[发明专利]结构变形检测图像传感器灵敏度自动标定方法

说明书

技术领域

本发明涉及用于图像分析的图像数据处理领域，具体为一种结构变形检测图像传感器灵敏度自动标定方法。

背景技术

图像的识别和跟踪技术目前正得到深入研究，在安全系统、门禁系统等众多领域有着广泛的应用前景。图像识别和图像跟踪利用图像传感器获得目标图像的信息，要得到精确的位移数据，图像的标定是一个重要环节，目前多通过拍摄准备好的固定长度的标的物实现摄像头的现场标定，比如，公开号为CN101763643A的中国发明专利申请于2010年6月30日公开了“一种结构光三维扫描仪系统自动标定方法”，这种方法包括以下步骤：1. 设置标定物；2. 用相机拍摄若干张标定物姿势不同的标定相片；拍摄标定图片；3. 对标定相片上的点进行初步识别，得到每一角点的候选区域；进行角点初步识别；4. 在候选区域内求解角点的亚像素坐；5. 确定角点顺序；6. 采用Zhengyou Zhang的算法标定相机参数；7. 处理投影仪标定相片；8. 利用6中得到的相机内部参数反解出其三维坐标，并与标定图案中的角点的坐标一一对应，采用Zhengyou Zhang的算法标定投影仪。但是这种标定方法不易操作，且每次微调镜头焦距或位置均需重新进行标定，费时费力。因此系统在工作时需要实时标定图像传感器。

发明内容

为了克服现有技术的缺陷，提供一种操作便利、自动化程度高、标定精度高的图像数据处理方法，本发明公开了一种结构变形检测图像传感器灵敏度自动标定方法。

本发明通过如下技术方案达到发明目的：

一种结构变形检测图像传感器灵敏度自动标定方法，包括a. 设置标定光源、b. 拍摄标定图片、c. 图像预处理、d. 边界提取复杂背景、e. 边界识别和f. 计算标定值这六个依次进行的步骤，其特征是：

a. 设置标定光源时，光源选用发光二极管，光源发出的光斑由至少4个光斑单元组成，光斑单元以围绕一个中心点呈中心对称分布的方式组合成光斑，为了方便图像处理流程的实现，光斑单元的形状尽量选择形状规则的标准几何基元，一般选用轴对称或中心对称的封闭图形，如圆形、矩形、等腰直角三角形、十字型等；

b. 拍摄标定图片时，调整好摄像头镜头的位置和焦距，连续拍摄N张标定光源的图片，N为正整数且N≥5；

c. 图像预处理时，先对所拍摄的光源图片实施平均滤波处理，步骤如下：对连续拍摄的N张照片上相同位置的像素点的N个像素值作算术平均值，以此算术平均值作为滤波所得图像上该位置的像素点的像素值；

再对滤波所得图像实施二值化操作，步骤如下：设初始阈值为t_k，t_k∈(0,255)，分别计算滤波所得图像所有像素点中目标点的平均灰度t_O和背景点的平均灰度t_B，目标点指灰度值不小于阈值的像素点，背景点指灰度值小于阈值的像素点，计算t_O和t_B的平均值得到t_k+1。由于是取整运算，随着迭代次数的增加，最终将得到一个唯一的阈值。将每次迭代得到的t_k+1和t_k进行比较判断，若t_k+1=t_k，则迭代结束，并取t_k为最佳阈值；否则用t_k+1替换t_k，重新进行迭代运算，直至满足迭代结束条件为止，确定最佳阈值后，将所有灰度不小于最佳阈值的像素点的灰度置为255，其余像素点的灰度置为0，从而将灰度图像转化为全黑白图像；

d. 边界提取时，对二值化操作后的图像进行图像形态学的腐蚀操作，步骤如下：用3×3的结构元素扫描图像的每一个像素点，用结构元素和被结构元素覆盖的二值图像做与运算，如果都为1则图像的该像素为1，否则为0；然后再和原来的图像做减法，即将原图像每个像素点的像素值和经腐蚀后图像每个像素点的像素值进行异或运算，若灰度值相同，则置为0，若灰度值不同，则置为255，从而提取图像标的物的边界；