[发明专利]一种焦炭组织识别方法及装置有效

专利信息
申请号: 202110351891.5 申请日: 2021-03-31
公开(公告)号: CN113128511B 公开(公告)日: 2023-07-25
发明(设计)人: 鲍俊芳;刘怀广;项茹;张立恒;宋子逵;冯强;任玉明;蒋俊;蔡毅 申请(专利权)人: 武汉钢铁有限公司
主分类号: G06V10/26 分类号: G06V10/26;G06V10/44;G06V10/762;G06V10/80
代理公司: 北京众达德权知识产权代理有限公司 11570 代理人: 梁凯
地址: 430080 湖*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 一种 焦炭 组织 识别 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种焦炭组织识别方法,其特征在于,包括:

获取待识别焦炭的初始图像,包括:对所述待识别焦炭在取景区域内的组织进行放大处理,得到所述初始图像;对所述初始图像进行图像增强处理;所述对所述初始图像进行图像增强处理,包括:基于线性隶属度函数以及非线性转换,对所述初始图像进行图像增强处理,其中,所述初始图像包括所述待识别焦炭的组织图像;

所述基于线性隶属度函数以及非线性转换,对所述初始图像进行图像增强处理,包括:利用如下公式对所述初始图像进行图像增强处理:

其中,Fmax为所述初始图像F(i,j)中各像素的最大值;Fmin为所述初始图像F(i,j)中各像素的最小值;F(i,j)为所述初始图像,F(i,j)的横向分辨率是i,纵向分辨率是j;

对所述初始图像进行分割处理,得到组织超像素图,包括:对所述初始图像进行超像素分割处理以及二值化分割处理,得到所述初始图像的超像素图;基于预设置信度,剔除所述初始图像的超像素图中的非组织图像,以得到所述组织超像素图;

其中,所述超像素分割处理,包括:利用超像素颜色以及超像素形状,对所述初始图像进行超像素分割处理;所述二值化分割处理,包括:利用局部加权以及图像阈值,对所述初始图像进行二值化分割处理;

提取所述组织超像素图的多类特征,并利用所述多类特征进行聚类,得到一种或多种组织的特征分割图;

将聚类得到的各个所述特征分割图进行融合处理,得到所述待识别焦炭的组织特征融合图,并对所述组织特征融合图进行分类识别,得到所述待识别焦炭的组织识别结果。

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用所述多类特征进行聚类,包括:

基于预设累计贡献率,对提取的所述多类特征进行特征降维处理;

对所述特征降维处理后的各类特征进行聚类。

3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于预设累计贡献率,对提取的所述多类特征进行特征降维处理,包括:

针对所述多类特征,基于预设累计贡献率,判断每类特征中的所有维度是否有效;

对所述每类特征中有效的维度进行保留,对无效的维度进行删除。

4.如权利要求1或3所述的方法,其特征在于,所述多类特征包括如下三类:颜色特征、纹理特征以及Hog特征,其中,每类包含多个维度。

5.一种焦炭组织识别装置,其特征在于,包括:

图像获取单元,用于获取待识别焦炭的初始图像,包括:对所述待识别焦炭在取景区域内的组织进行放大处理,得到所述初始图像;对所述初始图像进行图像增强处理;所述对所述初始图像进行图像增强处理,包括:基于线性隶属度函数以及非线性转换,对所述初始图像进行图像增强处理,其中,所述初始图像包括所述待识别焦炭的组织图像;

所述基于线性隶属度函数以及非线性转换,对所述初始图像进行图像增强处理,包括:利用如下公式对所述初始图像进行图像增强处理:

其中,Fmax为所述初始图像F(i,j)中各像素的最大值;Fmin为所述初始图像F(i,j)中各像素的最小值;F(i,j)为所述初始图像,F(i,j)的横向分辨率是i,纵向分辨率是j;

图像分割单元,用于对所述初始图像进行分割处理,得到组织超像素图,包括:对所述初始图像进行超像素分割处理以及二值化分割处理,得到所述初始图像的超像素图;基于预设置信度,剔除所述初始图像的超像素图中的非组织图像,以得到所述组织超像素图;其中,所述超像素分割处理,包括:利用超像素颜色以及超像素形状,对所述初始图像进行超像素分割处理;所述二值化分割处理,包括:利用局部加权以及图像阈值,对所述初始图像进行二值化分割处理;

图像聚类单元,用于提取所述组织超像素图的多类特征,并利用所述多类特征进行聚类,得到一种或多种组织的特征分割图;

图像识别单元,用于将聚类得到的各个所述特征分割图进行融合处理,得到所述待识别焦炭的组织特征融合图,并对所述组织特征融合图进行分类识别,得到所述待识别焦炭的组织识别结果。

6.一种电子设备,包括:存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的代码,其特征在于,所述处理器在执行所述代码时实现权利要求1-4中任一所述方法。

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