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申请/专利权人：深圳市元视芯智能科技有限公司

摘要：本发明通过提供一种基于物联网大数据的图像去噪方法，通过物联网设备实时不间断地采集大量的图像数据，结合物联网设备上的传感器数据，对这些数据进行初步的质量检测并上传到云端数据中心，数据中心采用加速稳定特征检测SURF法对图像数据进行局部特征提取，对采用特征提取后的数据进行训练，训练得到适应不同场景下的噪声类型和强度的去噪模型，旨在解决物联网环境下图像采集、处理和应用过程中的实时性、稳定性、质量控制和用户体验等方面的问题，以提供高质量的图像服务。

主权项：1.一种基于物联大数据的图像去噪方法，其特征在于，包括：S1：数据采集，通过物联网设备实时不间断地采集图像数据，结合物联网设备上的传感器的光照、温度信息数据，对图像采集环境进行环境感知，并相应调整图像预处理参数；S2：数据预处理，物联网设备利用物联大数据技术对采集到的图像数据进行初步的质量检测，数据中心利用物联网设备上的位置信息、运动状态相关数据，对图像进行相关性分析；S3：将物联网设备连接到云端服务器，将预处理后的图像数据实时传输至数据中心，传输过程中采用断线重连机制；S4：数据中心采用加速稳定特征检测SURF法对图像数据进行局部特征提取；S5：对采用特征提取后的数据进行训练，训练得到适应不同场景下的噪声类型和强度的去噪模型；S6：去噪完成后，利用物联网设备上的设备状态信息、网络带宽情况数据，对图像重建任务进行调度和优化，利用物联网设备上的边缘计算技术对图像重建任务进行本地处理，当本地无法处理时，将所述的图像重建任务上传至数据中心进行重建；S7：物联网设备定期上传处理后的图像数据及相关反馈信息至数据中心，基于用户反馈和实际应用场景，利用物联大数据分析用户需求和行为，优化图像去噪模型的参数和策略；数据中心利用物联网设备上的位置信息、运动状态相关数据，对图像进行相关性分析，包括：时空相关性分析，将位置信息与图像数据的时间戳相匹配，将图像序列在短时间内发生的变化量记为ΔIn，正常变化量为Tn，若|ΔIn|Tn判断为是噪声而非真实信号；运动状态相关性分析，将运动状态相关数据与图像数据的时间戳相匹配，采用光流法结合设备运动参数和实际图像的变化关系，若|F-T|θ，则存在与运动有关的噪声斑块，F为光流矢量，T为运动矢量，θ为所设定的阈值，T=-Δx，-Δy，Δx和Δy分别为图像块在时间上连续的两帧之间水平和垂直方向上的相对位移。

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