[发明专利]一种基于Graph Cuts算法的漂浮物识别方法在审
| 申请号： | 201910995208.4 | 申请日： | 2019-10-18 |
| 公开（公告）号： | CN110781786A | 公开（公告）日： | 2020-02-11 |
| 发明（设计）人： | 贺纯洁 | 申请（专利权）人： | 贺纯洁 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06T5/20;G06T5/30;G06T7/11;G06T7/12 |
| 代理公司： | 11212 北京轻创知识产权代理有限公司 | 代理人： | 王欢 |
| 地址： | 210042 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 漂浮物 预处理 算法 垃圾图片 图片 中值滤波处理 形态学 比对方式 腐蚀处理 目标轮廓 图片特征 分割 准确率 | ||
1.一种基于Graph Cuts算法的漂浮物识别方法，其特征在于，所述方法包括：
S1：获取漂浮物图片；
S2：对漂浮物图片进行预处理；
S3：利用Graph Cuts算法在预处理完成的漂浮物图片上绘出漂浮物目标轮廓并对水漂浮物目标进行精确的分割提取；
S4：对分割提取的漂浮物图片进行特征切分；
S5：将切分的漂浮物特征图片与数据库中预存的漂浮物特征图片进行对比；
S6：根据对比结果，提取数据库对比出的漂浮物特征图片并获取关联漂浮物特征图片的描述信息；
S7：展现对比识别结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于Graph Cuts算法的漂浮物识别方法，其特征在于，所述S5：将切分的漂浮物特征图片与数据库中预存的漂浮物特征图片进行对比，还包括：
S51：数据库未对比出漂浮物特征；
S52：在网络上查找与切分的漂浮物特征图片相似的图片，并获取相似图片的相关信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于Graph Cuts算法的漂浮物识别方法，其特征在于：所述S2：对漂浮物图片进行预处理，还包括：
S21：对漂浮物图片进行使用中值滤波进行预处理，消除图像中的斑点噪声和椒盐噪声；
S22：对预处理完成后的漂浮物图片进行形态学腐蚀处理，解决水面波纹的干扰，消除前景中的斑点噪声，生成前景二值图像。
4.根据权利要求1所述的一种基于Graph Cuts算法的漂浮物识别方法，其特征在于，S3：利用Graph Cuts算法在预处理完成的漂浮物图片上绘出漂浮物目标轮廓并对水漂浮物目标进行精确的分割提取，在确定每条边的权值后，通过Min Cut算法求取最优解，充分利用图像本身的空间信息，优化分割结果。
5.根据权利要求1所述的一种基于Graph Cuts算法的漂浮物识别方法，其特征在于，所述S52：在网络上查找与切分的漂浮物特征图片相似的图片，并获取相似图片的相关信息为根据相似图技术，在网络上进行搜索，获取与所述切分的漂浮物特征图片相关联的图片，从所述相关联的图片所在的网页中，提取所述相关联的图片描述信息。
6.根据权利要求1所述的一种基于Graph Cuts算法的漂浮物识别方法，其特征在于，所述S1：获取漂浮物图片为用户拍摄的图片或者按照30帧每秒的采样速度对视频中的帧图像进行读取。
7.根据权利要求1所述的一种基于Graph Cuts算法的漂浮物识别方法，其特征在于：所述数据库中预存的漂浮物特征图片根据获取的漂浮物图片库中的所有图片的图片特征建立而成。
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