[发明专利]基于机器视觉的比色法色彩特征向量自动提取方法

摘要

一种实现广谱水质测试、同时大幅降低系统造价的基于机器视觉的比色法色彩特征向量自动提取方法。技术方案是：基于机器视觉的比色法色彩特征向，量自动提取方法，其特征是包括下列步骤：对水质检测试纸样板条上摄取数字图像，并在此图像上确定四个相关的定位点；以步骤1中的定位点为基础，建立4个矢量直线方程；将4个矢量直线方程，转换为4个以像素为基础的搜索区域边界方程；将搜索区域内的图像转换为二值图像；对二值图像进行区域标记，得到K个“兴趣区域”在二值图像上的位置；获得在初始数字图像上的K个“兴趣区域”；即在每个区域上计算相关的M个特征向量。

主权项

基于机器视觉的比色法色彩特征向量自动提取方法，其特征是包括下列步骤：步骤1：对水质检测试纸样板条上摄取数字图像，并在此图像上确定四个相关的定位点；步骤2：以步骤1中的定位点为基础，建立4个矢量直线方程，并以此矢量方程为边界设定搜索区域；步骤3：采用DDA(Digital Differential Algorithm)数字差分算法，将4个矢量直线方程，转换为4个以像素(Pixel)为基础的搜索区域边界方程；步骤4：设定门槛值TREGION，以四个像素边界方程为界，将搜索区域内的图像转换为二值图像(Binary Image)；步骤5：对二值图像进行区域标记(Region labeling)，并对标记后的二值图像在设定的门槛值TFILTER下，进行噪声滤波预处理，从而得到K个“兴趣区域”在二值图像上的位置；步骤6：以二值图像的K个“兴趣区域”作为模板向初始数字图像进行一一对应的映射，获得在初始数字图像上的K个“兴趣区域”；步骤7：在对应的初始数字图像的K个“兴趣区域”上分别处理每个区域，即在每个区域上计算相关的M个特征向量，在K个“兴趣区域”上，建立含有KxM个特征向量的集合，从而完成色彩特征向量自动提取。