[发明专利]一种激光线条纹边缘提取方法

摘要

本发明公开了一种激光线条纹边缘提取方法，通过求增强后图像中每一列掩模所对应位置的较大值，定位每一列的上下边缘。本发明所达到的有益效果：通过求增强后图像中每一列掩模所对应位置的较大值，来可以定位每一列的上下边缘，提高了算法的运算效率，减轻了提取过程中的繁琐计算过程。 1

主权项

1.一种激光线条纹边缘提取方法，其特征是，包括如下步骤：

1)对待检测图像img进行预处理：采用高斯滤波对图像做平滑处理，分别在水平方向和垂直方向用一维高斯矩阵对图像进行卷积，得到梯度模值图像mag；

2)设待检测图像img生成的灰度图像origin的宽度与高度分别为row、col，变量uploc、downloc分别为col×2的向量，所述变量uploc每行分别存储上边缘点的x轴、y轴坐标，变量downloc每行分别存储下边缘点的x轴、y轴坐标；

3)采用线性组合法将待检测图像转换为单通道图像，并进行分段线性灰度级变换，将灰度值范围映射到[0,255]，得到灰度图像；对灰度图像进行分割，并进行形态学操作，得到激光线条纹掩膜图像bmask；

利用激光线条纹掩膜图像bmask提取边缘，步骤如下：

31)设i为激光线条纹掩模图像bmask的列数，当i大于col时，跳转至步骤34)；

遍历激光线条纹掩膜图像bmask的第i列：

若该列中存在非零像素，则跳转至步骤32)，否则跳转到步骤33)；

32)提取非零像素的坐标值，在梯度模值图像mag中对应位置像素点中找出梯度值最大和最小的像素点；

将梯度值最大的像素点坐标值存入uploc的第i行，将梯度值最小的像素点坐标值存入downloc的第i行，i加1，并转到步骤31)；

33)将uploc、downloc的第i行设置为(0,0)，i加1，并转到步骤31)；

34)得到激光线条纹的上下边缘坐标后，在待检测图像img中进行标注，坐标值为(0,0)的像素不标注；

4)对检测出的上下边缘点进行过滤，过滤条件如下：

I))上边缘点纵坐标大于等于下边缘纵坐标，或者下边缘纵坐标减去上边缘纵坐标大于等于阈值，所述阈值代表激光线条纹的最大宽度；

II)上边缘点或下边缘点任意一个位于阳光掩膜图像sunmask所标注的强光区域内；

III)计算图像中每一列上下边缘点的坐标均值得到激光线条纹的中心线，根据中心线点的连通性对其进行分段，计算每段的长度，长度小于15个像素的段所对应的上下边缘点将被消除；

5)将相应的uploc、downloc的坐标置为(0,0)，并在img彩色图像中标注上下边缘点；

6)通过调整像素点的位置连接边缘点；

7)选择已提取的边缘点作为起点：已知A1点的坐标为(A1x,A1y)，B1点的坐标为(B1x,B1y)，A1x等于B1x，上下边缘的下一个边缘点分别记作A11、B11，边缘跟踪时向同一方向进行跟踪；边缘跟踪过程中，需满足以下3个条件：

i)下边缘点纵坐标与上边缘点纵坐标的差值需要大于等3，且小于等于5；

ii)A11与B11的中点取整后不能位于sunmask图像中的强光区域内；

iii)已知origin灰度图像激光线条纹的上下边缘点坐标，计算出平均灰度值linethresh，A11与B11的中点取整后在origin图中的灰度值应该大于等于linethresh；

当以上3个条件中任一个不满足时，停止搜索；否则把新搜索出的上下边缘点的坐标存入uploc与downloc中，并以这两个边缘点作为当前点继续搜索。

2.根据权利要求1所述的一种激光线条纹边缘提取方法，其特征是，所述步骤1)的具体步骤为：

11)选取一维高斯矩阵长度filterLength＝5，使用高斯函数计算并归一化，得到1×5的高斯核Kernel；

12)对高斯核Kernel一阶差分，得到高斯差分核DerivKernel；

13)对高斯差分核DerivKernel的正数部分和负数部分分别归一化，得到归一化的高斯差分核NormalKernel；

14)依次使用核Kernel、核NormalKernel的转置对origin图像卷积，得到origin图像y轴方向的一阶导数Gy；依次使用核Kernel的转置、核NormalKernel对origin图像卷积，得到origin图像x轴方向的一阶导数Gx；

15)通过步骤14)得到激光线上下边缘点梯度方向示意图，其中，梯度方向由灰度值较低的区域指向灰度值较高的区域，确定上边缘和下边缘的梯度角；通过Gy的正负来判断某像素点属于上边缘还是下边缘，并将下边缘点的梯度模值乘以‑1；设mag为梯度模值图像，像素点(i,j)处的梯度模值为：

3.根据权利要求2所述的一种激光线条纹边缘提取方法，其特征是，所述步骤15)中利用|Gx|+|Gy|代替梯度模值公式。

4.根据权利要求1所述的一种激光线条纹边缘提取方法，其特征是，所述步骤4)中阳光掩膜图像sunmask由如下步骤得到：

41)对于img图像的每个像素点，将绿色通道灰度值加上蓝色通道灰度值，再减去红色通道灰度值，得到单通道图像sunimg；

42)设sunimg图像中像素灰度值均值和标准差分别为sunmean、sunstd，以sunmean+sunstd为阈值对单通道图像sunimg进行二值化；

43)依次采用不同尺寸的正方形结构元对二值图像进行膨胀与腐蚀操作，最后得到阳光掩膜图像sunmask。