[发明专利]一种基于坡度图像分割的安息角检测方法

权利要求书

1.一种基于坡度图像分割的安息角检测方法，其特征在于，包括以下步骤：A1、首先对像素进行两轮滤波，第一轮针对梯度方向进行滤波，滤除梯度方向为水平和垂直的像素点；第二轮根据梯度幅值进行滤波，对图像的各行自适应的计算阈值，滤除梯度幅值过小的像素；

A2、接着通过计算像素之间的相似性进行直线检测；所述步骤A2具体包括以下步骤：

A21寻找候选点

坡度由一条直线上的所有像素点和他们的支撑点组成，坡度的构造从图像底部开始，然后向上逐行扫描；然后对于每个像素，检测它上面一行上是否有与其相邻的不为零的像素存在；即，对于第i行上位置为X₁的像素d_i，如果在i-1行上，有一个位置为X₂的像素d_i-1，满足X₂∈[X₁-δ,X₁+δ]，则像素d_i-1被标记为d_i的备选点；δ等于1，如果d_i-1没有被标记为任何坡度的备选点，则将由d_i-1产生一个新的坡度；

A22像素间的相似度计算

所有属于同一个坡度上的像素，都应当有类似的灰度特性，像素之间的相似度被用来判断备选点是否应该与参考点相连；使用归一化的SAD来衡量两个像素间的相似度，且像素点和它对应的支撑点同时参与相似度计算；

A23用几何标准进行直线滤波

当一个坡度满足条件1且满足条件2，3中的一个时，它将被提取出来：

条件1：坡度的扭曲度小于一个阈值τ_o；条件1意味着坡度中的方向允许有变化，但是方向的变化是有规律的；假设有一个坡度包含像素d₀,d₁,…,d_n，则此坡度的扭曲度用下式计算：

式中，Dir(i)是像素d_i-1到像素d_i的方向，由两个像素的横坐标之差计算而出，坡度方向有规律的变化意味着所有的Dir(i)都是同一符号，考虑到坡度的定义中δ等于1，则当两个方向间的差值绝对值为1的时候，扭曲度取到最大值，即1/4＝0.25，阈值τ_o取0.25；

条件2：坡度的长度大于一个阈值τ_l1；条件2中，τ_l1是一个几何阈值，只要坡度的长度大于τ_l1就认为这个坡度是轮廓；τ_l1是一个自适应的阈值；对所有坡度的长度做直方图，只保留5％的最长的坡度，对应的坡度长度即为τ_l1；

条件3：坡度的长度大于一个小阈值τ_l2且坡度的幅度大于一个阈值τ_a；条件3中取τ_l2值为4，阈值τ_a为所有行的阈值平均值的3倍；

A3、最后对直线聚类，检测煤堆左右边缘，计算安息角；

所述步骤A3具体包括以下步骤：

A31，根据直线的起点和终点，将之写为y＝ax+b的格式，并投影到(a,b)二维空间上，投影点的灰度代表了该直线的长度；考虑到斜率a的分辨率问题，投影的时候将斜率a用反正切换算为角度；

A32，根据煤堆的角度，在[30 60]和[120 150]两个角度范围内分别进行聚类；

A33.在两个聚类中分别计算重心，将重心投影到图像平面，即为煤堆的左右两边；

A34，根据煤堆左右两边即可计算顶角，然后根据煤堆截面是等腰三角形的假设即可计算出安息角的估计值。

2.根据权利要求1所述的基于坡度图像分割的安息角检测方法，其特征在于，所述步骤A1具体包括以下步骤：

A11、第一步滤波为梯度方向滤波，将所有像素点的梯度方向量化到[0,45,90,135,180]五个方向上，梯度方向为水平或垂直的像素点被滤除；

A12、第二步滤波为基于局部阈值的梯度幅值滤波，计算图像每个位置的梯度幅值M(x,y)；

I_x(x,y)＝I(x+1,y)-I(x-1,y)

I_y(x,y)＝I(x,y+1)-I(x,y-1)

只有当像素点的梯度幅值M超过阈值Th_v的时候，它才会被提取出来，这个阈值是自适应的，每行计算一次，它的计算方法如下：

Th_v＝σ_v                          (1)

式中，σ_v是第v行上所有像素的梯度幅值变化直方图的标准偏差，假设梯度幅值的变化是高斯白噪声。