一种激光视觉图像的阈值分割方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于机器人视觉检测中的图像分割领域，具体涉及了一种激光视觉图像的 阈值分割方法。
【背景技术】
[0002] 激光视觉传感技术是机器人视觉检测的一种方式，广泛应用于工业中，如焊缝跟 踪、焊缝表面质量检测等。图像处理技术是该技术的关键环节，而图像分割是图像处理过程 中的一项重要内容，为了使图像变得简单和直观，常常采用图像阈值分割方法。灰度阈值分 割法是一种最常用的并行区域技术，它是图像分割中应用数量最多的一类。阈值分割方法 实际上是输入图像f到输出图像g的如下变换
【主权项】
1. 一种激光视觉图像的阈值分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，对激光视觉图像进行灰度直方图的计算，获取256个灰度等级的像素个数 P(i)，i e [〇,255]的整数； 步骤二，设置阈值T(k)，其中T(k) e [〇,255]，k为彡O的整数；并根据阈值T(k)将 激光视觉图像分为目标图像和背景图像：灰度等级大于T (k)的像素点组成为目标图像，灰 度等级小于等于T(k)的像素点组成为背景图像；同时，设定阈值T(k)的初始值T(0)，其 中T(O) e [100,200]或者T(O)为激光视觉图像中的最大灰度值和最小灰度值的算术平均 值； 步骤三，按照式（1)和式（2)分别计算目标图像和背景图像的区域内像素的灰度平均 值 yQ(k)和 μΒ0〇 ;
步骤四，按照式（3)计算新阈值T (k+1);
步骤五，当|T(k+i)-T(k)|彡δ时，则结束搜索，并将T(k)作为所求的阈值；当 T(k+1)-T(k) I > δ时，则将新阈值T(k+Ι)代入到步骤三中，继续迭代计算，直至符合结束 搜索的条件；其中，S为自定义的精度值并且δ多〇; 当搜索结束时经历的循环迭代次数设为N，N为> 0的整数，此时的阈值为T(N-I)，目 标图像区域内的像素的灰度平均值μ〇(N-I)，此次搜索过程称之为第一次迭代过程； 步骤六，令小于等于Utj(N-I)的灰度值的像素点的个数p(i)的值为零； 步骤七，进行第二次迭代，并且第二次迭代过程的阈值初始值为： 寧)=圣卜0(]^ -1) + 255] (4)， 将式（4)计算出的阈值T(N)代入步骤三至步骤五的迭代算法中，直至符合结束搜索的 条件； 当搜索结束时，第二次迭代过程经历的循环迭代次数设为M，M为> 0的整数，此时的阈 值为T(N+M_1)，目标的灰度平均值为μ〇(Ν+Μ_1); 步骤八，引入权重系数a，a e (〇，1)，按式（5)对阈值Τ(Ν+Μ_1)进行修正，最终得到分 割阈值Iw : T，= a · T(N+M-l) + (l-a) · μ〇(Ν+Μ-1) (5)； 步骤九，将激光视觉图像中灰度等级< Τ'的像素点的灰度值设置为0或255,即为背 景图像；而激光视觉图像中灰度等级> τ'的像素点的灰度值设置为255或0,即为目标图 像。
【专利摘要】本发明公开了一种激光视觉图像的阈值分割方法，包括对激光视觉图像进行灰度直方图的计算、设置阈值T(k)并设定其初始值T(0)、进行第一次迭代计算、设定第二次迭代过程的阈值初始值T(N)、进行第二次迭代计算、引入权重系数a、确定背景图像和目标图像。本发明步骤简单、设计逻辑合理、可实现，采用了二次迭代算法对激光视觉图像进行分割，其抗干扰能力强、分割效果好，能够满足跟踪系统的实时性要求，能够应用于机器人的焊缝跟踪系统中，使得激光视觉传感技术可以顺利的在工业生产中广泛应用。
【IPC分类】G06T7-00
【公开号】CN104835176
【申请号】CN201510275837
【发明人】莫胜撼, 喻宁娜, 李宁, 梁广瑞, 宁显斌, 梁耀文
【申请人】广西机电职业技术学院, 广西柏熙科技有限公司
【公开日】2015年8月12日
【申请日】2015年5月26日