本公开涉及图像处理，尤其涉及一种周期性纹理图像的处理方法、装置、设备及介质。
背景技术：
1、印刷品生产过程中可能会产生各种各样的缺陷，如墨点、异物、文字残缺、漏印等。这些缺陷一旦出现在产品包装上，产品视觉观感将大打折扣，严重影响产品的品牌、降低客户满意度。在传统检测方法中，可以通过工业相机对印刷品进行图像采集，通过计算机的图像检测处理系统依靠纹理周期、检测阈值和模板图像等检测参数进行实时分析和处理，实现对印刷品质量检测和监控。上述检测参数一般为人工设置的经验值，而印刷品检测会受环境、光照、生产工艺和噪声等多重因素影响，这些因素会使得检测参数鲁棒性较差，进而导致印刷品质量检测出错的概率高，检测准确性较低。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本公开提供了一种周期性纹理图像的处理方法、装置、设备及介质。
2、根据本公开的一方面，提供了一种周期性纹理图像的处理方法，包括：
3、采集被测产品的第一图像，将所述第一图像作为当前图像并执行如下参数检测操作：
4、采用梯度自动多尺度峰值查找算法gampd查找所述当前图像的至少一个纹理周期；
5、逐一地按照各所述纹理周期，根据邻近比对算法和当前检测阈值检测所述当前图像中是否存在异常像素点；其中，所述当前检测阈值是基于预设的初始检测阈值和差值进行至少一次调整后的阈值；
6、将不存在所述异常像素点的情况下对应的所述纹理周期，确定为候选纹理周期，完成一次所述参数检测操作；
7、采集位置移动后所述被测产品的第二图像，将所述第二图像和所述当前图像的拼接图像作为新的当前图像，并再次执行所述参数检测操作；
8、多次执行所述参数检测操作，直至检测到所述当前图像中不存在异常像素点时停止，基于停止所述参数检测操作时得到的所述候选纹理周期、所述当前检测阈值和所述当前图像，确定最终的目标纹理周期、目标检测阈值和目标黄金模板图像；
9、使用所述目标纹理周期、所述目标检测阈值和所述目标黄金模板图像进行图像缺陷检测。
10、根据本公开的另一方面，提供了一种周期性纹理图像的处理装置，包括：
11、图像采集模块，用于采集被测产品的第一图像，将所述第一图像作为当前图像并执行如下参数检测操作：
12、周期查找模块，用于采用梯度自动多尺度峰值查找算法gampd查找所述当前图像的至少一个纹理周期；
13、周期复核模块，用于逐一地按照各所述纹理周期，根据邻近比对算法和当前检测阈值检测所述当前图像中是否存在异常像素点；其中，所述当前检测阈值是基于预设的初始检测阈值和差值进行至少一次调整后的阈值；
14、周期确定模块，用于将不存在所述异常像素点的情况下对应的所述纹理周期，确定为候选纹理周期，完成一次所述参数检测操作；
15、操作重复执行模块，用于采集位置移动后所述被测产品的第二图像，将所述第二图像和所述当前图像的拼接图像作为新的当前图像，并再次执行所述参数检测操作；
16、参数确定模块，用于多次执行所述参数检测操作，直至检测到所述当前图像中不存在异常像素点时停止，基于停止所述参数检测操作时得到的所述候选纹理周期、所述当前检测阈值和所述当前图像，确定最终的目标纹理周期、目标检测阈值和目标黄金模板图像；
17、图像缺陷检测模块，用于使用所述目标纹理周期、所述目标检测阈值和所述目标黄金模板图像进行图像缺陷检测。
18、本公开还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
19、处理器；
20、用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
21、所述处理器，用于从所述存储器中读取所述可执行指令，并执行所述指令以实现上述方法。
22、本公开还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述方法。
23、本公开实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点：
24、本技术方案在多次执行参数检测操作的过程中，利用gampd算法能够准确的计算出当前图像的纹理周期，以及在检测时不断地调整当前检测阈值；在此基础上，通过拼接新的当前图像并重复执行参数检测操作，能够针对当前图像不断地学习纹理周期和检测阈值，直至当前图像中不存在异常像素点时，可以认为当前图像是无缺陷的图像，因此，将当前图像作为目标黄金模板图像；相比于现有学习大量图像的方式，上述这种通过参数检测操作不断学习自动地获取目标黄金模板图像的方式更加便捷高效。
25、同时，停止参数检测操作时确定的目标纹理周期、目标检测阈值是经过了不断学习调整的结果，均为准确性最优的检测参数，提高了检测参数的准确性。相比于人工设置检测周期方式，上述这种通过参数检测操作自动学习目标纹理周期的方式，不但提高了周期的准确性，而且无需人工干预，降低了时间消耗。同样的，对于目标检测阈值，现有方式需要手动设置和调整阈值，设置繁琐，且消耗大量的时间，而本方案通过在检测过程中自动调整检测阈值，能够简化获取目标检测阈值的过程，并提高目标检测阈值的确定效率和准确性。
26、因此，以上检测参数的学习调整过程全自动执行，提高了参数的准确性，且不需要用户干预，降低了时间消耗。而后，使用上述目标纹理周期、目标检测阈值和目标黄金模板图像进行图像缺陷检测，能够降低缺陷检测出错的概率，提高检测准确性。
1.一种周期性纹理图像的处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用gampd查找所述当前图像的至少一个纹理周期，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述逐一地按照各所述纹理周期，根据邻近比对算法和当前检测阈值检测所述当前图像中是否存在异常像素点，包括：
4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，在根据邻近比对算法和当前检测阈值检测所述当前图像中是否存在异常像素点的过程中，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标黄金模板图像的确定过程，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用所述目标纹理周期、所述目标检测阈值和所述目标黄金模板图像进行图像缺陷检测，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一检测结果和所述第二检测结果确定所述待检测图像中是否存在缺陷，包括：
8.一种周期性纹理图像的处理装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在终端设备上运行时，使得所述终端设备实现如权利要求1-7中任一所述的方法。
