

步骤300、依据标注放置算法对图像数据和标注信息进行预处理，计算特征权量，并对数据图像预设标注；

步骤400、通过对特征权量进行高斯金字塔分解并结合对MLP数据库图像原始信息进行拉普拉斯金字塔分解后得到的特征量做图像加权融合处理；

步骤500、依据图像加权融合处理信息构建能量函数模型，并联合分析结果利用贪心算法求解标注放置的最优位置，并输出增强图像信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于建模的图像数据增强的方法，其特征在于，步骤100中所述白平衡算法构建基于RGB三通道的映射点，通过对三个通道分别应用仿射变换剔除畸变值。

3.根据权利要求2所述的一种基于建模的图像数据增强的方法，其特征在于，依据所述映射点采用直方图方法搜寻像素点的值，选取亮度均值、标准差、信息熵和对比度作为评价指标。

4.根据权利要求3所述的一种基于建模的图像数据增强的方法，其特征在于，根据所述评价指标结果在颜色校正的基础上进行直方图均衡化处理消除成像过程中后向散射的偏差值。

5.根据权利要求4所述的一种基于建模的图像数据增强的方法，其特征在于，依据所述直方图均衡化处理后的图像信息构建基于标签位置MLP的数据库，利用基于图像的增强现实标注方法获取图像显著性信息。

6.根据权利要求5所述的一种基于建模的图像数据增强的方法，其特征在于，依据图像的所述显著性信息划分权值并对权重图采用Gaussian金字塔进行分解，对融合输入图像进行Laplacian金字塔分解，最后采用逐层重建的方式获得更加精细化的融合图像。

7.根据权利要求5所述的一种基于建模的图像数据增强的方法，其特征在于，所述基于图像的增强现实标注方法步骤如下：

首先，根据原图像生成GuidanceMap，将图像的语义信息、显著性信息，与任务驱动的人工标注放置倾向的统计特征结合；

其次，建立能量函数将标注放置问题转化为最优化问题求解；

最后，将Guidance图像值、边缘图像、POI点位置、标注大小等信息代入能量函数，利用贪心算法求解得出标注放置的最优位置。

8.根据权利要求7所述的一种基于建模的图像数据增强的方法，其特征在于，所述标注位置优化主要利用循环序列在图像序列上进行标注放置，每隔T时更新一次标注位置，并将标注位置移动至新的位置。

9.根据权利要求8所述的一种基于建模的图像数据增强的方法，其特征在于，根据所述更新间隔T定义当前第t帧的所有标注，定义能量函数：

其中表示标注能量函数，表示引导线能量函数。

10.根据权利要求9所述的一种基于建模的图像数据增强的方法，其特征在于，对所述能量函数的输出值利用贪心算法依次优化每个标注，并对每个标注的目标函数进行评估，候选位置中的最小值作为最终的标注位置。