[发明专利]一种图像检测方法和装置

权利要求书

1.一种图像检测方法，其特征在于，用于隧道的渗漏水检测，所述图像检测方法包括：

将待检测图像中亮度较高的区域作为隧道的干燥区域，将待检测图像中亮度较低的区域作为隧道的渗漏水区域，通过双阈值算法检测所述待检测图像中的高亮区域像素点；其中，所述待检测图像为隧道图像；

统计所述待检测图像中的高亮区域像素点以外的像素点在指定邻域中的灰度直方图，根据所述灰度直方图构建所述高亮区域像素点以外的像素点的灰度分布的混合高斯模型；

利用期望最大化算法对所述高亮区域像素点以外的像素点的混合高斯模型进行参数估计；

基于参数估计得到的所述混合高斯模型的参数值确定所述高亮区域像素点以外的像素点是否属于所述待检测图像中的目标检测区域；其中，所述目标检测区域为隧道的渗漏水区域。

2.根据权利要求1所述的图像检测方法，其特征在于，所述通过双阈值算法检测所述待检测图像中的高亮区域像素点，包括：

对所述待检测图像进行去噪处理；

通过双阈值算法检测所述经去噪处理的待检测图像中的高亮区域像素点。

3.根据权利要求1所述的图像检测方法，其特征在于，所述通过双阈值算法检测所述待检测图像中的高亮区域像素点，包括：

分别使用预设的高灰度阈值和预设的低灰度阈值对所述待检测图像进行图像分割，得到高阈值分割二值图像和低阈值分割二值图像，所述高灰度阈值大于所述低灰度阈值；

获取所述低阈值分割二值图像中的像素值为1的第一像素点的N×N邻域作为第一邻域，并获取所述高阈值分割二值图像中与所述第一像素点的位置相同的像素点的N×N邻域作为第二邻域；

如果所述第二邻域中不存在像素值为1的像素点，则将所述第一像素点的像素值置为0；

将所述第一邻域中像素值为1的像素点标记为高亮区域像素点。

4.根据权利要求1所述的图像检测方法，其特征在于，所述利用期望最大化算法对所述高亮区域像素点以外的像素点的混合高斯模型进行参数估计，包括：

根据预设的所述混合高斯模型的参数值的初始值，利用所述期望最大化算法，对所述参数值进行迭代优化；

当迭代优化后的参数值使所述混合高斯模型的似然函数收敛时，将所述迭代优化后的参数值作为对所述混合高斯模型进行参数估计得到的参数值。

5.根据权利要求4所述的图像检测方法，其特征在于，所述混合高斯模型的参数值包括所述混合高斯模型中的高斯项的权值、均值和方差；

所述根据预设的所述参数值的初始值，利用所述期望最大化算法，对所述参数值进行迭代优化，包括：

根据所述权值的初始值、所述均值的初始值和所述方差的初始值，初始化所述混合高斯模型；

利用所述期望最大化算法中的公式估计所述混合高斯模型中的像素点由每个高斯项生成的概率，其中，表示对第j个像素点由第i个高斯项生成的概率值，x_j表示第j个像素点，π_i、μ_i和σ_i分别表示所述第i个高斯项的权值、均值和方差；p(x_j|μ_i,σ_i)表示在所述当前迭代步骤中，像素点x_j在第i个高斯项中的概率；

并通过所述期望最大化算法中的公式计算得到更新的所述混合高斯模型的权值π_i、均值μ_i和方差σ_i，其中，m表示所述混合高斯模型中的像素点的个数。