基于颜色特征的区域生长算法对锰块区域进行识别的方法技术

本发明专利技术公开了一种基于颜色特征的区域生长算法对锰块区域进行识别的方法，包括如下步骤：S1、对拍摄的图像进行预处理：将反光区域与黑黄色区域的像素通过颜色恒常性算法进行调整，再采用分类灰度变换将图像转为灰度图；S2、选择种子区域进行区域生长；S3、对生长出的区域进行形态学开运算去除细长分支并对裂缝进行融合，进行区域合并，S4、对锰块区域进行定位：对合并后的区域进行标记，根据生长时区域像素点的极值即min(x<subgt;i</subgt;),max(x<subgt;i</subgt;),min(y<subgt;i</subgt;),max(y<subgt;i</subgt;)进行矩形框定位，并判断矩形框面积是否大于S<subgt;t1</subgt;，S<subgt;t1</subgt;表示机械锤击打的有效面积，若大于则将矩形框进行分割，分别找到各个矩形框形心。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像识别领域，具体是一种基于颜色特征的区域生长算法对锰块区域进行识别的方法。

技术介绍

1、目标检测(object detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体)，确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态，加上成像时光照、遮挡等因素的干扰，目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。目前，使用机器学习的方法对目标进行识别已经深入到生产生活中，区域生长法的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成最大一致性的区域。根据给定的一致相似性准则，在预先选择的初始种子点的基础上，将种子点邻域中满足相似性准则的像素与种子像素进行归并，重复新的生长过程，直到再没有满足准则条件的像素可以被包括进来。区域生长的关键是种子点的选择、一致相似性准则和终止条件的确定。区域生长的图像分割方法同时考虑像素的相似性和空间上像素的邻接性，可有效消除孤立噪声尤其是明暗相间的相干斑噪声的干扰，具有较强的鲁棒性和较高的分割精度。

2、金属锰的提炼方式主要有热法(火法)和电解法(湿法)两种，热法生产(本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于颜色特征的区域生长算法对锰块区域进行识别的方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于颜色特征的区域生长算法对锰块区域进行识别的方法，其特征在于，S1中，所述颜色恒常性算法为分类加权灰度世界算法CWGW。

3.根据权利要求1所述的一种基于颜色特征的区域生长算法对锰块区域进行识别的方法，其特征在于，所述S1的具体步骤如下：

4.根据权利要求3所述的一种基于颜色特征的区域生长算法对锰块区域进行识别的方法，其特征在于，S103中，使用分类加权灰度世界算法CWGW对反光区域和黑黄色区域像素进行调整的方法为：

5.根...

【技术特征摘要】

1.一种基于颜色特征的区域生长算法对锰块区域进行识别的方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于颜色特征的区域生长算法对锰块区域进行识别的方法，其特征在于，s1中，所述颜色恒常性算法为分类加权灰度世界算法cwgw。

3.根据权利要求1所述的一种基于颜色特征的区域生长算法对锰块区域进行识别的方法，其特征在于，所述s1的具体步骤如下：

4.根据权利要求3所述的一种基于颜色特征的区域生长算法对锰块区域进行识别的方法，其特征在于，s103中...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈东，黄曙荣，徐秀芳，徐森，杨子豪，
申请(专利权)人：盐城工学院，
类型：发明
国别省市：