一种功能性冲锋衣表面质量检测方法与流程

本发明涉及图像处理，具体涉及一种功能性冲锋衣表面质量检测方法。

背景技术：

1、功能性冲锋衣具有多种特殊功能和性能，包括防风、防水、排汗等，所以广泛应用于户外和运动场合。因此为了保证产品质量以及用户的安全，对冲锋衣表面质量的检测和评估尤为重要。功能性冲锋衣表面质量检测的实现依赖于多种技术，其中数字图像处理技术可以对冲锋衣表面图像进行分析和处理，对于人工失误造成的功能性冲锋衣表面污渍可以通过对冲锋衣表面照射x线影像以检测污渍区域，但是由于污渍区域呈现的规律性较差，所以通过分割技术提取污渍区域时，容易造成提取不完整或过度提取的问题，从而降低工作人员的质量检测准确性。

2、分水岭算法作为一种基于区域的图像分割算法，在冲锋衣表面出现污渍等缺陷时，根据图像局部亮度差异可以将图像中的缺陷区域进行自动分割，为污渍识别提供便利。但是由于该算法依赖于局部极值点来确定分割线，而图像中的噪声和细节等因素可能导致局部极值点数量过多或过少，进而造成过分割或欠分割的问题。

技术实现思路

1、本发明提供一种功能性冲锋衣表面质量检测方法，以解决现有的问题。

2、本发明的一种功能性冲锋衣表面质量检测方法采用如下技术方案：

3、本发明一个实施例提供了一种功能性冲锋衣表面质量检测方法，该方法包括以下步骤：

4、采集功能性冲锋衣表面图像，获取功能性冲锋衣表面图像的梯度图像；

5、预设搜索窗口遍历功能性冲锋衣表面图像的梯度图像，选择搜索窗口中梯度幅值最大的像素点作为搜索窗口的初始种子点；根据搜索窗口内除初始种子点外的其他像素点与初始种子点的灰度差异、梯度幅值差异以及距离获取每个搜索窗口的像素点相似性；根据每个搜索窗口的像素点相似性标记像素点，获取每个搜索窗口的标记区域；根据每个搜索窗口的像素点离散程度获取每个标记区域的连通性；根据每个标记区域的连通性获取初始像素块；

6、根据相邻初始像素块的灰度差异和梯度差异获取相邻初始像素块的合并可行性；根据合并可行性合并初始像素块，获取合并像素块；根据合并像素块包含的所有初始像素块的初始种子点之间的距离获取合并像素块的封闭性；根据合并像素块的封闭性、平均梯度以及梯度波动程度获取合并像素块的复杂性；根据合并像素块的复杂性获取标记图像；

7、根据标记图像分割功能性冲锋衣表面图像的梯度图像，获取功能性冲锋衣表面图像的分割图像；根据功能性冲锋衣表面图像的分割图像检测冲锋衣表面质量。

8、优选的，所述预设搜索窗口遍历功能性冲锋衣表面图像的梯度图像，选择搜索窗口中梯度幅值最大的像素点作为搜索窗口的初始种子点，包括的具体方法为：

9、预设固定边长为的搜索窗口，以固定步长在功能性冲锋衣表面图像的梯度图像中滑动搜索，选择每个搜索窗口内梯度幅值最大的像素点作为初始种子点，若窗口内存在多个梯度幅值最大的像素点，则随机选择其中任意一个作为初始种子点。

10、优选的，所述根据搜索窗口内除初始种子点外的其他像素点与初始种子点的灰度差异、梯度幅值差异以及距离获取每个搜索窗口的像素点相似性，包括的具体方法为：

11、

12、其中，表示第个搜索窗口内除初始种子点外的第个像素点与初始种子点的相似性，表示第个搜索窗口内除初始种子点外的第个像素点与初始种子点的灰度值差值，表示第个搜索窗口内除初始种子点外的第个像素点与初始种子点的梯度幅值差值，表示第个搜索窗口内除初始种子点外的第个像素点与初始种子点的的距离，表示每个搜索窗口内除初始种子点外的像素点个数，表示以自然常数为底的指数函数。

