1.一种基于互联网的图像优化处理装置，包括壳体（1），其特征在于：所述壳体（1）左下部内安装有摄像装置（2），所述壳体（1）右上部固定连接有中央处理器（3），所述壳体（1）下壁右部固定安装有图像存储器（4），所述壳体（1）左上壁开设有数据读取接口（5），所述数据读取接口（5）内电性滑动连接有图像优化处理器（6），所述壳体（1）右上壁固定安装有图像预处理器（7）；

所述摄像装置（2）包括安装板（201），所述安装板（201）前壁的上部与下部均通过底座（202）固定安装有动力马达（203），两个所述动力马达（203）输出端均固定连接有蜗杆（204），所述安装板（201）中部转动连接有基准轴（205），所述基准轴（205）后部外壁固定套接有第一蜗轮（206），所述基准轴（205）前端外壁固定套接有主动锥齿轮（207），所述壳体（1）下壁中部固定连接有定位滑筒（208），所述定位滑筒（208）内壁转动套接有定位架（209），所述定位架（209）后端外壁固定套接有第二蜗轮（210），所述定位架（209）前端内转动连接有转轴（211），所述转轴（211）左部外壁固定套接有从动锥齿轮（212），所述转轴（211）中部外壁固定套接有支杆（213），所述支杆（213）中部外壁固定套接有转接头（215），所述支杆（213）前端固定连接有采像头（214）。

2.根据权利要求1所述的一种基于互联网的图像优化处理装置，其特征在于：所述摄像装置（2）的输出端与图像预处理器（7）的输入端相连接，所述图像预处理器（7）的输出端与中央处理器（3）的输入端相连接，所述中央处理器（3）的输出端与图像存储器（4）的输入端相连接，所述图像存储器（4）的输出端通过数据读取接口（5）与图像优化处理器（6）的输入端相连接。

3.根据权利要求1所述的一种基于互联网的图像优化处理装置，其特征在于：所述图像优化处理器（6）包括图像提取单元（8）、多尺度边缘检测单元（9）、边缘重构单元（10）、粒子群优化单元（11）、图像融合单元（12）和图像补偿单元（13）。

4.根据权利要求3所述的一种基于互联网的图像优化处理装置，其特征在于：所述图像提取单元（8）的输入端与数据读取接口（5）的输出端相连接，所述图像提取单元（8）的输出端与多尺度边缘检测单元（9）的输入端相连接，所述多尺度边缘检测单元（9）的输出端与边缘重构单元（10）的输入端相连接，所述边缘重构单元（10）的输出端与粒子群优化单元（11）的输入端相连接，所述粒子群优化单元（11）的输出端与图像融合单元（12）的输入端相连接，所述图像融合单元（12）的输出端与图像补偿单元（13）的输入端相连接。

5.根据权利要求1所述的一种基于互联网的图像优化处理装置，其特征在于：所述安装板（201）固定连接在壳体（1）左部后壁内，所述定位架（209）内壁与基准轴（205）中部外壁滑动套接，所述从动锥齿轮（212）后壁与主动锥齿轮（207）前壁啮合连接，所述壳体（1）前壁内开设有限位槽（216），所述转接头（215）与限位槽（216）转动连接。

6.根据权利要求1所述的一种基于互联网的图像优化处理装置，其特征在于：所述采像头（214）与图像预处理器（7）通过互联网信号连接。

7.根据权利要求1所述的一种基于互联网的图像优化处理装置，其特征在于：所述摄像装置（2）用于对不同方位的源图像进行采集，所述中央处理器（3）用于显示经图像预处理器（7）处理后的图像数据信息，为用户提供操作选项，集中处理图像数据信息，所述图像存储器（4）用于对用户处理后的图像数据信息进行存储，所述图像预处理器（7）用于对摄像装置（2）采集到的源图像数据信息进行初步的扫描，后通过变形方法、缩放方法和辨识度提升方法处理源图像，提升源图像画面的可辨识度，所述图像优化处理器（6）用于对图像存储器（4）存储的图像数据信息进行提取，后进行多尺度边缘检测及重构、粒子群优化、图像融合和图像缺陷补偿，对图像的整体质量进行优化。

