基于边缘点自相似性的油污图像的识别及TEDS系统技术方案
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机图像检测识别领域，特别是指一种基于边缘点自相似性的油污图像的识别及应用该识别的TEDS系统。
技术介绍
目前，油污图像作为干扰图像，在图像检测领域有专门针对静态物体表面油污的检测设备和检测方法，主要用于物件表面的清洁和净化。中国专利说明书CN104318556A中公开了一种油污干扰区域的识别方法，这种识别方法是先对图片进行预处理，再采用基于显著线扫描形态学的检测方法对油污缺陷图像进行定位检测，识别油污干扰区域。该油污识别方法检测出的干扰边缘较多，应用在动车组故障检测中，动车组运行故障动态图像检测系统（TEDS系统）易将故障检测为油污图像，提高误判率。
技术实现思路
本专利技术提出一种基于边缘点自相似性的油污图像的识别，能够识别油污图像，并解决了现有技术中动车故障检测中误判高的问题。本专利技术的技术方案是这样实现的：一种基于边缘点自相似性的油污图像的识别，包括以下步骤：步骤一：在计算机中输入待检测的图像，利用canny边缘检测算法获取该图像的所有边缘点；步骤二：对所有边缘点进行分类，同类边缘点属于一个图像轮廓的一条初始边缘线，获取待检测的图像的所有...
【技术保护点】
一种基于边缘点自相似性的油污图像的识别，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：在计算机中输入待检测的图像，利用canny边缘检测算法获取该图像的所有边缘点；步骤二：对所有边缘点进行分类，同类边缘点属于一个图像轮廓的一条初始边缘线，获取待检测的图像的所有的初始边缘线，给每个边缘点分配一个基准方向，并提取每个边缘点的特征向量，且对每个特征向量进行归一化处理；步骤三：根据每个边缘点归一化处理后的特征向量计算每条初始边缘线上每个边缘点的局部自相似性值和整体自相似性值，并将局部自相似性值和整体自相似性值的加权组合作为该边缘点最终的自相似性值；步骤四：设定一个高阈值，获取每条初始边缘线上的...
【技术特征摘要】
1.一种基于边缘点自相似性的油污图像的识别，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：在计算机中输入待检测的图像，利用canny边缘检测算法获取该图像的所有边缘点；步骤二：对所有边缘点进行分类，同类边缘点属于一个图像轮廓的一条初始边缘线，获取待检测的图像的所有的初始边缘线，给每个边缘点分配一个基准方向，并提取每个边缘点的特征向量，且对每个特征向量进行归一化处理；步骤三：根据每个边缘点归一化处理后的特征向量计算每条初始边缘线上每个边缘点的局部自相似性值和整体自相似性值，并将局部自相似性值和整体自相似性值的加权组合作为该边缘点最终的自相似性值；步骤四：设定一个高阈值，获取每条初始边缘线上的自相似性值高于高阈值的边缘点的集合，剔除每条初始边缘线上自相似性值低于高阈值的边缘点；步骤五：计算上述集合中每个边缘点与其最邻近边缘点的自相似性值，设定一个低阈值，获取集合中所有的自相似性值高于低阈值的边缘点，将该集合中低于低阈值的边缘点标记为形成不规则图像的不规则边缘点；步骤六：对步骤五中高于低阈值的边缘点分类，同一类边缘点形成一个图像轮廓的校正边缘线，给所有的校正边缘线设定一个长度阈值，获取小于该阈值的校正边缘线，将该校正边缘线上的点标记为形成不规则图像的不规则边缘点；步骤七、计算步骤五和步骤六中得到的所有不规则边缘点的局部邻域内的像素强度差，设定像素强度差阈值，标记每个不规则边缘点的局部邻域内的像素强度差大于给定阈值的不规则边缘点为油污图像。2.根据权利要求1所述的基于边缘点自相似性的油污图像的识别，其特征在于，所述步骤三中根据每个边缘点归一化处理后的特征向量计算每条初始边缘线上的边缘点最终的自相似性值的方式为：设定和为边缘线上的任意两个边缘点，其特征向量分别为和，则边缘线上任意两个边缘点和的相似性值为：，这里向量内积的计算方式为向量对应元素相乘再相加，得到两个边缘点和的相似性值；边缘点的局部自相似性值为：取该边缘点所在的边缘线上与该边缘点相邻且位于其两侧的四个边缘点、、、，则边缘点的局部自相似性值为：；边缘点的整体自相似性值为...
【专利技术属性】
技术研发人员：汪辉，刘晶，
申请(专利权)人：南京鑫和汇通电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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