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申请/专利权人：广州市壳佰诚科技有限公司

摘要：本发明涉及一种自适应图像信号增强系统，包括：信号捕获机构，用于对高铁站台所在环境执行图像信号捕获操作；自适应增强器件，用于将各项设定增强算法分别经过智能预测获得的各份画面清晰度中最高清晰度对应的设定增强算法作为目标增强算法，采用目标增强算法对方向锐化图像执行增强处理以获得对应的自适应增强图像。本发明的自适应图像信号增强系统结构紧凑、运行稳定。由于能够在获得高铁站台所在环境对应的即时捕获图像之后，对即时捕获图像进行定制优化处理以获得方向锐化图像，将各项设定增强算法分别经过智能预测获得的各份画面清晰度中最高清晰度对应的设定增强算法作为目标增强算法，从而为不同图像信号选择最佳增强算法。

主权项：1.一种自适应图像信号增强系统，其特征在于，所述系统包括：信号捕获机构，设置在高铁站台位置，用于在高铁站台对应的轨道存在高铁列车时，对高铁站台所在环境执行图像信号捕获操作，以获得对应的即时捕获图像；盒式滤波设备，与所述信号捕获机构连接，用于对接收到的即时捕获图像执行盒式滤波处理，以获得并输出相应的盒式滤波图像；曲线处理设备，与所述盒式滤波设备连接，用于将接收到的盒式滤波图像中各个曲线的最大弧度调整为低于或等于预设曲线最大弧度阈值，以获得并输出相应的弧度调整图像；方向锐化设备，与所述曲线处理设备连接，用于对接收到的弧度调整图像依次执行水平方向锐化处理和垂直方向锐化处理，以获得并输出相应的方向锐化图像；信号预判器件，与所述方向锐化设备连接且包括灰度解析设备、学习处理器件以及清晰度预测器件，所述清晰度预测器件分别与所述灰度解析设备以及所述学习处理器件连接，所述信号预判器件用于从所述方向锐化图像中提取多项信息参数，所述多项信息参数包括所述方向锐化图像的像素行数量、像素列数值、各种噪声种类分别对应的各份最大噪声幅值以及各个像素点分别对应的灰度数值，对深度神经网络执行多次学习以获得深度神经网络模型，基于深度神经网络模型根据某一项设定增强算法对应的算法ID、所述方向锐化图像的对比度以及所述多项信息参数智能预测采用所述某一项增强算法对所述方向锐化图像进行增强处理后获得的画面清晰度，所述深度神经学习的次数与方向锐化图像的解析度成正比；自适应增强器件，与所述信号预判器件连接，用于将各项设定增强算法分别经过智能预测获得的各份画面清晰度中最高清晰度对应的设定增强算法作为目标增强算法，采用所述目标增强算法对所述方向锐化图像执行增强处理以获得对应的自适应增强图像。

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