申请/专利权人：艾信智能环境科技(无锡)有限公司

申请日：2024-04-02

公开（公告）日：2024-06-07

公开（公告）号：CN117975513B

主分类号：G06V40/12

分类号：G06V40/12;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/70;G06V10/30;G06V10/44;G06V10/75;G06V10/764;G06V10/82

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.07#授权;2024.05.21#实质审查的生效;2024.05.03#公开

摘要：本发明涉及图像降噪技术领域，具体涉及一种医用物流站点身份智能识别系统。该系统利用所有预设参考尺寸的邻域块，对指纹采集图像进行非局部均值滤波，获取指纹降噪图像；在对指纹采集图像进行非局部均值滤波的过程中，获取参考像素点的像素粘连程度值；进而获取参考像素点的预设参考尺寸的邻域粘连值；从而获取参考像素点的预设参考尺寸的邻域块的可信度值；进而将对应的初始权重进行调整，获取参考像素点的调整后的权重；根据指纹降噪图像，获取医用物流站点身份智能识别结果，本发明通过优化参考像素点的权重计算，改善指纹图像的去噪效果，使得医用物流站点身份智能识别更加准确。

主权项：1.一种医用物流站点身份智能识别系统，其特征在于，所述系统包括：图像获取模块，用于获取医用物流站点的指纹采集图像；图像降噪模块，用于获取指纹采集图像中每个像素点对应的搜索窗口，以及搜索窗口中每个参考像素点的至少两个预设参考尺寸的邻域块；利用所有预设参考尺寸的邻域块，对指纹采集图像进行非局部均值滤波，获取指纹降噪图像；权重调整模块，所述对指纹采集图像进行非局部均值滤波的过程中，获取参考像素点的每个所述预设参考尺寸的邻域块对应的初始权重；根据所述参考像素点周围的灰度值变化，获取所述参考像素点的像素粘连程度值；在参考像素点的所述预设参考尺寸的邻域块中，根据所有像素点的像素粘连程度值，获取所述参考像素点的所述预设参考尺寸的邻域粘连值；根据参考像素点的预设参考尺寸的邻域块的所述邻域粘连值和参考像素点的周围的灰度值，获取参考像素点的所述预设参考尺寸的邻域块的可信度值；根据所述参考像素点的所有所述预设参考尺寸的邻域块的所述可信度值，将对应的所述初始权重进行调整，获取所述参考像素点的调整后的权重；身份识别模块，用于根据所述指纹降噪图像，获取医用物流站点身份智能识别结果；所述像素粘连程度值的获取方法包括：构建所述参考像素点的至少两个待处理窗口，分别计算所述待处理窗口中所有像素点的灰度值的均值，作为各个所述待处理窗口的窗口特征灰度值；按照各个待处理窗口的大小顺序，依次统计所有所述待处理窗口的所述窗口特征灰度值，得到所述参考像素点的窗口特征灰度序列；获取参考像素点的所述窗口特征灰度值中的各个极值点，按照所述极值点对应所述待处理窗口的大小顺序，依次统计所有所述极值点，得到所述参考像素点的周围极值序列；在所述参考像素点的周围极值序列中，计算各个极值点对应待处理周围窗口的尺寸的差分，获取各个极值点的间隔差值；统计所有极值点的所述间隔差值，获取参考像素点的间隔差值集合；在所述参考像素点的周围极值序列中，计算各个极值点对应待处理周围窗口的所述窗口特征灰度值的差分，获取各个极值点的灰度变化值；统计所有极值点的所述灰度变化值，获取所述参考像素点的灰度变化集合；根据参考像素点的所述间隔差值集合和所述灰度变化集合，获取所述参考像素点的灰度变化规律值；根据参考像素点的所述灰度变化规律值和所述窗口特征灰度序列，获取参考像素点的像素粘连程度值；所述根据参考像素点的所述间隔差值集合和所述灰度变化集合，所述获取所述参考像素点的灰度变化规律值的方法包括：根据灰度变化规律值公式获取所述灰度变化规律值，所述灰度变化规律值的公式包括： ；其中，为参考像素点的灰度变化规律值；为参考像素点的间隔差值集合的方差；为参考像素点的灰度变化集合的方差；为参考像素点对应间隔差值集合中所有间隔差值的总数量；为以自然数为底数的指数函数；所述可信度值的获取公式包括： ；其中，为参考像素点的第个预设参考尺寸的邻域块的可信度值；为参考像素点的第个预设参考尺寸的邻域块的邻域粘连值；为参考像素点的第个预设参考尺寸的邻域块中，所有像素点的灰度值的均值；为参考像素点的窗口特征灰度序列中，第个窗口特征灰度值；为参考像素点的窗口特征灰度序列中，所有窗口特征灰度值的总数量；为分母的调参因子；为归一化函数。

全文数据：

权利要求：

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