[发明专利]一种基于奇异值分解的红外图像特征向量提取方法

权利要求书

1.一种基于奇异值分解的红外图像特征向量提取方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1.获取电缆瓷套终端红外图像的灰度图像；

S2.对灰度图像的灰度值矩阵，将其等分成若干个灰度值小矩阵；

S3.对于步骤S2得到的灰度值小矩阵进行奇异值分解，得到每个灰度值小矩阵的奇异值序列；

S4.对于步骤S3得到的奇异值序列，计算其能量值，并组成电缆瓷套终端红外图像的特征向量。

2.根据权利要求1所述的一种基于奇异值分解的红外图像特征向量提取方法，其特征在于，所述步骤S1中，电缆瓷套终端红外图像的灰度图像用大小为I×J的灰度值矩阵f表示，其中f(i,j)表示位置(i,j)处的像素灰度值。

3.根据权利要求2所述的一种基于奇异值分解的红外图像特征向量提取方法，其特征在于，所述步骤S2中，对灰度值矩阵f，将其等分成大小为M×N的灰度值小矩阵，灰度值小矩阵的个数为K，K＝(I/M)×(J/N)，灰度值小矩阵记为f_k(k＝1,2,...,K)。

4.根据权利要求3所述的一种基于奇异值分解的红外图像特征向量提取方法，其特征在于，所述步骤S3中，对灰度值小矩阵f_k(k＝1,2,...,K)进行奇异值分解，得到每个灰度值小矩阵的奇异值序列，记为σ_k(t)，k＝1,2,...,K表示第k个灰度值小矩阵的奇异值序列，t＝1,2,...,T，T＝min(M,N)。

5.根据权利要求4所述的一种基于奇异值分解的红外图像特征向量提取方法，其特征在于，所述步骤S4中，具体包括如下步骤：

S41.对于第k个灰度值小矩阵的奇异值序列σ_k(t)，按下式计算其能量值：

式中，E_k为第k个灰度值小矩阵奇异值序列的能量值；

S42.利用能量值E_k(k＝1,2,...,K)，组成电缆瓷套终端红外图像的特征向量：

λ＝(E₁,E₂,...,E_K)

式中，λ为电缆瓷套终端红外图像的特征向量。