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摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种布匹擦伤缺陷识别方法，包括：获取布匹灰度图像，将布匹灰度图像中任意一个像素点，记为目标点；构建布匹灰度图像的灰度直方图，根据灰度直方图中的峰值以及目标点的灰度值，抽取目标点的第一异常程度的特征；构建目标点的邻域窗口，获取目标点的邻域窗口内的若干条像素点的灰度值序列；根据目标点的第一异常程度以及像素点的灰度值序列，抽取目标点的缺陷可能性的特征；根据目标点的缺陷可能性，识别布匹灰度图像中的疑似缺陷区域，进而识别布匹灰度图像中的擦伤区域。本发明提高了布匹擦伤缺陷识别的准确性。

主权项：1.一种布匹擦伤缺陷识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取布匹灰度图像，将布匹灰度图像中任意一个像素点，记为目标点；构建布匹灰度图像的灰度直方图，根据灰度直方图中的峰值以及目标点的灰度值，得到目标点的第一异常程度；构建目标点的邻域窗口，根据邻域窗口在不同方向上对应的灰度共生矩阵，得到纹理方向；根据纹理方向，将邻域窗口内的像素点灰度值划分为若干条像素点的灰度值序列；根据目标点的第一异常程度以及像素点的灰度值序列中的峰值和谷值，得到目标点的缺陷可能性；根据目标点的缺陷可能性，识别出布匹灰度图像中的疑似缺陷区域；根据布匹灰度图像中的疑似缺陷区域，识别出布匹灰度图像中的擦伤区域；所述根据灰度直方图中的峰值以及目标点的灰度值，得到目标点的第一异常程度，包括的具体步骤如下：利用峰值检测算法获取灰度直方图中像素点个数最多的两个灰度值峰值，将所述两个灰度值峰值记作目标峰值；根据目标点的灰度值、第一个目标峰值对应的灰度值以及第二个目标峰值对应的灰度值得到目标点的第一异常程度；所述根据目标点的灰度值、第一个目标峰值对应的灰度值以及第二个目标峰值对应的灰度值得到目标点的第一异常程度，对应的具体计算公式为： 其中，表示目标点的第一异常程度；表示目标点的灰度值；表示第一个目标峰值对应的灰度值；表示第二个目标峰值对应的灰度值；表示和中的最小值；表示以自然常数为底的指数函数；所述根据目标点的第一异常程度以及像素点的灰度值序列中的峰值和谷值，得到目标点的缺陷可能性，包括的具体步骤如下：对于目标点的邻域窗口内所有的像素点的灰度值序列，根据峰值检测算法获取每条像素点的灰度值序列中的所有峰值，根据峰谷检测算法获取每条像素点的灰度值序列中的所有谷值；根据目标点的第一异常程度、目标点的邻域窗口内的每一条像素点的灰度值序列中所有峰值的均值、目标点的邻域窗口内的每一条像素点的灰度值序列中所有谷值的均值、第一个目标峰值对应的灰度值以及第二个目标峰值对应的灰度值，得到目标点的缺陷可能性；所述根据目标点的第一异常程度、目标点的邻域窗口内的每一条像素点的灰度值序列中所有峰值的均值、目标点的邻域窗口内的每一条像素点的灰度值序列中所有谷值的均值、第一个目标峰值对应的灰度值以及第二个目标峰值对应的灰度值，得到目标点的缺陷可能性，对应的具体计算公式为： 其中，为目标点的缺陷可能性；为目标点的第一异常程度；表示第一个目标峰值对应的灰度值；表示第二个目标峰值对应的灰度值；为目标点所在邻域窗口内像素点的灰度值序列的个数；为目标点的邻域窗口内的第条像素点的灰度值序列中所有峰值的均值；为目标点的邻域窗口内的第条像素点的灰度值序列中所有谷值的均值；表示以自然常数为底的指数函数；为绝对值函数。

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