[发明专利]一种基于多核DSP的高速视频图像处理方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于多核DSP的高速视频图像处理方法及系统，该方法包括以下步骤：S1：将原始图片分为多个图像块，使用K‑means聚类算法计算每个图像块的代表色；S2：计算各代表色之间的关联度，取关联度小于第一预设值的代表色作为初始特征颜色；S3：以初始特征颜色为初始聚类中心，通过K‑means算法对原始图片中的所有像素点进行迭代聚类，迭代收敛后得到原始图片的特征颜色；S4：计算各像素点颜色与特征颜色之间的关联度，分割出关联度小于第二预设值的像素点区域作为缺陷区域；本发明采用DSP+FPGA架构，DSP的多个处理核并行工作，实现图像读取、缺陷处理和结果反馈并行处理，提高了图像处理速度，实时性高。

技术领域

本发明属于计算机视觉和信号处理技术领域，更具体地，涉及一种基于多核DSP的高速视频图像处理方法及系统，用于实现对陶瓦缺陷的实时检测、处理及显示。

背景技术

陶瓦是以粘土为材料，加入粉碎的沉积页岩成分高温煅烧而成的。在中国西周就有陶瓦应用的记载，近代更是制造了色彩丰富、外表亮丽的琉璃瓦。然而，随着人们环保意识的增强，传统落后的陶瓦生产工艺越来越不适应现代化发展的需要，陶瓦面临着被淘汰的边缘，日渐退出人们的视野。然而，近几年随着经济的飞速发展，更多的欧洲建筑风靡中国。特别是华东、华南、华北等发达地区，欧式别墅屡见不鲜，与之相配套的欧式瓦--陶瓦也从新流行起来。

目前在对陶瓦进行质量检测时，多采用人工检测的方法完成质量检测和产品分级，人工检测时，由于工作时间长导致视觉疲劳，通常会造成检测误差大、漏检率高等问题。采用机器视觉进行陶瓦缺陷检测，需要用高清面阵CCD对生产线上陶瓦进行实时拍照，采集、检测处理，由于图像采样率高、图像数据量大以及图像检测算法复杂度高，造成陶瓦缺陷检测实时性不足、效率低。目前针对高速视频处理的解决方案基本为多个DSP协同处理，但集成多片DSP协同工作的方法存在印制板面积占用过大，外围电路复杂，并且片间通信部分设计难度增加，布板困难等诸多问题。

发明内容

针对现有技术的至少一个缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于多核DSP的高速视频图像处理方法及系统，其目的在于解决现有技术中对高速视频进行处理时存在的实时性不足、效率低的问题。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种基于多核DSP的高速视频图像处理方法，包括以下步骤：

S1：将待测的原始图片划分为多个图像块，使用K-means聚类算法计算每个所述图像块的代表色；

S2：计算各图像块的所述代表色之间的关联度，取所述关联度小于第一预设值的代表色作为初始特征颜色；

S3：以所述初始特征颜色为初始聚类中心，通过K-means算法对原始图片中的所有像素点进行迭代聚类，迭代收敛后得到原始图片的特征颜色；

S4：计算原始图片中各像素点的颜色与所述特征颜色之间的关联度，分割出所述关联度小于第二预设值的像素点区域作为缺陷区域。

优选的，上述高速视频图像处理方法，其步骤S2中所述的关联度的计算方法为：

式中，γ(X₀，X_i)为关联度；X₀为HSV颜色空间中任一特征色，X_i表示第i个图像块的代表色；k表示图像块的个数。

优选的，上述高速视频图像处理方法，其步骤S4之后还包括以下步骤：计算所述缺陷区域的大小并根据预设的判断规则判定原始图片的缺陷等级，将所述缺陷等级标注在对应的原始图片上；所述判断规则包括缺陷区域大小及其对应的缺陷等级。

优选的，上述高速视频图像处理方法，其步骤S1之前还包括以下步骤：对待测的原始图片进行中值滤波以去除干扰，将滤波后的原始图片从RGB转换到HSV空间。