[發(fā)明專利]一種圖像數(shù)字分割與識(shí)別方法及系統(tǒng)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811367455.1
• 申請(qǐng)日: 2018-11-16
• 公開（公告）號(hào): CN109447036A
• 公開（公告）日: 2019-03-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 孫濤;李銘磊;劉海英
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 齊魯工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/32;G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 濟(jì)南圣達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 37221
• 代理人: 李琳

1.一種圖像數(shù)字分割與識(shí)別方法，其特征是：包括以下步驟：

采集原始鋼板圖片，對(duì)圖片進(jìn)行灰度化和閾值二值化的預(yù)處理；

對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)；

根據(jù)邊緣檢測(cè)結(jié)果確定圖像的偏轉(zhuǎn)角度，并根據(jù)偏轉(zhuǎn)角度對(duì)圖像進(jìn)行校正，形成目標(biāo)圖像；

利用支持向量機(jī)法對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行分割，并對(duì)分割后的圖像進(jìn)行腐蝕和膨脹優(yōu)化，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別優(yōu)化后的圖像，得到識(shí)別結(jié)果。

2.如權(quán)利要求1所述的一種圖像數(shù)字分割與識(shí)別方法，其特征是：圖片灰度化是，利用平均值法，即將彩色圖像中的三分量亮度求平均得到一個(gè)灰度值，以表示圖像的灰度值。

3.如權(quán)利要求1所述的一種圖像數(shù)字分割與識(shí)別方法，其特征是：在進(jìn)行圖片閾值二值化時(shí)，利用最大類間方差法來(lái)挑選閾值。

4.如權(quán)利要求3所述的一種圖像數(shù)字分割與識(shí)別方法，其特征是：最大類間方差法中，構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)：

g(T)＝w₀×(u₀-u)²+w₁×(u₁-u)²

其中，w0為前景點(diǎn)占圖像的比例，u0為前景點(diǎn)占圖像的均值，w1為背景點(diǎn)占圖像比例，u1為背景點(diǎn)占圖像均值，u為整個(gè)圖像的均值，u＝w0*u0+w1*u1，當(dāng)g(T)取得全局最大值，此時(shí)的T為最佳閾值。

5.如權(quán)利要求1所述的一種圖像數(shù)字分割與識(shí)別方法，其特征是：使用edge函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，在edge函數(shù)中使用canny邊緣檢測(cè)算法來(lái)檢測(cè)灰度化和閾值二值化后的圖像的邊緣。

6.如權(quán)利要求1所述的一種圖像數(shù)字分割與識(shí)別方法，其特征是：利用hough變換來(lái)得到目標(biāo)圖像的邊框，從而能夠標(biāo)記出鋼板的在圖像中的具體位置，然后通過(guò)下邊框和水平線間的夾角來(lái)對(duì)對(duì)象進(jìn)行旋轉(zhuǎn)矯正，最后展示出旋轉(zhuǎn)后的圖像。

7.如權(quán)利要求1所述的一種圖像數(shù)字分割與識(shí)別方法，其特征是：利用支持向量機(jī)進(jìn)行圖像分割的具體過(guò)程為，找到區(qū)分不同像素點(diǎn)的特征，選取多個(gè)前景點(diǎn)作為字符的特征點(diǎn)，選取多個(gè)背景點(diǎn)作為要去除的圖像的特征點(diǎn)，利用支持向量機(jī)對(duì)進(jìn)行訓(xùn)練，并分割圖像。

8.如權(quán)利要求1所述的一種圖像數(shù)字分割與識(shí)別方法，其特征是：利用imdilate和imerode函數(shù)對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行若干次膨脹與腐蝕操作。

9.如權(quán)利要求1所述的一種圖像數(shù)字分割與識(shí)別方法，其特征是：將分割后的圖像縮放為模板庫(kù)中與模板圖片一樣大小的圖片，利用hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所得出的字符進(jìn)行識(shí)別。

10.一種圖像數(shù)字分割與識(shí)別系統(tǒng)，其特征是：運(yùn)行于處理器或存儲(chǔ)器上，被配置為執(zhí)行以下指令：

接收采集的原始鋼板圖片，對(duì)圖片進(jìn)行灰度化和閾值二值化的預(yù)處理；

對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)；

根據(jù)邊緣檢測(cè)結(jié)果確定圖像的偏轉(zhuǎn)角度，并根據(jù)偏轉(zhuǎn)角度對(duì)圖像進(jìn)行校正，形成目標(biāo)圖像；

利用支持向量機(jī)法對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行分割，并對(duì)分割后的圖像進(jìn)行腐蝕和膨脹優(yōu)化，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別優(yōu)化后的圖像，得到識(shí)別結(jié)果。