[发明专利]一种机器视觉的泡沫密集图像的特征提取方法在审
| 申请号： | 201710947432.7 | 申请日： | 2017-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN109657687A | 公开（公告）日： | 2019-04-19 |
| 发明（设计）人： | 欧阳光;池敏 | 申请（专利权）人： | 南京敏光视觉智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46 |
| 代理公司： | 南京睿之博知识产权代理有限公司 32296 | 代理人： | 陈琛 |
| 地址： | 210019 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种机器视觉的泡沫密集图像的特征提取方法，适用于机器视觉应用在根据液体泡沫分析的应用领域，针对泡沫高亮、透明、流动的特点首先对桢图像获取全幅高亮点像素，然后以每个高亮点像素为中心划分得到泡沫子块，然后再对连续的两针进行配准后分别作旋转反变换以及模板匹配操作，将前景特征和背景有效区分，并建立高亮点像素的追踪，最后估算得到高点点像素的运动速度，并作为泡沫密集图像特征。本方法能够快速、有效的确定高亮点像素特征，实现泡沫密集图像的特征快速提取，为机器视觉的应用提供基础。 | ||
| 搜索关键词： | 机器视觉 高亮点 像素 特征提取 图像 快速提取 模板匹配 图像特征 像素特征 液体泡沫 应用提供 反变换 桢图像 高亮 配准 子块 估算 追踪 透明 流动 应用 分析 | ||
【主权项】：
1.一种机器视觉的泡沫密集图像的特征提取方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取图像序列第K和第K+1帧；步骤2：对获取的帧图像分别进行预处理；步骤3：设定阈值，根据设定阈值得到图像上的高亮点像素集；步骤4：以高亮点像素为中心划分泡沫子块；步骤5：对各泡沫子块进行相位配准处理；步骤6：对第K+1桢图像先作尺寸缩放处理，然后在进行旋转反变换处理；步骤7：对第K桢图像进行模板匹配操作；步骤8：对泡沫子块的泡沫速度进行估计，得到像素运动速度分量，并作为泡沫密集图像特征。
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