本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，具體為一種社區(qū)智慧警務(wù)信息的數(shù)據(jù)方法。

背景技術(shù)：

1、社區(qū)智慧警務(wù)是指通過利用智能化技術(shù)，將社區(qū)居民、公安執(zhí)法人員、社區(qū)管理人員等各方資源有效整合，實(shí)現(xiàn)信息共享、協(xié)同作戰(zhàn)、資源優(yōu)化配置等目標(biāo)，提高社區(qū)治理水平和居民安全感。在社區(qū)智慧警務(wù)實(shí)施的過程中，由于圖像采集設(shè)備、傳輸通道、存儲(chǔ)方式等因素的影響，社區(qū)智慧警務(wù)圖像信息中常常存在各種噪聲和失真，影響圖像的質(zhì)量和可用性。因此，需要對(duì)社區(qū)智慧警務(wù)圖像進(jìn)行去噪處理，其中，社區(qū)智慧警務(wù)圖像信息是社區(qū)智慧警務(wù)的重要組成部分，包括視頻監(jiān)控、人臉識(shí)別等圖像信息。

2、然而，現(xiàn)有技術(shù)的去噪方法有如小波去噪、自適應(yīng)中值濾波、基于深度學(xué)習(xí)的圖像去噪等。但是，這些方法在對(duì)圖像進(jìn)行去噪時(shí)對(duì)所有的像素點(diǎn)的處理方式均是相同的，導(dǎo)致去噪質(zhì)量不佳，影響社區(qū)智慧警務(wù)圖像信息的可用性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題，本發(fā)明提供一種社區(qū)智慧警務(wù)信息的數(shù)據(jù)方法。

2、本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)：

3、本發(fā)明提供一種社區(qū)智慧警務(wù)信息的數(shù)據(jù)方法，包括：

4、獲取社區(qū)智慧警務(wù)信息，所述社區(qū)智慧警務(wù)信息包括社區(qū)警務(wù)監(jiān)控的圖像的數(shù)據(jù)；

5、根據(jù)所述圖像的細(xì)節(jié)程度與像素點(diǎn)的分布情況，確定對(duì)所述像素點(diǎn)的濾波類型和自適應(yīng)濾波核大小，所述細(xì)節(jié)程度至少包括所述圖像中像素點(diǎn)的梯度幅值；

6、根據(jù)所述濾波類型和自適應(yīng)濾波核大小，對(duì)所述圖像進(jìn)行去噪處理。

7、進(jìn)一步的，所述根據(jù)所述圖像的細(xì)節(jié)程度與目標(biāo)像素點(diǎn)的分布情況，確定對(duì)所述像素點(diǎn)的濾波類型和自適應(yīng)濾波核大小，包括：

8、獲取所述圖像中各像素點(diǎn)在第一方向的第一梯度，以及在第二方向的第二梯度；

9、根據(jù)公式，確定像素點(diǎn)的梯度幅值；

10、根據(jù)公式，確定像素點(diǎn)的梯度方向v。

11、進(jìn)一步的，所述確定像素點(diǎn)的梯度幅值之后，還包括：

12、以一像素點(diǎn)為中心像素點(diǎn)，建立窗口邊長(zhǎng)為的正方形的窗口；

13、通過分割閾值對(duì)所述窗口中各像素點(diǎn)的梯度幅值進(jìn)行二值分割，確定分割出的像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的位置值d；

14、根據(jù)所述位置值d及窗口邊長(zhǎng)，確定分割比例c。

15、進(jìn)一步的，所述根據(jù)所述位置值d及窗口邊長(zhǎng)，確定分割比例c，包括：

16、根據(jù)公式，確定分割比例c，其中，n為所述窗口的邊長(zhǎng)。

17、進(jìn)一步的，所述根據(jù)所述位置值d及窗口邊長(zhǎng)，確定分割比例c之后，還包括：

18、根據(jù)公式，確定所述窗口的目標(biāo)程度，其中，所述表示窗口中的梯度幅值的最大值，表示窗口中的梯度幅值的最小值，表示第i個(gè)分割閾值下的分割比例值，表示分割比例值的最大值。

19、進(jìn)一步的，所述根據(jù)所述位置值d及窗口邊長(zhǎng)，確定分割比例c之后，還包括：

20、根據(jù)公式，確定所述窗口的中心像素點(diǎn)的目標(biāo)程度h，其中，表示窗口的目標(biāo)程度，f表示窗口中心像素點(diǎn)的梯度幅值，所述表示窗口中的梯度幅值的最大值，表示窗口中的梯度幅值的最小值。

21、進(jìn)一步的，所述根據(jù)所述位置值d及窗口邊長(zhǎng)，確定分割比例c之后，還包括：

22、根據(jù)公式，確定窗口中像素點(diǎn)的關(guān)聯(lián)范圍，其中，表示最大關(guān)聯(lián)范圍，表示目標(biāo)像素點(diǎn)的目標(biāo)程度，k表示窗口中大于目標(biāo)程度平均值的像素點(diǎn)的數(shù)量，表示窗口中大于目標(biāo)程度平均值的第j個(gè)像素點(diǎn)的目標(biāo)程度，表示窗口中大于目標(biāo)程度平均值的像素點(diǎn)到目標(biāo)像素點(diǎn)的距離，表示窗口中大于目標(biāo)程度平均值的像素點(diǎn)到目標(biāo)像素點(diǎn)的距離加權(quán)平均值。

