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申请/专利权人：浙江豫源电力科技有限公司

摘要：本发明涉及图像分割技术领域，具体涉及一种冷缩电缆软套管的智能化检测方法，该方法首先根据冷缩电缆软套管表面灰度图像中各个灰度级聚类区域的位置和像素点数量，以及灰度分布情况，得到初始显著性值；进而根据灰度级聚类区域在各个方向上的灰度纹理变化改进初始显著性值，得到更加准确的符合裂纹缺陷区域显著性特点的最终显著性值，解决了直接通过显著性检测CA算法对冷缩电缆软套管的表面裂纹缺陷进行检测得到的最终显著性值的准确性较低的问题，使得根据最终显著性值分割出的更加准确的裂纹缺陷区域进行冷缩电缆软套管的裂纹缺陷检测的效果更好。

主权项：1.一种冷缩电缆软套管的智能化检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取冷缩电缆软套管表面灰度图像；根据冷缩电缆软套管表面灰度图像中的灰度值分布情况，得到至少两个灰度级聚类区域；根据每个灰度级聚类区域的位置和像素点数量，以及相对于所述冷缩电缆软套管表面灰度图像的灰度偏差，得到每个灰度级聚类区域的初始显著性值；根据所述初始显著性值以及每个灰度级聚类区域在各个方向上的扩张过程中的灰度纹理变化情况，得到每个灰度级聚类区域的最终显著性值；根据每个灰度级聚类区域的最终显著性值，分割出冷缩电缆软套管表面裂纹缺陷区域；所述初始显著性值的获取方法包括：将每个灰度级聚类区域中所有像素点的灰度值均值与所述冷缩电缆软套管表面灰度图像中所有像素点的灰度值均值之间的差异，作为每个灰度级聚类区域的灰度显著程度；将每个灰度级聚类区域中的像素点数量与所述冷缩电缆软套管表面灰度图像中的像素点数量之间的比值，作为每个灰度级聚类区域的面积显著程度；将每个灰度级聚类区域对应的质心，作为每个灰度级聚类区域的参考中心点；将每个灰度级聚类区域对应的灰度参考级中的其他所有灰度级聚类区域，作为每个灰度级聚类区域的位置对比聚类区域；将每个灰度级聚类区域的参考中心点与所有位置对比聚类区域的参考中心点之间的欧氏距离的均值的负相关映射值，作为每个灰度级聚类区域的中心显著程度；根据所述灰度显著程度、所述面积显著程度和所述中心显著程度，得到每个灰度级聚类区域的初始显著性值；所述灰度显著程度、所述面积显著程度和所述中心显著程度均与所述初始显著性值呈正相关关系；所述最终显著性值的获取方法包括：获取每个灰度级聚类区域的所有预设邻域方向；依次将每个灰度级聚类区域，作为目标灰度级聚类区域；以目标灰度级聚类区域的质心为起点，沿每个预设邻域方向通过预设滑动窗口进行滑动遍历，得到目标灰度级聚类区域在每个预设邻域方向上的所有参考滑动窗口；获取每个参考滑动窗口的初始显著性值；在目标灰度级聚类区域中，将每个预设邻域方向上的所有参考滑动窗口以滑动先后顺序依次排列，得到每个预设邻域方向上的参考滑动窗口序列；在参考滑动窗口序列中，根据每个参考滑动窗口与相邻参考滑动窗口之间的初始显著性值相似情况，以及每个参考滑动窗口与目标灰度级聚类区域之间的灰度值差异和初始显著性值差异，得到目标灰度级聚类区域每个预设邻域方向上的每个参考滑动窗口的尺度判断参考值；将目标灰度级聚类区域对应的尺度判断参考值小于预设延伸阈值的参考滑动窗口，作为截止滑动窗口；在目标灰度级聚类区域的每个预设邻域方向上的参考滑动窗口序列中，将首次出现连续预设参考数量个截止滑动窗口之前的所有的参考滑动窗口，作为目标灰度级聚类区域的每个预设邻域方向上的扩张滑动窗口；根据扩张滑动窗口的在每个预设邻域方向上的分布趋势，得到目标灰度级聚类区域对应的每个扩张滑动窗口的尺度值；根据目标灰度级聚类区域的初始显著性值、各个扩张滑动窗口的位置分布情况，以及各个尺度值下扩张滑动窗口的初始显著性值分布偏差，构建最终显著性值计算模型；根据所述最终显著性值计算模型，得到目标灰度级聚类区域对应的最终显著性值。

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