基于多源大数据分析的图像特征智能识别模型

针对图像受噪声影响导致特征识别精度下降的问题，提出了基于多源大数据分析的图像特征智能识别模型。根据改进的自适应二维中值滤波法，对所有小窗口内像素排查，过滤噪声，若检测到未被噪声污染的像素则直接输出，在单尺度模糊数学基础上，利用三高斯模型经过迭代处理均匀图像亮度值，将邻域中心点灰度取值分解为实部、虚部，提取局部二值特征和Brushlet特征，将邻近两个像素灰度值作减法运算，根据启发因子与灰度梯度最大值，智能识别图像特征。仿真实验结果表明：所提模型在图像不清楚情况下能均衡调节分辨率，且保证信息完整，识别结果精准有效，抗噪能力强。