专利名称：一种基于形态学的强干扰激光边缘图像修复方法
技术领域：
本发明涉及计算机视觉在线检测技术领域，特别是一种基于形态学的强干扰激光边缘图像修复方法。
背景技术：
计算机视觉技术具有非接触性、连续性、经济性、灵活性和集成性等优点，在工业测试与在线检测领域具有广泛的应用前景。在基于计算机视觉原理的激光基准工业检测中，稳定、准确地提取光斑边界是一个非常重要的步骤。传统的边缘提取算法包括Sobel算法、Prewitt算法和Canny算法等一阶微分算法和Laplacian算法、LOG算法等二阶微分算法。这些算法简单且检测速度快，但易受噪声的干扰，致使边界检测不完整，结果不精确。针对传统方法的问题，国内外诸多单位进行了深入研究，做出了相应改进，这些工作大体上可分为三类:第一类是研究提高边缘检测性能的方法；第二类是研究原始检测图像的噪声抑制及增强方法；第三类是研究边缘图像的修复方法。这些工作均在一定程度上提高了边缘提取算法的性能，但在环境复杂多变工业现场，石墨粉、玻璃屑等锯屑，外界光照条件的变化，以及激光成像的散斑和散粒噪声均有可能造成边缘算法失败。另外，系统长期工作还会产生激光束质量下降及检测装置密封性能下降等问题，致使边缘检测图像上存在较大的虚假边缘或边缘断裂。这些改进的边界提取方法也都还不能满足工业在线检测的要求。寻求高鲁棒性、实时性和广泛适用性的激光边缘提取方法已成为的迫切要求解决的问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，针对现有技术不足，提供一种基于形态学的强干扰激光边缘图像修复方法，在激光束质量下降、检测装置密封性出现问题，导致边缘检测图像上存在较大的虚假边缘或边缘断裂的情况下，有效地完成激光边缘的高精度提取，降低对激光发射器以及检测装置质量的要求，节约成本，扩大基于计算机视觉原理的激光基准检测方法的适用范围，提高检测系统的稳定性。为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是:一种基于形态学的强干扰激光边缘图像修复方法，其特征在于，该方法为:I)图像标号:对边缘图像进行棋盘距离变换；把图像中与最近的边缘像素距离低于k的背景像素标注为边缘候选点；采用形态学连通区域提取方法把其他背景像素标注为独立的连通区域，从而由边缘图像得到标号图像；所述标号图像为后续断裂边缘连接和噪声边缘抑制的基础；2)修复断裂边缘:依据真实边缘的邻接特性对上述边缘候选点重新标号，实现断裂边缘的修复；3)去除噪声边缘:先依据邻接特性去除非连通区域的噪声；再依据边缘链接长度特性去除连通区域的噪声，得到经修复的边缘图像。作为优选方案，k的有效取值范围为1-4像素。作为优选方案，所述步骤3)中，去除非连通区域噪声的方法为:逐一分析图像中的边缘像素，若其8连接邻域中的背景像素均属于同一连通区域，则该边缘不符合光斑边缘的邻接特性，将所述边缘归为背景。图像标号中，由于工业在线检测对计算速度要求敏感、且本发明对距离变换的精度没有特别要求，因此采用的距离变换为棋盘距离变换，其测度函数为:distc[(x1, Y1), (x2, y2) ] =max (I X1-X21，J1-J2 \)其中，(Xl, Yl) , (x2, y2)为被测距离的两点在图像坐标系中的坐标。棋盘距离变换通过采用结构算子对图像进行串型扫描来实现，具体方式为:(I)图像初始化:把边缘图像中的边缘像素初始化为0，背景像素初始化为无穷大；(2)依据从左到右，从上到下的顺序进行，采用结构算子
权利要求
