[发明专利]一种单模板工作流预处理优化方法

权利要求书

1.一种单模板工作流预处理优化方法，其特征在于，具有以下步骤：

S1、采用非对称的自适应中值滤波的方法改善图像的前景目标与背景之间的边缘特性；

S2、提取邻域范围内水平和竖直方向的灰度波动曲线，再根据灰度波动曲线，统计所有的波峰点和波谷点信息；

S3、接着确定当前邻域范围内的阈值；

S4、通过局部阈值分割来确定图像中的前景目标边缘；

S5、将行与列的分割结果取交集得到非均匀光照图像二值化的最终结果。

2.根据权利要求1所述的一种单模板工作流预处理优化方法，其特征在于，在步骤S1中，对较亮的前景目标区域采用小模板窗的中值滤波处理，对较暗的背景区域则采用动态扩大的模板窗口进行滤波。

3.根据权利要求1所述的一种单模板工作流预处理优化方法，其特征在于，在步骤S2中，首先按行或列搜索灰度波动的所有谷峰点，连续曲线的峰和波谷是曲线的极值点，满足一阶倒数为0，并且二阶倒数为负的点为峰值点；满足一阶倒数为0，并且二阶倒数正数的点为峰谷点；

曲线是离散的，使用求差分函数来求解，确定峰值点和峰谷点，确定大尺度的波谷波峰，从图像的灰度波动特征提取大尺度的峰谷点，从而确定目标的边缘。

4.根据权利要求3所述的一种单模板工作流预处理优化方法，其特征在于，筛除小尺度的峰谷点时，在灰度波动曲线的上升沿河下降沿，如果相邻的波峰和波谷点，其灰度差小于极小值ε，则合并取消，去除伪波谷波峰点，将经过筛选后所剩下的峰谷点按列坐标升序排列，放入队列D中，在队列D中进一步合并消除灰度差小于ε的相邻峰谷点，最后获得的大尺度峰谷点保存在队列Q中，这些峰谷点标记了目标边缘的位置。

5.根据权利要求1所述的一种单模板工作流预处理优化方法，其特征在于，在步骤S3中，通过灰度波动曲线提取最大限度的目标考察点水平和竖直范围内的所有有价值的波峰点和波谷点，包含图像重要的边缘信息，突变的点是光照不均匀的直接反映。

6.根据权利要求5所述的一种单模板工作流预处理优化方法，其特征在于，在获得目标边缘的大尺度波峰波谷点之后，为了进一步分割出目标，设计目标分割的局部阈值，如公式1：

T＝g(t)+ξ×(g(p)-g(t)) (1)

公式中，t和p为Q队列中的位置相邻的大尺度波谷点和波峰点，g(t)表示波谷点的灰度值，g(p)表示波谷点的灰度值，0ζ1。

7.根据权利要求1所述的一种单模板工作流预处理优化方法，其特征在于，在步骤S4中，确定前景目标边缘的核心部分，进一步包括：

S401、计算图像行灰度值；

S402、比较行灰度值与阈值T的大小；

S403、设置数组L1与L2存放图像的行灰度值。

8.根据权利要求1所述的一种单模板工作流预处理优化方法，其特征在于，在步骤S5中，将水平和垂直两个方向上一维阈值分割后的子图像进行与操作，最终得到完整的阈值分割图像。