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申请/专利权人：河南大学
摘要：本发明涉及坝岸险情监测技术领域，具体涉及一种基于实时图像边缘增强的坝岸险情视频检测方法及系统，包括：获取监测坝岸的N张监测图像，分别对各张监测图像进行灰度化处理，获取各张监测图像的灰度图像；分别对各张灰度图像进行几何变换和差值填充处理，得到校正后的各张灰度图像；分别对校正后的各张灰度图像进行边缘增强处理，得到各张边缘特征增强图像；对各张边缘特征增强图像进行融合处理，得到多尺度融合图像；将多尺度融合图像与数据库中存储的历史图像进行匹配，并根据匹配结果确定监测坝岸的险情等级。本发明可以准确地识别出坝岸的险情情况，有效降低了险情误报的几率，提高了坝岸险情巡检可靠性。
主权项：1.一种基于实时图像边缘增强的坝岸险情视频检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取监测坝岸的N张监测图像，分别对各张监测图像进行灰度化处理，获取各张监测图像的灰度图像；分别对各张灰度图像进行几何变换和差值填充处理，得到校正后的各张灰度图像；分别对校正后的各张灰度图像进行边缘增强处理，得到各张边缘特征增强图像；对各张边缘特征增强图像进行融合处理，得到多尺度融合图像；将多尺度融合图像与数据库中存储的历史图像进行匹配，并根据匹配结果确定监测坝岸的险情等级；分别对校正后的各张灰度图像进行边缘增强处理的步骤包括：分别对校正后的各张灰度图像进行高斯滤波降噪，得到各张高斯滤波平滑图像；分别对各张高斯滤波平滑图像进行梯度检测，得到各张高斯滤波平滑图像中每个像素点的梯度幅值；分别对各张高斯滤波平滑图像中每个像素点的梯度幅值进行非最大值抑制，得到初始的各张边缘特征增强图像；采用双阈值算法对初始的各张边缘特征增强图像进行处理，得到最终的各张边缘特征增强图像；对各张边缘特征增强图像进行融合处理的步骤包括：分别对各张边缘特征增强图像进行局部细节高斯模糊处理，得到各张边缘特征增强图像对应的高斯模糊图像；根据各张边缘特征增强图像以及各张边缘特征增强图像对应的高斯模糊图像，得到各张边缘特征增强图像对应的各张局部图像；根据各张边缘特征增强图像对应的各张局部图像以及各张边缘特征增强图像，得到多尺度融合图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南大学 基于实时图像边缘增强的坝岸险情视频检测方法及系统
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