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摘要：本发明具体涉及一种基于图像处理的电缆类别检测方法和检测系统，其方法包括步骤：收集电缆截面图像样本，对每张电缆图像执行预处理步骤，得到初步处理后的电缆导体区域图像；提取电缆特征；对每个样本的导体区域进行人工标注；使用监督学习方法根据输入特征自动区分反光区和非反光区，通过训练好的模型，动态地识别和处理电缆导体区域的反光区；再次对电缆导体区域特征提取与矩阵构建，计算电缆导体区域导体参数，导体参数包括面积、形状概率；构建电缆导体区域特征矩阵，用来表示导体的形状概率、最相似形状，利用构建的特征矩阵计算待测电缆与模板电缆之间的相似性距离进行电缆类别判断。

主权项：1.基于图像处理的电缆类别检测方法，其特征在于，包括步骤：步骤1，收集电缆截面图像样本，电缆截面图像样本包括不同种类、不同光照条件下的电缆图像；步骤2，对每张电缆图像执行预处理步骤，得到初步处理后的电缆导体区域图像；步骤3，第一次特征提取：提取电缆导体区域的颜色均值、电缆导体区域的纹理特征、电缆导体区域的形状特征、电缆导体区域的局部亮度分布；对每个样本的导体区域进行人工标注；步骤4，使用监督学习方法根据输入特征自动区分反光区和非反光区，输入特征包括电缆导体区域的颜色均值、电缆导体区域的亮度差值、电缆导体区域的形状和电缆导体区域的纹理特征，输出为电缆导体区域是否为反光区的标签；利用标注好的电缆导体区域的数据集训练监督学习模型；步骤5，通过训练好的模型，动态地识别和处理电缆导体区域的反光区；步骤6，然后再次对电缆导体区域特征提取与矩阵构建，计算电缆导体区域导体参数，导体参数包括面积、形状概率；构建电缆导体区域特征矩阵，用来表示导体的形状概率、最相似形状，利用构建的特征矩阵计算待测电缆与模板电缆之间的相似性距离进行电缆类别判断；步骤3具体的包括，首先预处理步骤得到的电缆导体区域二值图像已经准确标识了导体部分，对于每个连通域，计算其内部所有像素的RGB或HSV颜色空间的平均值，得到该导体区域的颜色均值；将二值图像或灰度图像量化到灰度级别，选定一个电缆导体图像像素作为参考点，记录其与邻近像素的灰度级组合出现的频率，构建电缆导体图像灰度共生矩阵；从电缆导体图像灰度共生矩阵中提取特征，提取特征包括对比度、能量、熵、相关性，这些特征能够反映图像的纹理特性；采用边缘检测算法从电缆导体图像二值图像中提取导体区域的边界，计算电缆导体图像边界曲线的粗糙度：通过电缆导体图像边界长度与包围该区域的最小外接矩形周长的比例来衡量电缆导体图像边界曲线的粗糙度；将导体区域进一步分割为多个子区域，对电缆导体图像每个子区域，计算其像素亮度的直方图，在图像上人工标注，标记反光区与非反光区。

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