[发明专利]图像中细小颗粒的增强方法在审
申请号: | 202011238406.5 | 申请日: | 2020-11-09 |
公开(公告)号: | CN112288654A | 公开(公告)日: | 2021-01-29 |
发明(设计)人: | 朱吉斌;梁修亮;樊春晓;朱若萱 | 申请(专利权)人: | 珠海市润鼎智能科技有限公司 |
主分类号: | G06T5/00 | 分类号: | G06T5/00;G06K9/62 |
代理公司: | 广州市合本知识产权代理事务所(普通合伙) 44421 | 代理人: | 刘洁 |
地址: | 519000 广东省珠海市香洲*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 图像 细小 颗粒 增强 方法 | ||
1.图像中细小颗粒的增强方法,其特征在于,采用如下步骤:
S1、选取多个测试图像,从测试图像中选取出大量不同姿态的待识别颗粒,使用字典学习方法从中学习出颗粒图像的不同特征,并建立特征字典D;
S2、使用最近邻插值法,对特征字典D进行插值,得到更加精细的字典Dp;
S3、使用模板匹配检测算法,对待增强图像进行分析,检测出的颗粒图像I;
S4、将颗粒图像I表示成字典D与系数Z乘积的形式,即求得系数Z;
S5、基于系数Z以及字典Dp,以的方式求得与颗粒图像I相应的精细的颗粒Ip;
S6、将待增强图像中的颗粒图像I及其周边像素值,全部替换为精细的颗粒Ip。
2.如权利要求1所述的图像中细小颗粒的增强方法,其特征在于,字典学习方式为其中,Y为由颗粒图像列向量组成的图像,D为求取的字典,X为字典对应的系数,λ为拉格朗日系数。
3.如权利要求1所述的图像中细小颗粒的增强方法,其特征在于,步骤S2中的最近邻插值法,系在待求象素的四邻象素中,将距离待求象素最近的邻象素灰度赋给待求象素。
4.如权利要求1所述的图像中细小颗粒的增强方法,其特征在于,步骤S2对特征字典D进行插值后,通过像素灰度值取整得到更加精细的字典Dp。
5.如权利要求1所述的图像中细小颗粒的增强方法,其特征在于,步骤S6中采用图片局部替换以及局部像素替换的方法,将待增强图像中的颗粒图像I及周边像素值,全部替换为精细的颗粒Ip。
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