[发明专利]一种基于轮廓优化的木材计数方法

摘要

本发明公开了一种基于轮廓优化的木材计数方法，包括如下步骤：将木材图像进行尺寸变换；用颜色模型从变换后的图像中提取木材目标图像，用边缘算子提取图像内边缘信息；将提取的木材目标图像和边缘信息进行融合，得到预分割图像；对预分割图像提取候选目标的轮廓，并对提取到的外轮廓和内轮廓分别进行腐蚀和膨胀的优化处理，重复上述过程，直到提取到的外轮廓数量不变且不存在内轮廓为止；通过上述优化过程，对预分割图像的木材候选目标而言，可达到去除虚警目标和消除目标之间的粘连的目的，使得提取到的木材目标可直接用于计数。本发明所提方法的有效性得到了实验的验证。

主权项

1.一种基于轮廓优化的木材计数方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)对原始木材图像进行尺寸变换，获得新图像；(2)采用颜色模型从所述新图像提取木材目标区域图像，并使用边缘算子提取所述新图像的边缘图像；(3)对所述木材目标区域图像和所述边缘图像进行融合处理，获得预分割图像；(4)对所述预分割图像进行轮廓优化处理，去除预分割图像中的虚警目标，消除目标之间的粘连，获得处理后的分割图像；包括如下子步骤：(4‑1)将所述预分割图像作为待处理图像；(4‑2)提取待处理图像的内轮廓和外轮廓；(4‑3)判断是否不存在内轮廓，且判断当前迭代外轮廓数量与上次迭代外轮廓数量是否相同；若是，则结束轮廓优化处理；若否，则以当前迭代外轮廓数量作为上次迭代外轮廓数量，并进入步骤(4‑4)；(4‑4)获取待处理图像的外轮廓i的面积；(4‑5)判断所述外轮廓i的面积是否小于单根木材截面最小面积，若是，则用背景像素填充外轮廓i，并进入步骤(4‑14)；若否，则进入步骤(4‑6)；(4‑6)获取所述外轮廓i的圆度；(4‑7)判断所述外轮廓i的圆度是否小于给定的圆度阈值，并判断所述外轮廓i的面积是否大于单根木材截面最大面积；若是，则对外轮廓i进行腐蚀处理，并进入步骤(4‑14)；若否，则进入步骤(4‑8)；其中，圆度阈值根据单根木材截面的最小圆度值确定；(4‑8)判断所述外轮廓i是否具有内轮廓，若是，则进入步骤(4‑9)；若否，则进入步骤(4‑14)；(4‑9)从所述外轮廓i提取第K个内轮廓；(4‑10)获取所述第K个内轮廓的面积；(4‑11)判断所述第K个内轮廓的面积是否小于单根木材截面最小面积，若是，则用目标像素填充所述第K个内轮廓，并进入步骤(4‑13)；若否，则进入步骤(4‑12)；(4‑12)对所述第K个内轮廓进行膨胀处理；(4‑13)判断所述外轮廓i的内轮廓是否提取完毕，若否，则令K＝K+1，并进入步骤(4‑9)；若是，则进入步骤(4‑14)；(4‑14)判断i是否达到当前迭代外轮廓数量，若是，设置本次内轮廓存在标记，并将经过膨胀处理和腐蚀处理之后获得的图像作为待处理图像，进入步骤(4‑2)；若否，则令i＝i+1，并进入步骤(4‑4)；(5)采用图像标记算法，根据处理后的分割图像进行木材数量统计。