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摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种用于智能拣选的鞋盒目标识别方法，包括：设定鞋盒的灰度图中每个像素点的参考块和多个邻域块，以参考块的像素点的对比度和像素点的信息熵之积归一化后的值作为纹理特征因子，根据参考块中存在梯度变化的像素点的数量和梯度值，以及参考块的中心像素点与灰度图的边缘之间的距离确定参考块的重要程度，结合重要程度和纹理特征因子综合量化参考块的特征值，根据参考块和邻域块的特征值之间的差异确定二者的相似度，基于该相似度对灰度图进行非局部均值滤波，对滤波后的灰度图进行目标检测识别，以完成智能拣选，提高了滤波效果以及后续目标检测的准确性。
主权项：1.一种用于智能拣选的鞋盒目标识别方法，其特征在于，包括：设定鞋盒的灰度图中每个像素点的参考块和多个邻域块，以所述参考块的像素点的对比度和像素点的信息熵之积归一化后的值作为所述参考块的纹理特征因子；确定所述参考块中存在梯度变化的像素点，根据存在梯度变化的像素点的数量和梯度值的众数的比值，以及所述参考块的中心像素点与所述灰度图的边缘之间的距离确定所述参考块的重要程度，所述重要程度与所述比值为正相关，与所述距离为负相关；结合所述重要程度和所述纹理特征因子综合计算所述参考块的特征值，所述特征值与所述重要程度和所述纹理特征因子均为正相关；根据所述参考块的特征值和每个所述邻域块的特征值之间的差异大小确定所述参考块和每个所述邻域块之间的相似度；每个所述邻域块的特征值的确定方法与所述参考块的特征值的确定方法相同；基于所有像素点的参考块和邻域块之间的相似度对所述灰度图进行非局部均值滤波，利用目标检测网络对滤波后的灰度图进行目标检测识别。
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百度查询： 际华三五一三实业有限公司 一种用于智能拣选的鞋盒目标识别方法
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