[发明专利]一种逐步逼近亚像素图像定位方法和系统

说明书

本发明公开了一种逐步逼近亚像素图像定位方法和系统，包含如下步骤，获取初始图像信息、Blob分析提取形态学边缘法提取边缘轮廓、形态学膨胀提取边缘过渡带、边缘剪切、Canny算法、多边形逼近法、共线联合算法、最小二乘法直线拟合、图像轮廓交点获取及图像轮廓中心点获取。最终获得图像的精确定位。本发明与传统方式相比，具有定位精度高、误差小抗干扰能力强的优点。

技术领域

本发明属于图像检测定位领域，涉及到一种逐步逼近亚像素图像定位方法和系统。

背景技术

精确的确定数字图像位置，对于图像测量非常的重要。同时，图像的获取过程中受到各种噪声的影响，传统的提取方法的精度有限，且易受参数的影响，必然会引起图像的模糊，因此对图像的定位技术的研究一直是一个热门。关于图像中点与线的定位人们研究并提出了多种定位方法，每种方法都有其特定的应用条件和精度要求。亚像素定位算法的已经比较成熟且分类日趋明确，其大致可以分为以下三类：曲线拟合法、插值法、基于矩的方法。

曲线拟合方法是在对边缘进行初始定位的基础上，选取参加拟合的像素点集合，然后以最小二乘为原则，采用积分的方法，提取满足边缘特征的曲线方程参数从而确定其边缘的精确位置，最小二乘法能够一次计算出边缘图像的直线或曲线部分边界，定位快速，但是这种算法要求已经明确边缘图像中像素点的分布表达式，即哪些像素点最终要拟合成直线或圆。这样同时含有直线和圆的图像的亚像素定位步骤较为复杂。

插值边缘定位方法根据构造空间拟合函数的不同，可分为线性插值方法和曲线插值方法。线性插值主要用于工业现场的在线测量中，根据离散灰度、坐标序列构造线性函数来获取最佳逼近的灰度曲线，这种方法与真实曲线接近程度差，只有在对比度强、信噪比高的情况下才能获得比较好的细分效果；曲线插值主要用于复杂背景下动态目标的跟踪、捕获、定位，是对目标运动轨迹未来走势的预估计技术，或者用于精确度要求比较高的检测场合。总的来说，插值法的计算量小、重复性好，但定位精度较拟合法和基于矩的方法低。

矩保持法的亚像素边缘定位方法，可细分为空间矩、灰度矩、Zernike正交矩。灰度矩边缘检测法具有对灰度平移和缩放的不变性。它利用边缘两边区域可能的分布和统计特性来定位边缘，其准确性比较差。尽管在同等条件下，相比其它矩方法，灰度矩的运算量最小，但是其在抗噪声能力和边缘定位精度方面逊色于其它两种方法。

空间矩边缘定位方法的特点是计算过程相对简单、检测精度高，可以适用于任意尺寸窗口。同时不受图像灰度数据的加性、乘性噪声变化的影响。Zernike正交矩与空间矩的原理一致，但是处理受噪声影响或存在伪影的图片时，空间矩的定位精度要高于Zernike矩。

我国是钢铁流通和消费大国，钢铁行业从2002年开始出现需求高速增长的行情，随着钢材销量和价格的增长，众多资本投入到钢材市场中，在钢材生产和销售量飞速增长时期，钢材仓储业务量自然显著增长。仓储是钢材贸易的必需环节，随着我国的钢材总体需求量放缓，市场对钢材仓储企业的仓储技术和管理手段提出更高要求。

在钢材仓储系统中实现智能化，货物出库入库自动化是仓储系统中的一个关键环节。目前国内货物出库入库自动化程度较低，货物入库的过程，均由人为输入货物牌号，难免会出现误输入，导致入库出库过程发生误取货；以及机械手提取货物过程中，传统的定位方法多采用伺服电机控制系统，而内部伺服系统每次取货都需要回原点消除累积误差，降低了取货效率，否则将降低定位精度，定位不精准会导致机械手卡住等现象。一旦出现上述情况，整个仓储系统的执行效率将会大幅下降，带来不必要的经济损失。

发明内容

为了解决图像定位不准及效率不高的问题，本发明提出了一种逐步逼近亚像素图像定位方法，包含以下步骤：

S1：获取初始图像信息；

S2：将S1获取的所述初始图像信息使用Blob分析提取得到图像边缘；