[发明专利]基于Canny算子的配准图边缘提取方法

说明书

本发明涉及一种基于Canny算子的配准图边缘提取方法，包括：步骤A：对现场中配准完成的配准图进行平滑处理；步骤B：判定边缘点的明暗，并对配准图的梯度强度和梯度方向进行确定；步骤C：对所述步骤B中全局梯度图里各局部梯度区域进行非极大值抑制，确定配准图中的边缘；步骤D：通过利用阈值法进一步提取出配准图中的真实边缘点；步骤E：对阈值处理后的边缘点进行连接性分析，以形成最终边缘图像。本发明通过使用Canny算子对配准图上的目标进行边缘提取，对图像进行平滑处理和降低噪声，在提高了检测精度的同时，能够防止图像边缘提取过程中的错误检测和遗漏。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种基于Canny算子的配准图边缘提取方法。

背景技术

随着计算机技术的快速发展，目标识别技术已经迅速的发展成为一种非常重要的工具和手段，其应用范围也越来越广。然而由于螺母手轮等相关零部件目标受到环境、拍摄角度及自身情况影响，通常难以用解析式表达，使得对其识别成为一项非常艰巨的任务。到目前为止，研究者针对螺母手轮相关零部件目标识别，主要是针对理想情况下，正面拍摄的螺母手轮相关零部件进行识别，主要应用的方法为圆形Hough变换检测螺母手轮相关零部件内圆，颜色分割出零部件位置。对于真正的无人机巡检空对地拍摄的大型机械上的螺母手轮相关零部件的识别，却少之又少，而且零部件缺失相关的判断也很少。

中国专利公开号：CN103635169A公开了一种缺陷检测系统，包括：图像处理单元、缺陷检测单元以及图像显示单元，其中，该图像处理单元被构造成获取吸收性物品的形态图像，该吸收性物品的形态图像示出了在多个步骤的每一步骤中的吸收性物品加工后的形态，该缺陷检测单元被构造成基于由图像处理单元获取的形态图像而检测加工后的吸收性物品是否存在缺陷部位，该图像显示单元被构造成当由缺陷检测单元检测出吸收性物品的缺陷部位时显示加工后的吸收性物品的图像。由此可见，所述检测系统存在以下问题：

第一，所述检测系统只应用于流水线，通过固定产品的位置，检测零部件质量是否符合规定，无法在户外做到准确的检测；

第二，所述检测系统仅使用相机对摆放位置固定的零件进行图像采集，当产品摆放不齐或产品位置发生变化时，无法将实际采集的图像与基准图像进行配准，检测效果不理想；

第三，所述检测方法无法对图像的边缘进行处理，导致其无法对零件的形状进行精准判断；

第四，所述检测系统在针对缺陷进行检测时，仅通过形态图像的对比来判定零件是否出现缺陷或丢失，检测结果不精准。

发明内容

为此，本发明提供一种基于Canny算子的配准图边缘提取方法，以克服现有技术中无法对图像边缘进行准确处理的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种基于Canny算子的配准图边缘提取方法，包括：

步骤A：对现场中配准完成的配准图进行平滑处理，以防止放大噪声，配准图中噪点增加，引起错误检测，产生虚假边缘并对边缘提取造成影响；

步骤B：使用微分算子对配准图的边缘进行检测，使用配准图的一阶导数或二阶导数判定边缘点的明暗，并利用有限差分对配准图的梯度强度和梯度方向进行确定；

步骤C：对所述步骤B中全局梯度图里各局部梯度区域进行非极大值抑制，通过保留局部梯度中最大点的像素值，同时将非极大值点对应点的灰度值置0，以确定配准图中的边缘；

步骤D：通过利用阈值法进一步提取出配准图中的真实边缘点，并减少伪边缘点；

步骤E：对阈值处理后的边缘点进行连接性分析，在配准图中找到未访问的边缘像素点，利用八连通性将配准图中所有弱像素与所述边缘像素点相连接，以形成最终边缘图像。

进一步地，所述步骤A中选用高斯平滑滤波器以平衡噪声去除效率和边缘检测定位精度。