[發明專利]一種基于Gabor濾波的工件圖像特征提取與識別方法

在審

• 申請號: 201611006808.6
• 申請日: 2016-11-16
• 公開（公告）號: CN108073932A
• 公開（公告）日: 2018-05-25
• 發明（設計）人: 楊東升;張展;劉蔭忠;劉鳳
• 申請（專利權）人: 中國科學院沈陽計算技術研究所有限公司
• 主分類號: G06K9/40
• 分類號: G06K9/40;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 沈陽科苑專利商標代理有限公司 21002
• 代理人: 王倩

1.一種基于Gabor濾波的工件圖像特征提取與識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

源圖像預處理階段：去除源圖像中的噪聲后統計灰度直方圖，得到圖像前景與背景灰度的兩個最大值，采用灰度拉伸算法得到灰度拉伸圖像；根據閾值分割算法對灰度拉伸圖像進行閾值分割；

工件區域定位與剪切階段：對閾值分割后的二值圖像進行局部區域填充與被包圍區域填充；提取填充后二值圖像的工件區域外輪廓，使用最小外接矩形框出工件區域；采用工件區域剪切算法剪切源圖像中的工件區域得到工件圖像；

Gabor濾波工件圖像階段：使用Gabor濾波器對工件圖像進行濾波，得到多張濾波工件圖像；

工件圖像特征提取與識別：歸一化每張濾波工件圖像的灰度，并計算每張歸一化濾波圖像灰度的均值、方差和二階矩，作為該工件圖像特征數組，完成工件圖像特征提取；將多種工件圖像特征數組作為樣本集，訓練分類器；使用該分類器，對待檢測的圖像提取工件圖像特征并進行分類，完成工件識別。

2.根據權利要求1所述的一種基于Gabor濾波的工件圖像特征提取與識別方法，其特征在于，所述灰度拉伸算法通過以下公式計算：

其中，源圖像的灰度級數為0～M，背景色為白色，前景色為黑色，a為在0～M/2中灰度直方圖前景最大值對應的灰度值，b為在M/2～M中灰度直方圖背景最大值對應的灰度值，x，y是像素坐標，f(x,y)為源圖像在坐標(x,y)的灰度值，g(x,y)為灰度拉伸后的坐標(x,y)處的灰度值，級數為0～M，c、d為設定值。

3.根據權利要求1所述的一種基于Gabor濾波的工件圖像特征提取與識別方法，其特征在于，所述閾值分割算法包括以下步驟：

灰度拉伸圖像的灰度直方圖數組為Hist[256],灰度值為i的像素個數為ni＝Hist[i]，灰度值在[0～T]間的總像素數為N，灰度值為i的像素的概率為：

灰度值在[T+1～255]之間像素的總數為L，則灰度值為i的像素的概率為：

求的最大值max{sum[i]，i∈[0～255]}對應的i，其中，

所求得的i即為圖像分割閾值T，根據T對灰度拉伸圖像進行閾值分割。