一种基于PHOG特征的电路图中电气符号识别方法技术

本发明专利技术属于图像识别技术领域，具体提供一种基于PHOG特征的电路图中电气符号识别方法；首先对电路图图像进行图像采集及图像预处理，然后对电路图图像进行水平直线和垂直直线提取，再然后对电路图图像进行图像分割、获取电路图中的电气符号，再基于PHOG算法提取电路图图像中电气符号和样本电气符号的特征点，最后利用样本电气符号的PHOG特征，对SVM分类器进行分类训练，产生最优分类面；通过最优分类面，对提取得电路图图像中电气符号的PHOG特征进行识别。本发明专利技术能够准确地从电路图中把电气符号分割出来，获得电气符号图像，从而实现电气符号识别；有效克服环境干扰因素能力较弱的缺点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于PHOG特征的电路图中电气符号识别方法
本专利技术属于图像识别
，涉及电路图中电气符号识别方法，具体提供一种基于PHOG特征的电路图中电气符号识别方法。
技术介绍
在实际应用中，工程师和建筑师经常会使用不同的图形符号来描述电路，机械零件、建筑等，这些图纸往往需要转换为电子形式用于进行有效的存储，检索和传输，以及更新，并结合和生成新的图纸。随着电子技术的飞速发展，图纸中的电气符号识别问题受到极大关注；电气符号检测及其定位的准确性和快速性直接会影响图纸判断的正确性以及总体设计思路的理解。但是由于受符号大小、旋转角度尤其是复杂背景环境的影响，使得目标符号存在诸多干扰，解决此类问题面临着很多困难，所以成为近年来计算机视觉及电气设计领域研究的热点。目前，电气符号识别通常采用基于统计分类的方法，其中关键是需要提取电气符号特征，再采用机器学习的方法进行分类识别。比较具有代表性的算法：SIFT算法，在空间尺度中对一副图像寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量等描述子得到特征并进行特征点匹配，用来侦测与描述影像中的局部特征；Shapecontext算法，基于物体轮廓样本点进行描述的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于PHOG特征的电路图中电气符号识别方法，包括以下步骤；步骤1、对电路图图像进行图像采集及图像预处理；步骤2、对电路图图像进行水平直线和垂直直线提取；步骤3、对电路图图像进行图像分割，获取电路图中的电气符号；步骤4、基于PHOG算法，提取电路图图像中电气符号和样本电气符号的特征点；步骤5、利用样本电气符号的PHOG特征，对SVM分类器进行分类训练，产生最优分类面；通过最优分类面，对提取得电路图图像中电气符号的PHOG特征进行识别。

【技术特征摘要】
1.一种基于PHOG特征的电路图中电气符号识别方法，包括以下步骤；步骤1、对电路图图像进行图像采集及图像预处理；步骤2、对电路图图像进行水平直线和垂直直线提取；步骤3、对电路图图像进行图像分割，获取电路图中的电气符号；步骤4、基于PHOG算法，提取电路图图像中电气符号和样本电气符号的特征点；步骤5、利用样本电气符号的PHOG特征，对SVM分类器进行分类训练，产生最优分类面；通过最优分类面，对提取得电路图图像中电气符号的PHOG特征进行识别。2.按权利要求1所述基于PHOG特征的电路图中电气符号识别方法，其特征在于，步骤3具体包括以下步骤：步骤3.1、将步骤1预处理后图像减去步骤2得水平直线图像和垂直直线图像，得到电气符号的图像；步骤3.2、对电气符号的图像采用形态学闭运算进行修复，结构元素SE的选取采用如下公式：SE＝strel('disk',R)其中，strel('disk',R)为闭运算的结构元素表达式，'disk'表示闭运算中指定形状、即圆形，R表示圆形结构元素半径、取0.5w，w为直线宽度；步骤3.3、检查经步骤3.2修复后图像中缺损的电气符号，判定其缺损部分，若缺损部分对应于步骤2得到水平直线或垂直直线图像中的任意条直线线段，则认定该直线线段为该电气符号的一部分，将该直线线段图像与步骤3.2修复后图像进行相加，得到再次修复后的图像，最后去除图像上的连接点；步骤3.4、将步骤3.3得到的图像与步骤1预...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯晓荣，肖豆，郭聪，李雅君，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51