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申请/专利权人：康博达建设科技集团有限公司

摘要：本发明涉及图形识别技术领域，具体涉及一种篮球地板瑕疵的识别提取方法，包括：捕获篮球地板表面图像；对篮球地板表面图像提取灰度图像，抽取灰度图像中的边缘；根据灰度图像中的边缘，抽取部分篮球地板中的瑕疵区域与疑似瑕疵区域；根据疑似瑕疵区域的边缘像素点构建疑似瑕疵区域第一维度特征评估模型；根据疑似瑕疵区域的内部像素点构建疑似瑕疵区域第二维度特征评估模型；根据疑似瑕疵区域第一维度特征评估模型与第二维度特征评估模型，抽取疑似瑕疵区域为凸起瑕疵区域的可能性参数，得到篮球地板中的瑕疵。本发明通过多维度分析光照影响产生的光斑区域与凸起缺陷区域的差异，实现准确监测地板面凸起瑕疵的目的。

主权项：1.一种篮球地板瑕疵的识别提取方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：捕获篮球地板表面图像；对篮球地板表面图像提取灰度图像，抽取灰度图像中的边缘；根据灰度图像中的边缘，抽取部分篮球地板中的瑕疵区域与疑似瑕疵区域；根据疑似瑕疵区域的边缘像素点构建疑似瑕疵区域第一维度特征评估模型；根据疑似瑕疵区域的内部像素点构建疑似瑕疵区域第二维度特征评估模型；根据疑似瑕疵区域第一维度特征评估模型与疑似瑕疵区域第二维度特征评估模型，抽取疑似瑕疵区域为凸起瑕疵区域的可能性参数；根据疑似瑕疵区域为凸起瑕疵区域的可能性参数，对疑似瑕疵区域进行判断，得到凸起瑕疵区域；将部分篮球地板中的瑕疵区域与凸起瑕疵区域共同作为篮球地板中的瑕疵；所述根据疑似瑕疵区域的边缘像素点构建疑似瑕疵区域第一维度特征评估模型，包括的具体方法为：根据疑似瑕疵区域边缘上每个像素点的位置，抽取疑似瑕疵区域边缘上每个像素点的斜率，结合疑似瑕疵区域边缘上每个像素点的梯度值，构建疑似瑕疵区域第一维度特征评估模型；所述构建疑似瑕疵区域第一维度特征评估模型，包括的具体计算公式为： 式中，表示疑似瑕疵区域第一维度特征评估模型；表示疑似瑕疵区域边缘上的像素点数量；表示疑似瑕疵区域边缘上第个像素点的梯度值；表示疑似瑕疵区域边缘上第个像素点的斜率；表示疑似瑕疵区域边缘上第个像素点的斜率；表示线性归一化函数；表示以自然常数为底数的指数函数；表示绝对值运算；与为预设的权重值；所述根据疑似瑕疵区域的内部像素点构建疑似瑕疵区域第二维度特征评估模型，包括的具体方法为：根据疑似瑕疵区域内所有像素点的灰度值，结合疑似瑕疵区域内所有像素点的灰度值与疑似瑕疵区域内所有像素点灰度均值之间的差异，构建疑似瑕疵区域第二维度特征评估模型；所述构建疑似瑕疵区域第二维度特征评估模型，包括的具体计算公式为： 式中，表示疑似瑕疵区域第二维度特征评估模型；表示疑似瑕疵区域内像素点的数量；表示疑似瑕疵区域内第个像素点的灰度值；表示疑似瑕疵区域内第个像素点的灰度值；表示疑似瑕疵区域内灰度值最大的像素点的灰度值；表示利用函数进行归一化处理；表示以自然常数为底数的指数函数；表示绝对值运算；与为预设的权重值；所述抽取疑似瑕疵区域为凸起瑕疵区域的可能性参数，包括的具体计算公式为： 式中，表示疑似瑕疵区域为凸起瑕疵区域的可能性参数；表示疑似瑕疵区域第一维度特征评估模型；表示疑似瑕疵区域第二维度特征评估模型；表示疑似瑕疵区域第一维度特征评估模型的预设权重；表示疑似瑕疵区域第二维度特征评估模型的预设权重。

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