[發明專利]一種基于網格標記的圖像識別方法

無效

• 申請號: 201310055625.3
• 申請日: 2013-02-21
• 公開（公告）號: CN103077406A
• 公開（公告）日: 2013-05-01
• 發明（設計）人: 孫涌;廖黎莉;芮延年
• 申請（專利權）人: 蘇州大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 蘇州創元專利商標事務所有限公司 32103
• 代理人: 陶海鋒

技術領域

本發明涉及一種圖像識別方法，特別涉及一種基于網格標記的圖像識別方法，屬于計算機模式識別技術領域。

背景技術

應用計算機對圖像進行識別已在各個領域得到廣泛的應用，通過計算機對輸入圖像的分類可以幫助人們快速有效地對物體進行分類，從而大大節約了人工篩選的成本。例如，近年來，圖像識別越來越多的用于微小物體的識別分撿、定級工作中，如工業中螺絲釘的分撿、農業中谷物的質量檢測等。圖像識別在物體分撿領域的應用在大幅度降低人工成本的同時使得分撿效率成倍提高，并且最大限度降低了誤選率，但是，圖像識別的準確率卻一直是一個困擾人們的問題。

???現有技術中，有效的圖像識別算法包括：基于物體邊界的輪廓線周長面積比，Fourier級數的方法，基于像素點分布的像素比重法，以及基于圖像紋理的連通度判別法等等。在圖像識別應用過程中，多數算法存在著圖像識別算法效率低、對圖像紋理的變化不敏感、受圖像噪聲影響大等不足，這種情況限制了自動識別的普及應用。比如：基于物體邊界的識別方法，它可以對物體輪廓進行有效的辨別，但是無法對圖像本身的表面花紋進行識別；基于像素點分布的方法可以對物體圖像色彩分布，明暗進行判別，但它同樣無法對紋理進行有效的辨別。

目前，常用的連通程度計算算法主要有：區域生長法，跟蹤算法，邊界跟蹤法，基于行（列）掃描算法等。然而，上述方法都無法在圖像存在噪聲的情況下，保證計算結果的可靠性。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術存在的不足，提供一種精確、高效、適用于大批量設別內部花紋有較大差別的圖像的識別方法。

為達到這一目的，本發明采用的技術方案是：提供一種基于網格標記的圖像識別方法，其特征在于以圖像的連通度設別圖像，包括如下步驟：

1、將待設別圖像按粒度要求分割成若干個相等的網格，并預設定網格的大小，網格大小的初值最小為3×3像素；

2、掃描圖像中的每一個網格點，識別各個網格中的像素分布參數，包含：①字節型行列邊界變量statue；②索引型連通狀態變量mark；

3、將網格中的空白區域合并，并記錄其連通狀態；

4、將非空白網格再次分割成更小的網格，若網格大小仍大于最小值，則返回到步驟2；

5、遍歷每一個細分到預設定大小的非空白網格進行，若當前網格中的行列邊界變量statue為(00000000)₂，則將該網格標記為孤立像素點；若網格為非孤立像素點，執行步驟6；

6、將非孤立像素點網格打碎，對網格中的行列空白狀態作標記，將直線連通區域連接，再以其它邊界與中心的連接狀態，判定網格的連通狀態；若為連通的網格，執行步驟9，若網格的連通狀態為不確定，執行步驟7；

7、采用行列連通狀態判斷邊界缺口是否相互連接，判定網格的連通狀態；若為連通的網格，執行步驟9，若網格的連通狀態為不確定，執行步驟8；

8、采用基于區域生長法的方式，掃描像素點周圍3～8個鄰域的狀態，得到連通的網格；

9、將得到的相互連通的網格采用基于樹的集合表示法歸并到同一個集合中，對網格集合進行計數，得到的集合數即為圖像的連通度。

對圖像進行處理時，影響圖像判別的有兩類點：一類是圖像中的孤立點，另一類是圖像上缺失的像素點，這類點對網格標記有影響，對這類點，在本發明技術方案中，通過掃描周圍一定距離內的像素點來過濾（噪聲點的顆粒大小比較小），由于在圖像中出現孤立空白點的可能性遠遠小于噪聲造成的空白點，因此，通過這種過濾孤立空白點的方法可以有效地減小噪聲對計算結果的干擾。另一方面，像素點區域始終大于它們的邊界，所以，大多數情況下，單一像素點網格的數量遠遠大于非單一像素點，因此，通過劃分網格可以大大提高計算速度。

由于上述技術的運用，本發明與現有技術相比具有下列優點：

1、本發明通過適當增大識別連通性識別過程中的粒度，可以取得一定的抵抗噪聲效果，同時本識別方法通過適當放大連通通路的寬度，從而達到更加接近人眼識別的效果。

2、由于在搜索時對圖像進行逐級網格化，因此，本發明提供的方法在搜索連通區域的速度比未優化的算法具有更高的效率。

3、由于本發明采用了基于網格標記的連通度計算來識別圖像的特征，因此，對圖像紋理的變化具有較高敏感性。

4、本發明可以實現非標記化搜索，因此它有更大的可能為后續處理保留原圖像，可有效的節約整個識別過程的時間和存儲空間需求。

附圖說明