[发明专利]基于计算机视觉的精酿啤酒瓶口实时定位方法及系统

权利要求书

1.一种基于计算机视觉的精酿啤酒瓶口实时定位方法，其特征在于：包括：

基于采集图像，获取图像的边缘像素点；

计算边缘像素点属于噪声的可能性B；

对边缘像素点的噪声可能性B进行校正，得到边缘像素点为噪声的真正可能性P；

依据边缘像素点为噪声的真正可能性P，确定图像内各像素点所需滤波窗口的调整系数；

基于调整系数确定图像内各像素点的滤波窗口，得到自适应滤波窗口，利用自适应滤波窗口对图像内各像素点进行中值滤波去噪；

将去噪处理过的数据利用霍夫圆检测方法，实现瓶口实时定位；

在计算边缘像素点属于噪声的可能性B时，正常边缘像素点的灰度梯度方向所处直线相交于圆心，否则边缘像素点为噪声；

计算边缘像素点属于噪声的可能性B的方式为：

统计边缘线上各边缘像素点与其它每一个边缘像素点灰度梯度方向所处直线的交点坐标，进而统计同一交点坐标上的交点数量，获得数量集合，其中n表示各交点坐标的种类数量；

各边缘像素点为噪声的可能性：

其中H表示集合A的信息熵，信息熵的取值范围为[0,+∞]，表示该边缘线上第i个像素点处的切线与其灰度梯度方向所处直线的夹角值，m表示该边缘线的长度；

则该边缘线上各边缘像素点为噪声的可能性集合为；

在对边缘像素点的噪声可能性B进行校正，计算边缘像素点为噪声的真正可能性P数时；

对采集的原图像进行金字塔下采样，分别去除图像的奇数行和偶数列、去除图像的奇数行和奇数列、去除图像的偶数行和偶数列、去除图像的偶数行和奇数列，形成采样后的四幅图像；

利用如下算法计算边缘像素点为噪声的真正可能性P：

其中表示该边缘线上第i个边缘像素点为噪声的可能性，m表示该边缘线的长度，表示该边缘线上第i个边缘像素点的灰度值，G表示该边缘线上的标准正常边缘像素点灰度值，表示该边缘像素点在原图像内的灰度梯度方向所处直线与切线D的夹角值，表示该边缘像素点在金字塔下采样图像内的灰度梯度方向所处直线与切线D的夹角值，K表示该边缘像素点经金字塔下采样后梯度方向的变化特征，表示该边缘像素点为噪声的可能性，表示该边缘像素点的灰度值；

依据边缘像素点为噪声的真正可能性P，确定图像内各像素点所需滤波窗口的调整系数，包括：

计算获得区分的长度大于1的边缘线上各边缘像素点为噪声的真正可能性P，获得集合，其中q表示长度大于1的边缘线上的边缘像素点数量；

对该集合进行归一化操作，即令该集合中的各数据值除以该集合中的最大值，获得集合，表示对应像素点所需滤波窗口尺寸的调整系数；

再令区分的长度为1的边缘线的边缘像素点所需滤波窗口尺寸的调整系数为1，令图像内的非边缘像素点所需滤波窗口尺寸的调整系数为0，进而获得采集的图像内各像素点所需滤波窗口尺寸的调整系数。

2.一种存储介质，其特征在于：所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机运行时执行如权利要求1所述基于计算机视觉的精酿啤酒瓶口实时定位方法包含的步骤。

3.一种基于计算机视觉的精酿啤酒瓶口实时定位系统，其特征在于：包括处理器以及存储器，所述存储器存储有指令集供所述处理器调用以实现如权利要求1所述基于计算机视觉的精酿啤酒瓶口实时定位方法的功能。