[发明专利]一种基于自适应匹配和学习的失真图像处理方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于自适应匹配和学习的失真图像处理方法及系统，所述失真图像处理方法包括以下步骤针对图像处理工具，建立失真图像样本库；对失真图像进行降维特征提取；构建分类器，得到失真分类模型；对于待处理失真图像，进行分类；选用图像处理工具对待处理失真图像进行处理；对已处理失真图像进行显示，获取达到效果最佳的已处理失真图像；优化失真分类模型。相应的，本发明还提供了一种失真图像处理系统，包括图像导入模块；图像自适应分配模块；图像处理工具模块；自适应学习模块。本发明通过预先训练好的模型判定和选择最优算法对待处理失真图像进行处理，获得了达到最优设定效果的处理图像，发挥了算法的最大功效。

主权项

一种基于自适应匹配和学习的失真图像处理方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，针对各种图像处理工具，建立对应的失真图像样本库；S2，对失真图像样本库中的失真图像进行预处理，即进行降维特征提取，得到特征图像，所述特征图像构成训练样本；S3，利用分类技术对训练样本进行训练并构建分类器，得到失真分类模型；S4，对于导入的待处理失真图像，通过失真分类模型对其进行分类，得到预测失真类别；S5，根据预测失真类别，选用对应的一个或多个图像处理工具对待处理失真图像进行处理，最终得到一个或多个处理后图像，并对处理后图像进行显示，从中获取达到效果最佳的处理后图像；S6，根据步骤S4～S5的结果，优化失真分类模型。