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申请/专利权人：江苏中杰建兆智能装备有限公司

摘要：本发明涉及图像数据处理技术领域，具体涉及基于特征提取的腻子刮抹效果智能评估方法及系统，包括：获取墙面灰度图像并构建灰度游程矩阵，根据墙面灰度图像的每一列像素点的数量和灰度值得到每一列的亮度特征指数，结合墙面灰度图像的每一列像素点灰度值，得到墙面灰度图像的残余噪声干扰程度，根据墙面灰度图像的残余噪声干扰程度与相邻像素点灰度值的差异，得到墙面灰度图像的灰度游程矩阵的每个数据的纹理异常参数，从而得到墙面灰度图像的腻子刮抹效果指数，评估墙面的腻子刮抹效果。本发明通过对腻子刮抹图像进行分析，对腻子刮抹施工痕迹纹理进行分析处理，减少了噪声的影响，对墙面的腻子刮抹效果做出准确的评估。

主权项：1.基于特征提取的腻子刮抹效果智能评估方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取墙面灰度图像；构建墙面灰度图像的灰度游程矩阵，根据墙面灰度图像的每一列像素点的数量和灰度值，得到墙面灰度图像的每一列的亮度特征指数；其中，灰度游程矩阵中每个数据对应一个游程长度；根据墙面灰度图像的每一列像素点灰度值和墙面灰度图像的每一列的亮度特征指数，得到墙面灰度图像的残余噪声干扰程度；根据墙面灰度图像的残余噪声干扰程度与相邻像素点灰度值的差异，得到墙面灰度图像的灰度游程矩阵的每个数据的纹理异常参数；根据墙面灰度图像的灰度游程矩阵的数据数量和每个数据的纹理异常参数，得到墙面灰度图像的腻子刮抹效果指数；根据墙面灰度图像的腻子刮抹指数，评估墙面的腻子刮抹效果；所述根据墙面灰度图像的每一列像素点灰度值和墙面灰度图像的每一列的亮度特征指数，得到墙面灰度图像的残余噪声干扰程度，包括的具体步骤如下：根据墙面灰度图像的每一列像素点灰度值之间的差异和墙面灰度图像的每一列的亮度特征指数，得到墙面灰度图像的每一列的初级噪声程度；根据墙面灰度图像的所有列的初级噪声程度以及每一列中像素点灰度值的大小，得到墙面灰度图像的残余噪声干扰程度；所述根据墙面灰度图像的所有列的初级噪声程度以及每一列中像素点灰度值的大小，得到墙面灰度图像的残余噪声干扰程度，对应的具体公式如下： ;式中，M表示墙面灰度图像的残余噪声干扰程度，U表示墙面灰度图像的总列数，Hgu表示墙面灰度图像的第u列所有像素点灰度值的信息熵，N为墙面灰度图像的第u列所有像素点不同灰度值的种类数量，表示墙面灰度图像所有列的亮度特征指数中的第u列的亮度特征指数的一阶导数，nu表示墙面灰度图像的第u列像素点数量，表示墙面灰度图像的第u列的第i个像素点对应在灰度游程矩阵中的一个数据对应的游程长度，表示墙面灰度图像的第u列的第i个像素点与相邻像素点的灰度值差值绝对值的均值，tanh[]为双曲正切函数，exp为以自然常数为底的指数函数，log为对数函数，为墙面灰度图像的第u列的初级噪声程度。

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