申请/专利权人：深圳市富安娜艺术家居有限公司

申请日：2024-04-09

公开（公告）日：2024-06-11

公开（公告）号：CN118014998B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T5/30;G06T7/11;G06T7/13;G06T7/40

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.11#授权;2024.05.28#实质审查的生效;2024.05.10#公开

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及基于机器视觉的床单布匹检测方法及系统。该方法首先确定床单布匹图像的边缘区域；根据边缘区域的不规则度和完整度，从边缘区域中筛选出异常受损区域；根据异常受损区域的形态变化和边缘明暗变化，从异常受损区域中筛选出初始磨损区域，对其进行膨胀，得到床单布匹图像的预测磨损区域。本发明通过边缘区域中的不规则度、完整度、形态变化和边缘明暗变化筛除背景样式区域和纹理区域，以确定预测磨损区域，提高确定床单布匹中磨损区域的准确度。

主权项：1.一种基于机器视觉的床单布匹检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取床单布匹图像；确定所述床单布匹图像的边缘区域；根据所述边缘区域的不规则度和完整度，确定边缘区域为床单布匹的纹理区域的第一可能性；基于所述第一可能性，从所述边缘区域中筛选出异常受损区域；根据所述异常受损区域的形态变化和边缘明暗变化，确定异常受损区域为床单布匹的纹理区域的第二可能性；基于所述第二可能性，从所述异常受损区域中筛选出初始磨损区域；对所述初始磨损区域进行膨胀，得到床单布匹图像的预测磨损区域；其中，所述根据所述边缘区域的不规则度和完整度，确定边缘区域为床单布匹的纹理区域的第一可能性，包括：根据所述边缘区域的不规则度，确定边缘区域的毛刺程度；根据所述边缘区域的完整程度和毛刺程度，确定边缘区域为床单布匹的纹理区域的第一可能性；其中，所述毛刺程度的计算公式为： 其中，为第v个边缘区域的毛刺程度；为第v个边缘区域的边缘点数量；为第v个边缘区域的第i个边缘点的切线方向；为第v个边缘区域的第i-1个边缘点的切线方向；为第v个边缘区域的第i+1个边缘点的切线方向；其中，所述根据所述边缘区域的完整程度和毛刺程度，确定边缘区域为床单布匹的纹理区域的第一可能性，包括：将边缘区域的边缘点数量作为边缘区域的完整程度；将边缘区域的完整程度和毛刺程度的比值的归一化值，作为边缘区域为床单布匹的纹理区域的第一可能性；其中，所述根据所述异常受损区域的形态变化和边缘明暗变化，确定异常受损区域为床单布匹的纹理区域的第二可能性，包括：根据所述异常受损区域的形态变化，确定异常受损区域的区域边缘特征；根据所述异常受损区域的边缘明暗变化，确定异常受损区域的明暗异常特征；结合所述异常受损区域的区域边缘特征和明暗异常特征，确定异常受损区域为床单布匹的纹理区域的第二可能性；其中，所述根据所述异常受损区域的形态变化，确定异常受损区域的区域边缘特征，包括：获取异常受损区域的相邻边缘点之间的链码值；将相邻边缘点的链码值的差值作为边缘点的形态变化值；计算每个异常受损区域的所有边缘点的形态变化值的均值，作为每个异常受损区域的区域边缘特征；其中，所述明暗异常特征的计算公式为： ；其中，为第v个异常受损区域的明暗异常特征；为第v个边缘区域的边缘点数量；为第v个异常受损区域的第i个边缘点的八邻域内第n个像素点的灰度值；为第v个异常受损区域的第i个边缘点的八邻域内像素点的灰度均值；其中，所述第二可能性的计算公式为： ；其中，为第v个异常受损区域为床单布匹的纹理区域的第二可能性；为归一化函数；为第v个异常受损区域的明暗异常特征；为第v个异常受损区域的临近异常受损区域的数量；为第v个异常受损区域的第k个临近异常受损区域的区域边缘特征；为第v个异常受损区域的区域边缘特征。

全文数据：

权利要求：

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