[發(fā)明專利]一種用于實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下的圖像識別方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201810271443.2 | 申請日： | 2018-03-29 |
| 公開（公告）號： | CN110335226A | 公開（公告）日： | 2019-10-15 |
| 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人： | 袁士林 | 申請（專利權(quán)）人： | 袁士林 |
| 主分類號： | G06T7/00 | 分類號： | G06T7/00;G06T7/13;G06K9/46 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 610000 四川省*** | 國省代碼： | 四川;51 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 圖像識別 變換域 空間域 實(shí)驗(yàn)室環(huán)境 梯度算子 域變換 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 小波邊緣檢測 多尺度分解 機(jī)械零部件 邊緣檢測 模式識別 雙重檢測 外部邊緣 算子 高斯 小波 圖像 分解 檢測 | ||
1.一種用于實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下的圖像識別方法，其特征在于，包括以下步驟：
分解域變換，將圖像利用小波進(jìn)行多尺度分解域變換；
在空間域梯度算子進(jìn)行邊緣檢測；
在變換域利用小波邊緣檢測；
提取空間域和變換域的特征；
利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模式識別。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下的圖像識別方法，其特征在于，所述梯度算子采用高斯拉普拉斯算子。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下的圖像識別方法，其特征在于，所述小波邊緣檢測結(jié)果采用鏈表進(jìn)行記錄。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下的圖像識別方法，其特征在于，所述特征提取采用統(tǒng)計(jì)特征或變換矩陣。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下的圖像識別方法，其特征在于，所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
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