1.一种基于形态学的强干扰激光边缘图像修复方法，其特征在于，该方法为: O图像标号:对边缘图像进行棋盘距离变换；把图像中与最近的边缘像素距离低于k的背景像素标注为边缘候选点；采用形态学连通区域提取方法把其他背景像素标注为独立的连通区域，从而由边缘图像得到标号图像；所述标号图像为后续断裂边缘连接和噪声边缘抑制的基础； 2)修复断裂边缘:依据真实边缘的邻接特性对上述边缘候选点重新标号，实现断裂边缘的修复； 3)去除噪声边缘:先依据邻接特性去除非连通区域的噪声；再依据边缘链接长度特性去除连通区域的噪声，得到经修复的边缘图像。
2.根据权利要求1所述的基于形态学的强干扰激光边缘图像修复方法，其特征在于，所述步骤I)中，k的有效取值范围为1-4像素。
3.根据权利要求1或2所述的基于形态学的强干扰激光边缘图像修复方法，其特征在于，所述k取值为4像素。
4.根据权利要求1所述的基于形态学的强干扰激光边缘图像修复方法，其特征在于，所述步骤2)中，对边缘候选点重新标号的过程为:先逐一分析距最近边缘最远的边缘候选点的8连接邻域像素，若这些像素均属于边缘像素或边缘候选点，则暂时无法确定该像素归属，留待处理距最近边缘次远的候选点时再做决定；若这些像素中有背景像素，且背景像素均来至同一连通区域，则把该边缘候选点归为该背景连通区域；若这些像素中有背景像素，且背景像素来至不同的连通区域，则把该边缘候选点归为边缘；按照以上规则完成对所有距最近边缘最远的边缘候选点标号以后，按照同样的规则处理距最近边缘次远的边缘候选点，直至所有边缘候选点均重新获得标号。
5.根据权利要求1所述的基于形态学的强干扰激光边缘图像修复方法，其特征在于，所述步骤3)中，去除非连通区域噪声的方法为:逐一分析图像中的边缘像素，若其8连接邻域中的背景像素均属于同一连通区域，则该边缘不符合光斑边缘的邻接特性，将所述边缘归为背景。
6.根据权利要求1所述的基于形态学的强干扰激光边缘图像修复方法，其特征在于，所述步骤I)中，棋盘距离变换通过采用结构算子对图像进行串型扫描来实现，具体步骤为: (O图像初始化:把边缘图像中的边缘像素初始化为O，背景像素初始化为无穷大； (2)依据从左到右，从上到下的顺序进行，采用结构算子Zi=I I 1遍历边缘图像中的每个像素，将背景像素取值为遍历过程中获得的极小值； (3)依据从右到左，从下到上的顺序采用结构算子丑=i° J再次遍历边缘图像中的每个像素，将背景像素取值为两次遍历过程中获得的极小值。
7.根据权利要求1所述的基于形态学的强干扰激光边缘图像修复方法，其特征在于，所述步骤I)中，设A是图像I中的一个连通区域，先找到其中一点P，则采用形态学连通区域提取方法把其他背景像素标注为独立的连通区域A的公式为:
全文摘要
本发明公开了一种基于形态学的强干扰激光边缘图像修复方法，属于计算机视觉在线检测技术领域，该方法为对边缘图像进行棋盘距离变换；把距离图像中与最近的边缘像素距离低于k的背景像素标注为边缘候选点；采用形态学连通区域提取方法把其他背景像素标注为独立的连通区域；依据真实边缘的邻接特性对候选边缘候选点重标号，实现断裂边缘的修复；依据邻接特性去除非连通噪声；依据边缘链接长度特性去除连通噪声。本发明通过对同一张标号图像的分析即可有效的修复较大的边缘断裂并去除较大的噪声，实现在较强干扰下的激光边缘准确提取，集成性高、鲁棒性好、适应性强。
文档编号G06T5/00GK103177426SQ20131006167
公开日2013年6月26日 申请日期2013年2月27日 优先权日2013年2月27日
发明者谭建平, 王宪 申请人:中南大学