[發(fā)明專利]一種基于PHOG特征的電路圖中電氣符號識別方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201710478828.1 | 申請日: | 2017-06-22 |
| 公開(公告)號: | CN107330434A | 公開(公告)日: | 2017-11-07 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 侯曉榮;肖豆;郭聰;李雅君 | 申請(專利權(quán))人: | 電子科技大學(xué) |
| 主分類號: | G06K9/34 | 分類號: | G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司: | 電子科技大學(xué)專利中心51203 | 代理人: | 甘茂 |
| 地址: | 611731 四川省成*** | 國省代碼: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 phog 特征 電路圖 電氣 符號 識別 方法 | ||
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于圖像識別技術(shù)領(lǐng)域,涉及電路圖中電氣符號識別方法,具體提供一種基于P HOG特征的電路圖中電氣符號識別方法。
背景技術(shù)
在實際應(yīng)用中,工程師和建筑師經(jīng)常會使用不同的圖形符號來描述電路,機械零件、建筑等,這些圖紙往往需要轉(zhuǎn)換為電子形式用于進行有效的存儲,檢索和傳輸,以及更新,并結(jié)合和生成新的圖紙。隨著電子技術(shù)的飛速發(fā)展,圖紙中的電氣符號識別問題受到極大關(guān)注;電氣符號檢測及其定位的準確性和快速性直接會影響圖紙判斷的正確性以及總體設(shè)計思路的理解。但是由于受符號大小、旋轉(zhuǎn)角度尤其是復(fù)雜背景環(huán)境的影響,使得目標(biāo)符號存在諸多干擾,解決此類問題面臨著很多困難,所以成為近年來計算機視覺及電氣設(shè)計領(lǐng)域研究的熱點。
目前,電氣符號識別通常采用基于統(tǒng)計分類的方法,其中關(guān)鍵是需要提取電氣符號特征,再采用機器學(xué)習(xí)的方法進行分類識別。比較具有代表性的算法:SIFT算法,在空間尺度中對一副圖像尋找極值點,并提取出其位置、尺度、旋轉(zhuǎn)不變量等描述子得到特征并進行特征點匹配,用來偵測與描述影像中的局部特征;Shape context算法,基于物體輪廓樣本點進行描述的。這些算法是在一些密集、統(tǒng)一的空間單元上計算,而且為了改善性能,都要重疊局部進行像素對比度標(biāo)準化,克服環(huán)境干擾因素能力較弱。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于針對現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述不足之處,提供一種基于PHOG特征的電路圖中電氣符號識別方法;能夠有效的識別電氣符號,克服環(huán)境干擾因素。為了實現(xiàn)該目的,本發(fā)明采用技術(shù)方案如下:
一種基于PHOG特征的電路圖中電氣符號識別方法,包括以下步驟;
步驟1、對電路圖圖像進行圖像采集及圖像預(yù)處理;
步驟2、對電路圖圖像進行水平直線和垂直直線提取;
步驟3、對電路圖圖像進行圖像分割,獲取電路圖中的電氣符號;
步驟4、基于PHOG算法,提取電路圖圖像中電氣符號和樣本電氣符號(預(yù)先已知類別)的特征點;
步驟5、利用樣本電氣符號的PHOG特征,對SVM(Support Vector Machine)分類器進行分類訓(xùn)練,產(chǎn)生最優(yōu)分類面;通過最優(yōu)分類面,對提取得電路圖圖像中電氣符號的PHOG特征進行識別。
進一步的,步驟3具體包括以下步驟:
步驟3.1、將步驟1預(yù)處理后圖像減去步驟2得水平直線圖像和垂直直線圖像,得到電氣符號的圖像;
步驟3.2、對電氣符號的圖像采用形態(tài)學(xué)閉運算進行修復(fù),結(jié)構(gòu)元素SE的選取采用如下公式:
SE=strel('disk',R)
其中,strel('disk',R)為閉運算的結(jié)構(gòu)元素表達式,'disk'表示閉運算中指定形狀、即圓形,R表示圓形結(jié)構(gòu)元素半徑、取0.5w,w為直線寬度;
步驟3.3、檢查經(jīng)步驟3.2修復(fù)后圖像中缺損的電氣符號,判定其缺損部分,若缺損部分對應(yīng)于步驟2得到水平直線或垂直直線圖像中的任意條直線線段,則認定該直線線段為該電氣符號的一部分,將該直線線段圖像與步驟3.2修復(fù)后圖像進行相加,得到再次修復(fù)后的圖像,最后去除圖像上的連接點;
步驟3.4、將步驟3.3得到的圖像與步驟1預(yù)處理后圖像進行與運算,得到分割后的電氣符號圖像。
進一步的,步驟1中所述圖像預(yù)處理依次包括圖像二值化、去噪和電路圖中的字符去除;其中,圖像二值化采用大津算法;去噪采用八鄰域搜索算法計算連通域的面積,若連通域的面積小于8個像素,則認定為噪音并去除;電路圖中的字符去除采用全局閾值法從圖像中去除文本。
進一步的,步驟2所述水平直線和垂直直線提取的具體過程為:
以10個像素為步長,采取從上到下、從左到右的掃描方式對電路圖圖像進行掃描,將掃描結(jié)果用直方圖表示,取直方圖頂點的值作為直線寬度w;其中,對于每一條掃描線寬度,通過計算連續(xù)的白到黑、黑到白的兩個轉(zhuǎn)折點之間的距離得到;
采用形態(tài)學(xué)開運算提取水平線段或垂直線段,結(jié)構(gòu)元素SE的選取采用如下公式:
SE=strel('line',LEN,DEG)
其中,strel('line',LEN,DEG)為開運算的結(jié)構(gòu)元素表達式,'line'表示開運算中指定形狀、即直線;LEN表示直線長度、選取為5w;DEG表示角度、為0或90,當(dāng)DEG為0時、得到水平直線段,當(dāng)DEG為90時,得到垂直直線段。
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