本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种大数据图像处理方法。
背景技术：
在现在的日常生活和工作中，随着互联网科技和智能终端接束的发展，图像的产生速度越来月刊快，为了保证信息传播的安全性和合法性，需要对图像进行处理分离。
但是现有的图像处理方法，多是简单的根据图像时间以及图像的主要特征进行匹配识别，只能够简单的识别常识性特征，这样就会造成图像简要位置的信息处理不完善，不仅容易造成误判，而且还容易遗漏图像，造成损失，因此有待提出一种新的处理方法。
技术实现要素：
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种大数据图像处理方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种大数据图像处理方法，其特征在于：该图像处理方法包括如下步骤：
s1、预设处理特征，并进行编号存储至存储模块，形成特征库；
s2、按照需求查找特征库，形成处理集中点；
s3、通过获取模块获取目标图像，形成缓冲文件，并和图片源地址进行匹配存储；
s4、通过提取模块对目标图像的特征进行提取，形成提取特征值；
s5、通过匹配模块对提取特征值和处理集中点进行特种匹配，形成匹配结果值；
s6、判断模块读取匹配结果值，并和预设值进行比较判断；
s7、若匹配结果值大于预设值，则符合处理特征，标记成相关图像；
s8、若匹配结果值小于预设值，则不符合处理特征，标记成无关图像；
s9、对无关图像进行剔除，对相关图像的地址和特征编号进行存储。
优选的，所述s1步骤的预设处理特征包括图像的颜色、文字、尺寸、像素密度和图案形状。
优选的，所述s2步骤的处理集中点包括单一特征匹配模式和组合特征匹配模式，其中组合特种匹配模式包括两项特征复合匹配和三项特征复合匹配。
优选的，所述s4步骤的特征提取项目和预设处理特征的项目相一致。
优选的，所述s9步骤还包括对相关图像的权重进行标记，并按照从大到小的顺序进行排列。
本发明提供的一种大数据图像处理方法，通过预设处理特征，可以根据不同部门和需求来进行操作，有效提高图像识别范围的广度，然后根据不同的特征来进行选择识别，有效提高匹配精度，避免遗漏和误判，同时结合不同特征相互组合匹配，提高了目的性，避免重复工作，优化资源配比，这样能够大大提高使用的便利性和高效性，保证处理精度。
附图说明
图1为本发明的系统原理框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例
一种大数据图像处理方法，其特征在于：该图像处理方法包括如下步骤：
s1、预设处理特征，并进行编号存储至存储模块，形成特征库；
s2、按照需求查找特征库，形成处理集中点；
s3、通过获取模块获取目标图像，形成缓冲文件，并和图片源地址进行匹配存储；
s4、通过提取模块对目标图像的特征进行提取，形成提取特征值；
s5、通过匹配模块对提取特征值和处理集中点进行特种匹配，形成匹配结果值；
s6、判断模块读取匹配结果值，并和预设值进行比较判断；
s7、若匹配结果值大于预设值，则符合处理特征，标记成相关图像；
s8、若匹配结果值小于预设值，则不符合处理特征，标记成无关图像；
s9、对无关图像进行剔除，对相关图像的地址和特征编号进行存储。
优选的，所述s1步骤的预设处理特征包括图像的颜色、文字、尺寸、像素密度和图案形状。
优选的，所述s2步骤的处理集中点包括单一特征匹配模式和组合特征匹配模式，其中组合特种匹配模式包括两项特征复合匹配和三项特征复合匹配。
优选的，所述s4步骤的特征提取项目和预设处理特征的项目相一致。
优选的，所述s9步骤还包括对相关图像的权重进行标记，并按照从大到小的顺序进行排列。
本发明提供的一种大数据图像处理方法，通过预设处理特征，可以根据不同部门和需求来进行操作，有效提高图像识别范围的广度，然后根据不同的特征来进行选择识别，有效提高匹配精度，避免遗漏和误判，同时结合不同特征相互组合匹配，提高了目的性，避免重复工作，优化资源配比，这样能够大大提高使用的便利性和高效性，保证处理精度。
1.一种大数据图像处理方法，其特征在于：该图像处理方法包括如下步骤：
s1、预设处理特征，并进行编号存储至存储模块，形成特征库；
s2、按照需求查找特征库，形成处理集中点；
s3、通过获取模块获取目标图像，形成缓冲文件，并和图片源地址进行匹配存储；
s4、通过提取模块对目标图像的特征进行提取，形成提取特征值；
s5、通过匹配模块对提取特征值和处理集中点进行特种匹配，形成匹配结果值；
s6、判断模块读取匹配结果值，并和预设值进行比较判断；
s7、若匹配结果值大于预设值，则符合处理特征，标记成相关图像；
s8、若匹配结果值小于预设值，则不符合处理特征，标记成无关图像；
s9、对无关图像进行剔除，对相关图像的地址和特征编号进行存储。
2.根据所述权利要求1的一种大数据图像处理方法，其特征在于：所述s1步骤的预设处理特征包括图像的颜色、文字、尺寸、像素密度和图案形状。
3.根据所述权利要求1的一种大数据图像处理方法，其特征在于：所述s2步骤的处理集中点包括单一特征匹配模式和组合特征匹配模式，其中组合特种匹配模式包括两项特征复合匹配和三项特征复合匹配。
4.根据所述权利要求1的一种大数据图像处理方法，其特征在于：所述s4步骤的特征提取项目和预设处理特征的项目相一致。
5.根据所述权利要求1的一种大数据图像处理方法，其特征在于：所述s9步骤还包括对相关图像的权重进行标记，并按照从大到小的顺序进行排列。
技术总结