[发明专利]基于直方图与LBP特征融合的工业反应釜液面分离方法在审
申请号: | 201810038735.1 | 申请日: | 2018-01-16 |
公开(公告)号: | CN108346136A | 公开(公告)日: | 2018-07-31 |
发明(设计)人: | 曹九稳;吴泽;王建中 | 申请(专利权)人: | 杭州电子科技大学 |
主分类号: | G06T5/20 | 分类号: | G06T5/20;G06T5/40;G06T7/90;G06K9/62 |
代理公司: | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人: | 朱月芬 |
地址: | 310018 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于直方图与LBP特征融合的工业反应釜液面分离方法。本发明包括如下步骤:步骤1.通过摄像头获取原始的输入单帧图像;步骤2.由摄像头获取的输入单帧图像经过颜色直方图算法提取得到该输入单帧图像的颜色直方图特征,同时也将输入单帧图像经过LBP算法提取得到LBP特征;步骤3.将计算得到的颜色直方图特征和LBP特征融合在一起通过KNN算法进行处理,得到对于油状物液面状态的判断。本发明通过多特征融合的方式能够准确的对于反应釜内液面的状态的变化做出判断,并同时能够在短时间内对反应釜内液体状态的改变做出快速准确的判断。本发明具有不需要事先学习图像特征的优点。 | ||
搜索关键词: | 单帧图像 特征融合 颜色直方图特征 工业反应釜 摄像头 反应釜 直方图 液面 算法 多特征融合 颜色直方图 学习图像 液面状态 液体状态 油状物 内液 | ||
【主权项】:
1.基于直方图与LBP特征融合的工业反应釜液面分离方法,其特征在于通过多特征融合的方式对于反应釜内液面的状态的变化做出判断,并同时能够在短时间内对反应釜内液体状态的改变做出判断,具体实现包括如下步骤:步骤1.通过摄像头获取原始的输入单帧图像;步骤2.由摄像头获取的输入单帧图像经过颜色直方图算法提取得到该输入单帧图像的颜色直方图特征,同时也将输入单帧图像经过LBP算法提取得到LBP特征;步骤3.将计算得到的颜色直方图特征和LBP特征融合在一起通过KNN算法进行处理,得到对于油状物液面状态的判断;所述步骤1的具体实现包括以下:调节摄像头,将摄像头调整到与油状物液面状态观察区间的位置相对合适的,获取油状物液面变化过程中的每一单帧图像I;所述步骤2将计算得到的颜色直方图特征和LBP特征的融合特征,具体实现流程如下:2.1获取每一单帧图像I的RGB三个通道的数值,其值分别为R、G、B;2.2由RGB到HSV的转换:![]()
if H<0thenH←H=360.output0≤V≤1,0≤S≤1,0≤H≤360.2.3将得到的H、S和V这3个分量进行不等间隔量化,把色调H分成16份,饱和度S和亮度V都分成4份;2.4通过计算统计得到不同量化范围的数值,该颜色直方图所得到的特征维数为16*4*4=256;2.5获取每一单帧图像I的RGB三个通道的数值,其值分别为R、G、B,对于该三通道图像进行光照补偿;2.6将光照补偿后的图像进行加权平均法灰度化处理,得到灰度图Gray:Gray=0.299*R+0.578*G+0.114*B2.7灰度图Gray进行LBP特征提取,LBP的基本原理是比较中心像素与其相邻域像素之间的灰度值大小,用公式表示如下:
其中(xc,yc)是中心位置,ic是中心像素值,ip是相邻像素的灰度值,s(x)是一个函数符号:
2.8将步骤2.4得到的颜色直方图特征和步骤2.6中得到的LBP特征分别进行归一化,然后将其进行特征融合。
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