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申请/专利权人：共幸科技(深圳)有限公司

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于AI算法的图像处理方法，包括以下步骤：图像数据的预处理，包括图像的格式化和归一化处理，利用卷积神经网络模型对图像特征进行提取；图像质量的自适应评估，引入自适应评估机制，自适应评估机制不仅考虑传统的图像质量因素，还包括图像内容的语义理解；智能化参数调整，根据S3的评估结果，自动调整卷积神经网络模型的参数；应用生成对抗网络优化图像；输出与后处理，本发明，通过结合先进的深度学习技术和生成对抗网络，实现了全面和精确的图像处理。

主权项：1.一种基于AI算法的图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：图像数据的预处理，包括图像的格式化和归一化处理；S2：深度学习特征提取，利用卷积神经网络模型对图像特征进行提取，专注于识别图像中的关键特征，关键特征包括边缘、纹理和颜色分布；S3：图像质量的自适应评估，引入自适应评估机制，自适应评估机制不仅考虑传统的图像质量因素，还包括图像内容的语义理解，语义理解包括物体识别和场景分析，全面评估图像质量，所述自适应评估机制具体包括：S31，物体识别：利用变换器来识别图像中的主要物体和元素，对图像进行分类和标签分配，包括识别出图像中的人物、车辆、建筑物；S32，场景分析：应用场景识别算法来理解图像中的整体场景和背景，包括区分室内和室外环境、城市和乡村景观；S33，利用卷积神经网络评估图像质量因素，包括清晰度、对比度、亮度和饱和度；S34，融合评估：结合图像质量因素、物体识别以及场景分析进行综合评估，整合不同评估结果，提供关于图像整体质量的综合评价；所述变换器基于稀疏变换器以减少计算量，通过在选定的位置应用自注意力机制，限制每个位置只与固定数量的邻近位置交互来实现，稀疏自注意力计算如下：给定输入序列的表示，其中，是序列长度，是特征维度，稀疏自注意力表示为： ；其中，分别是查询、键和值矩阵，通过对输入应用不同的线性变换得到，是掩码矩阵，用于实现稀疏性，在稀疏变换器中，通过将非邻近位置的值设置为负无穷大来控制注意力的分布，是键向量的维度；还包括特定域的预训练：特定域预训练具体包括：a、选择或创建一个与应用领域相关的数据集；b、在所选数据集上进行详细的特征标注，包括物体标签、场景描述、特定领域相关的属性，根据特定应用的需求调整变换器模型的结构，包括修改网络层的数量、调整自注意力机制的参数、优化模型的输入输出结构；c、在特定域数据集上进行模型的预训练，使用标注数据来训练模型，在预训练完成后，根据实际应用需求对模型进行微调和优化；d、在特定域预训练中，变换器模型的自注意力机制保持不变，模型的参数架构根据特定应用的需求进行调整；所述场景识别算法基于图神经网络，图神经网络计算如下：设有一个图，其中是节点集合，是边集合，每个节点有一个特征向量，图神经网络的一次层更新表示为： ，其中，是节点在第层的特征表示，是节点的邻居节点集合，和是第层的可学习权重矩阵和偏置项，是归一化系数，为的邻居数，是激活函数；所述S34中的融合评估基于多任务学习模型，具体包括：所述多任务学习模型具体如下：设一个输入图像，多任务学习模型将其转换为一个共享特征表示；共享特征提取:SharedFeatureExtraction，其中，SharedFeatureExtraction表示共享的特征提取函数，由系列卷积层和激活函数组成，接着，对于每个特定的任务，利用任务层，处理特定的评估任务：任务特定层:，其中，是针对任务的输出，包括物体识别的准确率、场景分析的分类结果；综合评估得分计算：设我们有个任务，每个任务有一个权重，综合评估得分表示为：，其中，反映每个任务在总评估中的重要性；S4：智能化参数调整，根据S3的评估结果，自动调整卷积神经网络模型的参数，具体包括：S41，评估结果的确定：评估结果包括图像的清晰度评分、物体识别的准确率、场景分析的正确性；S42，参数调整目标的确定：根据评估结果确定需要调整的卷积神经网络模型参数，参数包括卷积层的权重、偏置项、激活函数的选择以及网络结构的滤波器大小或层数；S43，调整策略制定：若图像清晰度评分低，调整卷积核权重，以增强特征提取能力；若物体识别准确率低，优化直接参与物体特征提取的卷积层，调整滤波器大小或卷积核和尺寸范围来捕捉细节；若场景分析的正确性低，需要调整用于理解场景上下文的网络层，通过增加网络深度或调整连接模式以捕捉场景信息；S44，自适应参数调整：通过梯度下降优化算法自动调整卷积神经网络模型的参数；S5：应用生成对抗网络优化图像，注重于纹理细节，具体包括：S51，GAN结构设计：设计一个包含生成器G和鉴别器D的生成对抗网络，生成器G负责创建图像，鉴别器D负责评估图像的真实性；S52，纹理特征的学习与生成：生成器G通过学习训练数据集中的图像特征，包括纹理细节，来生成高质量图像；S53，生成图像与真实图像的比较：鉴别器D区分生成器产生的图像与真实图像，通过比较引导生成器G改进图像的纹理细节；S54，损失函数的设计：采用感知损失强化纹理细节；S6：输出与后处理，输出经处理后的图像，并进行后期调整，后期调整包括色彩校正和对比度优化。

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