[发明专利]一种鲁棒的弯管中心线提取方法

权利要求书

1.一种鲁棒的弯管中心线提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、将被测弯管放置在背光板上；

S2、利用数码相机采集图像；

S3、利用Canny算子提取图像的边缘；

S4、根据几何约束找到最细长的弯管图像区域；

S5、采用张量投票方法进行投票，得到显著性图像；

S6、采用亚像素追踪方法提取显著性图像内弯管的中心线。

2.根据权利要求1所述的一种鲁棒的弯管中心线提取方法，其特征在于，所述步骤S4包括以下步骤：

1)、在采集的图像中用Canny算子提取图像的边缘；

2)、以上述边缘轮廓的尺寸、形状及边缘的闭合性作为约束条件，对边缘轮廓进行过滤，找到最细长的弯管图像区域，得到弯管的边缘轮廓。

3.根据权利要求1所述的一种鲁棒的弯管中心线提取方法，其特征在于，所述步骤S5具体包括以下步骤:

1)、张量投票首先确定一个二维空间中，一个一阶半正定对称张量可以分解成特征值和特征的线性组合；

其中，λ₁、λ₂为特征值，且λ₁＞λ₂；e₁、e₂为对应的特征向量；和分别称为棒张量和球张量，(λ₁-λ₂)和λ₂为对应棒张量和球张量的显著性指标；

2)、对图像中得到的每一个像素进行张量编码；

如果输入像素的法向量未知，或者是初始像素，则该像素就被编码为球张量，其特征值λ₁＝λ₂＝1，其矩阵表达式为如果已知输入像素的法向量为n(n_x，n_y)，则该像素就被编码成棒张量，其特征值分别为λ₁＝1和λ₂＝0，则矩阵的表达式形式为

3)、对每个二值化后线状像素进行初始张量编码为球张量；

4)、稀疏球张量投票，获得初始的张量方向和特征显著性；

5)、显著性阈值分割，滤除一些显著性小的像素，保留高显著性像素进行下一轮密集棒张量投票；

6)、对获得显著性方向的线状像素进行棒张量编码；

7)、进行密集棒张量投票，计算显著性；

8)、建立棒投票场和球投票场提高投票过程的效率；

将事先计算好的投票场和待处理张量进行卷积，计算该张量的特征方向和显著性；

9)、投票结束后对新的张量进行张量分解，计算特征值大小并确定图像结构特征；

(1)若λ₁-λ₂＞λ₂，则该像素是位于曲线上一点，其法向量为e₁；

(2)若λ₁＝λ₂≈0，则该像素位于一个区域内部或者交叉处；

(3)若λ₁、λ₂取值都非常小，则该像素被判定为异常值；

10)、迭代执行投票步骤，直至满足预设迭代次数。

4.按权利要求1所述的一种鲁棒的弯管中心线提取方法，其特征在于，所述采用亚像素追踪方法提取显著性图像内弯管的中心线，包括以下步骤：

1)、首先对图像进行5次二维高斯卷积；核函数如下：

g_x，σ(x，y)＝g_σ(y)g′_σ(x)

g_y，σ(x，y)＝g′_σ(y)g_σ(x)

g_xx，σ(x，y)＝g_σ(y)g″_σ(x)

g_xy，σ(x，y)＝g′_σ(y)g′_σ(x)

g_yy，σ(x，y)＝g″_σ(y)g_σ(x)

其中，

2)、通过计算得出弯管图像像素点处的偏导数τ_x，τ_y，τ_xx，τ_xy和τ_yy，从而得到图像线条的方向，通过求解图像的Hessian矩阵，利用Hessian矩阵绝对值最大的特征值对应的特征向量给出各点的法线方向；Hessian矩阵为

4)、对弯管轮廓各点像素的灰度分布函数沿着法线方向进行二阶泰勒多项式展开得到弯管的中心线；从梯度图像中提取线条，梯度图像为

其中，f(x，y)＝g_σ(x，y)*z(x，y)

4)、计算二阶泰勒展开式的系数如下：

5)、二次多项式取极值条件，得到极值所在点，弯管轮廓处理后得到中心线。