[發明專利]一種用于激光彩色打標的圖像處理方法有效
| 申請號: | 201410377548.8 | 申請日: | 2014-07-25 |
| 公開(公告)號: | CN104143199B | 公開(公告)日: | 2017-04-19 |
| 發明(設計)人: | 李芷萱;邢飛;孟繁霖;武艷美 | 申請(專利權)人: | 南京中科神光科技有限公司 |
| 主分類號: | G06T7/136 | 分類號: | G06T7/136 |
| 代理公司: | 北京中濟緯天專利代理有限公司11429 | 代理人: | 張曉霞 |
| 地址: | 210038 江蘇省*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 用于 激光 彩色 標的 圖像 處理 方法 | ||
技術領域
本發明涉及激光打標技術以及模糊數學領域,特別是涉及一種用于激光多彩打標的基于模糊數學理論的圖像處理方法。
背景技術
激光打標技術是激光加工中的重要組成部分,激光打標的許多獨特優點是其它標刻技術所不能企及的。激光打標是利用高能量密度的激光對工件進行局部照射,使表層材料汽化或發生顏色變化的化學反應,從而留下永久性標記、商標的一種打標方法。激光打標可以打出各種文字、符號和圖案等,字符大小可以從毫米到微米量級,這對產品的防偽有特殊的意義。
激光多彩打標是一種新型的激光打標技術,可以標刻出至少6種不同的顏色;這樣使得標刻出的圖形或文字更加美觀、漂亮。
現有的激光多彩打標思想是對一副多彩的圖像根據不同的顏色劃分區域,每個區域都被囊括在一條封閉的曲線內,針對各個區域采用不同的工藝參數來實現,即對每個區域進行激光掃描,掃描所用到的參數根據區域的顏色來確定。因此,彩色圖像的研究也成為激光多彩打標領域的一項重要的技術同時也是一項艱難的技術。
在對圖像的研究和應用中,人們往往只對圖像中的某部分感興趣。這些部分常被稱作目標或前景(其它部分稱為背景)。它們一般對應圖像中特定的具有獨特性質的區域。為了辨識和分析目標,需要將這些區域分離提取出來。圖像分割是指把圖像分成各具特性的區域并提取出感興趣目標的技術和過程。彩色圖像分割是按照彩色圖像的色彩規則將一副圖像分成若干個部分或子集,將圖像中有意義的特征或需要應用的特征提取出來。在圖像工程中,無論是中層的圖像分析,還是高層的圖像理解,都需要先對原彩色圖像進行分割,將原始圖像分割為不同的部分,再對不同的部分提取特征,最后進行處理分析。所以圖像分割的是否合適以及分割的質量對后續的工作均有直接的影響,因此彩色圖像分割在彩色圖像工程中具有重要的意義。
然而由于設備、工藝以及軟件算法等多方面的限制,目前的激光多彩打標只能對由簡單線條簡單色彩組成的圖像有較好的分區及標刻效果。對于一副256色真彩圖像或者照片的激光多彩打標還不能實現,原因有二:一是因為目前的彩色打標工藝還不能實現這么多色彩的標刻;二是因為打標軟件也不能較好的對真彩圖像進行識別及分區操作。
發明內容
本發明的目的在于克服上述現有技術的不足,提供了一種用于激光多彩打標的真彩圖像處理方法。該方法具有更加優良的彩色圖像分割效果,并且易于實時性的實現。
本發明的方法通過以下技術方案實現:一種用于激光彩色打標的圖像處理方法,包括以下步驟:
(一)讀取圖像,將圖像的顏色值從RGB色彩空間轉換到HSV色彩空間;
(二)對圖像進行降噪處理:對圖像的飽和度分量S和亮度分量V采用中值濾波和基于邊緣提取的降噪算法;
(三)根據圖像的色調信息H進行局部閾值分割與區域合并;
(四)再將圖像由HSV顏色空間轉換到RGB空間,得到最終的彩色分割圖像;
(五)根據分割后的圖像進行分區域激光掃描,得到標刻圖像。
具體的,所述步驟(一)中,將降噪后的圖像的顏色值從RGB色彩空間轉換到HSV色彩空間的具體步驟是:
HSV色彩空間的色調(Hue)、飽和度(Saturation)和亮度(Value)可以由RGB色彩空間的R、G、B值根據下述公式得到:
色調信息H的范圍為0°~360°,飽和度S和亮度V的范圍為0~1;然后對色調信息H進行量化(即除以360°),使其范圍也在0~1之間。色調信息經過量化后,可以有效減少圖像受光照強度的影響。
具體的,所述步驟(三)中,根據圖像的色調信息H進行局部閾值分割與區域合并的具體步驟是:
3.1依據激光彩色打標可以實現的紅、橙、黃、綠、青、藍、紫以及黑、白、灰色標刻,可以將色調H劃分為十個區間;
3.2設定每一個區間的色調(H)的門限值(如表1所示,基本色對應的HSV分量的一個模糊范圍),提取圖像中每個區間相應顏色的像素點,從而實現分割。
表1
3.3通過選取計算圖像某區域對象的特征值來進行區域對象的合并,其具體步驟如下:
(1)計算某區域對象D的均值和方差:
其中:pi,j是在圖像(i,j)位置上像素的色調、亮度和飽和度值;
(2)計算與該區域對象相鄰的對象S的均值與方差,則對象D和對象S之間的相似程度為:
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