[发明专利]危化品仓库中货物边缘检测方法、装置及终端设备

说明书

本申请涉及一种危化品仓库中货物边缘检测方法、装置及终端设备，危化品仓库中货物边缘检测方法包括采集危化品仓库中货物的第一灰度图像；对灰度图像进行自适应中值滤波，得到第二灰度图像；计算第二灰度图像的梯度幅值和方向；沿梯度方向对梯度幅值进行非极大值抑制，获取候选边缘点；计算候选边缘点的高阈值和低阈值；对候选边缘点进行高阈值和低阈值检测和边缘连接，得到货物边缘。本申请可以减少椒盐噪声的干扰，去除伪边缘，提高信噪比，边缘检测效果显著提高。

技术领域

本申请属于边缘检测技术领域，具体涉及一种危化品仓库中货物边缘检测方法、装置及终端设备。

背景技术

危险化学品(危化品)由于易燃烧、爆炸以及强腐蚀性，已成为严重的安全隐患。危化品安全中“五距”(跺距、墙距、柱距、灯距、梁距)的测量是保证危化品安全存储的关键，这就要求准确识别危化品堆垛或者货物的边缘轮廓信息，因此需对危化品仓库中货物进行边缘检测。

相关技术中，使用传统的Canny边缘提取算法进行危化品库房中货物边界的提取，其算法流程基本为先对图像进行高斯平滑，然后用差分卷积模板计算梯度幅值和方向，再对梯度图像进行非极大值抑制，最后进行双阈值检测和边缘连接。但是由于危化品仓库中摄像头获取的图像经常会受到大量椒盐噪声和不同光照变化的干扰。椒盐噪声是指两种噪声—盐噪声和胡椒噪声，两者是由图像传感器、传输信道、解码处理等产生的白黑相间的亮暗点噪声。传统的Canny边缘提取算法对图像噪声敏感，在复杂环境中会受椒盐噪声干扰问题影响，将一些噪声误当作边缘点检测，双阈值选取性不强、导致伪边缘很多，影响边缘提取效果，导致边缘检测的准确度较低。

发明内容

为至少在一定程度上克服相关技术中，使用传统的Canny边缘提取算法进行危化品库房中货物边界的提取，由于危化品仓库中摄像头获取的图像经常会受到大量椒盐噪声和不同光照变化的干扰，将一些噪声误当作边缘点检测，双阈值选取性不强、导致伪边缘很多，导致边缘检测的准确度较低的问题，本申请提供一种危化品仓库中货物边缘检测方法、装置及终端设备。

第一方面，本申请提供一种危化品仓库中货物边缘检测方法，包括：

采集危化品仓库中货物的第一灰度图像；

对所述第一灰度图像进行自适应中值滤波，得到第二灰度图像；

计算所述第二灰度图像的梯度幅值和方向；

沿梯度方向对梯度幅值进行非极大值抑制，获取候选边缘点；

计算所述候选边缘点的高阈值和低阈值；

对所述候选边缘点进行高阈值和低阈值检测和边缘连接，得到货物边缘。

进一步的，所述计算所述候选边缘点的高阈值，包括：

使用迭代均值法确定所述候选边缘点的高阈值。

进一步的，所述使用迭代均值法确定所述候选边缘点的高阈值，包括：

步骤1：初始化阈值为T₀；

步骤2：使用T_i将全部像素值分为G₁、G₂两部分，小于等于T₀的值为G₁和大于T₀的值G₂，计算两部分的均值分别为m₁和m₂；

步骤3：用m₁和m₂计算新阈值

步骤4：比较T₀和T_i，若|T_i-T_i-1|ΔT,则返回T_i，即为迭代阈值；否则T₀＝T_i，重复步骤1-3。