13、优选的，所述根据每个搜索窗口的像素点相似性标记像素点，获取每个搜索窗口的标记区域，包括的具体方法为：

14、根据每个搜索窗口的像素点相似性，对每个搜索窗口的像素点相似性按照由大到小的顺序进行排序，获取相似性最大的前个像素点，并将在每个搜索窗口内获取的个像素点的像素值标记为0，将每个搜索窗口内除前个像素点的其他像素点的像素值标记为1，利用凸包检测获取每个搜索窗口中包含所有像素值为0的像素点的最小凸多边形，将获取的最小凸多边形所在的区域作为标记区域，s为预设数据。

15、优选的，所述根据每个搜索窗口的像素点离散程度获取每个标记区域的连通性，包括的具体方法为：

16、统计每个搜索窗口的非零像素点，对搜索窗口内的所有非零像素点进行连通域分析，得到多个连通域，将处于同一连通域的非零像素点两两相连后形成的线段长度记为1，计算每个搜索窗口的非零像素点两两相连形成的线段长度的方差，记为每个搜索窗口的像素点离散程度，根据每个搜索窗口的像素点离散程度确定标记区域的连通性的具体公式为：

17、

18、其中，表示第个搜索窗口内的标记区域的连通性，表示将第个搜素窗口内的所有非零像素点两两相连后获取的线段个数，表示第个搜索窗口内所有非零像素点两两相连后形成的线段中第个线段的长度，表示非零像素点形成的线段平均长度，为双曲正切函数。

19、优选的，所述根据每个标记区域的连通性获取初始像素块，包括的具体方法为：

20、根据每个搜索窗口的标记区域的连通性将标记区域之间形成的重叠区域划分到连通性最强的标记区域中，并从其他形成重叠区域的标记区域中将其剔除，获取若干个新的像素块，将新的像素块记为初始像素块。

21、优选的，所述根据相邻初始像素块的灰度差异和梯度差异获取相邻初始像素块的合并可行性，包括的具体方法为：

22、

23、其中，表示第个初始像素块与相邻的第个初始像素块的合并可行性，表示第个初始像素块与相邻的第个初始像素块的平均灰度值差异,第个初始像素块与相邻的第个初始像素块的平均梯度差异，表示与第个初始像素块相邻的初始像素块个数，exp[]表示以自然常数为底的指数函数。

24、优选的，所述根据合并像素块包含的所有初始像素块的初始种子点之间的距离获取合并像素块的封闭性，包括的具体方法为：

25、

26、其中，表示第个合并像素块的封闭性，表示第个合并像素块中每个初始像素块的种子点两两相连形成的第条线段的长度，表示第个合并像素块中每个初始像素块的种子点两两相连形成的线段个数，为超参数，为反正切函数。

27、优选的，所述根据合并像素块的封闭性、平均梯度以及梯度波动程度获取合并像素块的复杂性，包括的具体方法为：

28、

29、其中，表示第个合并像素块的复杂性，表示第个合并像素块的梯度波动程度，第个合并像素块的平均梯度，表示第个合并像素块封闭性，表示线性归一化处理后的第个合并像素块的梯度波动程度、平均梯度以及封闭性之和，为超参数, xp[]表示以自然常数为底的指数函数。

30、优选的，所述根据合并像素块的复杂性获取标记图像，包括的具体方法为：

31、预设合并像素块的复杂性阈值，当合并像素块的复杂性大于等于复杂性阈值时，将合并像素块内的所有像素点的像素值记为0，将合并像素块记为标记图像，反之则不作为标记图像。

32、本发明的技术方案的有益效果是：通过计算像素点的梯度幅值并预设搜索窗口，选择搜索窗口内梯度幅值大的像素点作为种子点，能够更好地捕捉到功能性冲锋衣表面图像的关键结构和目标区域，从而提高超像素分割的准确性；通过计算每个搜索窗口内除初始种子点外的其他像素点与初始种子点的灰度差异、梯度幅值差异以及位置关系根据确定每个搜索窗口中除初始种子点的其他像素点与初始种子点之间的相似度，能够提高超像素分割中聚类步骤的精确度，为后续获取标记区域提供依据；通过将图像划分为多个初始像素块，并通过合并获取合并像素块，能够减少计算量；通过计算合并像素块的不同复杂性确定标记图像，提高获取标记图像的准确性，避免了因标记图像造成的过分割或欠分割问题，提高了功能性冲锋衣表面质量的检测准确性。