[发明专利]一种红外光斑图像的质心识别定位方法

说明书

本发明公开了一种红外光斑图像的质心识别定位方法，包括：将需要进行识别定位红外光斑质心区域的图像作为感兴趣区域图像；对感兴趣区域图像进行深度转换和灰度线性拉伸生成预处理图像；对预处理图像进行自适应阈值计算，获取预处理图像的二值化阈值；将预处理图像二值化，并根据轮廓跟踪算法找出区域内物体轮廓，选取最大轮廓点集作为光斑轮廓；根据光斑轮廓对红外光斑质心定位。本发明一种红外光斑图像的质心识别定位方法，使用自适应阈值法获得的二值化阈值随图像特征变换而变化，能更好的提取物体轮廓信息，适应性更强，抗噪声能力较强。选设的轮廓跟踪算法并选取最大轮廓点集作为光斑轮廓的方法，能较好的确定光斑轮廓，速度更快。

技术领域

本发明涉及红外图像分析领域及红外成像设备性能参数测试领域，具体涉及一种红外光斑图像的质心识别定位方法。

背景技术

红外成像设备作为一种夜视设备与温度分布检测设备广泛的应用与民用与军事领域，其性能参数的测试要求随着红外成像技术的发展也越来越高。高精度的光斑图像质心定位技术可有效的提高测试精度，特别是在安装基准偏轴度、光轴一致性、零位走动量的测试中。同时红外在物体检测、安防监控等中的应用，对红外成像设备的实时性及目标检测能力有了更高的要求，所以需要实时性与目标检测能力很好均衡的图像算法。

红外光斑图像识别定位的影响因素主要来源于：1、由于红外波段较可见光波长更长，所传输过程中的大气传输特性、还有红外成像设备内的杂散光、衍射影响更为明显；2、红外辐射与物体温度密切相关，所以红外成像具有高背景的图像特征，且成像受到设备自身温度场分布影响；3、由于设备元件如红外光敏单元的特性、设备的封装、加工工艺等造成的固有误差；4、信号读出电路特性，成像设备的装调误差、测试设备等造成的误差。

因此红外成像设备输出信号受空间噪声和时间噪声的影响较大，采用普通的质心算法处理红外成像设备输出数据所得到的光斑质心二维空间坐标,随所采集处理区域和时间域的不同，坐标变化很大，已超出测试参数的基本标准要求，而复杂的高精度的质心算法又不得不考虑计算的时间及存储代价，往往也不满足测试需求。由于红外成像的应用领域所以通常需要很高的安装精度及光轴精度，还需要满足抗振动抗冲击等要求。因此红外成像时光斑图像的质心识别定位技术可以很好的为红外成像设备性能测试、红外定位等领域提供高精度低耗时的质心识别定位服务。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服了现有算法识别定位红外光斑图像质心精度的不足而复杂的质心定位识别算法时间存储代价大的问题，设计提供了一种快速亚像素精度级的光斑图像质心识别定位方法。能满足红外成像时高噪声、高背景的使用条件，非常适用于红外性能测试领域，且方便实用扩延性强，可扩展到多光斑探测，极大的方便了红外光斑质心识别定位的处理和增强了质心识别定位在红外领域的易用性。

本发明通过下述技术方案实现：

一种红外光斑图像的质心识别定位方法，包括以下步骤：

S1：将需要进行识别定位红外光斑质心区域的图像作为感兴趣区域图像；

S2：根据所述感兴趣区域图像的图像特征对所述感兴趣区域图像进行深度转换和灰度线性拉伸生成预处理图像；

S3：对所述预处理图像进行自适应阈值计算，获取所述预处理图像的二值化阈值；

S4：将所述预处理图像二值化，并根据轮廓跟踪算法找出轮廓，选取最大轮廓点集作为光斑轮廓；

S5：根据所述光斑轮廓对红外光斑质心定位。