(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211205323.5 (22)申请日 2022.09.30 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115272345 A (43)申请公布日 2022.11.01 (73)专利权人 南通海王消防水 带有限公司 地址 226000 江苏省南 通市启东市汇龙镇 台角村 (72)发明人 陈鹏　 (74)专利代理 机构 深圳政科创新专利代理事务 所(普通合伙) 44880 专利代理师 谢庚生 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/13(2017.01)G06T 7/62(2017.01) G06T 5/00(2006.01) G06T 5/10(2006.01) 审查员 丁娇 (54)发明名称 基于图像处 理的防火面料质量分析方法 (57)摘要 本发明涉及基于图像处理的防火面料质量 分析方法， 属于防火面料质量分析技术领域。 方 法包括以下步骤： 根据边缘轮廓图像和频谱图 像， 得到频谱 图像上的高频区域； 根据像素值和 方向夹角， 得到第一高频高亮点和第二高频高亮 点； 将除第一高频高亮点和第二高频高亮点之外 的其它高频区域中的高频高亮点记为异常高亮 点； 根据各异常高亮点与第一高频高亮点和第二 高频高亮点之间的差异， 得到各异常高亮点对应 的像素值异常程度、 灰度变化频率异常程度和方 向夹角异常程度； 根据像素值异常程度、 灰度变 化频率异常程度以及方向夹角异常程度， 得到综 合异常程度； 根据综合异常程度， 评判防火面料 的质量。 本发 明能够可靠的分析判断防火面料的 质量。 权利要求书3页 说明书9页 附图1页 CN 115272345 B 2022.12.27 CN 115272345 B 1.一种基于图像处 理的防火面料质量分析 方法， 其特 征在于， 该 方法包括如下步骤： 获取防火面料表面灰度图像； 利用傅里叶变换和边缘检测算子， 得到所述灰度图像对 应的频谱图像和边缘轮廓图像； 获得所述频谱图像中的低频中心点和频谱图像中的各点与 低频中心点之间的距离； 根据所述 边缘轮廓图像和频谱图像， 得到所述频谱图像中的高频区域； 获得所述高频区域中的各高频高亮点对应的像素值和对应的方向夹角； 根据 所述像素 值和方向夹角， 得到第一高频高亮点和第二高频高亮点； 将除第一高频高亮点和第二高频 高亮点之外的其它的高频区域中的高频高亮点记为异常高亮点； 根据各异常高亮点对应的像素值与第一高频高亮点和第二高频高亮点对应的像素值 之间的差异， 得到各异常高亮点对应的像素值异常程度； 根据各异常高亮点与低频中心点 之间的距离、 第一高频高亮点与低频中心点之 间的距离以及第二高频高亮点与低频中心 点 之间的距离， 得到各异常高亮点对应的灰度变化频率异常程度； 根据各异常高亮点对应的 方向夹角、 第一高频高亮点对应的方向夹角以及第二高频高亮点对应的方向夹角， 得到各 异常高亮点对应的方向夹角异常程度； 根据所述像素值异常程度、 灰度变化频率异常程度 以及方向夹角异常程度， 得到各异常高亮点对应的综合异常程度； 根据所述综合异常程度， 评判防火面料的质量； 所述根据所述边缘轮廓图像和频谱图像， 得到所述频谱图像中的高频区域的方法， 包 括： 获得半径序列； 所述半径序列中的最大值小于频谱图像对应的距离序列中的最大值， 半径序列中的最小值大于频谱图像对应的距离序列中的最小值； 所述距离序列是由频谱图 像中的各点与低频中心点之间的距离构建得到的； 以低频中心点 为圆心， 构建得到半径序列中各半径对应的候选圆； 对于半径序列中的任一半径对应的候选圆： 将频谱图像中该候选圆中的各点的像素值置为0， 并记为第一频谱图像； 对第一频谱图像进行傅里叶逆变换和二值化处理， 得到该候选圆对应的第 一边缘轮廓 图像； 对于第一边缘轮廓图像中的任一像素点， 计算该像素点与所述灰度图像对应的边缘轮 廓图像中与该像素点对应的像素点之间的灰度值差值， 记为该像素点对应的特 征差异值； 统计特征差异值为第 一特征差异值的第 一边缘轮廓图像中的像素点的数量， 记为第 一 边缘轮廓图像对应的第一像素点数量； 统计特征差异值为第 二特征差异值的第 一边缘轮廓图像中的像素点的数量， 记为第 一 边缘轮廓图像对应的第二像素点数量； 获得所述灰度图像中像素点的总数量； 根据所述灰度图像中像素点的总数量、 所述第一像素点数量和所述第二像素点数量， 得到半径序列中该半径对应的候选圆对应的第一边缘轮廓图像与所述灰度图像对应的边 缘轮廓图像之间的匹配值； 将所述匹配值小于预设匹配阈值的候选圆记为第一 候选圆； 从各第一 候选圆中选取半径最小的第一 候选圆记为目标圆； 将频谱图像中除目标圆区域之外的区域记为高频区域， 并将高频区域中的各点记为高权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115272345 B 2频高亮点。 2.如权利要求1所述的基于图像处理 的防火面料质量分析方法， 其特征在于， 所述获得 所述频谱图像中的低频中心点和频谱图像中的各点与低频中心点之间的距离的方法， 包 括： 获得频谱图像中的低频中心点和频谱图像中的各点对应的最小正周期； 将频谱图像中的各点对应的最小正周期的倒数记为频谱图像中的各点与低频中心点 之间的距离 。 3.如权利要求1所述的基于图像处理 的防火面料质量分析方法， 其特征在于， 所述根据 所述像素值和方向夹角， 得到第一高频高亮点和第二高频高亮点的方法， 包括： 将最大像素值对应的高频高亮点记为第 一高频高亮点； 将所述第 一高频高亮点对应的 方向夹角记为 ； 若 ， 则第二高频高亮点的方向夹角为 ； 若 ， 则第二高频高亮 点 的方向夹角为 ； 获得方向夹角为 的各高频高亮点， 记为第二 候选高频高亮点； 将各第二 候选高频高亮点中像素值 最大的第二 候选高频高亮点记为第二高频高亮点。 4.如权利要求1所述的基于图像处理 的防火面料质量分析方法， 其特征在于， 对于任一 异常高亮点， 根据如下公式计算该异常高亮点对应的像素值异常程度： 其中， 为该异常高亮点对应的像素值异常程度， 为该异常高亮点对应的像素值， 为第一高频高亮点对应的像素值， 为第二高频高亮点对应的像素值。 5.如权利要求1所述的基于图像处理 的防火面料质量分析方法， 其特征在于， 对于任一 异常高亮点， 根据如下公式计算该异常高亮点对应的灰度变化频率异常程度： 其中， 为该异常高亮点对应的灰度变化频率异常程度， 为该异常高亮点与低频中心 点之间的距离， 为第一高频高亮点与低频中心点之间的距离， 为第二高频高亮点与低 频中心点之间的距离 。 6.如权利要求1所述的基于图像处理 的防火面料质量分析方法， 其特征在于， 对于任一 异常高亮点， 根据如下公式计算该异常高亮点对应的方向夹角异常程度：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115272345 B 3