[发明专利]基于光强模板的非均匀光条特征区域提取方法

摘要

本发明基于光强模板的非均匀光条特征区域提取方法属于图像处理和计算机视觉领域，涉及一种基于光强模板的非均匀光条特征区域提取方法。该方法以扫描光条为运动检测目标，利用光强模板将图像中光条进行有效地均匀化，利用运动信息将测量目标与测量背景分离，然后对序列光条进行隔帧采样，得到图像序列模板，再以图像序列的均衡模板为参考，根据图像的交集运算获得亮度均衡的特征图像，最后利用基于光强模板对光条图像进行区域提取，实现完整光条信息的保留。该方法解决了在光条灰度非均匀情况下，大阈值无法有效提取光条两端灰度值较小区域以及小阈值在中间过曝区域过多提取噪声区域的难题，有效实现非均匀光条区域信息的准确提取。

主权项

1.一种基于光强模板的非均匀光条特征区域提取方法，其特征是，该方法以扫描光条为运动检测目标，利用光强模板将图像中光条进行有效地均匀化，利用运动信息将测量目标与测量背景分离，然后对序列光条进行隔帧采样，得到图像序列模板，再以图像序列的均衡模板为参考，根据图像的交集运算获得亮度均衡的特征图像，最后利用基于光强模板对光条图像进行区域提取，实现完整光条信息的保留；非均匀光条特征区域提取方法的具体步骤如下：第一步：序列图像的预处理提取方法采用的双目视觉测量系统中，激光发生器(2)安装在支架中心上部，左、右相机(3、4)分别对称安装在支架上部的左右，激光发生器(2)，左、右相机(3、4)，图像处理工作站(6)分别与NI控制器(5)连接，被测工件(1)安装在左、右相机(3、4)前方视觉范围内；首先获取激光光条图像，针对投射光条的亮度与环境背景光亮度相似的单帧图像，采用动态目标追踪测量的图像处理，利用运动信息将测量目标与测量背景分离，以扫描光条为运动检测目标，实现光条图像的检测，用背景差分法通过被测目标图像fk与背景图像Bk做差分，差分图像Dfk为：Dfk(u,v)＝|fk(u,v)‑BAk(u,v)|   (1)其中，Dfk(u,v)为差分图像在图像点(u,v)的灰度值，fk(u,v)为目标图像在图像点(u,v)的灰度值，BAk(u,v)为背景图像在图像点(u,v)的灰度值；第二步：序列模板图的建立根据序列光条亮度特征，所采集激光光条图像在以镜面反射为主的反射区域时，光条亮度从暗逐渐增强，直到到达镜面反射角附近亮度达到最大，随后光条亮度逐渐变暗；而在以漫反射为主的反射区域，光条亮度持续减弱，因此，对于双目相机光条模板的设定需要覆盖尽量多光条亮度变化范围，对序列光条进行隔点采样，采样图像的并集为图像序列模板，其定义为：MDf(u,v)＝Df1(u,v)∪Df1+τ(u,v)∪Df1+2τ(u,v)…Df1+nτ(u,v)∪Dfm(u,v)   (2)其中，MDf(u,v)为序列模板在图像点(u,v)的灰度值，τ为序列光条采样间隔，m为序列光条图像数量，且图像序列号需满足1+nt其中，B为结构元素，其像素宽度应大于光条的最大宽度，选用大正方形作为结构元素；第三步：序列图像的光条亮度均衡化由于光条序列亮度随着光条的扫描移动及零件表面形面变化，亮度变化随机，以图像序列的均衡模板为亮度参考，进而根据图像的交集运算获得亮度均衡的特征图像，定义为：其中，UDfk为亮度均衡的光条特征图像，Dfk为光条序列差分图像，B为结构元素；第四步：光条特征区域的提取针对亮度均衡的特征图像，采用灰度阈值分割对图像进行二值化处理，阈值为T，特征图像的二值化图像RUDfk为：对光条特征区域的二值化图像，采用去除小面积区域方法滤除杂点，然后采用边界轮廓跟踪法提取光条特征边界，边界矩阵定义为Bounk，保留边界区域内的光条差分图像作为光条的特征区域，为光条中心提取提供预处理图像。