公开(公告)号：CN115019066B

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202210769363.6

申请日：2022-06-30

Applicant: 合肥工业大学

Inventor： 胡海兵 ,  王玥琰

IPC: G06V10/54 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明公开了基于加权平均处理的三元灰度共生矩阵图像识别方法，以图像中所有像素点灰度值的加权平均值m为阈值，判断像素点灰度值和加权平均值m的关系就能确定其具体的灰度值，以判断语句来实现算法优化，从而建立起图像中所有像素点灰度值的三元灰度共生矩阵，完成基于加权平均阈值处理的三元灰度共生矩阵图像识别方法整个过程。本发明将遍历转化为比较大小，把循环语句转化为判断语句来实现算法优化，只需要遍历灰度图像I的所有成对相邻像素点(Gx,Gy)，就不需要i和j分别遍历灰度级Ng来获取成对相邻像素的所有可能值的组合，优化后的算法的时间复杂度为T(n)＝O(n^2)，极大地提高了该算法的效率。

公开(公告)号：CN115019066A

公开(公告)日：2022-09-06

申请号：CN202210769363.6

申请日：2022-06-30

Applicant: 合肥工业大学

Inventor： 胡海兵 ,  王玥琰

IPC: G06V10/54 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明公开了基于加权平均处理的三元灰度共生矩阵图像识别方法，以图像中所有像素点灰度值的加权平均值m为阈值，判断像素点灰度值和加权平均值m的关系就能确定其具体的灰度值，以判断语句来实现算法优化，从而建立起图像中所有像素点灰度值的三元灰度共生矩阵，完成基于加权平均阈值处理的三元灰度共生矩阵图像识别方法整个过程。本发明将遍历转化为比较大小，把循环语句转化为判断语句来实现算法优化，只需要遍历灰度图像I的所有成对相邻像素点(Gx,Gy)，就不需要i和j分别遍历灰度级Ng来获取成对相邻像素的所有可能值的组合，优化后的算法的时间复杂度为T(n)＝O(n^2)，极大地提高了该算法的效率。