[发明专利]一种基于人工智能的图像处理系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于人工智能的图像处理系统及方法，属于图像处理技术领域。本发明系统包括数据输入模块、预处理模块、神经网络训练模块、亮度调节模块以及图像输出模块；所述数据输入模块的输出端与所述预处理模块的输入端相连接；所述预处理模块的输出端与所述神经网络训练模块的输入端相连接；所述神经网络训练模块的输出端与所述亮度调节模块的输入端相连接；所述亮度调节模块的输出端与所述图像输出模块的输入端相连接；本发明还通过历史数据得到所需筛除图像的特征，捕捉该特征就可进行筛除，提高图像处理系统分析结果的准确性和高效性，能够根据图像的亮度等级对图像进行亮度的调节，提高图像的质量。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体为一种基于人工智能的图像处理系统及方法。

背景技术

随着计算机科学技术的不断进步，图像处理技术逐渐成熟并且被广泛应用于多个领域，如视觉检测、医学图像处理、机器视觉等。一些基于人工智能技术的图像处理系统和算法也逐渐得到了广泛的关注和研究，例如图像识别、目标检测、分类等技术。这些技术的应用越来越广泛，给人们的生产和生活带来了巨大的便利。

然而，传统的图像处理方法存在一些问题，具体表现在图像处理过程中并没有筛除一些经过处理后图像质量不高的图像，影响了图像处理系统分析结果的准确性和高效性；还表现在亮度调节方面，需要人为地进行参数调节，不能根据历史图像数据来自动的调节亮度或者调节亮度的参照数据过于单一，并不能达到理想效果。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于人工智能的图像处理系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

一种基于人工智能的图像处理系统包括数据输入模块、预处理模块、神经网络训练模块、亮度调节模块以及图像输出模块；

数据输入模块用于接收待处理的图像数据，并将其送到预处理模块进行处理；预处理模块对输入的图像数据进行预处理；神经网络训练模块，利用历史图像数据对神经网络模型进行训练，完成图像的亮度等级划分，并生成亮度值对应的映射表；亮度调节模块，根据图像的亮度等级，利用神经网络训练模块生成的映射表对图像亮度进行自动调节；图像输出模块用于将处理后的图像数据输出；

数据输入模块的输出端与预处理模块的输入端相连接；预处理模块的输出端与神经网络训练模块的输入端相连接；神经网络训练模块的输出端与亮度调节模块的输入端相连接；亮度调节模块的输出端与图像输出模块的输入端相连接。

进一步的，数据输入模块包括待处理图像数据以及历史图像数据，其中待处理图像数据为用户上传的图像数据，历史图像数据为神经网络模型的训练数据。

进一步的，预处理模块，是进行图像的筛除操作。

进一步的，神经网络训练模块采用卷积神经网络模型进行训练,包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层；

其中输入层是将图像转换为网络可识别的格式，并传递给下一层进行计算和处理；卷积层对图像进行特征提取和转化，减少模型参数和计算负载，从而提高模型的准确性和训练效率；池化层是对输入的特征图进行下采样，减少特征图的空间大小，从而降低数据的维度和计算量，并且可以提高模型的泛化能力；全连接层将特征向量转化为一维向量，并连接到输出层，以进行最终的分类、识别或预测任务；输出层将输出最终的结果。

进一步的，亮度调节模块，根据图像的亮度等级，利用神经网络训练模块生成的映射表对图像亮度进行自动调节。

进一步的，图像输出模块，将调节后的图像进行输出。

一种基于人工智能的图像处理方法包括以下步骤：

S1.输入待处理图像，并对其进行预处理；