[发明专利]自适应图像处理方法、装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种自适应图像处理方法，其特征在于，包括：

在轨道两侧的预设位置，以所述轨道的延长线为轨道视野，设置采集包含轨道图像的图像采集设备，用以在预设时间段内采集轨道视野内包含N个图像的第一图像序列，N大于1；

采用预先设置的滤波器，基于对N个图像中的第M个图像和第M-1个图像的像素值进行滤波计算，生成第二图像序列，其中，N大于或等于M，M大于1；

基于第二图像序列中的图像的平均色彩均值，对第二图像序列中的图像中的像素执行增强操作，得到增强后的第三图像序列；

对所述第三图像序列进行特征提取，得到与所述图像序列对应的特征矩阵集合，并将所述特征矩阵集合传送至与所述图像采集设备通信连接的网络服务器中，以便于所述网络服务器依据所述特征矩阵集合，判断轨道视野内是否存在异物；其中，

在第一图像序列形成的过程中，获取预先设置的图像采样频率和预设时间段的起始时间和终止时间；基于所述图像采样频率在起始时间和终止时间构成的时间段内进行图像采集；基于起始时间和终止时间构成的时间段内采集到的图像，形成预设时间段内采集轨道视野内的第一图像序列；

在形成预设时间段内采集轨道视野内的图像序列的过程中，判断当前采集的图像与上一个图像之间的相似度是否大于预设值；若是，则在所述第一图像序列中不保存当前采集的图像；

设置滤波器，通过滤波器对N个第一图像序列中的图像进行滤波处理，形成N-1个图像组成的第二图像序列；

定义非线性增强函数，将第二图像序列中的图像像素值与所述平均色彩均值进行比较；将图像色彩值大于所述平均色彩均值的像素值进行增大操作，将图像色彩值小于所述平均色彩均值的像素进行减小操作，进而得到第三图像序列；

在图像采集设备中对所述第三图像序列进行特征提取，得到与所述图像序列对应的特征矩阵集合，并将所述特征矩阵集合传送至与所述图像采集设备通信连接的网络服务器中；

在所述网络服务器中设置卷积层，以便于基于第一部分进行图像的特征采集，在所述网络服务器中设置全连接层，以便于基于第二部分对采集到的图像进行特征分类；

在网络服务器依据所述特征矩阵集合，判断轨道视野内是否存在异物存在，包括：对所述特征矩阵集合中的数值进行分类计算，得到分类预估值；基于所述分类预估值，判断采集到的包含轨道图像的图像中物体的分类，得到分类结果；判断所述分类结果是否为已知分类中包含的分类；若否，则判定采集到的包含轨道图像的图像中的物体为侵入的异物。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用预先设置的滤波器，基于对N个图像中的第M个图像和第M-1个图像的像素值进行滤波计算，生成第二图像序列，包括：

设置滤波矩阵，通过所述滤波矩阵对第M个图像和第M-1个图像执行均值滤波计算；

将滤波计算之后的图像，作为所述第二图像序列中的图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将滤波计算之后的图像，作为所述第二图像序列中的图像，包括：

对第一图像序列中的N个图像执行N-1次滤波计算，得到N-1个滤波计算结果；

将N-1个滤波结果得到的滤波图像设置为所述第二图像序列中的图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于起始时间和终止时间构成的时间段内采集到的图像，形成预设时间段内采集轨道视野内的图像序列，包括：

判断当前采集的图像与上一个图像之间的相似度是否大于预设值；

若是，则在所述第一图像序列中不保存当前采集的图像。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述网络服务器依据所述特征矩阵集合，判断轨道视野内是否存在异物，包括：

对所述特征矩阵集合中的数值进行分类计算，得到分类预估值；

基于所述分类预估值，判断采集到的包含轨道图像的图像中物体的分类，得到分类结果；

判断所述分类结果是否为已知分类中包含的分类；

若否，则判定采集到的包含轨道图像的图像中的物体为侵入的异物。