激光标记自动跟踪的视频引伸计的数字图像处理方法
【专利摘要】本发明公开了一种激光标记自动跟踪的视频引伸计的数字图像处理方法。利用CCD获取试样图像，经图像采集卡输入计算机，进行归一化处理得到M×N的试样图像；利用基于图像统计信息的线性亮度调整算法，修正试样图像中每个像素点的像素值；选用Top-Hat变换的对比度拉伸方法对试样图像去雾；从RGB颜色空间转换到YCbCr颜色空间，采用自适应Cr色度阈值分割算法提取激光标记；再提取激光标记位置来获得仅包含试样标记和激光标记的感兴趣图像区域，在该区域内利用图像亮度梯度提取试样标记；为激光标记对试样标记的实时精密跟踪和求解材料变形量提供技术基础。本发明对光强变化具有强鲁棒性，抗环境干扰能力强且两标记识别精度高。
【专利说明】激光标记自动跟踪的视频引伸计的数字图像处理方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及数字图像处理方法，尤其是涉及一种激光标记自动跟踪的视频引伸计的数字图像处理方法。
【背景技术】
[0002]视频引伸计是材料变形测量的主要工具。测量前，先在试样上制作标记，再通过数字图像处理对CCD采集的试样图像进行预处理、标记提取，获得试样实时形变量。标记提取算法的优劣是决定视频引伸计测量精度的关键技术。
[0003]目前，常用的图像目标特征提取算法主要有基于边缘检测和模板匹配两大类。边缘检测算法一般先使用灰度阈值分割、逐差法等方法提取标记区域的像素级粗边缘，然后利用灰度矩等方法提取亚像素边缘，但该方法不能有效区分多目标；模板匹配法，通过历遍图像、寻找与模板相关系数最大的区域来实现对标记的提取，但该方法计算量大，且需要预先获得目标区域信息来设置模板参数。此外，上述算法对实验光照条件要求高，适应性差。在数字图像处理领域中主要通过直方图均衡化、Gamma校正、非线性变换和同态滤波等各种图像亮度补偿方法来解决光照问题。但这些方法各自存在不足，无法满足视频引伸计的实时性要求。
【发明内容】
[0004]针对激光标记自动跟踪的视频引伸计需要识别激光标记和试样标记来获取材料变形量，本发明的目的在于提供一种激光标记自动跟踪的视频引伸计的数字图像处理方法，经过线性图像亮度调整和去雾增强相结合的预处理算法、阈值分割的标记识别两处理步骤，实现激光标记和试样标记的识别与提取，为激光标记实时精密跟踪试样标记提供技术基础。
[0005]本发明采用的技术方案的步骤如下:
[0006](I)利用CXD获取试样图像，经图像采集卡输入计算机，进行归一化处理得到MXN的试样图像，M为图像宽度，N为图像高度；
[0007](2)对MXN的试样图像利用基于图像统计信息的线性亮度调整算法，利用如下公式(I)计算试样图像亮度均值I，选取1=128的试样图像，计算其RGB三通道均值为(r, g, b),统计一幅待修正试样图像的RGB三通道像素均值为avg_r, avg_g, avg_b,利用如下公式(2)计算亮度调整算子gain_r、gain_g和gain_b,据此亮度调整算子修正试样图像中每个像素点的像素值，增强试样图像中的试样标记；
[0008]图像売度均值
【权利要求】
1.一种激光标记自动跟踪的视频引伸计的数字图像处理方法，其特征在于，该方法的步骤如下: (1)利用CXD获取试样图像，经图像采集卡输入计算机，进行归一化处理得到MXN的试样图像，M为图像宽度，N为图像高度； (2)对MXN的试样图像利用基于图像统计信息的线性亮度调整算法，利用如下公式(I)计算试样图像亮度均值I，选取1=128的试样图像，计算其RGB三通道均值为(r，g, b)，统计一幅待修正试样图像的RGB三通道像素均值为avg_r, avg_g, avg_b,利用如下公式(2)计算亮度调整算子gain_r、gain_g和gain_b,据此亮度调整算子修正试样图像中每个像素点的像素值，增强试样图像中的试样标记；
图像亮度均值
【文档编号】G06T5/00GK103440629SQ201310385974
【公开日】2013年12月11日 申请日期:2013年8月29日 优先权日:2013年8月29日
【发明者】田秋红, 陈本永, 严利平, 谢森栋 申请人:浙江理工大学