(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 202210772425.9 (22)申请日 2022.06.30 (71)申请人 京东方科技 集团股份有限公司 地址 100015 北京市朝阳区酒仙桥路10号 申请人 成都京东方智慧科技有限公司 (72)发明人 王亭　兰荣华　唐浩　孔繁昊　 (74)专利代理 机构 北京银龙知识产权代理有限 公司 11243 专利代理师 顾春天 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06T 5/00(2006.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01) (54)发明名称 划痕检测方法、 装置、 电子设备和可读存储 介质 (57)摘要 本公开提供一种划痕检测方法、 装置、 电子 设备和可读存储介质。 划痕检测方法， 包括以下 步骤： 获取待检测对象的检测图像； 识别所述检 测图像中的目标对象， 其中， 所述目标对象的邻 域的特征变化梯度大于预设梯度阈值； 输出包括 所述目标对象的划痕检测结果。 权利要求书2页 说明书8页 附图6页 CN 115018817 A 2022.09.06 CN 115018817 A 1.一种划痕检测方法， 包括以下步骤： 获取待检测对象的检测图像； 识别所述检测图像中的目标对象， 其中， 所述目标对象的邻域的特征变化梯度大于预 设梯度阈值； 输出包括所述目标对象的划痕检测结果。 2.如权利要求1所述的方法， 其中， 所述获取待检测对象的检测图像之后， 所述方法还 包括： 对所述检测图像进行降噪处 理和反模糊处 理； 所述识别所述检测图像中的目标对象， 包括： 识别经过降噪处 理和反模糊化处 理的检测图像中的目标对象。 3.如权利要求2所述的方法， 其中， 对所述检测图像进行降噪处 理和反模糊处 理， 包括： 利用极限点扩散函数通过最大似然估计对所述检测图像进行降噪处 理； 调整经过降噪处理后的所述检测图像的信噪比和信噪比半径， 并根据 所述信噪比和所 述信噪比半径对所述检测图像进行反模糊处 理。 4.如权利要求1所述的方法， 其中， 所述识别所述检测图像中的目标对象， 包括： 提取所述检测图像中的边 缘特征； 识别所述检测图像中的前 景图像和背景图像； 将所述前 景图像中的所述 边缘特征作为所述目标对象。 5.如权利要求4所述的方法， 其中， 所述识别所述检测图像中的前景图像和背景图像， 包括： 将所述检测图像的各像素的灰阶与 预设的灰阶阈值进行比较， 根据灰阶与 灰阶阈值的 大小关系将所述检测图像的全部像素划分为两类； 计算所划分的两类 像素之间的方差； 遍历全部灰阶作为所述灰阶阈值， 并将方差最大的灰阶阈值作为目标灰阶阈值以划分 前景图像和背 景图像， 其中， 所述前景图像的灰阶大于或等于所述目标灰阶阈值， 所述背 景 图像的灰阶小于所述目标 灰阶阈值。 6.如权利要求1至5中任一项所述的方法， 其中， 所述识别所述检测图像中的目标对象 之前， 还包括对所述检测图像进 行预处理的步骤， 其中， 对所述检测图像进行预 处理的步骤 包括： 将所述检测图像转换为灰度图像并提取 所述灰度图像中的亮度分量； 和/或 通过偶数化处 理将所述检测图像的像素 行的数量和像素列的数量变为偶数。 7.一种划痕检测装置， 包括： 检测图像获取模块， 用于获取待检测对象的检测图像； 目标对象识别模块， 用于识别所述检测图像 中的目标对象， 其中， 所述目标对象的邻域 的特征变化梯度大于预设梯度阈值； 结果输出模块， 用于 输出包括所述目标对象的划痕检测结果。 8.如权利要求7 所述的装置， 其中， 还 包括： 图像优化模块， 用于对所述检测图像进行降噪处 理和反模糊处 理； 所述目标对象识别模块， 具体用于识别经过降噪处理和反模糊化处理 的检测图像 中的权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115018817 A 2目标对象。 9.一种电子设备， 包括： 存储器、 处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运 行的程序； 其特征在于， 所述处理器， 用于读取存储器中的程序实现如权利要求 1至6中任一 项所述的划痕检测方法中的步骤。 10.一种可读存储介质， 用于存储程序， 其特征在于， 所述程序被处理器执行时实现如 权利要求1至 6中任一项所述的划痕检测方法中的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115018817 A 3