[发明专利]一种基于机器视觉的睑板腺图像预处理的方法

权利要求书

1.一种基于机器视觉的睑板腺图像预处理的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1、用相机在n种不同的光照下高速采集n+1帧初始睑板腺图像，且其中第一帧和最后一帧的初始睑板腺图像采用同样的光照环境，通过对比确保睑板腺没有发生位移；

步骤S2、对从步骤S1中所采集的初始睑板腺图像进行图像融合，合成得到最优的一张合成图像；

步骤S3、对经步骤S2后所得到的合成图像进行Wallis滤波处理，以增强睑板腺的对比度；

步骤S4、对经步骤S3后所得到的合成图像进行腐蚀膨胀处理和高斯模糊去噪，以提取出合成图像中的背景图像；

步骤S5、进行图像减运算，将经步骤S3后所得到的合成图像减去经步骤S4后所得到的背景图像，从而得到去除背景后的睑板腺图像；

步骤S6、对经步骤S5后所得到的睑板腺图像进行灰度拉伸处理，并作为最终的睑板腺图像输出；

所述的步骤S2中的图像融合具体为：

根据睑板腺在不同波长下的生物特征及不同光源分布情况下，设定不同的权重值α1，α2…αn，使得α1+α2…+αn＝1,且

g(x，y)＝α1*I1(x，y)+α2*I2(x，y)+…+αn*In(x，y)   (1)

在式(1)中，I(x,y)为不同波长或不同光源分布下所采集到的睑板腺图像，且其中的x和y代表像素点坐标；g(x,y)为融合后的合成图像。

2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的睑板腺图像预处理的方法，其特征在于，所述的步骤S3中的Wallis滤波处理具体为：根据睑板腺图像的生物特征，选择Wallis算法对原始图像进行处理，

在式(2)中，Img(x,y)为融合后的合成图像在像素点坐标(x，y)处的灰度值，Rst(x,y)为Wallis变化后的结果图像在(x，y)处的灰度值，m_o和s_o分别为初始睑板腺图像的灰度平均值和灰度标准偏差，m_i和s_i分别为变化后的图像的目标灰度均值和灰度标准偏差，c∈[0,1]为图像方差的扩展系数，b∈[0,1]为图像亮度系数，且通过调节b和c的值，使得变化后的图像的均值和标准偏差趋于设定的理想状态。

3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的睑板腺图像预处理的方法，其特征在于：所述的步骤S4中的腐蚀膨胀处理包括灰度腐蚀、膨胀运算，高斯模糊去噪包括有高斯滤波。

4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的睑板腺图像预处理的方法，其特征在于：在进行步骤S4之前，对经步骤S3后所得到的合成图像进行中值滤波。

5.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的睑板腺图像预处理的方法，其特征在于，所述的步骤S6中的灰度拉伸处理具体为：

在式(3)中，I(x,y)、R(x,y)分别是变换前和变换后的图像位于像素点x,y处的灰度值，Imin、Imax为变换前图像的最小、最大灰度值，Min、Max为预先设定的理想的最小、最大灰度值。