[发明专利]基于Retinex图像增强和Ostu阈值分割的隔离带检测方法及系统

权利要求书

1.基于Retinex图像增强和Ostu阈值分割的隔离带检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、利用巡检机器人采集带有隔离带的图片，并调整所采集图像的大小；

S2、利用Retinex算法增强低照度图像光照，改进图像质量；

S3、对图像进行灰度化后，采用高斯平滑滤波器平滑图像除去噪声；

S4、利用基于改进遗传算法的Ostu技术进行阈值分割，区分隔离带目标区域和背景区域，获得初步的二值化图像；

S5、利用形状学运算，通过腐蚀、膨胀来完善图像；

S6、进行轮廓检测，并通过调整轮廓高和宽以及检测位置确定隔离带的具体区域。

2.根据权利要求1所述的基于Retinex图像增强和Ostu阈值分割的隔离带检测方法，其特征在于，Retinex算法增强低照度图像光照的具体过程为：

从原始图像I中估计出光照分量L，并去除光照分量L，得到反射分量R；三者满足以下数学表达式为：

I(x,y)＝L(x,y)×R(x,y) (1)

其中，I(x,y)为观察者或相机获得的原始图像，L(x,y)为环境中的光照分量，R(x,y)为物体表面的反射分量；

将公式(1)两边取对数，即：

log[R(x,y)]＝log[I(x,y)]-log[L(x,y)] (2)。

3.根据权利要求2所述的基于Retinex图像增强和Ostu阈值分割的隔离带检测方法，其特征在于，Retinex算法的具体步骤如下：

S21、输入原始待增强的图像I(x,y)；

S22、计算原始图像按指定尺度进行模糊后的图像L(x,y)；

S23、获取物体表面的反射分量的对数log[R(x,y)]；

S24、对log[R(x,y)]取反对数后，作为最终的输出。

4.根据权利要求1所述的基于Retinex图像增强和Ostu阈值分割的隔离带检测方法，其特征在于，步骤S3中高斯滤波函数的表达式如下：

其中，G(x,y)为像素点(x,y)灰度值，(x,y)为像素点坐标，x，y为像素点到中心点的距离，σ为控制滤波程度参数；

高斯滤波后的图像为：

F(x,y)＝G(x,y)f(x,y) (4)

其中，f(x,y)为原始图像，F(x,y)为去噪后的图像。

5.根据权利要求1所述的基于Retinex图像增强和Ostu阈值分割的隔离带检测方法，其特征在于，步骤S4的具体实现过程如下：

S41、将图像的灰度值编码为二进制，每个二进制为一个个体，以此表示分割阈值；

S42、生成初始群体，设定初始种群数量与最大迭代次数；

S43、将每个二进制个体解码为实际的灰度值；

S44、选取适应度函数，并以此评估种群中个体的适应度；

S45、对种群中的个体进行交叉操作；

S46、对种群中的个体进行变异操作；

S47、当达到最大迭代次数或个体适应度达到设定的标准时，算法终止，具有最大适应度值的个体为最优分割阈值；

S48、以返回的最佳阈值对图像进行二值化分割。