[发明专利]高速图像中微小物体的实时检测方法

权利要求书

1.高速图像中微小物体的实时检测方法，其特征在于，从被检测图像中选取不同姿态的待识别颗粒图形，使用字典学习方法从中学习出待识别颗粒图形的特征，获得关于待识别颗粒图形的特征的字典D，将字典D定义为1行，每一行为d_i，其中0≤i≤1-1；定义一个字典缓存d，初始化d＝d₀，定义一个整数型参数n，设置一个卷积阈值T，基于字典D对被检测图像采用如下步骤：

S1、从被检测图像中读取第一行图像数据并将之与字典缓存d进行卷积，将卷积结果的最大值与卷积阈值T进行对比；若卷积结果的最大值小于卷积阈值T，则赋值n＝0，并更新d＝d₀；若卷积结果的最大值大于等于卷积阈值T，则赋值n＝1，并更新d＝d₁；

S2、依次读取被检测图像中剩余的每一行图像数据并将每一行图像数据依次与字典缓存d进行卷积，将卷积结果的最大值与卷积阈值T进行对比；若卷积结果的最大值小于卷积阈值T，则赋值n＝0，并更新d＝d₀；若卷积结果的最大值大于等于卷积阈值T，则赋值n＝n+1，并更新d＝d_n；

S3、若n＝l-1时，有任一行图像数据与字典缓存d的卷积结果的最大值大于等于卷积阈值T，即输出待识别颗粒图形的检测结果为真；若n＝l-1时，没有任一行图像数据与字典缓存d的卷积结果的最大值大于等于卷积阈值T，即输出待识别颗粒图形的检测结果为假。

2.如权利要求1所述的高速图像中微小物体的实时检测方法，其特征在于，字典学习的具体方式为：

其中，Y为由颗粒图像组成的图像，*为卷积运算，D为求取的字典，X为字典对应的系数，λ为拉格朗日系数。