申请/专利权人：南通东方雨虹建筑材料有限公司

申请日：2022-07-11

公开（公告）日：2022-09-20

公开（公告）号：CN114897896B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06V10/26;G06V10/762;G06V10/764

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.09.20#授权;2022.08.30#实质审查的生效;2022.08.12#公开

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于灰度变换的建筑木材缺陷检测方法。该方法能够实现生产领域人工智能系统等信息系统集成服务、人工智能优化操作系统、人工智能中间件、函数库等功能，还可以用于计算机视觉软件等应用软件开发；通过对建筑木材的初始图像进行分类得到多个类别，获取每个类别内中心像素点与任意像素点之间的欧式距离，从而得到该类别的正常程度，基于每个类别的正常程度自适应调整灰度变换函数对该类别内像素点进行增强，得到增强图像，根据增强图像得到建筑木材的活死节缺陷区域。本发明应用电子设备进行图像识别，增加了对图像分析处理的可靠性，并且提高了对建筑木材缺陷区域分析的效率和准确度。

主权项：1.一种基于灰度变换的建筑木材缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取建筑木材的初始图像，所述初始图像包括所述建筑木材的表面区域；基于所述初始图像中每个像素点的灰度值将所有所述像素点划为多个类别；计算所述类别内每个像素点与所述类别的中心像素点之间的欧式距离，根据所述欧式距离得到所述类别对应的正常程度；基于每个所述类别对应的所述正常程度对所述类别对应区域进行灰度变换，得到增强图像；根据所述增强图像中像素点的灰度值得到所述建筑木材的缺陷区域；其中，所述基于所述初始图像中每个像素点的灰度值将所有所述像素点划为多个类别的方法，包括：基于均值漂移聚类方法将所述初始图像中的像素点进行划分得到多个类别；所述均值漂移聚类过程中的偏移量计算方法为： 其中，表示第个滑窗中心点的偏移量；表示当前滑窗内第个像素点与该滑窗中心点之间的坐标向量；表示当前滑窗内第t个像素点的灰度值；表示当前滑窗内所有像素点的数量；表示超参数；所述根据所述欧式距离得到所述类别对应的正常程度的方法，包括：所述正常程度的计算方法为： 其中，表示第个类别的正常程度；表示当前类别中第个像素点与中心像素点之间的欧式距离；表示当前类别中第n个像素点对应的灰度值；表示第个类别中所有像素点的数量；所述基于每个所述类别对应的所述正常程度对所述类别对应区域进行灰度变换的方法，包括：所述灰度变换的函数为： 其中，表示第个类别中第个像素点进行增强后的灰度值；表示第个类别的正常程度；表示该类别中第个像素点的灰度值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南通东方雨虹建筑材料有限公司 基于灰度变换的建筑木材缺陷检测方法

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