[发明专利]一种用于图像识别的二值化处理装置及方法有效
申请号: | 201810610963.1 | 申请日: | 2018-06-14 |
公开(公告)号: | CN108960246B | 公开(公告)日: | 2020-06-16 |
发明(设计)人: | 腾云;杨景刚;贾勇勇;魏旭;谢天喜;魏靖一;邓洁清;陶加贵;丁然;刘洋;高山;陶风波;张量;赵科;刘媛;李玉杰;李洪涛;刘通;宋思齐;卞超;谭婷月;陈双;钟岚;关为民;余亚玲;段晶晶;周仁彬;张略轩 | 申请(专利权)人: | 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;国网江苏省电力有限公司;国网江苏省电力有限公司检修分公司;国家电网公司运行分公司;深圳市朗驰欣创科技股份有限公司;江苏省电力试验研究院有限公司 |
主分类号: | G06K9/38 | 分类号: | G06K9/38;G06K9/62;G06T7/11;G06T7/194 |
代理公司: | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人: | 董建林 |
地址: | 210000 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 用于 图像 识别 二值化 处理 装置 方法 | ||
1.一种用于图像识别的二值化处理方法,其特征在于,包括:
步骤S101:根据预设分辨率对待处理图像进行下采样操作构建图像金字塔;
步骤S102:建立所述图像金字塔的顶层图像像素点和底层图像像素点之间的对应关系;
步骤S103:对所述顶层图像像素点进行分类,并设定第一目标类;
步骤S104:根据所述顶层图像像素点和所述底层图像像素点之间的对应关系将与顶层图像像素点中设定为第一目标类的像素点相对应的底层图像像素点标记为第二目标类,得到标记后的待处理图像;
步骤S105:对标记后的待处理图像进行二值化处理,得到所述待处理图像的二值化图像;其中建立所述图像金字塔的顶层图像像素点和底层图像像素点之间的对应关系,包括:
步骤S21:根据图像像素点的RGB值依次计算所述图像金字塔从顶层到底层的每一层级的各像素点的三维特征向量;
步骤S22:依次计算第i层Pi中的每个像素点的三维特征向量与第i+1层Pi+1中的每个像素点的三维特征向量之间的距离;
步骤S23:基于最小距离分类的原则,依次以第i+1层中的每个像素点作为聚类中心,将第i层中的每个像素点分别归类到第i+1层中对应的聚类中心,确定第i+1层的像素点与第i层的像素点之间的对应关系;
步骤S24:根据所述第i+1层的像素点与所述第i层的像素点之间的对应关系,确定所述顶层图像像素点与所述底层像素点之间的对应关系。
2.如权利要求1所述的一种用于图像识别的二值化处理方法,其特征在于,根据预设分辨率对待处理图像进行下采样操作构建图像金字塔的表达式如下:
Pi+1=Γ(Pi) (1)
式(1)中,Pi+1表示所述图像金字塔的第i+1层图像,Pi表示所述图像金字塔的第i层图像,Γ(Pi)表示对所述图像金字塔的第i层图像进行下采样处理,i∈[1,N],N表示所述图像金字塔的层数。
3.如权利要求2所述的一种用于图像识别的二值化处理方法,其特征在于,对所述图像金字塔的第i层图像进行下采样处理的具体方法包括以下步骤:
步骤S11:通过式(2)求解第i层图像在像素点(x,y)处的高斯滤波器:
式(2)中,(m,n)指滤波器的维数,σ为正态分布标准偏差;
步骤S12:通过式(3)对所述第i层图像进行高斯卷积处理,并去除高斯卷积处理后的第i层图像中的偶数行列,获得第i+1层图像,表达式如下:
式(3)中,w(p,q)表示滤波器在(p,q)处的值,Ii+1(x,y)表示第i+1层图像在(x,y)处的像素值,Ii(2x+p,2y+q)表示第i层图像在(2x+p,2y+q)处的像素值。
4.如权利要求1所述的一种用于图像识别的二值化处理方法,其特征在于,对所述顶层图像像素点进行分类,具体包括:
步骤S31:从所述顶层图像像素点中选取一个标准点,并分别计算每个顶层图像像素点与所述标准点的三维特征向量差值,生成三维特征向量差值点集;
步骤S32:基于密度可达的原则,分别对所述三维特征向量差值点集中的各个点进行分类并对类别标记。
5.如权利要求1所述的一种用于图像识别的二值化处理方法,其特征在于,所述对标记后的图像进行二值化处理包括:
步骤S51:预先设定RGB的第一预定值和第二预定值;
步骤S52:将标记后的图像中所述第二目标类的像素点的RGB值设置为第一预设值;
步骤S53:将标记后的图像中未被标记为第二目标类的像素点的RGB值设置为第二预设值。
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