[发明专利]一种图像处理方法、装置及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

采集待检测的产品图像和对应的模板图像；

分别对所述模板图像和产品图像进行显著特征边缘选取，得到具有显著特征的模板边缘图像和产品边缘图像；

使用广义霍夫变换对所述模板边缘图像和产品边缘图像进行形状匹配，得到所述产品图像中产品的定位信息；

利用所述产品边缘图像中线状边缘的聚类特征计算所述产品图像的近似旋转角度；

其中，使用广义霍夫变换对所述模板边缘图像和产品边缘图像进行形状匹配，得到所述产品图像中产品的定位信息包括：使用广义霍夫变换根据所述产品图像的近似旋转角度对所述模板边缘图像和产品边缘图像进行形状匹配；

分别对所述模板图像和产品图像进行显著特征边缘选取，包括：针对模板图像和产品图像任一待显著特征边缘选取的图像分别进行如下操作的：使用canny算子处理获得待显著特征边缘选取的图像的边缘二值图像；计算所述边缘二值图像中各边缘的像素坐标的标准差；使用所计算得到的各边缘的像素坐标的标准差滤除像素偏离程度低的边缘，以获得具有显著特征的模板边缘图像和产品边缘图像；

使用广义霍夫变换对所述模板边缘图像和产品边缘图像进行形状匹配，包括：使用Sobel算子分别计算所述模板边缘图像和产品边缘图像的梯度方向图像；使用广义霍夫变换对所述模板边缘图像和产品边缘图像的梯度方向图像进行形状匹配。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述产品边缘图像中线状边缘的聚类特征计算所述产品图像的近似旋转角度，包括：

使用霍夫变换检测所述产品图像中的直线段；

计算所检测到的直线段的斜率，并形成直线段的斜率集合；

使用迭代自组织数据分析方法对所形成的直线段的斜率集合进行聚类运算，得到直线段的斜率聚类结果；

利用产品边缘的斜率先验信息对所得到的直线段的斜率聚类结果按类别成员数量进行排序，以获得所述产品图像的近似旋转角度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述产品图像的近似旋转角度对所述模板边缘图像和产品边缘图像进行形状匹配，包括：

根据所述产品图像的近似旋转角度对所述产品边缘图像进行转正处理；

对所述模板边缘图像和转正后的产品边缘图像进行形状匹配。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述产品图像的近似旋转角度对所述模板边缘图像和产品边缘图像进行形状匹配，包括：

根据所述产品图像的近似旋转角度设置小范围的角度搜索区间；

在所设置的小范围的角度搜索区间内对所述模板边缘图像和转正后的产品边缘图像进行形状匹配。

5.一种图像处理装置，其特征在于，所述装置包括：

采集模块，用于采集待检测的产品图像和对应的模板图像；

显著特征边缘选取模块，用于分别对所述模板图像和产品图像进行显著特征边缘选取，得到具有显著特征的模板边缘图像和产品边缘图像；

形状匹配模块，用于使用广义霍夫变换对所述模板边缘图像和产品边缘图像进行形状匹配，得到所述产品图像中产品的定位信息；

旋转角度计算模块，用于利用所述产品边缘图像中线状边缘的聚类特征计算所述产品图像的近似旋转角度；

所述形状匹配模块，还用于使用广义霍夫变换根据所述产品图像的近似旋转角度对所述模板边缘图像和产品边缘图像进行形状匹配；

其中，显著特征边缘选取模块分别对所述模板图像和产品图像进行显著特征边缘选取，包括：针对模板图像和产品图像任一待显著特征边缘选取的图像分别进行如下操作的：使用canny算子处理获得待显著特征边缘选取的图像的边缘二值图像；计算所述边缘二值图像中各边缘的像素坐标的标准差；使用所计算得到的各边缘的像素坐标的标准差滤除像素偏离程度低的边缘，以获得具有显著特征的模板边缘图像和产品边缘图像；

形状匹配模块使用广义霍夫变换对所述模板边缘图像和产品边缘图像进行形状匹配，包括：使用Sobel算子分别计算所述模板边缘图像和产品边缘图像的梯度方向图像；使用广义霍夫变换对所述模板边缘图像和产品边缘图像的梯度方向图像进行形状匹配。

6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质包括一组计算机可执行指令，当所述指令被执行时用于执行权利要求1至4任一项所述图像处理方法。