[发明专利]针对噪声图像的可视化场景增强预测的工作方法

权利要求书

1.一种针对噪声图像的可视化场景增强预测的工作方法，其特征在于，包括：

S1，通过云平台获取输入的图片文件，将4通道图片(RGBA)中代表透明通道的维度A进行重新映射，形成RGB图像生成过程；

S2，形成3通道图片(RGB)后，建立场景特征变换模型对场景轮廓进行特征输出，通过场景特征损失函数进行变换学习；

S3，进行目标特征图像的综合条件限定，设置评分阈值对预测结果进行筛选输出。

2.根据权利要求1所述的针对噪声图像的可视化场景增强预测的工作方法，其特征在于，所述S1包括：

S1-1，从云平台提取待处理四维通道RGBA图像集，对四维通道RGBA图像集进行场景图像信息进行抓取；

S1-2，获取的场景图像包含RGBA四通道图像数据，对于透明通道Alpha其取值范围为[0，1]，定义四维通道(R，G，B，A)的四元组，通过亮度和色度的过渡进行RGB的重新定义映射；经过重复迭代之后形成RGBA到RGB的映射关系。

3.根据权利要求1所述的针对噪声图像的可视化场景增强预测的工作方法，其特征在于，所述S2包括：

S2-1，通过对海量图片进行RGB映射关系准备之后，形成RGB映射关系训练集，提取待处理训练集中的形成RGB映射关系的训练图像，对所述训练图像进行分层处理得到前景图像和背景图像；分别对所述前景图像和背景图像内的场景景物信息进行捕捉，得到所述训练图像中每个场景的整合数据。

4.根据权利要求1所述的针对噪声图像的可视化场景增强预测的工作方法，其特征在于，所述S2包括：

S2-2，分别对所述前景图像获取场景角度种类，对所述前景图像中场景角度种类的特征进行提取；

对于前景图像获取的角度种类函数

其中i为前景图像的获取类型，N为获取类型的数量，L_i为检测的前景图像i与预设前景图像的偏移值，μ为前景图像角度修正值，D(x_θ,y_θ)为检测的前景图像角度θ与预设基准角度的空间距离；

其中x_θ为检测的前景图像角度θ的图像坐标x，y_θ为检测的前景图像角度θ的图像坐标y，x′为预设的前景图像坐标x，y′为预设的前景图像坐标y；

通过对前景图像的角度种类进行分类之后，形成前景图像的场景识别条件，过滤噪声内容，

该特征变换强度值M_θ＝E^U(θ)·I·X^θ+ω，其中，E^U(θ)为角度种类U(θ)中选择的特征图向量，I为特征图向量权重，X^θ为角度θ的前景图像的像素参数，ω为图像变换噪声，

其中，X为基准前景图像像素参数，X′为角度θ前倾图像像素参数，w_θ为角度θ前景图像的宽度，h_θ为角度θ前景图像的高度，w为基准前景图像宽度，h为基准前景图像高度。

5.根据权利要求1所述的针对噪声图像的可视化场景增强预测的工作方法，其特征在于，所述S2还包括：

S2-3，形成场景特征损失函数，

损失函数Y＝Y_center+Y_transfer，该损失函数Y设置为两部分，其中Y_center为场景中心损失函数，Y_transfer为场景调整损失函数。

6.根据权利要求1所述的针对噪声图像的可视化场景增强预测的工作方法，其特征在于，所述S2还包括：

S2-4，场景中心损失函数

其中，j是前景图像中心位置全部迭代的数量为Z，β(*)为前景图像角度特征种类的权重，C是角度种类的总数量为K，为第j次前景图像迭代的场景中心特征变换强度，q^C为输出前倾图像角度种类C的中心特征值。