[发明专利]一种面向羊毛羊绒纤维图像的清晰度评价方法

说明书

本发明公开了一种面向羊毛羊绒纤维图像的清晰度评价方法，该方法包括如下步骤：（1）图像预处理，得到中值滤波图；（2）目标分割，得到纤维目标ROI图；（3）图像清晰度评价，利用基于Z轴图像序列二值边缘直方图的清晰度算法来完成图像清晰度的计算。清晰度计算先对Canny算子检测的边缘进行二值边缘点数计算，并将结果进行归一化处理和校正，最后根据二值边缘直方图计算清晰度值，得到清晰度曲线图，并取其最大值对应的图像为同一XY位置中的Z轴图像序列中的最清晰图像。

技术领域

本发明涉及图像清晰度评价领域，具体涉及一种面向羊毛羊绒纤维图像的清晰度评价方法。

背景技术

中国作为世界羊毛羊绒纺织工业的进出口大国，拥有先进的羊毛羊绒生产工艺技术和巨大的消费市场。羊毛羊绒中包含的天然纤维由蛋白质组成，柔软而富有弹性，而羊毛出在绵羊身上，羊绒出在山羊身上，但是羊绒的产量极为稀少，亲肤性、抗寒性和吸湿性更强。正因为如此，需要对羊毛、羊绒进行鉴别区分，进而对该类纺织产品进行评级。羊毛、羊绒一般是在显微镜下进行鉴别，通过专业人员观察这两者纤维在形态上的较小差异来进行分类，而在进行鉴定前则需要对这两者纤维进行调焦，选出最清晰的图像。

调焦过程一般是采用人工方法，先调整盛有纤维载玻片的位置，使其处在一个预先设定的XY位置，再反复调整Z轴位置，使其清晰度达到要求，在此基础上进行鉴别。但是这种人工对焦方法，具有繁琐费时、效率低下、人力成本高、不适合大规模纤维对焦等缺点。随着计算机技术的飞速发展，计算机视觉技术给自动化产业带来了无限可能。采用计算机视觉技术来对羊毛羊绒纤维图像进行清晰度评价，具有简易便捷、效率高、人力成本低、自动化程度高等优点。

目前已有一些专利提出基于图像的梯度信息来对图像进行清晰度评价，认为图像的梯度越大，图像的纹理和边缘就比较清晰锐利，图像的清晰度也就越高，这种方法适用于对一般相机拍摄的照片进行清晰度评价，但是羊毛羊绒纤维图像属于显微成像，其清晰度并不呈现上述规律，因而其清晰度评价不能按照上述评判标准进行。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述技术问题，本发明的目的是提供一种羊毛羊绒纤维图像的清晰度评价方法，该方法先对同一XY位置拍摄的Z轴图像序列进行前期的图像预处理、目标分割操作来提取纤维目标区域作为ROI(感兴趣区域)，再通过基于Z轴图像序列二值边缘直方图的清晰度算法来完成图像清晰度的计算，最大清晰度对应的图像即为找到的当前XY位置拍摄的最清晰图像。

为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：

一种面向羊毛羊绒纤维图像的清晰度评价方法，具体包括如下步骤：

对同一XY位置的Z轴图像序列中的每张纤维ROI图I_{fiber_roi}进行如下操作：

S1设定4个阈值，分别为：thVal_{black_low}，thVal_{black_high}，thVal_{white_low}，thVal_{white_high}，thVal_{black_low}为筛选边缘黑点的低阈值，thVal_{black_high}为筛选边缘黑点的高阈值，thVal_{white_low}为筛选边缘白点的低阈值，thVal_{white_high}为筛选边缘白点的高阈值；

S2统计边缘白点和边缘黑点的数量；

S3对边缘白、黑点的数量进行归一化处理；

S4对归一化结果校正；

S5计算清晰度，即可得到同一XY位置对应的不同Z位置的清晰度变化曲线，取清晰度最大值对应的图像即为待寻找的最清晰图像。