本发明涉及平滑处理领域，尤其涉及一种用于图像数据处理的神经网络应用系统。
背景技术：
1、图像平滑是指受传感器和大气等因素的影响，遥感图像上会出现某些亮度变化过大的区域，或出现一些亮点(也称噪声)。这种为了抑制噪声，使图像亮度趋于平缓的处理方法就是图像平滑。图像平滑实际上是低通滤波，平滑过程会导致图像边缘模糊化。图像平滑的方法包括：插值方法，线性平滑方法，卷积法等等。这样的处理方法根据图像噪声的不同进行平滑，比如椒盐噪声，就采用线性平滑方法。中国科学院福建物质结构研究所提出的专利申请cn117078530a，提供一种图像平滑方法、装置、电子设备及存储介质，该方法将对待平滑图像进行平滑处理得到的初始平滑图像转换为二值图像，计算二值图像中的连通区域并确定连通区域的参数信息，确定二值图像中的初始孤立噪声；若初始平滑图像的前景区域的像素值高于背景区域的像素值，则以二值图像中的白色像素为结构像素，若初始孤立噪声的周围不存在结构像素或只有一个方向上的邻域内存在结构像素，则确定初始孤立噪声为目标孤立噪声；将二值图像转换为rgb图像，并基于自适应窗口，将目标孤立噪声与目标孤立噪声的周边区域进行融合，得到目标平滑图像。该方法可以准确确定需要进行处理的目标孤立噪声，防止对非孤立噪声误处理。
2、现有技术中，为了对设定路面区域进行路面状态的持续监控，需要对设定路面区域执行持续的画面拍摄，在显示拍摄的各帧画面之前，为了提升各帧画面的画质，会对各种画面执行相同平滑算法的图像平滑处理，显然，由于各种画面的内容不同，相同平滑算法和不同画面内容存在不可调和的矛盾。
技术实现思路
1、区别于现有技术，本发明提出一种用于图像数据处理的神经网络应用系统，能够基于最近邻插值图像的画面内容数据、最近邻插值图像的分布信息以及要使用的平滑算法对应的算法数值表示同步输入到卷积神经网络模型以获得所述最近邻插值图像使用所述平滑算法后获得的图像内容的信噪比，基于各种平滑算法对应的算法数值获取各自对应的信噪比，将信噪比最大值对应的平滑算法作为路面现场画面针对性优化后的最近邻插值图像的目标平滑算法以对所述最近邻插值图像执行平滑处理，获得对应的匹配处理图像，从而提升了平滑处理的智能化水平，保证了最佳平滑处理的效果。
2、本发明提出的一种用于图像数据处理的神经网络应用系统包括：
3、路面捕获设备，位于设定路面区域的上方，用于采用俯拍模式实现对所述设定路面区域的实时图像信号捕获动作，以获得并输出实时路面图像；
4、点像复原设备，设置在道路管理服务器处且与所述路面捕获设备连接，用于对接收到的实时路面图像执行单次或多次点像复原处理，以获得并输出相应的信号复原图像；
5、信号滤波设备，与所述点像复原设备连接，用于对接收到的信号复原图像执行frangi滤波处理，以获得并输出相应的即时滤波图像；
6、数据插值设备，与所述信号滤波设备连接，用于对接收到的即时滤波图像执行最近邻插值处理，以获得并输出相应的最近邻插值图像；
7、现场解析机构，设置在道路管理服务器处且与所述数据插值设备连接，用于检测接收到的最近邻插值图像中的各个像素中每一个像素在hsl空间下的色相成分数值、亮度成分数值和饱和度成分数值，并将所述最近邻插值图像中的各个像素的色相成分数值、亮度成分数值和饱和度成分数值作为所述最近邻插值图像的画面内容数据输出；
8、分布辨别机构，用于检测所述最近邻插值图像中出现的各个类型噪声中每一个类型噪声对应的噪声数据，每一个类型噪声对应的噪声数据为每一个类型噪声对应的噪声幅值以及关联的像素的数量，并将所述最近邻插值图像中各个类型噪声的噪声数据作为所述最近邻插值图像的分布信息输出；
9、智能鉴定机构，分别与所述现场解析机构以及所述分布辨别机构连接，用于基于所述最近邻插值图像的画面内容数据、所述最近邻插值图像的分布信息以及要使用的平滑算法对应的算法数值表示同步输入到卷积神经网络模型以获得所述最近邻插值图像使用所述平滑算法后获得的图像内容的信噪比，所述卷积神经网络模型为多次学习后的卷积神经网络；
10、匹配处理机构，与所述智能鉴定机构连接，用于分别基于各种平滑算法对应的算法数值获取各自对应的信噪比，将信噪比最大值对应的平滑算法作为所述最近邻插值图像的目标平滑算法以对所述最近邻插值图像执行平滑处理，获得对应的匹配处理图像；
11、其中，各种平滑算法包括无缩放变换模糊算法、中值模糊算法、高斯模糊算法以及双边平滑模糊算法。
1.一种用于图像数据处理的神经网络应用系统，其特征在于，所述系统包括：
2.如权利要求1所述的用于图像数据处理的神经网络应用系统，其特征在于：
3.如权利要求2所述的用于图像数据处理的神经网络应用系统，其特征在于，所述系统还包括：
4.如权利要求3所述的用于图像数据处理的神经网络应用系统，其特征在于：
5.如权利要求3所述的用于图像数据处理的神经网络应用系统，其特征在于：
6.如权利要求5所述的用于图像数据处理的神经网络应用系统，其特征在于：
7.如权利要求3-6任一所述的用于图像数据处理的神经网络应用系统，其特征在于，所述系统还包括：
8.如权利要求7所述的用于图像数据处理的神经网络应用系统，其特征在于：
9.如权利要求8所述的用于图像数据处理的神经网络应用系统，其特征在于：
