有利于图像识别的图像处理方法技术

本发明专利技术公开了有利于图像识别的图像处理方法，包括以下步骤：S1：提取图像的频域；S2：将图像的频域进行低通滤波；S3：将低通滤波后的图像选取5*5像素的区域；S4：对5*5像素的区域进行掩膜平滑，并执行S3；S5：当所有的像素都进行过掩膜平滑时，对图像进行锐化。本发明专利技术有利于图像识别的图像处理方法，通过对图像先低通滤波滤去高频噪声，再进行平滑和锐化，使得对图像中颜色区分不大的区域可以准确的识别，从而保证了在手术行业运用时，显示的图像非常清晰。

Image processing method in favor of image recognition

The invention discloses an image processing method for image recognition, which comprises the following steps: S1: extraction of image frequency domain; S2: the image frequency domain low-pass filter; S3: low-pass filtered image selected 5*5 pixel region; S4: 5*5 pixel region of the mask is smooth, and the implementation of S3; S5: when all the pixels have been mask smoothing, sharpening the image. The present invention is conducive to the image processing method of image recognition, the image through the first low pass filter to filter the high frequency noise, and then smoothing and sharpening of the image, makes little distinction between the color of the region can accurately identify, thus ensuring the operation used in the industry, the display image is very clear.

【技术实现步骤摘要】
有利于图像识别的图像处理方法
本专利技术涉及图像处理
，具体涉及有利于图像识别的图像处理方法。
技术介绍
图像处理(imageprocessing)，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。由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理(如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理)。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。用于手术行业的图像处理对图像的清晰度要求非常高，但是现有的图像处理技术对颜色区分不大的区域无法准确的识别，造成了手术使用的图像容易不够清晰。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是用于手术行业的图像处理对图像的清晰度要求非常高，但是现有的图像处理技术对颜色区分不大的区域无法准确的识别，造成了手术使用的图像容易不够清晰，目的在于提供有利于图像识别的图像处理方法，解决上述问题。本专利技术通过下述技术方案实现：有利于图像识别的图像处理方法，包括以下步骤：S1：提取图像的频域；S2：将图像的频域进行低通滤波；S3：将低通滤波后的图像选取5*5像素的区域；S4：对5*5像素的区域进行掩膜平滑，并执行S3；S5：当所有的像素都进行过掩膜平滑时，对图像进行锐化。现有技术中，用于手术行业的图像处理对图像的清晰度要求非常高，但是现有的图像处理技术对颜色区分不大的区域无法准确的识别，造成了手术使用的图像容易不够清晰。本专利技术应用时，先提取图像的频域；再将图像的频域进行低通滤波；然后将低通滤波后的图像选取5*5像素的区域；再然后对5*5像素的区域进行掩膜平滑，并执行S3；再然后当所有的像素都进行过掩膜平滑时，对图像进行锐化。本专利技术通过对图像先低通滤波滤去高频噪声，再进行平滑和锐化，使得对图像中颜色区分不大的区域可以准确的识别，从而保证了在手术行业运用时，显示的图像非常清晰。进一步的，所述锐化采用梯度锐化。进一步的，所述掩膜平滑采用灰度值的均值和方差平滑。进一步的，步骤S2包括以下子步骤：对图像的频域进行傅里叶变换；对傅里叶变换后的频域滤去高频率部分。进一步的，所述高频率部分采用高于50Hz。本专利技术与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：本专利技术有利于图像识别的图像处理方法，通过对图像先低通滤波滤去高频噪声，再进行平滑和锐化，使得对图像中颜色区分不大的区域可以准确的识别，从而保证了在手术行业运用时，显示的图像非常清晰。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例，对本专利技术作进一步的详细说明，本专利技术的示意性实施方式及其说明仅用于解释本专利技术，并不作为对本专利技术的限定。实施例本专利技术有利于图像识别的图像处理方法，包括以下步骤：S1：提取图像的频域；S2：将图像的频域进行低通滤波；S3：将低通滤波后的图像选取5*5像素的区域；S4：对5*5像素的区域进行掩膜平滑，并执行S3；S5：当所有的像素都进行过掩膜平滑时，对图像进行锐化。所述锐化采用梯度锐化。所述掩膜平滑采用灰度值的均值和方差平滑。步骤S2包括以下子步骤：对图像的频域进行傅里叶变换；对傅里叶变换后的频域滤去高频率部分。所述高频率部分采用高于50Hz本实施例实施时，先提取图像的频域；再将图像的频域进行低通滤波；然后将低通滤波后的图像选取5*5像素的区域；再然后对5*5像素的区域进行掩膜平滑，并执行S3；再然后当所有的像素都进行过掩膜平滑时，对图像进行锐化。本专利技术通过对图像先低通滤波滤去高频噪声，再进行平滑和锐化，使得对图像中颜色区分不大的区域可以准确的识别，从而保证了在手术行业运用时，显示的图像非常清晰。以上所述的具体实施方式，对本专利技术的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本专利技术的具体实施方式而已，并不用于限定本专利技术的保护范围，凡在本专利技术的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本专利技术的保护范围之内。本文档来自技高网...

【技术保护点】
有利于图像识别的图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：提取图像的频域；S2：将图像的频域进行低通滤波；S3：将低通滤波后的图像选取5*5像素的区域；S4：对5*5像素的区域进行掩膜平滑，并执行S3；S5：当所有的像素都进行过掩膜平滑时，对图像进行锐化。

【技术特征摘要】
1.有利于图像识别的图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：提取图像的频域；S2：将图像的频域进行低通滤波；S3：将低通滤波后的图像选取5*5像素的区域；S4：对5*5像素的区域进行掩膜平滑，并执行S3；S5：当所有的像素都进行过掩膜平滑时，对图像进行锐化。2.根据权利要求1所述的有利于图像识别的图像处理方法，其特征在于，所述锐化采用梯度锐化。3...

【专利技术属性】
技术研发人员：毕建新，
申请(专利权)人：成都西井科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51