[發明專利]高速圖像中微小物體的實時檢測方法

在審

• 申請號: 202011239372.1
• 申請日: 2020-11-09
• 公開（公告）號: CN112365463A
• 公開（公告）日: 2021-02-12
• 發明（設計）人: 朱吉斌;梁修亮;樊春曉;朱若萱
• 申請（專利權）人: 珠海市潤鼎智能科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 廣州市合本知識產權代理事務所(普通合伙) 44421
• 代理人: 劉潔

1.高速圖像中微小物體的實時檢測方法，其特征在于，從被檢測圖像中選取不同姿態的待識別顆粒圖形，使用字典學習方法從中學習出待識別顆粒圖形的特征，獲得關于待識別顆粒圖形的特征的字典D，將字典D定義為1行，每一行為d_i，其中0≤i≤1-1；定義一個字典緩存d，初始化d＝d₀，定義一個整數型參數n，設置一個卷積閾值T，基于字典D對被檢測圖像采用如下步驟：

S1、從被檢測圖像中讀取第一行圖像數據并將之與字典緩存d進行卷積，將卷積結果的最大值與卷積閾值T進行對比；若卷積結果的最大值小于卷積閾值T，則賦值n＝0，并更新d＝d₀；若卷積結果的最大值大于等于卷積閾值T，則賦值n＝1，并更新d＝d₁；

S2、依次讀取被檢測圖像中剩余的每一行圖像數據并將每一行圖像數據依次與字典緩存d進行卷積，將卷積結果的最大值與卷積閾值T進行對比；若卷積結果的最大值小于卷積閾值T，則賦值n＝0，并更新d＝d₀；若卷積結果的最大值大于等于卷積閾值T，則賦值n＝n+1，并更新d＝d_n；

S3、若n＝l-1時，有任一行圖像數據與字典緩存d的卷積結果的最大值大于等于卷積閾值T，即輸出待識別顆粒圖形的檢測結果為真；若n＝l-1時，沒有任一行圖像數據與字典緩存d的卷積結果的最大值大于等于卷積閾值T，即輸出待識別顆粒圖形的檢測結果為假。

2.如權利要求1所述的高速圖像中微小物體的實時檢測方法，其特征在于，字典學習的具體方式為：

其中，Y為由顆粒圖像組成的圖像，*為卷積運算，D為求取的字典，X為字典對應的系數，λ為拉格朗日系數。