[发明专利]基于灰度分布的螺旋叶片图像分割质量自适应评价方法

权利要求书

1.一种基于灰度分布的螺旋叶片图像分割质量自适应评价方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)确定螺旋叶片图像分割质量的评价指标；所述评价指标为错误分割率和遗漏分割率；

(2)构建螺旋叶片图像分割质量自适应、综合评价模型；

(3)计算螺旋叶片图像各分割质量评价指标的值；

(4)计算螺旋叶片图像分割质量评价模型的自适应调整系数；

(5)计算并输出螺旋叶片图像分割质量的评价结果；

所述步骤(4)包括以下步骤：

(41)螺旋叶片图像灰度归一化处理后的标准差：

其中，STD表示螺旋叶片图像的灰度标准差，AvgG表示螺旋叶片图像的灰度均值，r_i表示螺旋叶片图像中第i级灰度值，L表示螺旋叶片图像中像素的灰度级数，Max_r表示最大权重灰度值，Min_r表示最小权重灰度值；

(42)螺旋叶片图像分割质量评价模型的自适应调整系数：

p＝1-STD

q＝STD

其中，p表示当前螺旋叶片图像的错误分割率权重系数，q表示当前螺旋叶片图像的遗漏分割率权重系数。

2.根据权利要求1所述的一种基于灰度分布的螺旋叶片图像分割质量自适应评价方法，其特征在于，步骤(1)所述的评价指标主要包括错误分割率和遗漏分割率。

3.根据权利要求1所述的一种基于灰度分布的螺旋叶片图像分割质量自适应评价方法，其特征在于，步骤(2)所述的自适应、综合评价模型描述如下：

p_i+q_i＝1

其中，Evalue表示计算得到的螺旋叶片图像分割质量的评价值，K表示评价用的螺旋叶片图像个数，i表示第i幅图像，p和q是权重系数，表示两种分割率所占权重，缺省值为0.5，TF_i表示第i个图像中分割出的非特征的个数，TC_i表示分割出的缺陷特征总数，LC_i表示遗漏掉的缺陷特征数，RC_i表示总缺陷特征数。