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龍圖騰網(wǎng)獲悉同濟(jì)大學(xué)申請的專利一種基于紋理特征的擋風(fēng)玻璃臟污檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114757888B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210283999.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于紋理特征的擋風(fēng)玻璃臟污檢測方法是由唐澤莘;劉錫偉設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-03-21向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于紋理特征的擋風(fēng)玻璃臟污檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于紋理特征的擋風(fēng)玻璃臟污檢測方法，包括：步驟S1、采用基于Sobel邊緣檢測算法的閾值判斷，將分塊的原始圖像劃分為紋理區(qū)域和非紋理區(qū)域；步驟S2、對于透明或半透明臟污，計(jì)算原始圖像中提取的兩個(gè)不同邊緣強(qiáng)度圖像的邊緣比率，得到像素模糊度，然后依據(jù)不同紋理區(qū)域的閾值劃分確定臟污候選；對于不透明臟污，在弱紋理區(qū)域依據(jù)RGB值以及像素塊平均邊緣強(qiáng)度進(jìn)行閾值判斷，標(biāo)定出臟污候選；步驟S3、通過多幀疊加從臟污候選中去除虛假像素，確定臟污區(qū)域以及臟污程度。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有高效便捷、可定量分析擋風(fēng)玻璃臟污情況的優(yōu)點(diǎn)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于紋理特征的擋風(fēng)玻璃臟污檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于紋理特征的擋風(fēng)玻璃臟污檢測方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：步驟S1、采用基于Sobel邊緣檢測算法的閾值判斷，將分塊的原始圖像劃分為紋理區(qū)域和非紋理區(qū)域；步驟S2、對于透明或半透明臟污，計(jì)算原始圖像中提取的兩個(gè)不同邊緣強(qiáng)度圖像的邊緣比率，得到像素模糊度，然后依據(jù)不同紋理區(qū)域的閾值劃分確定臟污候選；對于不透明臟污，在弱紋理區(qū)域依據(jù)RGB值以及像素塊平均邊緣強(qiáng)度進(jìn)行閾值判斷，標(biāo)定出臟污候選；步驟S3、通過多幀疊加從臟污候選中去除虛假像素，確定臟污區(qū)域以及臟污程度；所述步驟S2中對于透明或半透明臟污，計(jì)算原始圖像中提取的兩個(gè)不同邊緣強(qiáng)度圖像的邊緣比率，得到像素模糊度，然后依據(jù)不同紋理區(qū)域的閾值劃分確定臟污候選，具體為：1將原始圖像輸入至兩種方差不同的高斯濾波器，滿足δ2δ1，得到兩個(gè)平滑圖像；2采用Sobel邊緣檢測算法對獲得的兩個(gè)平滑圖像進(jìn)行處理，得到兩個(gè)不同的邊緣強(qiáng)度圖像I2、I1；3計(jì)算邊緣強(qiáng)度圖像I2、I1的邊緣比率，得到像素模糊度，表達(dá)式為： 4基于像素模糊度，依據(jù)不同紋理區(qū)域的閾值劃分確定臟污候選。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人同濟(jì)大學(xué)，其通訊地址為：200092 上海市楊浦區(qū)四平路1239號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。