本申请涉及图像处理,具体涉及基于模版匹配的防凸卡具配准方法。
背景技术:
1、混凝土防凸卡具的配准意味着确保防凸卡具的准确位置和对齐,以便在浇筑混凝土时获得预期的形状和尺寸。配准是确保混凝土结构质量和准确性的重要步骤。它可以帮助避免混凝土结构的变形、裂缝和不均匀厚度等问题。
2、传统的模版匹配方法往往通过固定滑动窗口基于灰度值或特征点遍历整幅图像完成匹配,但该方法由于固定滑动窗口大小,造成图像局部特征未能与窗口大小结合,容易造成特征遗漏或饱和,最终导致匹配错误或低准确度的问题。
3、综上所述,本发明提出基于模版匹配的防凸卡具配准方法,通过将滑动窗口大小与图像局部特征相结合,得到自适应的滑动窗口,实现防凸卡具的配准,提高了模版匹配的准确率。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题,本发明提供基于模版匹配的防凸卡具配准方法,以解决现有的问题。
2、本发明的基于模版匹配的防凸卡具配准方法采用如下技术方案:
3、本发明一个实施例提供了基于模版匹配的防凸卡具配准方法,该方法包括以下步骤:
4、采集混凝土防凸卡具表面图像;通过大津法获取防凸卡具灰度图像中的前景图像;
5、通过特征提取算法获取前景图像中各特征点;根据各特征点邻域得到各特征点的平均梯度值;将特征点进行两两组合得到各特征点组;根据特征点之间的位置距离及各特征点的平均梯度值得到各特征点组的梯度加权距离;根据各特征点组的梯度加权距离得到防凸卡具的规格衡量值;
6、获取防凸卡具图像的边缘图像;获取边缘图像中防凸卡具各外侧边缘顶点;通过角点检测获取边缘图像中各角点;根据各角点与各外侧边缘顶点之间的距离得到各内侧边缘顶点及防凸卡具厚度;根据内侧边缘顶点之间的距离得到防凸卡具的内围宽度及长度;根据防凸卡具的厚度、内围宽度及长度得到标准模版图像的自适应宽度及长度;
7、根据标准模版图像自适应长度及宽度结合模版匹配算法对防凸卡具表面图像进行配准。
8、优选的,所述通过大津法获取防凸卡具灰度图像中的前景图像,具体为:
9、在防凸卡具灰度图像中,通过大津法获取最优分割阈值;将灰度值小于最优分割阈值的像素点灰度值设为0、大于最优分割阈值的像素点灰度值不变,得到的图像作为前景图像。
10、优选的,所述根据各特征点邻域得到各特征点的平均梯度值,具体包括:
11、获取前景图像中各像素点梯度值;以各特征点为中心像素点构建邻域;将各特征点的邻域内所有像素点梯度值的均值作为各特征点的平均梯度值。
12、优选的,所述根据特征点之间的位置距离及各特征点的平均梯度值得到各特征点组的梯度加权距离,具体包括:
13、计算各特征点组中两个特征点的平均梯度值的平均值,获取各特征点组中两个特征点之间的位置距离;计算所有特征点的平均梯度值的和值;计算所述平均值与所述和值的比值;将所述比值与所述位置距离的乘积作为各特征点组的梯度加权距离。
14、优选的,所述防凸卡具的规格衡量值为:将所有特征点组的梯度加权距离的均值作为防凸卡具的规格衡量值。
15、优选的,所述;获取边缘图像中防凸卡具各外侧边缘顶点,具体为:通过霍夫圆检测得到边缘图像中各圆弧;将各圆弧中点作为防凸卡具各外侧边缘顶点。
16、优选的,所述根据各角点与各外侧边缘顶点之间的距离得到各内侧边缘顶点及防凸卡具厚度,具体包括:
17、对于各外侧边缘顶点,计算各角点到外侧边缘顶点的距离;获取所有所述距离的最小值,将所述最小值作为外侧边缘顶点处厚度;将所有外侧边缘顶点处厚度均值作为防凸卡具的厚度;将所述最小值对应的角点作为内侧边缘顶点。
18、优选的,所述根据内侧边缘顶点之间的距离得到防凸卡具的内围宽度及长度,具体为:
