[发明专利]一种自动识别杂色粒子的彩色编码方法在审
申请号: | 201710148662.7 | 申请日: | 2017-03-14 |
公开(公告)号: | CN107016699A | 公开(公告)日: | 2017-08-04 |
发明(设计)人: | 张东升;张水强;陈玥 | 申请(专利权)人: | 上海大学 |
主分类号: | G06T7/60 | 分类号: | G06T7/60;G06T7/90 |
代理公司: | 上海上大专利事务所(普通合伙)31205 | 代理人: | 何文欣 |
地址: | 200444*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | 本发明涉及一种自动识别杂色粒子的彩色编码方法。本方法利用彩色面阵相机记录粒子流图像,每个像素点具有R、G、B三个值。首先将获得的RGB三原色模型转换为HSI颜色模型,HSI模型是一个基于圆柱极坐标系的圆柱体,可以将HS简化为二维平面,I为第三维信息。这样便可以在HS平面内用一个矩形框来定义一种颜色,加上第三维的Intensity,杂质块区域可以定义为一个长方体。用定义的长方体对采集到的图片范围内的像素点进行识别,判断杂质块的轮廓、质心位置坐标以及尺寸。本方法可以准确快速地检测粒子流中的彩色杂质的颜色、数目、尺寸等信息,解放了劳动力,具有极大的工程应用价值。 | ||
搜索关键词: | 一种 自动识别 杂色 粒子 彩色 编码 方法 | ||
【主权项】:
一种自动识别杂色粒子的彩色编码方法,其特征在于操作步骤如下:1)利用彩色面阵相机记录粒子流图像,每一个像素点具有R、G、B三个值;2)将步骤1)中获得的图像由RGB转换为HSI;相机记录的原始图像每个像素点具有R、G、B三个值,RGB模型基于三基色原理,面向硬件,便于颜色的采集和显示,但不便于图像处理,所以将RGB模型向HSI——色度Hue、饱和度Saturation、亮度Intensity——模型进行转换;这实际上是一个基于笛卡尔坐标系的立方体向一个基于圆柱极坐标系的圆柱体的转换;HSI圆柱极坐标定义:亮度沿圆柱体的径向分布,中心为黑(0%)外侧为白(100%);饱和度沿圆柱体的高度方向分布,自下而上从最弱(0%)到最强烈(100%);色度沿中心轴成0‑360°分布;从红(0°)开始到黄(60°)、绿(120°)、青(180°)、蓝(240°)、品红(300°);将HSI模型外表面,即I=1的表面展开,得到H‑S平面;将RGB值归一化到H‑S平面(I=1):R=Rmax{R,G,B}]]>G=Gmax{R,G,B}]]>B=Bmax{R,G,B}]]>归一化后的转换分段模型表示如下:RGB→HSIH=π3×G-B1-min,ifMax=Rπ3×B-R11-min+23π,ifMax=Gπ3×R-G1-min+43π,ifMax=B]]>S=1‑minI=maxHSI模型相对于传统的RGB模型的优点在于缺陷粒子杂质块的描述,每个棕色的点代表棕色杂质块上的一个像素,每个白色的点代表背景的一个像素,为了简化这里只显示两维;在R/G平面,很难定义一个只包含杂质块——棕色的点,而不包含背景——白色的点的区域;而在HS平面,棕色点的区域用一个矩形框:Hue=10~50°,Saturation=20~100%去定义;加上第3维Intensity,杂质块的区域由矩形框变为长方体,深棕色用Hue=10~50°,Saturation=20~100%,Intensity=0~50%去表示;3)利用Hue,Saturation,Intensity的范围定义要识别的杂质类别;4)对于HSI在步骤3)中定义范围内的像素点予以识别,判断为杂质块,并计算出该杂质块的轮廓、质心位置坐标以及尺寸;其中质心位置坐标x,y和尺寸size存储如下,n表示颜色类别:在粒子运动过程中,相机实时记录粒子流图像,同一个粒子会被检测到多次,使用下列追踪算法避免对同一粒子的重复计数;5)将颜色、质心位置坐标存储于目标链,记为:6)每次处理新的当前帧,重复步骤2)、步骤4),得到当前帧图像中缺陷粒子杂质块的颜色、位置坐标以及尺寸如下:7)将步骤6)中位置坐标依次与步骤5)中目标链的每个元素进行比对,如果存在一个颜色相同,位置落在目标链中元素i的行进路线范围内,且距离超过某一门限值Min_distance;即质心位置坐标满足如下关系:其中:x_d=detection[n].centre[l].x‑MB[n].centre[i].xy_d=detection[n].centre[l].y‑MB[n].centre[i].y则认为该位置就是前一帧的元素i的运动区域,并用其更新替代目标链的元素i,追踪到的次数增加1次;当目标链中某一元素追踪到的次数累计增加到一定次数,则认为该缺陷追踪成功,缺陷个数增加1;当步骤6)中所有位置坐标检查完毕,存在未与目标链元素匹配的位置,则将其加入到目标链,成为新的目标元素;如果目标链中存在未能匹配的元素,则该元素未追踪到的次数增加1次;当目标链中某一元素未追踪到的次数累计增加到一定次数,则认为该目标已经离开视野范围,清空该目标链元素,下一次不再追踪;在追踪算法过程图中,粒子自右向左移动,在第一帧图像中3个粒子—红、绿、蓝—第一次被检测到,分别在每一个粒子周围定义一个矩形框,它规定了下一帧图像采集时这个粒子可以移动的范围;当下一帧图像被采集时,粒子移动了一定的距离,所有被检测到的粒子分别与先前定义的矩形框比对;三个粒子均成功比对,红色和绿色的粒子移动的距离大于门限值(Min_distance),追踪成功;蓝色粒子几乎没有移动,被判断为背景污点;8)接收新的当前帧,重复以上步骤。
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