(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210423890.1 (22)申请日 2022.04.22 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114529715 A (43)申请公布日 2022.05.24 (73)专利权人 中科南京智能技 术研究院 地址 211100 江苏省南京市江宁区创研路 266号麒麟人工智能产业园1号楼5层 (72)发明人 王路远　李原超　游恒　尚德龙　 周玉梅　 (74)专利代理 机构 北京高沃 律师事务所 1 1569 专利代理师 王爱涛 (51)Int.Cl. G06V 10/25(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/28(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 40/10(2022.01) G06V 20/54(2022.01)(56)对比文件 CN 113379703 A,2021.09.10 CN 110782470 A,2020.02.1 1 CN 10746 3912 A,2017.12.12 CN 113342161 A,2021.09.0 3 CN 113888756 A,2022.01.04 CN 114005167 A,202 2.02.01 CN 111179225 A,2020.0 5.19 CN 113409302 A,2021.09.17 CN 10914689 2 A,2019.01.04 CN 108427949 A,2018.08.21 CN 113724322 A,2021.1 1.30 US 2011317924 A1,201 1.12.29 US 2011194690 A1,201 1.08.11 US 2019279018 A1,2019.09.12 JP 20120 65230 A,2012.0 3.29 CN 108665413 A,2018.10.16 CN 110097542 A,2019.08.0 6 CN 110310255 A,2019.10.08 (续) 审查员 梁春燕 (54)发明名称 一种基于边缘提取的图像识别方法及系统 (57)摘要 本发明涉及一种基于边缘提取的图像识别 方法， 属于图像识别技术领域， 该方法包括： 对待 识别图像进行灰度化处理， 获得第一灰度图； 对 第一灰度图进行降噪和平滑处理， 获得第二灰度 图； 对第二灰度图进行边缘检测， 获得边缘信息 图； 对边缘信息图进行二值化处理， 获得二值化 图像； 通过遍历二值化图像确定目标区域的边界 框， 获得带有边界框的二值化图像； 根据带有边 界框的二值化图像中边界框对待识别图像进行 裁剪， 获得裁剪后的图像； 利用裁剪后的图像进 行图像识别。 本发明根据边界框对待识别图像进 行裁剪， 从而实现低成本、 高效率地对感兴趣区 域的提取， 解决了背景信息过多对图像识别算法 性能的不良影响， 有助于提高图像识别的精度。 [转续页] 权利要求书2页 说明书7页 附图5页 CN 114529715 B 2022.07.19 CN 114529715 B (56)对比文件 CN 113379723 A,2021.09.10 CN 101004834 A,20 07.07.25 CN 113450279 A,2021.09.28 CN 1027896 58 A,2012.1 1.21 CN 111127543 A,2020.0 5.08 CN 111814673 A,2020.10.23 王磐.基于深度学习的肺结节边 缘快速分割 方法. 《中国优秀博硕士学位 论文全文数据库(硕 士)医药卫 生科技辑》 .2021, 任方针.藏文古 籍版面分割方法研究. 《中国优秀博硕士学位 论文全文数据库(硕士)信息科 技辑》 .2021, 周婷婷.基于视频图像的车辆 检测和车牌识 别. 《中国优秀博硕士学位 论文全文数据库(硕 士)工程科技 Ⅱ辑》 .2018, Shahzia Siddiqua.A Combi ned Edge and Connected Compo nent Based Ap proach for Kannada Text Detecti on in Images. 《2017 Internati onal Conference o n Recent Advances i n Electro nics and Com munication Technology (ICRAE CT)》 .2017,2/2 页 2[接上页] CN 114529715 B1.一种基于边 缘提取的图像识别方法， 其特 征在于， 包括： 对待识别图像进行 灰度化处 理， 获得第一灰度图； 对所述第一灰度图进行降噪和平 滑处理， 获得第二灰度图； 对所述第二灰度图进行边 缘检测， 获得边 缘信息图； 对所述边缘信息图进行二 值化处理， 获得二 值化图像； 通过遍历所述 二值化图像确定目标区域的边界框， 获得 带有边界框的二 值化图像； 根据所述带有边界框的二值化图像中边界框对所述待识别图像进行裁剪， 获得裁剪后 的图像； 利用所述裁 剪后的图像进行图像识别； 所述通过遍历所述二值化图像确定目标区域的边界框， 获得带有边界框的二值化图 像， 具体包括： 从第一行开始， 按照从左到右， 从上到下的顺序， 逐行遍历所述二值化图像的像素点， 当查找到非零像素点时， 结束当前遍历， 将当前非零像素点作为所述边界框左上角的横坐 标； 从第一列开始， 按照从上到下， 从左到右的顺序， 逐列遍历所述二值化图像的像素点， 当查找到非零像素点时， 结束当前遍历， 将当前非零像素点作为所述边界框左上角的纵坐 标； 从最后一行开始， 按照从右到左， 从下到上的顺序， 逐行遍历所述二值化图像的像素 点， 当查找到非零像素点时， 结束当前遍历， 将当前非零像素点作为所述边界框右下角的横 坐标； 从最后一列开始， 按照从下到上， 从右到左的顺序， 逐列遍历所述二值化图像的像素 点， 当查找到非零像素点时， 结束当前遍历， 将当前非零像素点作为所述边界框右下角的纵 坐标。 2.根据权利要求1所述的基于边缘提取的图像识别方法， 其特征在于， 所述对所述第 二 灰度图进行边 缘检测， 获得边 缘信息图， 具体包括： 采用prew itt算子对所述第二灰度图进行边 缘检测， 获得边 缘信息图。 3.根据权利要求1所述的基于边缘提取的图像识别方法， 其特征在于， 所述利用所述裁 剪后的图像进行图像识别， 具体包括： 将所述裁 剪后的图像缩放至设定尺寸， 获得设定尺寸的图像； 将所述设定尺寸的图像输入图像识别模型进行目标识别。 4.根据权利要求3所述的基于边缘提取的图像识别方法， 其特征在于， 所述将所述裁剪 后的图像缩放至设定尺寸， 获得设定尺寸的图像， 具体包括： 采用双线性插值法将所述裁 剪后的图像缩放至设定尺寸， 获得设定尺寸的图像。 5.一种基于边 缘提取的图像识别系统， 其特 征在于， 包括： 灰度化处 理模块， 用于对待识别图像进行 灰度化处 理， 获得第一灰度图； 降噪和平 滑处理模块， 用于对所述第一灰度图进行降噪和平 滑处理， 获得第二灰度图； 边缘检测模块， 用于对所述第二灰度图进行边 缘检测， 获得边 缘信息图； 二值化处理模块， 用于对所述 边缘信息图进行二 值化处理， 获得二 值化图像； 边界框确定模块， 用于通过遍历所述二值化图像确定目标区域的边界框， 获得带有边权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114529715 B 3