8.根据权利要求3所述的一种基于互联网的图像优化处理装置，其特征在于：所述图像提取单元（8）用于对图像存储器（4）中存储的图像数据信息进行提出和读取，所述多尺度边缘检测单元（9）首先使用小波变换，精确定位图像特征，后对图像进行多尺度边缘检测，找出图像的多尺度边缘点，所述边缘重构单元（10）用于使用图像的多尺度边缘点重构出源图像近似图像，所述粒子群优化单元（11）用于使用粒子群优化算法，使每个优化问题的解都是搜索空间中的一个“粒子”，所有粒子都有一个由被优化目标函数决定的适应值，每个粒子还有一个速度决定它们搜索的方向和距离，然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索，更新每个粒子的速度和位置，优化图像的各种问题，所述图像融合单元（12）用于使用融合算法，首先融合图像中的近似分量，其次融合图像中的多尺度边缘，最后由融合图像的近似分量和多尺度边缘重构出融合图像，所述图像补偿单元（13）用于在检测到图像存在光流突变、高亮度区域和灰度区域时，对原始图像帧中各区域进行像素补偿和白平衡处理，以获得补偿处理后的图像帧。

9.根据权利要求1‑8任意一项所述的一种基于互联网的图像优化处理装置，其特征在于：还包括该基于互联网的图像优化处理装置的处理方法，具体步骤如下：步骤一：互联网信号在接收到需对某处进行图像采集的信号指令时，可发动摄像装置（2）控制上部动力马达（203）转动使蜗杆（204）联动与第一蜗轮（206）啮合配合，在基准轴（205）的连接作用下，主动锥齿轮（207）随第一蜗轮（206）转动与从动锥齿轮（212）啮合传动，可带动转轴（211）转动，从而操控转接头（215）和采像头（214）在限位槽（216）前后左右方向内转动，使采像头（214）正对被采对象，在被采对象出现圆周方向的移动时，可控制下部动力马达（203）转动使蜗杆（204）联动与第二蜗轮（210）啮合连接，使第二蜗轮（210）与定位架（209）同步转动，从而使定位架（209）带动前端转轴（211）转动，使转接头（215）和采像头（214）在限位槽（216）内呈圆周转动，便于采像头（214）追踪被采对象，可对不同方位的源图像进行采集，保证了采集图像的完整性；

步骤二：摄像装置（2）在采像完成后，图像预处理器（7）通过互联网信号接收到图像数据信息，后进行初步的扫描，通过变形方法、缩放方法和辨识度提升方法处理源图像，提升源图像画面的可辨识度，后中央处理器（3）显示经图像预处理器（7）处理后的图像数据信息，为用户提供操作选项，集中处理图像数据信息，图像存储器（4）对用户处理后的图像数据信息进行存储；

步骤三：图像优化处理器（6）中的图像提取单元（8）对图像存储器（4）中存储的图像数据信息进行提出和读取，多尺度边缘检测单元（9）首先使用小波变换，精确定位图像特征，后对图像进行多尺度边缘检测，找出图像的多尺度边缘点，边缘重构单元（10）使用图像的多尺度边缘点重构出源图像近似图像；

步骤四：粒子群优化单元（11）使用粒子群优化算法，使每个优化问题的解都是搜索空间中的一个“粒子”，所有粒子都有一个由被优化目标函数决定的适应值，每个粒子还有一个速度决定它们搜索的方向和距离，然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索，更新每个粒子的速度和位置，优化图像的各种问题；

步骤五：图像融合单元（12）使用融合算法，首先融合图像中的近似分量，其次融合图像中的多尺度边缘，最后由融合图像的近似分量和多尺度边缘重构出融合图像；

步骤六：图像补偿单元（13）在检测到图像存在光流突变、高亮度区域和灰度区域时，对原始图像帧中各区域进行像素补偿和白平衡处理，以获得补偿处理后的图像帧，对图像的整体质量进行优化。