[发明专利]一种失焦图像识别定位方法及系统

权利要求书

1.一种失焦图像识别定位方法，包含如下步骤：

S1、采集图像；

S2、图像去噪：使用均值滤波减弱由于湿膜材质原因产生的大量团状颗粒噪声；

S3、图像去模糊：基于图像的灰度值进行边缘强化；

S4、将S3中识别和处理的图像生成匹配模板轮廓，为后续进行基于形状的目标匹配做准备；

S5：根据模板的大小和清晰度的要求生成多层级的图像金字塔模型；

S6、图像金字塔中自上而下逐层搜索模板图像，直到搜索到最底层或得到确定的匹配结果为止。

2.根据权利要求1所述的一种失焦图像识别定位方法，其特征在于，所述的步骤S3中，通过图像膨胀和腐蚀从两个方面对图像进行失焦目标强化，将扩散的边缘变为阶梯式的强的不连续边缘，便于后续基于图像边缘的操作。

3.根据权利要求2所述的一种失焦图像识别定位方法，其特征在于，所述的步骤S3中，图像处理方法满足微分方程：

其中，u表示在时间t₀＝0时像素的灰度值；u_t表示在t₀＝t时像素的灰度值；s是一个基于传统canny边缘检测器的判决器，通过取值范围在{-1,0,1}的sign函数控制着膨胀和腐蚀在处理过程中的选择；

其中s满足方程

4.根据权利要求3所述的一种失焦图像识别定位方法，其特征在于，所述的像素点灰度值通过如下方程计算：

设定滤波后图像为{u_t(x，y)|t≥0}，原图为{u(x，y)}；然后经过如下步骤计算：

S3.1:

S3.2:

S3.3:

S3.4:当为正时，

当为负时，

5.根据权利要求1所述的一种失焦图像识别定位方法，其特征在于，所述的S2中，采用15*15均值滤波。

6.一种失焦图像识别定位系统，其特征在于：包括图像获取模块，图像去噪模块，边缘强化模块，图像匹配模块。

7.根据权利要求6所述的一种失焦图像识别定位系统，其特征在于：所述的图像匹配模块包括金字塔模型生成模块，通过设定模板的大小和清晰度的要求生成多层级的金字塔模型，供图像匹配模块匹配。

8.根据权利要求6所述的一种失焦图像识别定位系统，其特征在于：所述的图像去噪模块根据均值滤波法减弱图像的噪点。

9.根据权利要求6或7或8所述的一种失焦图像识别定位系统，其特征在于：所述的边缘强化模块根据图像去噪模块处理后的图像进行膨胀和腐蚀，将扩散的边缘变为阶梯式的不连续边缘，并将上述阶梯式不连续边缘分别存储为用于匹配模板的轮廓。

10.根据权利要求9所述的一种失焦图像识别定位系统，其特征在于：所述的图像匹配模块将图像金字塔中的模型与经过边缘强化的轮廓图像匹配，直到搜索到最底层或得到确定的匹配结果为止。