[发明专利]一种基于图像处理的吸管计数方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种基于图像处理的吸管计数方法，其特征在于，包括：

获取端面图像，所述端面图像包括待计数的多个吸管的端面；

根据场景图像灰度增强算法和灰度形态学增强算法对所述端面图像进行联合增强预处理，获得预处理后的图像；

根据形态学孔洞填充算法提取所述预处理后的图像中所述吸管的封闭边缘轮廓；

根据所述封闭边缘轮廓生成样本集，所述样本集包括各个所述封闭边缘轮廓的几何参数；

根据所述样本集进行形态学重构，生成权值模板集合，所述权值模板集合包括多个吸管匹配模板，其中，所述根据所述样本集进行形态学重构包括：根据所述预处理后的图像进行消除负值影响的处理，获得样本图像；根据所述样本图像和所述样本集进行形态学重构，确定所述样本图像中的各个前景图形；对各个所述前景图形进行偏移聚中处理，获得所述权值模板集合；

将所述权值模板集合中的各个所述吸管匹配模板分别与所述预处理后的图像中的所述封闭边缘轮廓进行匹配，根据匹配结果确定所述吸管的数量。

2.根据权利要求1所述的基于图像处理的吸管计数方法，其特征在于，所述根据场景图像灰度增强算法和灰度形态学增强算法对所述端面图像进行联合增强预处理包括：

对所述端面图像进行灰度化处理，获得灰度图像；

采用场景图像灰度增强算法对所述灰度图像进行去噪和边缘信息加强，获得第一增强图像；

对所述第一增强图像进行中值滤波，获得滤波图像；

采用灰度形态学增强算法去除所述滤波图像中的噪点，获得第二增强图像；

对所述第二增强图像进行均值滤波，获得所述预处理后的图像。

3.根据权利要求2所述的基于图像处理的吸管计数方法，其特征在于，所述采用场景图像灰度增强算法对所述灰度图像进行去噪和边缘信息加强包括：

按照预设顺序在所述预处理后的图像中依次选择像素点作为待处理像素点；

根据所述待处理像素点生成比较序列；

确定所述比较序列和预先确定的参考序列之间的灰色关联度；

将所述灰色关联度和预设阈值进行对比，根据对比结果确定所述待处理像素点是否为边缘点；

若是，则不做处理；若否，则调整所述待处理像素点的像素值，以抑制噪声。

4.根据权利要求2所述的基于图像处理的吸管计数方法，其特征在于，所述采用灰度形态学增强算法去除所述滤波图像中的噪点，获得第二增强图像包括：

对所述滤波图像进行灰度开运算，获得开运算后的图像，其中，所述灰度开运算包括通过结构元素对所述滤波图像依次进行腐蚀处理和膨胀处理；

根据所述开运算后的图像对所述滤波图像进行简化，获得所述第二增强图像。

5.根据权利要求1至4任一项所述的基于图像处理的吸管计数方法，其特征在于，所述根据形态学孔洞填充算法提取所述预处理后的图像中所述吸管的封闭边缘轮廓包括：

采用Canny算子提取所述预处理后的图像中的吸管轮廓边缘，根据所述吸管轮廓边缘进行形态学孔洞填充，获得填充图像；

对所述填充图像中的吸管边缘进行提取，获得与各个所述吸管对应的所述封闭边缘轮廓。

6.根据权利要求1至4任一项所述的基于图像处理的吸管计数方法，其特征在于，所述根据所述封闭边缘轮廓生成样本集包括：

分别计算各个所述封闭边缘轮廓的所述几何参数，所述几何参数包括质心坐标和半径；

将各个所述封闭边缘轮廓的所述质心坐标和所述半径组成所述样本集，并确定样本范围，所述样本范围包括所有的所述封闭边缘轮廓。