[发明专利]基于加权平均处理的三元灰度共生矩阵图像识别方法

权利要求书

1.基于加权平均处理的三元灰度共生矩阵图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、计算图像中所有像素点灰度值的加权平均值m；

S2、假设原图像的灰度级为N_g级，将原图像像素点的的灰度值，以加权平均值为中值划分为三个区间，并尽量保证三个区间大小均等，然后将灰度级化为3级，每个区间对应一个数值，具体分别为0、m和N_g-1；

S3、将图像中的第一对像素，其设值分别为i和j，再将i和j分别与加权平均值m进行比较；以是否相等为标准，对于i，若是，则i＝m；若否，则再次判断是否小于m，若是，则i＝0；若否，则i＝N_g-1；j值的判断过程同理；确认此对像素(i,j)的3级灰度值后，在矩阵对应位置的元素值加1；

S4、继续判断图像中下一对像素的灰度值，步骤同S3，直至完成图像中所有成对像素的判断、3级灰度值确认、以及矩阵对应位置的元素值的累计，建立起图像中所有像素点灰度值的三元灰度共生矩阵，从而完成基于加权平均阈值处理的三元灰度共生矩阵图像识别方法整个过程。

2.根据权利要求1所述的基于加权平均处理的三元灰度共生矩阵图像识别方法，其特征在于，在步骤S1中，加权平均值m的具体计算过程为：将灰度图像I中所有像素点的灰度值加起来除以总像素点数。

3.根据权利要求1所述的基于加权平均处理的三元灰度共生矩阵图像识别方法，其特征在于，在步骤S2中，所述0、m和N_g-1，具体划分为[0,m－θ/2)∈0,[m－θ,m+θ/2]∈m，(m+θ/2,N_g－1]∈N_g－1，其中θ为可变常量，取值(N_g－1)/3。

4.根据权利要求1所述的基于加权平均处理的三元灰度共生矩阵图像识别方法，其特征在于，在步骤S3中，成对像素(i,j)的3级灰度值与矩阵位置的对应关系，具体为：灰度值(0,0)对应矩阵的(1,1)位置，灰度值(0,m)对应矩阵的(1,2)位置，灰度值(0,Ng-1)对应矩阵的(1,3)位置，灰度值(m,0)对应矩阵的(2,1)位置，灰度值(m,m)对应矩阵的(2,2)位置，灰度值(m,Ng-1)对应矩阵的(2,3)位置，灰度值(Ng-1,0)对应矩阵的(3,1)位置，灰度值(Ng-1,m)对应矩阵的(3,2)位置，灰度值(Ng-1,Ng-1)对应矩阵的(3,3)位置。