申请/专利权人：石家庄铁道大学;京沪高速铁路股份有限公司

申请日：2020-03-13

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN111539910B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/11;G06T7/90;G06V10/764

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2020.09.08#实质审查的生效;2020.08.14#公开

摘要：本发明适用于图像处理技术领域，提供了一种锈蚀区域检测方法及终端设备，上述方法包括：获取目标图像，并对目标图像进行分割，得到第一数量的图像块；采用第一检测模型和第二检测模型对各个图像块进行检测，分别得到各个图像块的检测结果；根据各个图像块的检测结果得到目标图像的锈蚀区域检测结果。本发明将图像像素分割与图像检测结合，同时采用两种检测模型协同检测，对空间网格的划分要求不高，可实现复杂环境下的钢结构表面的锈蚀区域的检测，检测精度高。

主权项：1.一种锈蚀区域检测方法，其特征在于，包括：获取目标图像，并对所述目标图像进行分割，得到第一数量的图像块；采用第一检测模型和第二检测模型对各个图像块进行检测，分别得到所述各个图像块的检测结果；根据所述各个图像块的检测结果得到所述目标图像的锈蚀区域检测结果；所述对所述目标图像进行分割，得到第一数量的图像块，包括：根据预设的网格参数对所述目标图像进行网格划分，得到第二数量的方块图像；对各个方块图像进行网格区域像素聚类，将所述目标图像重新分割为所述第一数量的图像块；所述对各个方块图像进行网格区域像素聚类，将所述目标图像重新分割为所述第一数量的图像块，包括：针对每个方块图像，获取该方块图像中所有像素的特征值，并根据该方块图像中所有像素的特征值对该方块图像中所有像素进行聚类；若聚类结果为2，且两个聚类区域的像素总数的比值在预设范围内，则分别为两个聚类区域分配新的标记；若所述聚类结果为2，且两个聚类区域的像素总数的比值不在所述预设范围内，则将聚类结果更新为1，并将两个聚类区域中像素总数最大的聚类区域的聚类中心点像素的标记作为该方块图像的标记；若所述聚类结果为1，则计算该方块图像与该方块图像对应的滑窗内的各个其他方块图像的相似度，将与该方块图像的相似度最大的方块图像的聚类中心点像素的标记作为该方块图像的标记；其中，初始聚类中心的个数为2。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 石家庄铁道大学;京沪高速铁路股份有限公司 锈蚀区域检测方法及终端设备

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