一种基于图像处理的装饰纸纹理异常检测方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113610850A(43)申请公布日2021.11.05(21)申请号202111177405.9(22)申请日2021.10.09(71)申请人江苏绿泉装饰工程有限公司地址226000江苏省南通市海门市余东镇新宇村11组(72)发明人林树松段宝光(74)专利代理机构郑州知倍通知识产权代理事务所(普通合伙)41191代理人李玲玲(51)Int.Cl.G06T7/00(2017.01)G06K9/46(2006.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书2页说明书9页附图1页(54)发明名称一种基于图像处理的装饰纸纹理异常检测方法(57)摘要本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于图像处理的装饰纸纹理异常检测方法。该方法首先采集待测木纹纸的待测表面图像，得到待测边缘；获取待测边缘与真实边缘的边缘形态特征，计算待测边缘和真实边缘的边缘形态特征的特征相似度，得到与待测边缘相似的多个目标真实边缘；获取待测边缘和真实边缘各像素点的趋势向量，计算待测趋势向量集合与真实趋势向量集合的趋势相似度；由特征相似度和趋势相似度得到待测边缘的纹理流畅程度来判断木纹纸是否异常。本发明利用获取各像素点的特征相似度和趋势相似度得到边缘的纹理流畅程度，达到了对细微的边缘不流畅或边缘波动异常的缺陷也能够精确出来的目的，提升了异常检测的准确性。CN113610850ACN113610850A权利要求书1/2页1.一种基于图像处理的装饰纸纹理异常检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集待测木纹纸的待测表面图像，所述待测木纹纸中包括多条木纹纹理；获取所述待测表面图像中所述木纹纹理的边缘二值图，得到多条待测边缘；获取所述待测表面图像的任意所述待测边缘的边缘形态特征和真实木纹纸木纹纹理的真实边缘的边缘形态特征，计算所述待测边缘和所述真实边缘的边缘形态特征的特征相似度，得到与所述待测边缘相似的多个目标真实边缘；分别获取所述待测边缘和所述目标真实边缘上各像素点的趋势向量；将所述待测边缘对应的趋势向量构成待测趋势向量集合，将所述目标真实边缘对应的趋势向量构成真实趋势向量集合；获取所述待测趋势向量集合和所述真实趋势向量集合的趋势相似度；根据所述特征相似度和所述趋势相似度得到所述待测边缘的纹理流畅程度；根据所述纹理流畅程度得到异常木纹纸。2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的装饰纸纹理异常检测方法，其特征在于，所述待测表面图像中所述木纹纹理的边缘二值图的获取方式，包括：将所述待测表面图像进行灰度化得到表面灰度图；利用高斯模糊核对所述表面灰度图进行模糊处理，利用边缘提取算法对模糊处理后的表面灰度图进行处理得到边缘二值图。3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的装饰纸纹理异常检测方法，其特征在于，所述边缘形态特征的获取方法，包括：获取每条边缘上每个像素点的综合特征向量，对同一边缘内的所述综合特征向量进行聚类得到多个目标聚类类别；将各所述目标聚类类别中所述综合特征向量的均值和目标聚类类别之外的综合特征向量构成的集合作为边缘形态特征。4.根据权利要求3所述的一种基于图像处理的装饰纸纹理异常检测方法，其特征在于，所述每条边缘上每个像素点的综合特征向量的获取方法，包括：将任意边缘上任意像素点作为目标像素点，并获取所述目标像素点周围的各像素点的像素坐标，构建目标集合；将所述目标集合中的像素坐标进行坐标中心化处理，得到多个第一坐标；对所述目标集合对应的所述第一坐标进行主成分分析，得到两个主成分方向，所述主成分方向包括第一主成分方向和第二主成分方向；根据各所述第一坐标在所述第一主成分方向的投影大小得到第一方差、在所述第二主成分方向的投影大小得到第二方差，所述第一方差大于所述第二方差，所述第一主成分方向为方向特征，所述第二方差为波动特征；由所述方向特征和所述波动特征得到所述综合特征向量。5.根据权利要求4所述的一种基于图像处理的装饰纸纹理异常检测方法，其特征在于，所述目标像素点周围的各像素点为：与所述目标像素点位于同一边缘上的距离所述目标像素点最小的多个像素点。6.根据权利要求3所述的一种基于图像处理的装饰纸纹理异常检测方法，其特征在于，所述对同一边缘内的所述综合特征向量进行聚类得到多个目标聚类类别，包括：将同一边缘的所述综合特征向量进行聚类，得到多个初始聚类类别；将每个所述初始聚类类别内各综合特征向量对应的像素坐标进行聚类得到多个目标聚类类别。2CN113610850A权利要求书2/2页7.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的装饰纸纹理异常检测方法，其特征在于，所述计算所述待测边缘和所述真实边缘的边缘形态特征的特征相似度，包括：利用KM算法将任意所述待测边缘的边缘形态特征对应的待测综合特征向量