23、進(jìn)一步的，所述像素點(diǎn)的分布情況，包括：像素點(diǎn)被不同所述關(guān)聯(lián)范圍覆蓋的覆蓋次數(shù)；

24、所述根據(jù)所述位置值d及窗口邊長(zhǎng)，確定分割比例c之后，還包括：

25、根據(jù)備選濾波核的最大值與最小值之間相減，將獲得的差值與覆蓋次數(shù)最大值進(jìn)行比較，獲得比較值，所述覆蓋次數(shù)最大值包括在所述窗口中各像素點(diǎn)被不同所述關(guān)聯(lián)范圍覆蓋的覆蓋次數(shù)中覆蓋次數(shù)的最大值；

26、將所述比較值與像素點(diǎn)的覆蓋次數(shù)相乘，并將獲得結(jié)果確定為像素點(diǎn)的自適應(yīng)濾波核大小。

27、進(jìn)一步的，所述將所述比較值與像素點(diǎn)的覆蓋次數(shù)相乘，并將獲得結(jié)果確定為像素點(diǎn)的自適應(yīng)濾波核大小之后，還包括：

28、將像素點(diǎn)的自適應(yīng)濾波核大小與備選濾波核的最大值的比值與1進(jìn)行比較，獲得濾波核比較值；

29、將所述濾波核比較值與梯度方向相似性均值w相乘，獲得結(jié)果確定為濾波類型優(yōu)選參數(shù)t。

30、進(jìn)一步的，所述將所述濾波核比較值與梯度方向相似性均值w相乘，獲得結(jié)果確定為濾波類型優(yōu)選參數(shù)t之后，還包括：

31、若濾波類型優(yōu)選參數(shù)t小于第一預(yù)設(shè)濾波類型值時(shí)，確定濾波類型為均值濾波；

32、若濾波類型優(yōu)選參數(shù)t小于第二預(yù)設(shè)濾波類型值，且大于或等于所述第一預(yù)設(shè)濾波類型值時(shí)，確定濾波類型為中值濾波；

33、若濾波類型優(yōu)選參數(shù)t大于或等于所述第二預(yù)設(shè)濾波類型值時(shí)，確定濾波類型為雙邊濾波。

34、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下有益的技術(shù)效果：

35、本發(fā)明提供的社區(qū)智慧警務(wù)信息的數(shù)據(jù)方法。該方法，包括：獲取社區(qū)智慧警務(wù)信息，社區(qū)智慧警務(wù)信息包括社區(qū)警務(wù)監(jiān)控的圖像的數(shù)據(jù)；接著，根據(jù)圖像的細(xì)節(jié)程度與像素點(diǎn)的分布情況，確定對(duì)像素點(diǎn)的濾波類型和自適應(yīng)濾波核大小，細(xì)節(jié)程度至少包括圖像中像素點(diǎn)的梯度幅值，然后，根據(jù)濾波類型和自適應(yīng)濾波核大小，對(duì)圖像進(jìn)行去噪處理。在保證智慧警務(wù)圖像數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)的同時(shí)達(dá)到去噪的目的，從而智慧警務(wù)圖像數(shù)據(jù)的可用性提高。

技術(shù)特征：

1.一種社區(qū)智慧警務(wù)信息的數(shù)據(jù)方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種社區(qū)智慧警務(wù)信息的數(shù)據(jù)方法，其特征在于，所述將所述比較值與像素點(diǎn)的覆蓋次數(shù)相乘，并將獲得結(jié)果確定為像素點(diǎn)的自適應(yīng)濾波核大小之后，還包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種社區(qū)智慧警務(wù)信息的數(shù)據(jù)方法，其特征在于，所述將所述濾波核比較值與梯度方向相似性均值w相乘，獲得結(jié)果確定為濾波類型優(yōu)選參數(shù)t之后，還包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種社區(qū)智慧警務(wù)信息的數(shù)據(jù)方法，其特征在于，所述以一像素點(diǎn)為中心像素點(diǎn)，建立窗口邊長(zhǎng)為的正方形的窗口之前，還包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供一種社區(qū)智慧警務(wù)信息的數(shù)據(jù)方法。該方法，包括：獲取社區(qū)智慧警務(wù)信息，社區(qū)智慧警務(wù)信息包括社區(qū)警務(wù)監(jiān)控的圖像的數(shù)據(jù)；接著，根據(jù)圖像的細(xì)節(jié)程度與像素點(diǎn)的分布情況，確定對(duì)像素點(diǎn)的濾波類型和自適應(yīng)濾波核大小，細(xì)節(jié)程度至少包括圖像中像素點(diǎn)的梯度幅值，然后，根據(jù)濾波類型和自適應(yīng)濾波核大小，對(duì)圖像進(jìn)行去噪處理。在保證智慧警務(wù)圖像數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)的同時(shí)達(dá)到去噪的目的，從而智慧警務(wù)圖像數(shù)據(jù)的可用性提高。

技術(shù)研發(fā)人員：鄒新春
受保護(hù)的技術(shù)使用者：大連裝保科技發(fā)展有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/21