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摘要：本发明涉及一种基于神经网络的应用程序图片增强系统，包括：内容输入机构，设置在移动终端内，用于接收移动终端的用户通过移动终端的选择机构选择的待处理图片，所述待处理图片来自所述移动终端的相机应用程序中存储的各个图片；动态增强机构，用于从各项增强算法中选择对应的画面的对比度最高的增强算法应用到所述邻域插值图像，以实现对所述邻域插值图像的增强处理，获得对应的动态增强图像。通过本发明，能够针对同一相机软件拍摄的图片对应的定制优化图像即邻域插值图像，智能分析所述邻域插值图像执行完不同增强算法后分别获得的不同画面的对比度，从而实现对各种增强算法分别处理后的增强效果的智能预测。

主权项：1.一种基于神经网络的应用程序图片增强系统，其特征在于，所述系统包括：内容输入机构，设置在移动终端内，用于接收移动终端的用户通过移动终端的选择机构选择的待处理图片，所述待处理图片来自所述移动终端的相机应用程序中存储的各个图片；连续操作机构，设置在移动终端内且与所述内容输入机构连接，包括动态处理设备、伪影去除设备以及邻域插值设备，所述动态处理设备与所述内容输入机构连接，用于对接收到的待处理图片执行基于动态阈值的白平衡处理，以获得并输出相应的动态处理图像，所述伪影去除设备与所述动态处理设备连接，用于对接收到的动态处理图像执行伪影去除处理，以获得并输出相应的伪影去除图像，所述邻域插值设备与所述伪影去除设备连接，用于对接收到的伪影去除图像执行8素×8素邻域的Lanczos插值处理，以获得并输出相应的邻域插值图像；预测操作机构，与所述连续操作机构连接，用于获取所述邻域插值图像，解析邻域插值图像的各个像素点分别对应的各个像素值，以及确定邻域插值图像的多项内容数据，所述邻域插值图像的多项内容数据为所述邻域插值图像的像素行数量、像素列数量以及主要噪声类型总数，对BP神经网络执行与邻域插值图像的清晰度反向关联的次数的各次学习处理，以获得对应的BP神经网络模型，将邻域插值图像的多项内容数据、邻域插值图像的各个像素点分别对应的各个像素值以及当前增强算法的代码数值表示同时输入到所述BP神经网络模型，并运行所述BP神经网络模型以获得其输出的对所述邻域插值图像执行完当前增强算法后获得的画面的对比度，其中，主要噪声类型为噪声幅值超过设定幅值限量的噪声类型；动态增强机构，与所述预测操作机构连接，用于从各项增强算法中选择对应的画面的对比度最高的增强算法应用到所述邻域插值图像，以实现对所述邻域插值图像的增强处理，获得对应的动态增强图像。

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百度查询： 南京海之策科技有限公司 基于神经网络的应用程序图片增强系统