[发明专利]一种红外图片识别方法在审
| 申请号： | 201810933085.7 | 申请日： | 2018-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN109272018A | 公开（公告）日： | 2019-01-25 |
| 发明（设计）人： | 董知周;王锋华;徐盛;陈显辉;吴海峰;成敬周;缪竞雄;沈杰;郑文斌;陈显来;胡陈晨;王绍荃;钟尚染;李炜;谢华森 | 申请（专利权）人： | 国网浙江省电力有限公司温州供电公司;温州市图盛科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/32;G06K9/34 |
| 代理公司： | 杭州华鼎知识产权代理事务所(普通合伙) 33217 | 代理人： | 项军 |
| 地址： | 325000 *** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种红外图片识别方法，包括以下步骤：读取图像、设置ROI、高斯滤波、Sobel算子计算图像梯度、非极大值抑制、滞后阈值分割、计算梯度向量的所有归一化点积的总和。本发明的优点是：将区域内进行数字化处理，并进行高斯滤波去除噪声，消除图像的噪声干扰，从而提高图像质量，然后Sobel算子计算图像梯度，产生对应的灰度矢量或是其法矢量，采用非极大值抑制，对每一个像素进行检查，看这个点的梯度是不是周围具有相同梯度方向的点中最大的，再采用滞后阈值分割，然后将模板和红外图片归一化点积的总和之间的欧式距离，从而实现高效准确的识别红外图片，即使红外图片旋转了也不会影响判断的准确性，识别度高，不受角度尺度影响。 | ||
| 搜索关键词： | 红外图片 非极大值抑制 计算图像梯度 高斯滤波 阈值分割 归一化 点积 图像 计算梯度向量 数字化处理 尺度影响 读取图像 灰度矢量 欧式距离 噪声干扰 滞后 法矢量 识别度 像素 去除 噪声 检查 | ||
【主权项】：
1.一种红外图片识别方法，其特征在于，包括以下步骤10、制作照片模板：提取模板照片，绘制ROI区域，然后进行高斯滤波，再通过Sobel算子计算图像梯度，对非极大值抑制，确定边界对滞后阈值分割，最后计算模板梯度向量的所有归一化点积的总和；20、对红外图片匹配定位：提取红外照片，绘制ROI区域，然后进行高斯滤波，再通过Sobel算子计算图像梯度，对非极大值抑制，确定边界对滞后阈值分割，最后计算红外图片梯度向量的所有归一化点积的总和；30、计算模板与红外图片ROI的梯度向量所有归一化点积的总和之间的欧式距离，归一化相似性函数为：![]()
当R(i,j)为1时，表示模板与红外图片完全相等。
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