[发明专利]图像处理用直线边缘提取方法、系统及电子设备

说明书

本发明的一种图像处理用直线边缘提取方法、系统及电子设备，该系统选取包含直线边缘的单色图像或处理得到的单色图像，包括：计算边缘区域像素点边缘方向投影的投影向量的梯度与极值点；筛选极值点，并根据边缘筛选参数，通过投影向量与极值点，从区域边缘点筛选出候选边缘点；聚类相邻两个候选边缘点的差值向量，对聚类数目最多的类对应的点集直线拟合，并输出边缘直线表达式；本发明通过合理的边缘筛选参数配置，在附近存在梯度较大的直线边缘，依然能找出梯度较小的弱直线边缘；通过边缘筛选参数配置，从多条直线边缘中，输出任一直线边缘。

技术领域

本发明涉及数字图像处理领域，特别涉及一种图像处理用直线边缘提取方法、系统及电子设备。

背景技术

工业生产中，直线度、平行度或直线间距是常见的产品质量控制参数，采用在线测量设备，监控制造产品的直线度、平行度或直线间距，是常用且重要的产品质量控制手段。直线度、平行度、直线间距计算的前提是准确提取测量图像中的边缘位置，寻边算法的可靠性是实现直线度、平行度、直线间距准确可靠计算的前提。此外，为了满足工业现场快速生产节拍的需求，寻边算法朝边缘计算与并行计算的方向发展，利用嵌入式设备如FPGA而非PC实现快速的边缘提取。

现有的基于FPGA实现的寻边算法基本都以局部梯度最大值为目标进行边缘检测，如采用sobel算子或者改进的canny算子进行边缘检测，缺少边缘筛选过程，输出边缘一般是梯度幅值较大的边缘。

对于直线边缘，传统寻边检测算法需要相机先获取完整的图像，再通过上位机软件进行边缘检测，效率较低。为了加快边缘检测效率，考虑利用FPGA并行计算优势将寻边算法内嵌至相机内部。然而，实际图像边缘形态各异，待寻边缘附近可能存在其他多条边缘，FPGA内嵌简单的滤波算法（如sobel算子）等难以适应实际检测的复杂要求。现有的基于FPGA实现的寻边算法基本都以局部梯度最大值为目标，进行边缘检测。如果一条梯度较强的边缘附近存在一条梯度较弱的边缘，则弱边缘难以检测到。现有的边缘筛选算法主要针对强边缘附近存在噪声点的情况，采用边缘点聚类算法剔除噪声点进行边缘拟合，也不能检测梯度较强的边缘附近存在的弱边缘。

为了增加FPGA寻边算法的灵活性，本发明提出一种多边缘筛选的FPGA寻边算法，既可以加速寻边计算过程，也可以适应实际寻边的复杂情况，尤其是待寻边缘附近存在多条其他边缘的情况，能够检测强边缘附近存在的弱边缘。

发明内容

本发明提出的一种图像处理用直线边缘提取方法、系统及电子设备，可至少解决上述技术问题之一。

为实现上述目的，本发明提出了以下技术方案：

一种图像处理用直线边缘提取方法，选取包含直线边缘的单色图像或处理得到的单色图像，包括：

计算边缘区域像素点边缘方向投影的投影向量的梯度与极值点；

筛选极值点，并根据边缘筛选参数，通过投影向量与极值点，从区域边缘点筛选出候选边缘点；

聚类相邻两个候选边缘点的差值向量，对聚类数目最多的类对应的点集直线拟合，并输出边缘直线表达式；

其中，所述边缘筛选参数为梯度阈值、梯度正负、计数方向、边缘计数；

所述梯度阈值筛选与所述梯度正负筛选后剩下的区域边缘点，经所述计数方向、所述边缘计数组合筛选，选择输出候选边缘点。

进一步地，所述边缘区域为沿所述边缘方向等间隔矩形区域。

进一步地，所述筛选极值点，筛选出局部极值点作为第一候选边缘点。

进一步地，所述并根据边缘筛选参数，通过投影向量与极值点，从区域边缘点筛选出候选边缘点，包括：

梯度阈值筛选，仅保留梯度绝对值大于梯度阈值的第二候选边缘点；