基于边缘点自相似性的水渍图像识别及TEDS系统

摘要

本发明提出基于边缘点自相似性的水渍图像识别，获取待检测图像的边缘点，给每个边缘点分配基准方向和计算其特征向量，对特征向量归一化处理；计算边缘线上每个边缘点的局部和整体自相似性值，将其加权组合作为该边缘点的最终自相似性值；获取每条边缘线上自相似性高的边缘点集合，在该集合中根据预定的方式筛选并标记出自相似性低的不规则边缘点；统计不规则边缘点的方向分布直方图，确定每个不规则边缘点的主方向，预设向下的方向阈值范围，剔除主方向不在方向阈值范围的不规则边缘点，将主方向在方向阈值范围的不规则边缘点标记为水渍图像。本发明还提出应用该水渍图像识别的TEDS系统，有效识别动车组上的水渍，降低误判率。

主权项

一种基于边缘点自相似性的水渍图像识别，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：在计算机中输入待检测的图像，利用canny边缘检测算法获取该图像的所有边缘点；步骤二：对所有边缘点进行分类，同类边缘点属于一个图像轮廓的一条初始边缘线，获取待检测的图像的所有的初始边缘线，给每个边缘点分配一个基准方向，并提取每个边缘点的特征向量，且对每个特征向量进行归一化处理；步骤三：根据每个边缘点归一化处理后的特征向量计算每条初始边缘线上每个边缘点的局部自相似性值和整体自相似性值，并将局部自相似性值和整体自相似性值的加权组合作为该边缘点最终的自相似性值；步骤四：设定一个高阈值，获取每条初始边缘线上的自相似性值高于高阈值的边缘点的集合，剔除每条初始边缘线上自相似性值低于高阈值的边缘点；步骤五：计算上述集合中每个边缘点与其最邻近边缘点的自相似性值，设定一个低阈值，获取集合中所有的自相似性值高于低阈值的边缘点，将该集合中低于低阈值的边缘点标记为形成不规则图像的不规则边缘点；步骤六：对步骤五中高于低阈值的边缘点分类，同一类边缘点形成一个图像轮廓的校正边缘线，给所有的校正边缘线设定一个长度阈值，获取小于该阈值的校正边缘线，将该校正边缘线上的点标记为形成不规则图像的不规则边缘点；步骤七、统计步骤五和步骤六中的不规则边缘点的方向分布直方图，确定每个不规则边缘点的主方向，预设一个向下的方向阈值范围，剔除所有主方向不在方向阈值范围内的不规则边缘点，将主方向在方向阈值范围内的不规则边缘点标记为水渍图像。