[发明专利]一种颜色不均匀情况下太阳能板红外图像的有效分割方法

权利要求书

1.一种颜色不均匀情况下太阳能板红外图像的有效分割方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1：将太阳能板红外彩色图像拆分为RGB三个通道，对每个通道通过方框滤波找到导向图，然后进行进行导向滤波；

步骤2：将导向滤波的结果中消除掉的噪声部分和梯度边缘进行扩大，以达到图像增强的目的；

步骤3：将增强后的图像进行canny算子处理，得到边缘轮廓检测图像；

步骤4：对边缘检测图进行LSD算法处理，找到图中所有的直线；

步骤5：将所有的直线用角度作为标准进行K-means聚类，然后找到最少的聚类类别，将这一类别舍弃，即显示另外两类的所有直线；

步骤6：对直线图进行膨胀操作，寻找闭合轮廓，如果某个轮廓中大于4个面积超过1000的子轮廓，则判定为太阳能板区域；

步骤7：将太阳板区域提取出来，将其旋转扶正，然后计算直线检测图中每一列的均值和图片整体均值进行比较，对边界线进行修正，得到完整的太阳板区域图片。

2.根据权利要求1所述的一种颜色不均匀太阳能板图像的分割方法，其特征在于，所述步骤1中，计算导向滤波时依赖一个重要的假设：导向滤波器在导向图像I和滤波输出q之间在一个二维窗口ω_k内是一个局部线性模型，即：

其中I为导向图像，原图像经过方框滤波可以直接得到，{a_k,b_k}为窗口ω_k中的线性系数。

为了求解线性系数{a_k,b_k}，引入噪声n，并且n_i＝p_i-q_i，根据无约束图像复原方法，设定最优化目标为min||n||，等价地有minn²。为了解决最小二乘问题，引入约束项因此目标函数转化为：

求解上述最优化问题，便可得到：

将线性系数{a_k,b_k}带入导向滤波器：可以得到通过导向滤波进行去噪的结果。

3.根据权利要求1所述的一种颜色不均匀太阳能板图像的分割方法，其特征在于，所述步骤2中噪声部分和梯度边缘进行扩大，可以得到增强图像A：

A＝(p_i-q_i)*4+q_i

其中p_i为原图像，q_i为导向滤波后的图像，p_i-q_i为噪声和边界梯度的和。

4.根据权利要求1所述的一种颜色不均匀太阳能板图像的分割方法，其特征在于，所述步骤3中使用canny算子进行边缘检测首先需要经过高斯滤波进行噪声去除，高斯滤波器的分布与高斯分布有着一定的关系。一个二维的高斯函数如下：

将每个点与高斯内核进行卷积计算，并且将计算结果相加，输出到目标图像中。高斯函数是一个在频域上具有平滑性能的低通滤波器，可以很好的保留低频信息，去除噪声区域。

然后对滤波后的图像进行寻找边缘，采用sobel滤波器，对图像X和Y方向分别进行卷积操作：

然后计算梯度幅值和方向：

对所有的像素点的梯度进行非极大值抑制和滞后阈值的判定保留边缘直线。