(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210315431.1 (22)申请日 2022.03.28 (71)申请人 合肥学院 地址 230000 安徽省合肥市经开区锦绣大 道99号 (72)发明人 高飞　谢龙珠　张蕾　叶旸　 蔡灵美　李娜　黄海波　 (74)专利代理 机构 合肥东信 智谷知识产权代理 事务所(普通 合伙) 34143 专利代理师 张国庆 (51)Int.Cl. G06V 10/54(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/28(2022.01) G06T 5/20(2006.01) (54)发明名称 一种增强纹理特征提取的方法及其在黑色 棘皮症的应用 (57)摘要 本发明涉及一种增强纹理特征提取的方法 及其在黑色棘皮症的应用， 通过将 输入图像转换 为灰度图像， 对 灰度图像进行同态高斯滤波 得到 高斯滤波图像， 对灰度图像进行Gabor滤波得到 Gabor滤波图像； 对高斯滤波图像与Gabor滤波图 像进行归一化滤波， 得到归一化滤波 图像； 对归 一化滤波图像进行二值化处理， 得到二值化图 像； 对二值化图像通过基于轮廓曲长大小的检 测， 通过检测之后， 输出结果。 本发明优化了在细 小纹理处的检测效果和提出了减少误差的方法， 主要使用了同态高斯滤波和Gabor滤波相结合的 方法， 对图像进行图像增强和纹理检测。 最后在 图像特征提取出来的基础上对纹理进行进一步 的剔除处 理， 极大的减少纹 理的误检率。 权利要求书2页 说明书8页 附图7页 CN 114863139 A 2022.08.05 CN 114863139 A 1.一种增强纹 理特征提取的方法， 其特 征在于包括以下步骤： 步骤S1、 将输入图像转换为灰度图像； 步骤S2、 对灰度图像进行同态高斯滤波得到高斯滤波图像， 对灰度图像进行Gabor滤波 得到Gabor滤波图像； 步骤S3、 对高斯滤波图像与Gabor滤波图像进行归一 化滤波， 得到归一 化滤波图像； 步骤S4、 对 归一化滤波图像进行二 值化处理， 得到二 值化图像； 步骤S5、 对二 值化图像通过基于轮廓曲长大小的检测， 通过检测之后， 输出 结果。 2.根据权利要求1所述的一种增强纹理特征提取的方法， 其特征在于： 对灰度图像进行 同态高斯滤波得到高斯滤波图像， 高斯滤波图像表示为ft(u， v)， 对灰度图像进行Gabor滤 波得到Gabor滤波图像， Gabor滤波图像表示 为fg(u， v)； f′t(u， v)＝ft(u， v)‑min(u， v)ft(u， v)， f′g(u， v)＝fg(u， v)‑min(u， v)fg(u， v)， min(u， v)fg(u， v)为fg(u， v)的最小值， max(u， v)f′t(u， v)为f ′t(u， v)的最大值， GF(u， v)表示 为归一化滤波图像， 0＜p＜1。 3.根据权利要求2所述的一种增 强纹理特征提取的方法， 其特征在于， 在步骤S5中， 所 述基于轮廓曲长大小的检测方法为： 先对二值化图像进行Canny算子的轮廓检测， 在此基础上使用FindContours函数找到 目标检测的纹理， 最后使用Dr awContours函数设置纹理的大小， 对检测到的纹理通过循环 的方式检测目标纹 理； Canny算子所采用的卷积算子为： 其x方向的一阶偏导数矩阵为P[i， j]， y方向的一阶偏导数矩阵为Q[i， j ]， 梯度幅值为M [i， j]， 梯度方向为θ[i， j]； 其中， f[i， j]代表图像的灰度值， [i， j ]代表一个像素点， i是像素点的横坐标， j是像素 点的纵坐标； 根据P[i， j]与Q[i， j]， 求出M[i， j]和 θ[i， j]。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114863139 A 24.根据权利要求3所述的一种增强纹理特征提取的方法， 其特征在于： 在经过Canny算 子的轮廓检测后， 进行FindContours函数处理， 只 保留外部边缘， 并且压缩水平方 向、 垂直 方向和对角线方向的元 素； 最后使用DrawCo ntours函数设置阈值 排除非目标纹路的干扰。 5.根据权利要求4所述的一种增强纹理特征提取的方法， 其特征在于： 所述阈值设置在 (30， 70)之间， 阙值的单位 为像素。 6.根据权利要求1所述的一种增强纹理特征提取的方法， 其特征在于： 所述同态高斯滤 波是用同态滤波对灰度图像进行增强之后， 在对增强后的结果进行高斯滤波。 7.根据权利要求2所述的一种增强纹 理特征提取的方法， 其特 征在于： 0.1≤p≤ 0.3。 8.根据权利要求1～7任一项所述的一种增强纹理特征提取的方法在黑色棘皮症的应 用。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114863139 A 3