19、计算任意一个内侧边缘顶点到其它内侧边缘顶点之间的距离,将最小、次小距离分别作为防凸卡具的内围宽度、长度。
20、优选的,所述根据防凸卡具的厚度、内围宽度及长度得到标准模版图像的自适应宽度及长度,具体为:
21、计算防凸卡具的宽度与两倍厚度的和值;将防凸卡具的规格衡量值与所述和值的乘积作为标准模版图像的自适应宽度;获取标准模版图像的自适应长度。
22、优选的,所述根据标准模版图像自适应长度及宽度结合模版匹配算法对防凸卡具表面图像进行配准,具体为:
23、通过模版匹配算法获取标准模版图像与防凸卡具表面图像匹配程度最大时的相似度;预设相似度阈值;若匹配程度最大时的相似度小于相似度阈值,则认为防凸卡具配准不合格;若大于等于相似度阈值,则认为防凸卡具配准合格。
24、本发明至少具有如下有益效果:
25、本发明通过改进模版匹配算法中滑动窗口的大小,使其与图像局部特征相结合,得到自适应的滑动窗口,从而更准确的捕捉目标的特征,使其对目标尺寸变化、旋转等因素具有更好的适应性,提高模板匹配的鲁棒性,同时,自适应模版大小能够将搜索范围缩小到目标周围的邻域区域,从而减少计算量的同时提高了模版匹配的准确率及防凸卡具的配准精度;
26、本发明采集混凝土防凸卡具表面图像,获取前景图像,根据前景图像中各特征点邻域内像素点的梯度值变化及特征点之间的距离变化得到任意两个特征点之间的梯度加权距离,从而构建防凸卡具的规格衡量值;获取防凸卡具的边缘图像;通过霍夫圆检测及角点检测获取边缘图像中防凸卡具的内外围边缘顶点,根据顶点之间的距离得到防凸卡具的长度及宽度,根据防凸卡具的长度及宽度结合规格衡量值得到标准模版图像的自适应大小,根据自适应标准模版图像进行模版匹配,根据最大匹配程度时的相似度判断防凸卡具配准是否合格,提高了配准精度。
1.基于模版匹配的防凸卡具配准方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
2.如权利要求1所述的基于模版匹配的防凸卡具配准方法,其特征在于,所述通过大津法获取防凸卡具灰度图像中的前景图像,具体为:
3.如权利要求1所述的基于模版匹配的防凸卡具配准方法,其特征在于,所述根据各特征点邻域得到各特征点的平均梯度值,具体包括:
4.如权利要求1所述的基于模版匹配的防凸卡具配准方法,其特征在于,所述根据特征点之间的位置距离及各特征点的平均梯度值得到各特征点组的梯度加权距离,具体包括:
5.如权利要求1所述的基于模版匹配的防凸卡具配准方法,其特征在于,所述防凸卡具的规格衡量值为:将所有特征点组的梯度加权距离的均值作为防凸卡具的规格衡量值。
6.如权利要求1所述的基于模版匹配的防凸卡具配准方法,其特征在于,所述获取边缘图像中防凸卡具各外侧边缘顶点,具体为:通过霍夫圆检测得到边缘图像中各圆弧;将各圆弧中点作为防凸卡具各外侧边缘顶点。
7.如权利要求1所述的基于模版匹配的防凸卡具配准方法,其特征在于,所述根据各角点与各外侧边缘顶点之间的距离得到各内侧边缘顶点及防凸卡具厚度,具体包括:
8.如权利要求1所述的基于模版匹配的防凸卡具配准方法,其特征在于,所述根据内侧边缘顶点之间的距离得到防凸卡具的内围宽度及长度,具体为:
9.如权利要求1所述的基于模版匹配的防凸卡具配准方法,其特征在于,所述根据防凸卡具的厚度、内围宽度、长度及规格衡量值得到标准模版图像的自适应宽度及长度,具体为:
10.如权利要求1所述的基于模版匹配的防凸卡具配准方法,其特征在于,所述根据标准模版图像自适应长度及宽度结合模版匹配算法对防凸卡具表面图像进行配准,具体为: