[发明专利]一种汽车换挡面板图像自动分类方法

权利要求书

1.一种汽车换挡面板图像自动分类方法，其特征在于包括以下步骤：

1)采集不同车型的灰度图像的汽车换挡面板图像，以汽车换挡面板作为图像中的目标，图像中包含汽车换挡面板的全部目标区域；

2)首先对汽车换挡面板图像进行二值化处理，再对二值化处理后的图像进行形态学膨胀操作并填充孔洞，将目标区域内孔洞填充后的图像与原始汽车换挡面板图像进行差分运算，分离汽车换挡面板图像的背景和目标，提取出目标区域；

3)提取目标区域边界到质心的平均距离Dist、平均距离标准差Sigma以及目标区域的外接圆半径Out_r、矩形度Re、主轴I_a和副轴I_b长度、目标区域的三个二阶中心矩I₁,I₂,I₃和一个三阶中心矩I₄、结构因子StrFa的共11个形状特征；

4)选择已划分类型的汽车换挡面板图像作为样本，将样本的特征进行归一化处理后作为MLP神经网络模型的数据集，搭建MLP神经网络模型的结构并训练模型参数，获得训练后的MLP神经网络模型；

5)对未知类型的汽车换挡面板图像重复上述步骤进行处理并提取11个形状特征，将提取出来的特征作为分类模型的输入数据，输入到训练后的MLP神经网络模型，输出汽车换挡面板的类型，完成汽车换挡面板的自动分类。

2.根据权利要求1所述一种汽车换挡面板图像自动分类方法，其特征在于：所述步骤(2)具体为：

2.1)使用OTSU法对汽车换挡面板图像f进行二值化处理得到二值图像f_bw；

2.2)使用圆形结构元素Se对二值图像f_bw进行一次形态学膨胀操作，得到膨胀后图像f_d：

f_d＝f_bwΘSe

2.3)对膨胀后图像f_d进行形状转换，填充目标区域中的空洞，得到填充后图像f_convex；

2.4)将填充后图像f_convex上目标区域的坐标位置对应到汽车换挡面板图像f上，作为汽车换挡面板图像f上的目标区域位置，差分运算提取出汽车换挡面板图像f中的目标区域p。