[发明专利]一种分布式扫描小波法对图像分层并压缩的设计方法

说明书

技术领域

一种分布式扫描小波法对图像分层并压缩的设计方法的技术领域，是属于计算机，图像处理，图像计算，图像压缩的技术领域，主要技术是把图像按照灰度进行分层，这就使用了小波技术，并采用把总像素除以要使用的核的数目，然后按照顺序给每一个核分配像素，这样就可以分布式并行的进行处理，每一个核处理好像素后，就把这点像素的灰度值和位置信息传递给内存，内存是要这样设计的，建立256个动态区间，从0到255，这样就可以把灰度值为0的值的位置信息存入内存为0的动态区间，等所有的像素扫描完毕，再给内存每一层位置信息从小到大排序，以便下一步计算方便。

背景技术

21世纪是一个充满信息的时代，图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。数字图像处理，即用计算机对图像进行处理，其发展历史并不长。数字图像处理技术源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术。首先数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界，人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息，而图像、图形又是所有视觉信息的载体，尽管人眼的鉴别力很高，可以识别上千种颜色，但很多情况下，图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的，通过图象增强技术，可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。在计算机中，按照颜色和灰度的多少可以将图像分为二值图像、灰度图像、索引图像和真彩色RGB图像四种基本类型。大多数图像处理软件都支持这四种类型的图像。图像处理，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。图像处理技术一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。

发明内容

现在做图像识别的方法很多，当效果还是不十分理想，总体来说还是处理速度比较慢，对图像的识别不是十分正确，识别的技术比较单一，不能满足现在的要求，特别是火热的人工智能的发展，对图像的识别，运算速度有巨大的要求，图像识别问题的数学本质属于模式空间到类别空间的映射问题。目前，在图像识别的发展中，主要有三种识别方法：统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别。图像分割是图像处理中的一项关键技术，自20世纪70年代，其研究已经有几十年的历史，一直都受到人们的高度重视，至今借助于各种理论提出了数以千计的分割算法，而且这方面的研究仍然在积极地进行着，现有的图像分割的方法有许多种，有阈值分割方法，边缘检测方法，区域提取方法，结合特定理论工具的分割方法等。从图像的类型来分有：灰度图像分割、彩色图像分割和纹理图像分割等。早在1965年就有人提出了检测边缘算子，使得边缘检测产生了不少经典算法。但在近二十年间，随着基于直方图和小波变换的图像分割方法的研究计算技术、VLSI技术的迅速发展，有关图像处理方面的研究取得了很大的进展。图像分割方法结合了一些特定理论、 方法和工具，如基于数学形态学的图像分割、基于小波变换的分割、基于遗传算法的分割等。一种分布式扫描小波法对图像分层并压缩的设计方法，其特征是，分布式扫描小波法对图像分层并压缩的设计方法，它由3部分组成，1.并行处理，2.小波分层，3.压缩技术，把这3种技术融合在一起，让运算速度和识别能力上一个新台阶，并行处理的设计是以总像素除以多少个核，要设计为整除，每一个核处理自己分配的像素，例如一千万像素，用一千个核进行处理，一个核处理1万个像素，小波运算的方法就是按照灰度值进行分层，因此把一副图片分层256层，所以灰度值相同的像素在一层内，压缩技术就是在存储内存数据时，也是分成256个动态区间，只要把灰度值的位置信息输入对应内存动态区间值的里面，等所有的像素扫描完毕，再给内存每一层位置信息从小到大排序，这就是最大程度的压缩，这样就能使用最多的核同时进行并行处理，同时根据灰度值把同灰度值的分到一层，并行把数据压缩成最少的空间。

附图说明