[发明专利]一种基于图像的木材区域和主色提取方法

说明书

本发明涉及一种基于图像的木材区域和主色提取方法。通过采集样例，可以根据不同的生产环境和拍摄条件生成合适的参数，无需繁琐的调参过程。本发明方法可以实现像素级和非规则的目标区域提取，高效滤除不相关颜色从而实现木材主色提取。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于图像的木材区域和主色提取方法。

背景技术

在图像处理领域，目标区域提取指在包含目标和背景的数字图像中，忽略背景和目标内部的纹理以及噪声干扰的影响，采用一定的技术和方法来实现目标轮廓提取的过程。它是目标检测、形状分析、目标识别和目标跟踪等技术的重要基础。

目前，在工业检测领域，目标区域的检测和提取，一般从两个方面着手：一是从图像分割的技术层面提取；另一个是通过模拟人眼的视觉特点，寻找视觉敏感区域并将其排序作为图像的感兴趣区域。边缘检测和区域生长是传统图像分割技术中常用的两种方法。边缘检测可以快速准确地找到区域间的边缘来分割图像，但常会出现检测出虚假边缘、边缘断裂等情况。区域生长方法直接创建区域，但必须解决好种子点选取、确定生长准则和停止准则的问题，否则容易出现分割不准、死循环等问题。

木材颜色分类、缺陷检测在木材加工领域有着重要的经济价值，精准的从采集的图片数据中提取出木材的区域，排除拍摄背景的影响，对用于木材颜色的分类和缺陷检测阶段显得非常重要。

中国专利申请号为：CN201710237893.5，名称为：目标区域检测方法和装置、图像分割方法和装置。该方法涉及图像处理领域，利用二值化图像和二值化图像中每一行中目标段的位置信息，将列坐标区间存在重合的所述目标段合并为一个目标区域，该算法由于需要遍历并且对每个样本中每一行的数据信息进行对比，时间复杂度较高。

中国专利申请号为：CN201610009036.5，名称为：确定图像中的感兴趣区域的轮廓的方法和系统。该方法涉及确定图像中的感兴趣区域的轮廓方法和系统。该方法利用图像的HSV色彩空间中的S通道提取出目标的轮廓，但是由于缺少其他通道的辅助，不能将目标的区域的颜色进行提取并将背景色进行过滤。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术存在的不足，提供一种基于图像的木材区域和主色提取方法，通过采集样本数据生成参数，故可以根据不同的生产环境和拍摄条件自动生成合适的参数，无需繁琐的调参过程，只需实际生产条件下的样本即可。

为实现上述目的，本发明的技术方案是：一种基于图像的木材区域和主色提取方法，包括如下步骤：

步骤S1、通过摄像机采集目标木材图像样本；

步骤S2、对木材图像样本，采用轮廓检测算法将木材的轮廓检测出来，并在轮廓检测的基础上，往内收缩一定像素，保证图片上的像素全部是目标的像素；

步骤S3、将所有木材图片的色彩空间从RGB转换成HSV或者HLS；

步骤S4、将HSV色彩空间三个通道进行分离，计算出每张图片的H通道的直方图数据向量，S通道的直方图数据向量，V通道的直方图数据向量，并将所有图片H通道的直方图数据向量进行累加，得到H通道累加直方图数据向量H_val，对S通道和V通道进行类似处理，分别得到S通道累加直方图数据向量S_val，V通道累加直方图数据向量V_val；

步骤S5、对三个通道的累加直方图数据向量进行归一化，即

H_val/sum(H_val)、S_val/sum(S_val)、V_val/sum(V_val)

步骤S6、将三个归一化后的累加直方图数据向量绘制成直方图；